摘 要:本文通過(guò)讀者借閱日志和讀者信息的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,并將其借閱次數(shù)進(jìn)行加權(quán)篩選,即時(shí)推薦該類圖書的新書或熱門書給讀者,提高圖書館的業(yè)務(wù)績(jī)效。
關(guān)鍵詞:模糊聚類;讀者興趣取向
注:此文系中華人民共和國(guó)教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目 (No.10YJC870037)。
圖書貴在流通,以讀者為導(dǎo)向,創(chuàng)新圖書館服務(wù)已然成為泛在圖書館發(fā)展的必然。高校圖書館的讀者服務(wù),必須遵循“以讀者為中心”,及時(shí)定向地為讀者提供個(gè)性化的推薦圖書服務(wù)。那么,如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)支撐保障,快捷準(zhǔn)確,真正意義上的“一對(duì)一”推薦服務(wù),是每個(gè)館員思考的問(wèn)題。如何才能實(shí)現(xiàn)以用戶需求為導(dǎo)向?yàn)橛脩籼峁┻m時(shí)、適當(dāng)?shù)膫€(gè)性化服務(wù)已然成為圖書館未來(lái)發(fā)展的研究重點(diǎn)和必然。對(duì)用戶真實(shí)的、個(gè)性化的需求挖掘成為圖書館信息服務(wù)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要依據(jù)。在泛在知識(shí)環(huán)境的大背景下。
1 模糊聚類分析概念
模糊聚類分析是以模糊理論為依據(jù),用模糊的方法,按照一定的要求和規(guī)律對(duì)事物進(jìn)行區(qū)分和分類來(lái)處理聚類問(wèn)題。它得到樣本是客觀的反映現(xiàn)實(shí)世界。
2 模糊聚類樣本矩陣確定
選取圖書館讀者借閱信息、館藏文獻(xiàn)信息等公共性數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。數(shù)據(jù)來(lái)源服務(wù)器端日志數(shù)據(jù)和讀者注冊(cè)數(shù)據(jù)。按照中圖法,書籍可分22個(gè)子類,即其書類集Type={A,B,…,Z},如果有n個(gè)讀者成功借閱圖書,即讀者集Reader={Reader1,Reader2,…Readern}。因此,該圖書館的圖書借閱情況就被映射成一個(gè)ReaderType矩陣。其中行表示已被借閱的書類集,列表示可借閱的讀者集,每個(gè)元素項(xiàng)tij表示讀者Readeri對(duì)某類書Typej的借閱次數(shù)Quantity,反映讀者對(duì)該類圖書的借閱興趣度。我們構(gòu)建了如下10000*22數(shù)據(jù)矩陣ReaderType(如表1)。
3 聚類分析驗(yàn)證
利用這些數(shù)據(jù)對(duì)這10000位讀者進(jìn)行聚類分析,將興趣取向近似的讀者歸為同一類,聚類的結(jié)果就是這512個(gè)讀者被自動(dòng)分為8類(如圖2)。
例如:已知Reader1,Reader20,Reader140,Reader230,Reader663,Reader915,…,被歸為一類C1,讀者Reader1可能僅僅借閱了O類的圖書,但是由于C1類的讀
者普遍會(huì)借閱{O,TP}這兩類的圖書,因此可以推斷讀者Reader1也會(huì)借閱TP類的圖書,館員可以提前將TP類的新書或熱門書推薦給這位讀者。
6 推送書籍讀者的正負(fù)反饋
眾所周知,讀者的歷史借閱記錄真實(shí)反映其興趣愛(ài)好。其一,依據(jù)對(duì)讀者借閱歷史記錄的聚類分析,推薦算法的結(jié)果。其二,根據(jù)讀者登錄信息找出其所屬的興趣組。當(dāng)讀者反饋的意見(jiàn)和推薦的結(jié)果不相符合,出現(xiàn)負(fù)反饋時(shí),說(shuō)明該興趣組的讀者,在這段時(shí)期內(nèi)其興趣對(duì)象發(fā)生了變化,需要重新聚類更新讀者興趣度分組。通過(guò)讀者反饋幾次反復(fù),最終得到了某興趣組讀者可信的推薦結(jié)果。
7 本文HSFC的模糊聚類創(chuàng)新點(diǎn):
(1)在動(dòng)態(tài)聚類中心數(shù)量中,采用評(píng)價(jià)函數(shù)最小的一組聚類中心,作為算法最終的結(jié)果,自動(dòng)找尋正確或合理的聚類中心數(shù);(2)通過(guò)特征屬性加權(quán),提高了聚類準(zhǔn)確性;
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作者簡(jiǎn)介
周建女(1968-),副研究館員從事圖書信息服務(wù)多年,發(fā)表專業(yè)論文40余篇主持或參研國(guó)家級(jí)/省部級(jí)課題7項(xiàng)。