基于信息过滤的数字 图书馆个性化服务模式研究

 摘 要：信息协同过滤方式的特点在于技术的应用、功能的丰富和交互的便捷，而在信息协同过滤技术覆盖下，能够全面的将信息服务进行匹配到个性化的需求之中。因此，有必要深入分析信息协同过滤如何应用到个性化信息服务模式。文章从技术、需求和管理三个层面分析了个性化信息服务模式的构建要素，提出了在服务模式的实施策略上，应当围绕“个性化”来进行设计，从而将信息协同过滤嵌入到完整的服务之中。 
　　关键词：信息协同过滤；图书馆；个性化信息服务 
　　信息技术的发展为数字图书馆创设了良好的发展空间，但是随着各层读者需求及细分，传统的模式无法实现读者的个性化服务，因此完善现有的信息服务模式，在内容和功能上进行整合与再细分，提供更加完善和系统的个性服务。这种背景下，信息协同过滤系统的优势便显现出来，其能够体现读者的定位和差异化需求，以个性化的推荐优势指导信息服务工作。 
　　1 信息协同过滤概述 
　　随着现代信息的多元化和高校图书馆的进一步发展，高校图书馆馆藏资源日益丰富，读者可以在其中找到自己需要的文献资源。然而，馆藏资源的丰富会导致读者在信息检索时检索步骤繁琐，需要输入多个关键词才能确定自己想了解的信息，更有甚者检索结果并不符合自己的需求，因此，有必要提供个性化信息服务。信息协同过滤是将图书馆信息服务进行优化，将精准的信息服务匹配到个体需求之中，为读者营造一个有个人特色的个性化服务模式。 
　　1.1 信息协同过滤方式的特点 
　　信息协同过滤是为了满足差异化读者需求所进行的技术层面的推荐系统，其核心特点在于能够有效的将需求和信息之间搭建互通渠道。这种方式为读者提供了便利性，增加了读者友好度，不但能够有效的满足读者需求，同时深度挖掘了读者的潜在需求，个性化程度明显，是数字化图书馆服务发展所趋。 
　　1.2 信息协同过滤的主要方法 
　　信息协同过滤技术在数字化图书馆的应用主要在于需求满足、信息推荐和服务优化几个层面之上，其主要方法包含了“模版法” 、“分类法”、 “预测法”等几种，以读者需求的个性化满足为核心，不单单是在图书馆已有的信息基础上寻找相似读者，更需要以“关键字词”、“搜索习惯”、“结果使用”为蓝本进行深度分析，从而来完善个性化信息服务模式。 
　　1.3 个性化信息服务应用“协同过滤”的必要性 
　　个性化信息服务的提出是为了满足读者差异化需求，将图书馆资源信息匹配到每个读者的需求中，通过分析读者的兴趣、习惯，推荐给读者相关信息的喜好预测。现阶段，个性化信息服务的效能不尽如人意，有必要引入协同过滤系统技术，将信息推荐嵌入到读者需求之中，从而提高个性化的综合效能。 
　　2 基于信息协同过滤的个性化服务的模式分析 
　　基于信息协同过滤的个性化服务主要是指系统在分析读者喜好、职业、兴趣、检索资源类型等的基础上，总结出符合读者需求的信息，将系统中满足该信息的资源向读者进行推荐。而通过信息协同过滤结束，能够有效地针对个体需求进行分类和处理，按照个人的需求来进行匹配和快速处理，具体如下： 
　　2.1 技术层面下的服务模式 
　　在信息协同过滤环境下，个性化信息服务在技术层面上可以做到需求分类、分析和整理等，在技术条件不断优化下，将信息服务的自适应性、可调整性、可延展性均做到很好的实现。例如，美国俄列冈州立大学图书馆应用的SERF（The System for Electronic Recom 2mendation Filtering）系统，便做到了将信息进行过滤推荐，匹配读者的现有需求并进行挖掘，预测相关需求和未来需求，分析非结构化的复杂对象，值得借鉴。