吳俊絨

(陜西財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 咸陽 712000)

0 引言

當(dāng)前信息化進(jìn)程加速，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)對(duì)于各種傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展都產(chǎn)生了重要的影響。面臨著越來越多樣化的用戶需求，傳統(tǒng)的圖書館形式也無法更好的滿足用戶的需求。網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化為主體的圖書館形式也加速推進(jìn)進(jìn)程，內(nèi)部包含了越來越多電子信息，這樣會(huì)容易導(dǎo)致用戶陷入到信息海洋當(dāng)中，無法快速有效的找到自己想要的信息[1]。當(dāng)前圖書館所采用的不少查詢功能都是基于用戶提交的關(guān)鍵詞或者是匹配數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的信息，對(duì)于查詢結(jié)果并不會(huì)進(jìn)行專門的排序，更不會(huì)將用戶的興趣放在首要位置[2]。這樣不同用戶如果提交的關(guān)鍵詞相同，而他們的興趣卻千差萬別，搜索出的結(jié)果是一樣的，不會(huì)根據(jù)他們自身的興趣而發(fā)生改變，使用戶個(gè)性化的需求得不到較好的滿足。本次研究以用戶興趣模型為基礎(chǔ)，所謂用戶興趣模型就是可以計(jì)算描述用戶所感興趣的信息，然后再收集用戶感興趣的點(diǎn)，構(gòu)建專門的模型來對(duì)用戶的興趣進(jìn)行記錄和管理。

1 圖書館用戶興趣模型的具體設(shè)計(jì)與構(gòu)建

如果用戶是初次使用數(shù)字圖書館，那么可能無法獲得用戶具體的點(diǎn)擊時(shí)間和瀏覽時(shí)間，因此需要借助于用戶顯式反饋方法，構(gòu)建以用戶興趣為基礎(chǔ)的模型。本次研究所采用的用于表示用戶興趣的方法為向量空間模型法。此種方法的具體應(yīng)用為：需要假設(shè)用戶所提交的興趣主題為N個(gè)，用戶在選擇感興趣文獻(xiàn)的時(shí)候可以按照不同的主體，使用向量表示相關(guān)興趣模型。比如可以采用以下方式表示：

D=(d1，d2，…dn)

向量di與特征詞之間又存在一定的關(guān)系，比如可以使用tj來進(jìn)行表示。比如：

di={(t1，w1)，(t2，w2)，…(tm，wm}

另外還需要對(duì)tj在其相對(duì)應(yīng)的文獻(xiàn)當(dāng)中所占據(jù)的權(quán)重值，即TF-IDF權(quán)重值進(jìn)行計(jì)算，所采用的公式為:

在該公式當(dāng)中，文件總個(gè)數(shù)采用s表示，特征詞tj文件數(shù)采用sj來表示；在文件i當(dāng)中，特征詞所出現(xiàn)的次數(shù)采用tfij來表示；在文件當(dāng)中出現(xiàn)次數(shù)最多的詞采用tfmax來進(jìn)行表示。

2 圖書館用戶興趣模型的更新設(shè)計(jì)步驟

用戶在實(shí)際瀏覽文獻(xiàn)的過程中，其興趣并不是一成不變，隨著他們自己瀏覽信息的變化以及閱讀量的改變，用戶的興趣也在發(fā)生相應(yīng)的變化[3]。如果是在高校，圖書館面臨的用戶主要是老師和學(xué)生，在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)由于課程的影響，或許對(duì)某些數(shù)據(jù)十分感興趣。所以這也說明用戶興趣模型在構(gòu)建之后并不是一成不變的，而是需要對(duì)之前的查詢記錄進(jìn)行保存，而且還需要以最快的速度進(jìn)行更新。

用戶在接受數(shù)字圖書館所提供的服務(wù)時(shí)，如果查閱的信息可以滿足用戶的需求，那么用戶會(huì)直接進(jìn)行查閱，但是如果用戶的需求得不到滿足，那么用戶會(huì)更換查詢的關(guān)鍵詞[4]。通常用戶在正常查詢的過程中也需要更改多次的關(guān)鍵詞才可以查詢到自己需要的信息。更新用戶模型設(shè)計(jì)如下：

(1) 把關(guān)鍵詞設(shè)置為用戶本次輸入的內(nèi)容，再對(duì)用戶最后一次瀏覽記錄當(dāng)中該詞出現(xiàn)的情況進(jìn)行計(jì)算，得到TF-IDF值，如果權(quán)值比閾值大，那么用戶的查詢意圖并未發(fā)生明顯改變。

