王月娥

(廣東嶺南職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東 廣州 510663)

隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)字化圖書館成為了當(dāng)代圖書館建設(shè)的重要組成部分。然而，隨著數(shù)字化圖書館信息量的不斷增大，傳統(tǒng)分類方法已經(jīng)無(wú)法滿足圖書館管理的需求。因此，數(shù)字化圖書館需要一種更加高效的智能化分類方法。本文從國(guó)內(nèi)外數(shù)字化圖書館分類方法的現(xiàn)狀出發(fā)，探究機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘技術(shù)和基于用戶興趣的智能化分類方法的應(yīng)用，以期提高數(shù)字化圖書館的資源利用效率。

1 研究背景與意義

1.1 數(shù)字化圖書館面臨的挑戰(zhàn)

1.1.1 信息管理挑戰(zhàn)

在數(shù)字化圖書館中，不同類型、不同語(yǔ)言和不同來(lái)源的文獻(xiàn)數(shù)量巨大，如何高效地對(duì)這些文獻(xiàn)進(jìn)行分類和管理是數(shù)字化圖書館面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

1.1.2 信息可靠性挑戰(zhàn)

網(wǎng)絡(luò)上虛假信息和不良內(nèi)容泛濫，數(shù)字化圖書館作為重要的信息資源中心，需要提供可靠的信息服務(wù)，保證所提供的信息具有可靠性和準(zhǔn)確性。

1.1.3 用戶體驗(yàn)挑戰(zhàn)

在數(shù)字化圖書館中，用戶需要快速、方便地獲取所需信息，但由于信息量巨大，傳統(tǒng)的檢索方式已經(jīng)無(wú)法滿足用戶的需求，數(shù)字化圖書館需要提供更加智能化的檢索和推薦服務(wù)，以提升用戶的體驗(yàn)。

1.1.4 技術(shù)保障挑戰(zhàn)

數(shù)字化圖書館需要運(yùn)用現(xiàn)代化的信息技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)手段來(lái)支撐數(shù)字化圖書館的資源管理、信息檢索和數(shù)據(jù)分析等工作。

1.2 提升數(shù)字化圖書館資源利用率的意義

1.2.1 節(jié)約資源成本

提高數(shù)字化圖書館資源的利用效率能夠讓讀者更快速地找到所需信息，同時(shí)降低圖書館資源的閑置率，從而有效地節(jié)約了資源成本。

1.2.2 改善用戶體驗(yàn)

隨著信息量的不斷增大，傳統(tǒng)的檢索方式已不能滿足用戶的需求，提升圖書館資源利用效率可以為用戶提供更加準(zhǔn)確、快速和便捷的服務(wù)，改善用戶體驗(yàn)。

1.2.3 提高圖書館服務(wù)質(zhì)量

數(shù)字化圖書館是當(dāng)代信息服務(wù)的重要組成部分，提高數(shù)字化圖書館資源利用效率可以提升圖書館的服務(wù)質(zhì)量，滿足讀者的多元化需求，提升圖書館在用戶心目中的地位。

1.2.4 推動(dòng)數(shù)字化圖書館發(fā)展

提升數(shù)字化圖書館資源利用效率需要使用現(xiàn)代的信息技術(shù)手段，包括文本挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，這不僅能夠推動(dòng)數(shù)字化圖書館建設(shè)不斷向前發(fā)展，還可以提高數(shù)字化圖書館在信息時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)字化圖書館需要積極應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和人才培養(yǎng)，探索更加智能化和高效的圖書館管理模式，以提供更加優(yōu)質(zhì)、可靠和便捷的信息服務(wù)。提升數(shù)字化圖書館資源利用效率對(duì)于現(xiàn)代化的圖書館建設(shè)至關(guān)重要。總之，提升數(shù)字化圖書館資源利用效率是數(shù)字化圖書館建設(shè)的重要方向，它可以提高資源利用效率、改善用戶體驗(yàn)、提高服務(wù)質(zhì)量和推動(dòng)圖書館發(fā)展，對(duì)于現(xiàn)代化圖書館建設(shè)的發(fā)展至關(guān)重要。

1.3 智能化分類方法

（1）智能化分類方法可以幫助圖書管理員更加高效地進(jìn)行圖書分類和標(biāo)簽標(biāo)注，從而提高圖書分類、存儲(chǔ)和檢索的準(zhǔn)確性。例如：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過對(duì)圖書內(nèi)容的關(guān)鍵詞、主題、作者等信息進(jìn)行自動(dòng)分類，以達(dá)到快速標(biāo)注圖書分類的目的。此外，智能化分類方法可以幫助更好地滿足讀者的個(gè)性化需求。通過對(duì)讀者興趣、借閱歷史等信息進(jìn)行分析和挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)讀者的借閱行為和喜好，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦和服務(wù)。

