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高校智能云阅读服务平台的构建.pdf
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1、第 卷第期 年月泉州师范学院学报J o u r n a l o fQ u a n z h o uN o r m a lU n i v e r s i t yV o l N o A u g 高校智能云阅读服务平台的构建康汉彬(泉州师范学院 图书馆,福建 泉州 )摘要:为解决高校图书馆电子图书资源集成度不高、读者查询馆藏难度大、阅读推广形式单一等问题,文章基于聚类优化算法K m e a n s的协同过滤技术提出一个具有一站式联合检索、个人图书资料管理、个性化图书资料推送、虚拟参考咨询等功能的高校智能云阅读服务平台的构建方案,并从合理制定馆藏结构、加强学科队伍建设、开展主题化阅读活动、建立高效馆社合
2、作、开展线上咨询、加大宣传力度等方式论述了平台的应用与推广策略.关键词:云阅读;阅读推广;协同过滤中图分类号:G 文献标识码:A文章编号:()收稿日期:作者简介:康汉彬(),男,福建泉州人,实验师,硕士,主要从事计算机技术研究.基金项目:福建省教育厅中青年教师教育科研项目(J A T )阅读是人类获取知识的主要方式,新媒体时代读者利用图书馆的方式发生了很大变化,电子书以便携、轻巧、信息量大等优点受到年轻师生的青睐.据 年度中国数字阅读报告 显示,年我国数字阅读用户规模达 亿,比 年增长,用户规模带动市场繁荣发展;年中国数字阅读平台上架的电子书总量也呈持续增长的趋势,较 年增长 .高校图书馆作为
3、传播知识、传承文化的重要阵地,其数字化阅读逐渐受到重视.积极推动数字化阅读的发展,已成为高校图书馆建设工作的新常态.高校图书馆应组建阅读推广服务队伍,扭转阅读推广思维模式,形成以用户需求为主的逐级分层阅读推广策略,以期推动高校图书馆阅读推广服务的高效开展.龙文等、褚叶祺等、黄娜阐述了云阅读的含义及特征,探讨了高校图书馆如何利用图书馆网站、微信等科技手段进行阅读推广 .目前,高校图书馆现有的主流电子书阅读平台主要有类.一类是运营商平台如京东读书、超星汇雅电子书、A p a b i数字资源平台等.为了满足广大读者的需求,高校图书馆分别从多个此类电子书平台采购书籍互为补充.尽管这些平台具备图书资料查
4、询、推送等功能,但各电子书平台为了保持其内容的独特性,大多采用特有的电子图书格式,配置了不同的交互界面与阅读工具.另一类是图书馆根据自身需要研发的地方特色数据库,这些数据库也包含大量的电子图书资源,但由于研究领域的不同,大多数分开存放.读者阅读电子图书时需分平台检索,并且把笔记分散在各个平台,不利于内容的复习与分享,极大影响了电子图书的使用体验.由于电子图书数量非常庞大,各个平台的书目也会存在一些重合的情况,亟待高效整合.为了给读者提供更加高效的数字图书资料检索服务,高校图书馆必须重新审视和改进检索方式和机制,以应对庞大的数字图书数据资源.图书馆信息化服务开展以来,高校图书馆的信息资源整合经历
5、了联机公共目录检索系统(O P A C)、集成搜索系统、发现系统个阶段.目前高校大多数以采用第三方的发现系统或自己研发的综合性检索平台作为检索方案,如超星公司的“超星发现”、百度公司的“百度学术”、武汉大学图书馆的“珞珈学术搜索”等综合性文献检索平台 .他们虽然提供了馆际间的期刊、电子图书、学位论文等文献资料查询、文献传递等高水平便捷的信息资料服务,为读者提供了丰富的学习资源,但却不能同时为读者提供私人书架、记录阅读进度、书评共享、阅读主题定制等个性化服务,也没能为校内的读者之间、图书馆馆员与读者之间搭建一个交流互动的平台.无论技术如何发展,浏览与搜索依然是用户信息获取的基本手段,探索是信息系