(2) 在具體更新的過程中，如果發(fā)現(xiàn)閾值低于用戶興趣度則需要將用戶本次輸入的文獻(xiàn)信息納入到模型當(dāng)中實(shí)現(xiàn)更新。

(3) 不同用戶的興趣度不同，興趣度的計(jì)算則是需要以用戶的點(diǎn)擊時(shí)間和次數(shù)為幾乎進(jìn)行計(jì)算。在具體應(yīng)用數(shù)字圖書館查詢時(shí)，應(yīng)用單一查詢?cè)~來進(jìn)行查詢的比較少見，所以會(huì)應(yīng)用高級(jí)搜索或者擴(kuò)展檢索等方式，所以需要將查詢?cè)~C納入到用戶興趣度模型計(jì)算當(dāng)中。計(jì)算用戶興趣度的公式主要為：

在該公式當(dāng)中，Pk所代表的是查詢?cè)~k在歷史記錄當(dāng)中的次數(shù)；查詢?cè)~總數(shù)使用Q來表示；查詢?cè)~C在上次用戶查詢記錄當(dāng)中j的平均瀏覽時(shí)間和次數(shù)分別使用Tqij和nqij來進(jìn)行表示。

計(jì)算用戶平均瀏覽速度在具體計(jì)算的過程中，不能僅僅按照用戶瀏覽時(shí)間的平均值開展相應(yīng)的計(jì)算，同時(shí)還需要將文獻(xiàn)自身的差異性考慮在內(nèi)[5]。所以在具體更新設(shè)計(jì)的過程中還需要進(jìn)行相應(yīng)的無量化處理。

假設(shè)用戶瀏覽時(shí)間采用T來表示，而不同文獻(xiàn)信息中使用字符量M表示，那么平均時(shí)間的計(jì)算可以采用以下公式實(shí)現(xiàn)：

用戶瀏覽時(shí)間平均值的計(jì)算還需要對(duì)已經(jīng)設(shè)定好的閾值和興趣度等進(jìn)行比較。如果閾值低于用戶的興趣度，這需要將用戶的興趣度納入到用戶興趣模型當(dāng)中，這樣也是對(duì)用戶興趣模型進(jìn)行具體更新的過程，以此為基礎(chǔ)為用戶下一次使用數(shù)據(jù)圖書館的查詢奠定基礎(chǔ)。對(duì)于最初所構(gòu)建的用戶興趣模型，即D=(d1，d2，…dn)，需要根據(jù)新增文獻(xiàn)信息向量的具體情況來開展下一步的設(shè)計(jì)。若新增文獻(xiàn)信息向量的x值和已經(jīng)構(gòu)建的di值相似度比較高，那么可以將興趣向量和信息向量融合在一起，即實(shí)現(xiàn)兩者合并。在具體合并過程中，需要將x特征詞以及其對(duì)應(yīng)的權(quán)值加入到興趣向量當(dāng)中，若發(fā)現(xiàn)某特征詞包含在di當(dāng)中，權(quán)值是兩者之和。在具體合并好之后，還需要按照特定的順序來排列特征詞。但如果x值和di值之間的相似度都比較低，那么需要將x作為用戶的新興趣完成對(duì)已有用戶興趣模型的更新。

3 數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)查詢影響因子的相關(guān)內(nèi)容分析

在數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)當(dāng)中常見的信息檢索模型為向量空間模型，而且其已經(jīng)得到了十分廣泛的應(yīng)用，在數(shù)字圖書館的結(jié)果查詢排序以及檢索信息領(lǐng)域都得到了較好的效果[6]。本次研究所采用的模型正是這種模型。向量空間模型當(dāng)中向量必然是重要的構(gòu)成要素，而該模型當(dāng)中的向量主要是將用戶需要查詢的相關(guān)文獻(xiàn)信息以及查詢語句信息等進(jìn)行相應(yīng)的映射，這樣機(jī)會(huì)得到向量，繼而對(duì)語句的相似度進(jìn)行查詢，并且借助于已經(jīng)選定好的相似法來對(duì)查詢對(duì)象進(jìn)行計(jì)算。查詢結(jié)果的篩選需要設(shè)定相似度閾值，再查詢結(jié)果，最后對(duì)查詢結(jié)果的排序需要以相似性大小為標(biāo)準(zhǔn)。本次對(duì)于查詢結(jié)果的排序優(yōu)化，則需要結(jié)合先前所設(shè)計(jì)的用戶興趣模型，得到影響結(jié)果的影響因子。

