基于局部数据的高医院校图书馆荐读系统应用研究孙常丽+王国军+石丹+金松跟+胡艳君+武丽影[摘要]文章概述了高医院校图书馆构建荐读系统可行性，对推荐系统中的核心技术——推荐算法进行了探讨，同时进行了高医院校推荐系统的推荐模式的创新性设计，简述了基于局部数据的推荐模式的实现过程，对国内图书馆提供推荐服务的未来做出了展望。[关键词]高医院校图书馆；推荐系统；推荐技术；推荐算法；推荐服务[DOI]10.13939/jki.zgsc.2017.15.053高医院校图书馆的使命是提供专业的图书馆信息服务以满足医疗、教学、科研的需求，完成高医院校的使命——通过将一棵棵医学“嫩苗”培育成“参天大树”而贡献社会。图书推荐服务作为高校图书馆信息服务之一，它的发展有其迫在眉睫的理由，原因在于高医院校图书馆的藏书非常专业，加上医学知识膨胀日益加速，广大师生很难从众多医学藏书中找到自己需要的图书。那么，如何将这些医学专业图书推荐给真正需要它的读者，就成为了目前各大高医院校图书馆迫切需要解决的问题。因此，图书馆作为信息交汇和资源共享平台，构建图书荐读系统（即推荐系统）变得十分必要。本文提出了在高校图书馆领域构建基于局部数据的图书荐读系统，既能很好地满足广大师生的信息需求，同时也能够通过这种主动推荐的模式帮助更多师生节省查找图书资料的时间，提高工作学习效率。1高医院校图书馆构建荐读系统的可行性分析高校图书馆拥有丰富的藏书资源，是知识和信息的集散地，但是在知识爆炸的时代，移动设备频频更新换代，读者阅读行为已经改变，如果图书馆不能推出新的面向读者的服务方式，高校图书馆将无法很好发挥其资源的优势。在这种环境下，本文对在高校图书馆领域构建基于局部数据的图书荐读系统做了可行性研究。近年来，推荐系统在各个领域内逐渐兴起，并得到越来越广泛的应用，目前在图书馆领域应用推荐系统的同样比比皆是，除了各自采用不同的推荐技术之外，目的都是为读者提供更快更好的信息推送服务，其中斯坦福大学的Fab推荐系统，它将基于内容和协同过滤算法结合起来，采用混合推荐技术为特定用户进行推荐；加州大学的Melvy推荐系统，它采用了两种生成推荐系统的方法：一种是利用图书馆的流通数据进行推荐，另一种是基于相似性的推荐；美国俄勒冈的SERF推荐系统是一种通过写作过滤的新型搜索引擎；在国内，虽然也有高校图书馆推出了推荐系统，但并不普遍，其中中国人民大学图书馆的推荐系统比较成型，它同样采用了混合的推荐模式为读者推送书目信息。从技术的角度讲，推荐系统在国际上已有成熟范例，而国内图书馆领域仍属于起步阶段，需我们各大高校共同努力，实现图书馆领域的智能图书推荐。[1]2各种推荐算法比较分析目前，推荐系统在各行各业中应用广泛，其核心算法已经基本成熟，主要分为以下三种。2.1基于内容过滤的推荐算法该算法通常使用机器学习，向量空间，聚类等多种方法，进行文本挖掘。这个算法推荐结果直观，容易解释，且不需要领域知识，但是由于物品属性有限，相似度分析又仅仅依赖于物品本身的特征，其复杂的属性不好处理，所以很难得到有效数据，且存在稀疏性问题和新用户问题。2.2协同过滤推荐算法它是在用户对于一些项目或新闻资讯的评分或可以表达用户喜好的行为的基础上，查找具有相同兴趣爱好或行为的用户，以此来为目标用户推荐一些他们可能会感兴趣的资料的技术。这种算法是目前较常用的推荐技术，它的优点是与领域无关，发现速度更快，性能随着时间推移会提高，其推荐个性化、自动化程度都很高，能处理复杂的非结构化对象；但是，存在稀疏性问题、可扩展问题和新用户问题。[2]2.3基于关联规则的推荐这种方法需要挖掘数据的依赖关系，找到同时被购买的物品，这些用户还买了哪些其他物品，这就是关联规则，掌握这些就可以对用户成功的实现物品推荐。这种方法优点是可以充分利用大量的读者数据，挖掘读者潜在借阅模式，缺点是关联规则挖掘本身复杂，非专业人士难以理解挖掘结果，而且會出现产品名同义性问题，个性化程度比较低。[3]3基于局部数据的协同过滤推荐算法的采用在高医院校图书馆中进行图书，推荐物品为图书，用户为特定的读...