（2）智能化分類方法還可以用于文獻(xiàn)篩選和知識(shí)庫(kù)建設(shè)等方面。例如：可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)海量文獻(xiàn)進(jìn)行自動(dòng)分類和過濾，從而找到與特定主題相關(guān)的優(yōu)質(zhì)資料，并實(shí)現(xiàn)智能化的知識(shí)庫(kù)建設(shè)。

智能化分類方法是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要應(yīng)用之一，其在圖書管理方面也有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。通過智能化分類方法，在圖書借閱管理、信息檢索、資源利用效率提升等方面都有著很多的優(yōu)勢(shì)。

1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

1.4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

在應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行分類前，需要準(zhǔn)備大量準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測(cè)試集。對(duì)于數(shù)字化圖書館來(lái)說(shuō)，可以利用已有的元數(shù)據(jù)或者書目數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測(cè)試集。同時(shí)，為了保證分類的準(zhǔn)確性，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、去重、標(biāo)準(zhǔn)化等處理。

1.4.2 特征提取

在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，需要將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可供模型使用的特征向量。對(duì)于數(shù)字化圖書館來(lái)說(shuō)，可以將書目數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為包含書名、作者、出版社、關(guān)鍵詞、摘要等信息的向量作為特征向量。同時(shí)，還可以運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將文本信息轉(zhuǎn)化為詞向量或者主題向量，以便更準(zhǔn)確地反映書目的內(nèi)容信息?？傊?，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)字化圖書館的智能化分類中具有巨大的應(yīng)用前景，通過合理的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征提取、模型選擇和迭代優(yōu)化，可以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確、高效的數(shù)字化圖書館分類服務(wù)[1]。

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

2.1 國(guó)內(nèi)數(shù)字化圖書館的分類方法

（1）傳統(tǒng)分類法是基于傳統(tǒng)的圖書分類原則和規(guī)則，采用手動(dòng)方式對(duì)數(shù)字化圖書進(jìn)行分類。這種分類方法具有可靠性高、規(guī)則清晰等優(yōu)點(diǎn)，但是需要消耗大量的人力和時(shí)間，且分類的準(zhǔn)確性會(huì)受限于分類人員的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)水平。傳統(tǒng)分類法的代表性方法包括國(guó)際圖書分類法、中圖法等。

（2）智能化分類法是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過對(duì)數(shù)字化圖書的內(nèi)容、元數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行自動(dòng)分析和分類。這種分類方法具有高效、準(zhǔn)確、自動(dòng)化等優(yōu)點(diǎn)，可以大大提高數(shù)字化圖書館的分類效率和質(zhì)量。常見的智能化分類方法包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的分類方法、基于深度學(xué)習(xí)的分類方法等。其中，基于深度學(xué)習(xí)的分類方法以其高精度和廣泛適用性而受到越來(lái)越多的關(guān)注。

2.2 國(guó)外數(shù)字化圖書館的分類方法

近年來(lái)，隨著數(shù)字化技術(shù)和智能化技術(shù)的發(fā)展，還涌現(xiàn)出了一些新的數(shù)字化圖書分類方法，如基于結(jié)構(gòu)化標(biāo)記的分類方法、基于語(yǔ)義建模的分類方法等。這些新的分類方法不僅能夠?qū)?shù)字化圖書進(jìn)行更細(xì)致、更深入的分析，還可以擴(kuò)展數(shù)字化圖書館的應(yīng)用場(chǎng)景和服務(wù)領(lǐng)域。

（1）傳統(tǒng)分類法方面，國(guó)際圖書分類法（DDC）是最為常見和廣泛應(yīng)用的一種分類法。它基于紙質(zhì)圖書的分類原則和規(guī)則，包括主題、學(xué)科、地域、時(shí)代等進(jìn)行分類，適用于各類圖書館的分類需求。

（2）國(guó)外還有一些較為特殊的分類法，如最近發(fā)布的Library of Congress Classification Online（LCCO）分類法，它是基于數(shù)字化圖書的分類體系，與紙質(zhì)圖書的分類法有所區(qū)別。

（3）智能化分類法方面，國(guó)外的數(shù)字化圖書館也在積極探索利用機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)分類。另外，由百度AI開發(fā)的“智圖書”也是一款應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)分類工具，可以自動(dòng)將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽，比傳統(tǒng)方法要高效得多[2]。

總之，數(shù)字化圖書館的分類方法是數(shù)字化圖書館建設(shè)中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)分類法和智能化分類法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇和組合，以提高數(shù)字化圖書館分類的效率和質(zhì)量。國(guó)外數(shù)字化圖書館的分類方法和國(guó)內(nèi)有相似之處，也有一些不同。

3 智能化分類方法的探究

數(shù)字化圖書館是一種具有多樣性和復(fù)雜性的信息資源，如何對(duì)其進(jìn)行有效的分類是數(shù)字化圖書館建設(shè)和管理中至關(guān)重要的一環(huán)。