6、统需要突破的方向.因此,本研究立足于高校读者需求较高的馆内已购电子图书资源,将协同过滤推荐技术运用在高校云阅读平台上,提出高校云阅读综合性服务平台的建设及推广应用方案,在确保平台具备良好交互的情况下分析用户行为数据,优化联合检索效率、准确率,丰富平台功能,实现个人图书资料管理、个性化图书资料推送等个性化功能,并嵌入图书馆虚拟参考咨询服务,充分发挥学科馆员的智力优势.一、构建高校云阅读平台的优势(一)实现馆内电子图书资源一站式联合检索整合馆内电子图书资源,实现一站式联合检索可为读者提供更便捷和高效的检索渠道.读者只需通过平台输入检索关键词就可获得全面的电子图书检索结果,无需分别查询各种数据库.这
7、样既可节省读者检索时间,也方便了读者获取信息,使读者能更好地利用图书馆的电子图书资源.(二)促进图书馆联盟阅读资源共享基于云计算技术,建设云阅读平台,可以促进高校图书馆、公共图书馆、协会图书馆的阅读资源整合,构建图书馆阅读群体服务体系,加速图书馆馆际间合作步伐.借助该服务方式,图书馆可以更好地满足读者的阅读需求,提升服务质量和影响力.(三)提供图书资料智能推送服务通过建立基于协同过滤推荐算法的系统,可以方便地为读者推荐与其偏好相匹配的电子图书资料,以实现更个性化和智能的推荐服务.通过对读者浏览、借还、收藏、分享、评论等数据的收集和分析,系统可以更加准确地了解读者的阅读偏好和兴趣,为读者提供更多
8、贴近他们需求且优质、有价值的电子图书,使读者体验和满意度得到进一步改善.这将可以提高平台的读者粘性和使用率,建立更加稳定的用户关系.(四)提供个性化服务平台为读者提供个人图书资料管理、个性化图书资料推送、虚拟参考咨询等个性化服务,为图书馆馆员与读者之间搭建一个交流互动的空间.馆员可通过平台定期开展主题化阅读活动,为读者推送主题阅读学习计划.读者通过参考咨询模块与馆员沟通,解决图书阅读或项目研究遇到的问题,充分发挥图书馆学科馆员的智力优势.二、高校数字化阅读的建设高校云阅读平台以为读者提供更丰富、更智能化的阅读体验为目的,将读者的阅读需求与高校图书馆虚拟环境相统一,平台架构如图所示.第期康汉彬:
9、高校智能云阅读服务平台的构建图高校智能云阅读服务平台功能架构表示层负责与前端界面进行交互,根据用户的需求构造出符合要求的数据格式,向用户展示平台所提供的各项服务和功能,并处理用户的交互请求.该层每个功能模块职责不同,但能相互协作,确保平台的高效运行.用户注册绑定模块提供安全可靠的用户注册登录等服务;我的云图书馆模块为每个读者提供私人书架,方便读者查阅、收藏、分类书籍,撰写阅读心得;信息公告模块用于帮助图书馆员向读者传递馆内举办的阅读活动、平台使用帮助等讯息,拉近读者与馆员的距离;资源动态模块用于向读者展示平台资源的建设情况;书目检索模块提供快速、精准的一站式检索功能;信息推送模块根据读者的阅读
10、喜好提供精准的图书推送服务;虚拟参考咨询模块帮助馆员了解读者需求,解决读者遇到的难题,提供学科服务.应用层主要负责接受用户请求并处理业务逻辑,为用户提供用户管理、图书资源管理、数据统计、系统管理等服务,维护用户与平台之间的交互.平台应用层通过处理用户请求,调用服务和数据接口,实现应用程序的逻辑和功能,并将计算结果返回给表示层.数据资源层负责对平台所有数据进行加工、管理、存储、分析、备份.在该层次中,数据被存储在数据库中,并由数据库管理系统进行管理,为平台提供基础性的保障.运行环境层是指将平台应用程序最终部署和运行的环境层,保证平台应用程序的正常运行和高效工作.基础设施层提供云阅读平台所需服务器
11、、存储设备、网络设备及其他基础设备,为平台提供必要的资源和环境,以支持应用程序的开发、测试和运行.协同过滤技术可以通过分析用户的历史行为和偏好,找到用户之间的相似性,从而向用户推荐带有相似特征的物品.首先,相对于其他推荐算法,协同过滤技术无需进行严格建模,它只需要利用用户项目评价数据就可进行推荐.其次,协同过滤技术可有效避免“信息过载”问题.在传统推荐系统中,推荐结果往往过多而频繁,给用户带来不必要的困扰.采用协同过滤技术,推荐系统将根据用户的行为和偏好进行推荐,推荐结果更加精准,从而给用户带来可靠的推荐服务.根据需求,平台采用的是基于聚类优化算法K m e a n s的协同过滤技术,以保证推
