图书管理系统中个性推荐方法研究［摘要］当前读者在图书馆借阅中经常需要花费大量时间了解书籍信息，这使得读者借阅决策效率人人降低，为读者提供个性化推荐己经成为图书管提升服务的重要方向。当前商业领域已经开展了推荐系统研究，并口相应系统已经在电子商务中得到广泛应用，通过应用信息过载问题得到了有效解决。图书管借鉴电子商务推荐系统，例如亚马逊图书推荐系统的应用经验，对自身的图书个性化推荐服务进行完善和优化。［关键词］图书管理系统；个性化推荐；图书中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-914X(2016)21-0344-02本文将对图书借阅个性化服务进行分析，并在此基础上探索图书管理书籍借阅推荐方法。通过为图书馆开展图书借阅个性化服务提供理论依据，提升图书馆整体服务水平，最终推动图书馆发展和进步。1图书馆借阅个性化服务分析数字化图书馆时代已经来临，一些图书馆通过构建图书管理系统借阅和编目书籍，同时提供个性化借阅服务。例如清华大学图书管理系统就提升了相应读者服务，能够实现书籍预约、书籍资源下载、书籍借阅管理等个人化服务。现阶段图书馆个性化服务获得了较大发展，借阅者应用借阅系统的用户体验开始受到关注，但借阅者耗费大量时间挑选书籍问题还没有通过书籍推荐系统得到良好解决。到图书馆借阅书籍读者包括两种类型，一种是已经明确要借阅那些书籍，另一种则是没有明确目标，仅有一个大致的借阅范围。第一种情况借阅者只需花费较少时间，第二种则需要花费大量时间。亚马逊在应用图书推荐系统方面一直处于前列。当读者想耍购买一本嵌入式入门书籍时，因为尚处于入门阶段或这方面知识较为片面，就需要获得一定的购买书籍指导，该指导可通过具有相应功能网站系统或专业人士获得，而亚马逊就具备这样推荐功能。登陆亚马逊网站后读者输入关键词进入嵌入式书籍页血，这样就能够看到相应书籍推荐信息，读者可在综合考虑书籍信息的基础上进行购买。例如在亚马逊页面的推荐列表中，读者在查看某一书籍时会出现“购买此商品读者也同时购买”的商品推荐。依据从亚马逊书籍推荐中获得的启示，笔者想通过研究图书馆书籍推荐方法来强化图书馆借阅系统个性化服务。基本思路包括：实际中包含两种借阅者，第一种对要借阅书籍具体信息已经明确，第二种对要借阅书籍相关领域已经明确。个性化服务程序包括，登陆图书借阅系统示借阅者先输入关键词，此处关键词检索能够实现高级分类检错，基于“嵌入式系统”等内容进行分析，之后系统将书籍详细页面列出，其中包含书籍作者、出版时间、出版社、书名等基本信息，同时会有一个类似亚马逊推荐的推荐区域，显示其他“嵌入式”读者借阅书籍信息，并将借阅该类书籍的TOPN列表列出，相应书籍评价位于书籍下方（读者进行的评价）。读者全面综合考虑相关书籍信息后,就能够进行合理的借阅决策。通过该推荐服务借阅者不需要在作出最终借阅决策前花费太多时间了解具体某一本书籍，借阅决策效率获得提升，同时读者还能够获得相似书籍推荐,这些推荐带来的满意度很可能高于原想借阅书籍。2图书管理书籍借阅推荐方法研究2.1初步基于书籍基本新的图书推荐书籍分类后借阅者信息筛选任务能够在一定程度上减轻，而建立图书知识库不仅能够促进图书管理，还能够让借阅者在图书借阅服务中获得有效书籍。如表1就对书籍图书知识库进行了描述，后期还能够扩大。推荐初步可以向借阅者进行明确询问，包括其想借阅书籍的相关关键词、想借阅书籍隶属哪个学科；另一种方式是让借阅者进行书籍评分，依据整体评分提出相应文字性推荐建议和文字描述。例如借阅者倾向计算机类书籍，系统会口动列出评价较高和借阅次数最多的计算机学科书籍。但这种推荐也存在系统马太效应愈发突出、借阅次数多书籍越来越高、借阅次数低书籍越来越低的问题，所以为了提供更加有效的推荐、将马太效应降低、提升书籍利用率，不能够仅依据评价和借阅次数进行推荐，需要计算各参数权重、实现综合推荐。2.2综合特征推荐当前综合推荐系统应用愈发广泛，并一且行业中也举办了综合各种算法实现最佳推荐的应用大赛。以下利用书籍特征组合进行综合推荐。首先将可使用...