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為目前最先進(jìn)的人工智能技術(shù)之一，已經(jīng)在數(shù)字化圖書館的分類任務(wù)中得到了廣泛的應(yīng)用。

（1）在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于數(shù)字化圖書館的分類方法中，首先需要進(jìn)行特征提取和向量化。不同于傳統(tǒng)的文本分類方法，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法需要將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值型矩陣，以便計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF特征提取、Word2Vec等。通過這些方法可以將文本轉(zhuǎn)化為高維向量，從而保留文本的語(yǔ)義和語(yǔ)法信息，方便后續(xù)的分類任務(wù)。

（2）在特征提取和向量化之后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以被應(yīng)用到數(shù)字化圖書館的分類任務(wù)中。主要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、K近鄰、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中，樸素貝葉斯是一種簡(jiǎn)單而有效的分類算法，它基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通過計(jì)算各個(gè)特征在各個(gè)分類中出現(xiàn)的概率來(lái)預(yù)測(cè)新樣本的分類。決策樹則是一種利用樹形結(jié)構(gòu)來(lái)表示比較復(fù)雜的決策規(guī)則的算法，它可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出一系列的“問題”和“答案”，并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)建立起一棵能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進(jìn)行正確分類的決策樹模型。

（3）在數(shù)字化圖書館的分類任務(wù)中，需要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，以確保其準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。主要的模型訓(xùn)練和驗(yàn)證方法包括交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、ROC 曲線等。通過這些方法可以有效地優(yōu)化算法參數(shù)，避免過擬合和欠擬合等問題。

總之，機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，在數(shù)字化圖書館的分類任務(wù)中具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著算法的不斷優(yōu)化和改進(jìn)，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)在數(shù)字化圖書館的分類領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

3.2 文本挖掘技術(shù)

文本挖掘技術(shù)是針對(duì)海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化處理和分析的一種技術(shù)，它可以自動(dòng)從大量的文本數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識(shí)，為數(shù)字化圖書館的智能化分類提供了強(qiáng)有力的支持。在數(shù)字化圖書館的智能化分類中，文本挖掘主要應(yīng)用于特征提取、文本聚類、文本分類等方面。

3.2.1 特征提取

在數(shù)字化圖書館中，每本書籍都包含大量的信息和知識(shí)，這就需要將這些信息提取出來(lái)并轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可讀的形式。文本挖掘可以幫助人們從海量圖書數(shù)據(jù)中提取出特征，如作者、出版社、內(nèi)容關(guān)鍵詞等，以便后續(xù)的分類和檢索。常用的特征提取方法包括詞袋模型、TF-IDF等。

3.2.2 文本聚類

文本聚類是將文本按照一定規(guī)則進(jìn)行分組的過程。在數(shù)字化圖書館中，可以利用文本聚類將相似的書籍歸為同一類別，從而方便用戶查找。例如：將所有關(guān)于哲學(xué)的書籍聚類到一起，所有關(guān)于醫(yī)學(xué)的書籍聚類到一起等。文本聚類的算法包括K-Means、層次聚類、譜聚類等。

3.2.3 文本分類

文本分類是將文本自動(dòng)歸類到預(yù)定義的類別中的過程。在數(shù)字化圖書館中，可以利用文本分類將每本書籍歸為一個(gè)特定的主題或類型。例如：將小說(shuō)、傳記、科技書籍、文學(xué)作品等進(jìn)行分類。文本分類的算法包括樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、決策樹等。

總之，文本挖掘技術(shù)在數(shù)字化圖書館的智能化分類中有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，文本挖掘?qū)?huì)在數(shù)字化圖書館的分類和檢索領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越大的作用。

3.3 基于用戶興趣的智能化分類方法

基于用戶興趣的智能化分類方法是一種將用戶興趣和需求作為分類依據(jù)的方法。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容的分類方法不同，它更加注重用戶的主觀感受和需求，能更有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化圖書館的個(gè)性化服務(wù)?；谟脩襞d趣的智能化分類方法一般遵循以下流程。

3.3.1 用戶需求建模

通過對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析，建立起用戶的興趣模型?？梢圆捎脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法，如協(xié)同過濾、矩陣分解等來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3.3.2 特征提取

在數(shù)字化圖書館中，每本書籍都具有多種特征，如作者、出版社、關(guān)鍵詞等。通過對(duì)這些特征進(jìn)行提取和量化，轉(zhuǎn)換成數(shù)值型向量，以便后續(xù)計(jì)算和處理。

3.3.3 推薦系統(tǒng)

基于用戶的興趣模型和圖書的特征向量，利用推薦算法為用戶推薦感興趣的圖書。在基于用戶興趣的智能化分類方法中，推薦系統(tǒng)是其中最核心的部分。推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要考慮以下幾個(gè)因素。

