图书馆检索系统中图书推荐技术研究

[摘 要]社会的快速发展也为图书出版事业带来了繁荣，图书馆藏书的数量在显著增加同时，更需要给读者提供更加人性化的服务。但当前，图书馆的检索系统比较落后，推荐技术也过于机械化，无法为读者提供有效的资料。基于图书馆当前存在的这一问题，借鉴当前网络上流行的图书推荐方案，对图书馆内的图书推荐技术进行深入研究。

[关键词]人性化服务；检索系统；推荐技术

近几年，随着信息技术的不断进步与网络的普及，图书的数量也不断增多，图书馆的藏书量也不断增多，规模逐渐扩大，图书馆的信息服务面临着严峻的挑战。为了提高图书馆人性化服务的质量，帮助读者快速找到想要的资料，图书推荐系统便成为了当前图书馆信息服务方式的主流。但随着信息技术的不断进步，图书馆的推荐技术也应该紧跟时代发展潮流，做出相应的技术改进。

1 推荐系统的概念

一般情况下，用户会根据自身需要，通过搜索引擎来查找，但有些时候，用户给出的关键词语并不能诠释自己需要的图书类别的资料的内容，这就很容易造成检索结果给出的资料与用户的实际要求不相符的情况，这就需要在检索系统当中增添推荐系统，以便更好的为用户提供服务。其次，当读者通过该系统输入关键词时，系统会与关键词有关的图书迅速罗列并分类，并且，会将图书的权值显现给读者。

2 图书推荐技术设计

当前，图书馆的检索推荐方式分为两类，一类是图书馆内的管理人员协助读者检索推荐；另一类是读者通过自己总结出的关键词，借助图书检索系统的推荐技术进行关键词的检索。从当前图书出版业与图书馆的发展形势来看，这两类检索方式都不符合图书馆建设人性化、个性化信息服务的要求。因此，要对图书推荐系统进行重新设计。

2.1 系统总体设计

随着电子商务的不断发展，网上书店也随之兴旺起来，其中，其当当网、China-Pub、卓越网等知名网络书店都使用了推荐技术，帮助用户快速购书。虽然现在的图书馆也在使用推荐技术，但是在图书内容的相关性上要弱于网上书店，因此，本文结合网上书店的推荐技术，将图书推荐系统分四个板块进行设计。首先，对网络书店中图书的数据进行采集，在分析出该店半结构化的网页源码后，得出相关的有效数据，并根据其中的有效数据设计出专用的爬虫，将数据导入到图书馆的数据库中。然后，利用Book Rank计算技术算出每一本图书Book Rank数值，为后续推荐系统模块的图书排序提供有效的数据，防止在排序上出现数值误差。最后，设计出符合该系统的两个推荐策略。

2.2 数据库设计

推荐系统的设计需要大量的数据做辅助，为了使图书馆的图书推荐系统能够更好的与网上的半结构化的网页源码数据相结合，使其能够更好的贴合图书馆数据库系统，就需要对图书馆的数据库系统进行合理设计。首先，对当当网、China-Pub和卓越网这三大网站提供的数据详细分析，找出图书数据来源等问题，在确定了这一系列数据来源的基础上，设计图书数据库。图书数据库各类图书关系的设计主要分为三大类：一是图书的隶属关系，其关系从大到小排列为图书主分类-分类名称-上一级分类；二是表示图书现有数量的分类，分类主要包括，图书主分类以及各类图书数量两大方面。

3 图书推荐策略

3.1 依照关键词

该方法主要为了解决当前图书馆检索系统在检索关键词时，只会将与关键词相关的图书检索出来，没有进行分类，用户查找不便，关键词推荐策略是针对当用户在检索系统中输入关键词得到信息时，推荐系统会根据图书的类别进行分类统计，并依据个类别的现有数量，合理的分配不同类别推荐的图书数目。同时，依据Book Rank值来从推荐的数目当中进行图书的选择、汇总和排序。

3.2 依照特定图书

当读者选择某一本书时，图书推荐系统会根据该图书的相关分类信息向读者推荐同类图书。这一设计思路主要是：当读者选择此本书籍时，他可能会对同类图书也感兴趣，由此推理出其需要的书籍可能在同类的图书当中，于是便将该类别的图书作为推荐目录。

图书数据库是将图书按照树状结构进行分类的，总目录是该树状结构的基础部分，其目录名即为分类号，子目录是该树状结构的中间点，而图书则是该树状结构的叶子部分。该方法的特点是，当读者选取的目录中图书数量较少或者没有该类图书时，读者可以扩大目录选级，从而有效的弥补当前图书推荐系统，推荐数量不足的现状，扩大目录范围，为读者提供更多的选择。

4 结 语

本文从以图书推荐技术为主要研究点，将推荐系统的概念作为研究的开端，着重讲述推荐技术的优势，并且就其在图书馆的具体应用进行详解。同时结合当前图书馆信息服务发展的需要，分析了目前图书推荐技术存在的不足之处，吸收并借鉴网络上的先进方法，从而对图书推荐技术进行整体技术设计。