体育院校中智慧图书馆的个性化阅读推荐系统设计

摘要：围绕体育学院智慧图书馆，针对用户特定需求，构建并实施了个性化阅读推荐系统。综合考虑用户行为和深入分析图书馆资源，提出了一种融合协同过滤、内容筛选及深度学习技术的综合推荐策略，以增强用户体验并提升资源使用效率。实验结果显示，采用此推荐系统后，用户满意度提升超过25%，且图书馆资源的利用频次显著增长。

关键词：智能图书馆"个性化推荐"用户行为分析"协同筛选"深度学习技术

Personalized"Reading"Recommendations"for"Smart"libraries"in"Sports"Colleges"Based"on"User"Needs

QIAN"Qiuyu""BI"Wuqiong""WANG"Lu

Library"of"Harbin"Sport"University，"Harbin，"Heilongjiang"Province，150008"China

Abstract："According"to"the"specific"needs"of"users，"a"personalized"reading"recommendation"system"has"been"built"and"implemented"around"the"smart"library"of"sports"college."Taking"into"account"user"behavior"and"deeply"analyzes"library"resources，"this"article"proposes"a"comprehensive"recommendation"strategy"that"integrates"collaborative"filtering，"content"filtering"and"Deepnbsp;Learning"technology"to"enhance"user"experience"and"improve"resource"utilization"efficiency."The"experimental"results"show"that"after"adopting"this"recommendation"system，"the"user"satisfaction"has"increased"by"more"than"25%，"and"the"utilization"frequency"of"library"resources"has"increased"significantly.

Key"Words："Intelligent"library;"Personalized"recommendation;"User"behavior"analysis;"Collaborative"filtering;"Deep"Learning"technology

随着信息技术的快速发展，图书馆的角色从传统的文献保存和借阅中心转变为数字化信息服务和知识管理的枢纽。智慧图书馆的兴起为图书馆服务注入了新的活力，其中个性化阅读推荐系统作为智慧图书馆的重要组成部分，通过分析用户的行为数据，提供符合用户兴趣和需求的阅读材料，极大提升了用户的满意度和图书馆资源的利用率。

1智慧图书馆和个性化阅读推荐

1.1智慧图书馆概述

在数字化浪潮的推动下，图书馆融合了信息技术与人工智能，致力于应对日益增长的数字信息洪流及用户需求的多样化。目前，全球每日产生的数字数据已高达1.5"TGB，并以每年20%的速度迅猛增长，带来了丰富的信息资源[1]。

1.2个性化阅读的概念

随着信息时代的来临，海量信息每日以超过2.5"TGB的速度产生，使用户在筛选对自己有用的信息时遭遇严峻挑战，个性化阅读推荐因此应运而生，以缓解信息过载的问题[2]。该系统的根本在于运用人工智能与机器学习技术，深入挖掘用户行为和兴趣点，如搜索历史、阅读习惯和点击行为等。例如，通过深入分析用户过往的阅读数据，系统能够精准识别出用户偏爱的领域和主题。

2智慧图书馆在体育院校的应用

2.1图书馆微信公众号的开通与命名标准化

截至2024年6月，除“哈尔滨体育学院图书馆服务号”外，其余12家体育院校图书馆的公众号命名已全面遵循“学校全称+图书馆”的形式。调查可知，采用“高校全称+图书馆”命名的图书馆公众号占比高达86%[3]。至2024年，这一比例飙升至92%，表明体育院校图书馆在微信命名规范化进程中取得了显著成效。将“北体图书馆”这类简称用于公众号命名，显得较为随意，缺乏明确性，不易被迅速识别。“北京体育大学图书馆”的命名则显得严谨正式，名称精确，易于辨认[4]。

2.2自定义菜单设置

体育院校图书馆的公众号一级菜单通常涵盖三大类别，诸如“我的图书馆”“云端阅读”“日常服务”等。而二级菜单则会拓展至大约15项，以便提供更为详尽的服务信息。

2.3主要服务功能

体育学院图书馆的微信平台融合了如读者证绑定与解绑、检索藏书、借阅及续借服务、资讯发布、精选书籍推荐、学术资料提供、开放式课程推荐及联络图书馆等多项功能。以北京体育大学图书馆为例，其微信平台特别提供了馆藏检索和借阅续借服务，让读者能随时掌握个人借阅信息，南京体育学院图书馆也推出了相似服务[5]。

3"性化阅读推荐系统的设计

3.1系统架构概述

作为系统的核心，个性化推荐引擎依托人工智能与机器学习技术，深入挖掘用户的搜索记录、阅读偏好及点击行为，从而实现精准的内容推荐。此模块不仅要处理海量的用户数据，还需优化推荐算法，以提高推荐的准确率及用户的满意度[6]。

3.2数据采集处理

在探讨数据搜集的过程中，首先关注用户在互动环节表现出的多样化行为，这包括但不限于用户的搜索行为（记作Q）、点击动作（记作C）以及阅读所持续的时间长度（记作T）。相应的，可以表述为以下公式：

在数据处理阶段，依次进行数据的筛选、形态变换及深入探究。通过数据清洗步骤，剔除其中的杂音及无效信息，以此保障数据的精准度。在数据分析阶段，借助算法深入挖掘数据内蕴藏的宝贵知识。其推荐公式的具体表述如下。

3.3推荐算法的选择

作为智慧图书馆的精髓所在，个性化阅读推荐的功能显著增强了用户满意度及资源的有效使用。据观察，采纳个性化推荐系统的用户，其满意度平均可提升25%以上，这些用户更倾向频繁接触图书馆资源，进而间接提高了图书馆服务的品质和知识传播的影响力[7]。智慧图书馆往往搜集了从数百万到数十亿不等的用户行为数据，每日产生的数据事件更是数以百万计，这对计算能力和算法效率提出了极高要求。

4结语

在本研究中，针对智慧图书馆打造了一套个性化的阅读推荐机制。该机制的实施不仅显著提高了用户的满意程度以及图书馆资源的使用效率，同时对图书馆服务品质的提升也起到了催化作用。系统融合了协同过滤、内容筛选、深度学习等技术手段，依据用户的偏好和行为模式，实现了对阅读材料的精准推送。

参考文献

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• 肖自力.智慧图书馆中基于人工智能的个性化阅读推荐系统设计实施策略[J].兰台内外，2024（10）：70-72.
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• 陈臣，卫中亮.基于读者个性化阅读相关大数据的智慧图书馆构建研究[J].图书馆，2018（10）：64-70.
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• 李爱玲.我国专业体育院校智慧图书馆建设中微信服务效果调查研究[J].体育教育学刊，2023，39（3）：37-46.
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• 张宏伟.哈尔滨市高校图书馆智慧服务现状调查研究[D].哈尔滨：黑龙江大学，2023.
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• 万玲.“图书馆+”跨界服务的实践与思索[J].图书馆建设，2020（S1）：151-154.
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• 周玉宇，蒲利.基于群智图谱的图书馆智慧阅读推广服务模式研究[J].造纸装备及材料，2024，53（4）：155-157.
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• 张旭.用户体验视域下智慧图书馆场景化服务研究[D].郑州：郑州航空工业管理学院，2023.