（1）基于用戶興趣模型和圖書特征向量，需要計(jì)算出它們之間的相似度，進(jìn)而推薦最具有相似性的圖書。

（2）根據(jù)用戶模型和圖書特征向量進(jìn)行相似性計(jì)算后，需要確定如何推薦圖書。常用的推薦策略包括基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦、混合推薦等。

（3）為了保證推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效果，需要對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行定期的評(píng)估和調(diào)整，優(yōu)化推薦算法和推薦策略。

總之，基于用戶興趣的智能化分類方法可以更好地滿足用戶的個(gè)性化需求，提高數(shù)字化圖書館的服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度。隨著推薦算法和推薦策略的不斷改進(jìn)和優(yōu)化，這種分類方法將會(huì)發(fā)揮越來(lái)越大的作用[3]。

3.4 數(shù)字化圖書館智能化分類方法的實(shí)例

數(shù)字化圖書館智能化分類方法的探究已經(jīng)在數(shù)字化圖書館的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)中被廣泛應(yīng)用，下面以深圳市圖書館的智能化分類方法為例進(jìn)行探討[4]。深圳市圖書館利用人工智能技術(shù)開發(fā)了“閱讀推薦系統(tǒng)”，基于用戶的歷史借閱記錄和閱讀行為數(shù)據(jù)，通過分析用戶的興趣模型，自動(dòng)推薦用戶感興趣的圖書和閱讀材料。

（1）該系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的閱讀需要和興趣特征，精準(zhǔn)地推薦相似度高的書籍，并將其按照主題、時(shí)間、地點(diǎn)等維度進(jìn)行分類，并實(shí)現(xiàn)了自助借還、查詢等功能，極大地提高了圖書館服務(wù)的水平。

（2）該推薦系統(tǒng)建立了一個(gè)完整的用戶行為數(shù)據(jù)體系，由閱讀推薦、視覺推薦、數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)部分組成。其中，閱讀推薦部分是核心，采用基于協(xié)同過濾算法的推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶歷史借閱記錄、瀏覽記錄和評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)推薦用戶感興趣的書籍和閱讀材料。在該閱讀推薦系統(tǒng)中，除了自動(dòng)化推薦書籍和閱讀材料之外，還嘗試了其他用戶服務(wù)措施，如借閱排行榜、實(shí)時(shí)借還信息提醒等，進(jìn)一步滿足用戶的個(gè)性化需求和提高用戶的閱讀體驗(yàn)。

（3）深圳市圖書館的閱讀推薦系統(tǒng)是基于人工智能技術(shù)打造的智能化分類方法的成功案例。它不僅可以提高數(shù)字化圖書館的服務(wù)質(zhì)量和效率，還可以讓用戶獲得更個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)。此外，該系統(tǒng)中采用的算法和模型也可以為其他數(shù)字化圖書館進(jìn)行智能化分類方法的開發(fā)提供參考。

（4）數(shù)字化圖書館智能化分類方法的探究是一個(gè)不斷拓展和完善的過程，下面列舉了一些可以用來(lái)拓展和完善智能化分類的應(yīng)用領(lǐng)域和方法。

①結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)。自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以幫助數(shù)字化圖書館更準(zhǔn)確地理解用戶的查詢意圖和信息需求，從而為讀者提供更加貼近需求的資源推薦。例如：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析用戶查詢中的關(guān)鍵詞，以便更準(zhǔn)確地推薦相關(guān)資源。

②引入知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜是一種用來(lái)表示實(shí)體、概念、屬性以及它們之間關(guān)系的知識(shí)表示方法。將知識(shí)圖譜應(yīng)用到數(shù)字化圖書館智能化分類中，可以通過分析圖書元數(shù)據(jù)等信息，將資源按照更加精細(xì)化的主題進(jìn)行分類，提高分類的準(zhǔn)確性和效率。

總之，數(shù)字化圖書館智能化分類方法的探究是一個(gè)不斷發(fā)展和完善的過程，引入新的技術(shù)手段和算法可以進(jìn)一步提高智能化分類的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)也可以擴(kuò)展智能化分類的應(yīng)用領(lǐng)域，為數(shù)字化圖書館提供更好的服務(wù)[5-6]。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過對(duì)數(shù)字化圖書館智能化分類方法的探究，總結(jié)出智能化分類方法可以提高數(shù)字化圖書館的資源利用效率。首先介紹了國(guó)內(nèi)外數(shù)字化圖書館的分類方法，然后分析了機(jī)器學(xué)習(xí)、文本挖掘技術(shù)和基于用戶興趣的智能化分類方法的應(yīng)用，最后通過兩個(gè)案例的分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了智能化分類方法在數(shù)字化圖書館管理中的有效性，并指出了未來(lái)研究的方向和挑戰(zhàn)。