影響因子計(jì)算需要以文獻(xiàn)信息平均相似度Yj和用戶模型D等來進(jìn)行計(jì)算，在得到相關(guān)的影響因子之后，然后再進(jìn)行優(yōu)化查詢結(jié)果排序問題。當(dāng)前在相似度計(jì)算當(dāng)中，余弦相似法是被大多數(shù)人所普遍接受的一種方法，也被廣泛使用在向量空間模型的具體計(jì)算當(dāng)中。關(guān)于用戶興趣模型影響因子以及余弦相似度等方面的的計(jì)算，需要應(yīng)用到以下公式：

對(duì)檢索結(jié)果的影響因子計(jì)算所采用的公式為：

在計(jì)算得到了檢索結(jié)果之后需要按照特定順序來進(jìn)行專門的排序，排序需要根據(jù)優(yōu)化之后的相似度來開展相應(yīng)的計(jì)算，計(jì)算公式如下；

S最終=ω影響因子×S向量

4 圖書館用戶興趣模型及數(shù)據(jù)查詢結(jié)果優(yōu)化排序應(yīng)用效果分析

本次研究所側(cè)重的內(nèi)容是構(gòu)建用戶興趣模型，同時(shí)基于用戶興趣的多變性，設(shè)計(jì)用戶模型更新模型。除此之外，為了得到更加準(zhǔn)確的數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)信息查詢結(jié)果，提高其治療的有效性，需要對(duì)影響結(jié)果的相關(guān)因素進(jìn)行研究分析。因此本次研究還對(duì)影響因子進(jìn)行研究計(jì)算和分析。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本次所設(shè)計(jì)的基于用戶興趣的模型的有效性及應(yīng)用性，將其應(yīng)用在具體的數(shù)字圖書館中，并且對(duì)應(yīng)用前后的效果變化情況進(jìn)行對(duì)比研究。采用的調(diào)查方法為調(diào)查問卷，所設(shè)置的問題分別包含應(yīng)用前后用戶對(duì)數(shù)據(jù)查詢結(jié)果的的滿意度、查詢的便利性以及結(jié)果的準(zhǔn)確性等進(jìn)行調(diào)查。問卷共計(jì)發(fā)放100份，回收且有效的問卷總數(shù)為95份，回收有效率為95%，表1為應(yīng)用用戶興趣模型構(gòu)建數(shù)字圖書館查詢系統(tǒng)的調(diào)查結(jié)果。

表1 基于用戶興趣模型優(yōu)化數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)的

5 討論

(1) 用戶興趣模型顧名思義是以用戶切實(shí)的興趣為出發(fā)點(diǎn)，在成功對(duì)用戶的興趣進(jìn)行捕捉之后，構(gòu)建相應(yīng)的模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶興趣的管理。用戶興趣模型當(dāng)中包含用戶在使用數(shù)字圖書館過程中所有的查詢記錄，以及點(diǎn)擊瀏覽的記錄等，這些都是判定用戶是否滿意的重要標(biāo)準(zhǔn)。本次設(shè)計(jì)為了使數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)查詢結(jié)果得到進(jìn)一步的優(yōu)化，應(yīng)用了用戶興趣模型，旨在通過設(shè)計(jì)和應(yīng)用這一模型，讓用戶的個(gè)性化需求得到更好的滿足，同時(shí)也使得圖書館館藏信息得到更加準(zhǔn)確的查詢。

(2) 用戶自身的興趣會(huì)隨著閱讀量及閱歷的變化而發(fā)生相應(yīng)的改變，所以用戶興趣模型并非一成不變，需要結(jié)合用戶自身興趣的變化而發(fā)生相應(yīng)的更新，這就需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的用戶興趣更新模型。

(3) 數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)查詢影響因子對(duì)用戶最終所得到的查詢結(jié)果有著直接影響，所以還需要通過設(shè)計(jì)相關(guān)的計(jì)算公式來計(jì)算得到影響因子，并且按照從大到小的順序來對(duì)影響因子進(jìn)行排列，有針對(duì)性的優(yōu)化數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。

(4) 通過對(duì)該模型的實(shí)際應(yīng)用和調(diào)查發(fā)現(xiàn)，其能夠更好的貼合用戶自身的興趣，更好滿足他們個(gè)性化的需求，而且調(diào)查結(jié)果也顯示在應(yīng)用前后的滿意度、結(jié)果準(zhǔn)確度以及查詢便利度等明顯提升。

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