12、荐数据的可靠性.平台的设计步骤如下.(一)建立特征数据库建立用户信息特征表可以实时监测用户体验情感,捕捉用户信息需求,并为平台提供个性化文泉州师范学院学报 年月献推送服务,增强用户黏性和满意度,助力平台发展.平台可将用户信息分为显性和隐性数据.显性数据,即用户基础信息,指用户通过云阅读平台手动录入的基本信息和通过学校数据中心同步的用户信息,存储在用户基本信息表中.隐性数据包含用户的浏览、借还、收藏、分享、评论等行为数据,存储在用户行为数据表中.电子书数据表需有扩展机制,以适应各类对象的不同描述需求.采用高质量的图书特征数据表格可为推荐系统提供更加详尽准确的图书信息,特征数据库如表所示.表高校智
13、能云阅读服务平台特征数据库特征描述元素用户特征证件号、姓名、性别、读者类型、单位、专业、注册日期、失效日期、密码等行为特征浏览、借还、收藏、分享、评论等图书特征书名、作者、出版社、出版时间、I S B N号码、主题词、简介、内容摘要、价格、页数、封面图片链接、数据来源、阅读连接、评分等(二)采集标准化数据电子图书数据导入有种方式:对某些老旧的数据采用人工加工的方式,图书馆员借助N o t e E x p r e s s、Z o t e r o、E n d N o t e等工具对数据进行采集、筛选、去重等操作,并进行人工校对补充,最终以E x c e l的格式导入数据库中;对某些可以提供数字化接
14、口的数据库则以接口的形式与云阅读平台对接,以标准的数据格式自动导入云阅读后台数据库中.用户数据由用户手动录入和平台自动同步数据两个部分构成,平台提供可调用的接口,可与高校现有的数据中心、图书馆管理系统、统一身份认证平台等验证数据库进行对接,完成用户的注册、验证登录等工作.用户行为记录包含浏览、借还、收藏、分享、评论等数据.平台设计有用户行为数据表,通过数字化接口收集相关的用户行为数据,对不规范数据进行标准化处理,形成用户行为数据库.(三)建立用户行为模型平台根据读者种行为特征为其分配不同的权重,令Ql l、Qj h、Qs c、Qf x、Qp l分别代表读者的浏览、借还、收藏、分享、评论,其中Q
15、l lQj hQs cQf xQp l.平台根据用户行为日志表获得读者对某一本电子书的浏览、借还、收藏、分享、评论次数,并对其进行归一化处理,用f(N u ml lu i)、f(N u mj hu i)、f(N u ms cu i)、f(N u ml lu i)、f(N u mp lu i)表示,预测读者对某电子图书的感兴趣程度:Ru iQl lf(N u ml lu i)Qj hf(N u mj hu i)Qs cf(N u ms cu i)Qf xf(N u mf xu i)Qp lf(N u mp lu i)()系统通过收集的读者对电子图书的评分数据,构建一个mn的评分矩阵,其中m表示读
16、者数量,n表示电子图书数量,每个矩阵元素表示某个读者的对某本电子图书的评分值.未评分的位置可以用表示,表示该读者未对这本电子图书进行评分.读者对图书的评分矩阵如表所示.表读者对图书的评分矩阵用户I t e m I t e m I t e mj I t e mnU s e r R R Rj RnU s e rR R Rj Rn U s e rmRmRm Rm j Rm n(四)聚类用户数据K m e a n s是根据样本之间的距离或者说是相似性,将越相似、差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高的一种聚类方式.K 第期康汉彬:高校智能云阅读服
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