复杂网络社团结构下高校图书馆的个性化推送服务

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摘要：随着对复杂网络研究的日益深入，推动了高校图书馆个性化推送服务的发展，提高了个性化服务水平，对复杂网络社团结构下高校图书馆的个性化推送服务进行研究有利于提升高校图书馆的服务质量。

关键词：复杂网络；社团结构；高校图书馆；个性化推送

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2013）06（b）-0000-00

1前言

随着信息技术的发展，可以为人们提供信息的途径越来越广泛，受信息技术的影响，图书馆在为用户服务的时候也应该注意类型与方式的多样化发展。学生与老师来到图书馆不只是借阅与归还图书这么简单，更为了获取知识，开拓视野。高校的重点工作就是进行科研与教学，教师需要及时了解相关领域的热点，不同专业、不同领域的教师对信息的需求各不相同，所以就更需要为用户提供有针对性的个性化推送服务。高校图书馆应该及时转变服务理念，改进服务方式，变被动服务为主动服务，满足用户的个性化需求。

2复杂网络及复杂网络社团结构

所谓复杂网络指的是大量真实复杂的个体依据个体间的相互关系组成的网络，是由大量节点和连接节点的边组成的复杂网络。它的规模比随机网络与规则网络复杂的多，具有无标度特性、小世界特性和社团性特性三方面的特征。所谓复杂网络的社团结构指的是大多数网络中的网边是呈不均匀分布的，有些属于一个集合的节点联系比较紧密二不属于同一集合的两个节点之间的联系就不是很密切。如此的分布不均匀的特许反应出了了复杂网络之间的特殊结构，这种结构就是社团结构。在复杂的网络中，寻找网络中隐含的社团结构，分析这些网络的拓扑结构即可以掌握网络的成长与变化规律。对深入研究网络的局部特征与整体特征都有非常重要的意义。

3高校图书馆个性化推送服务理论

个性化推送服务指的是能够根据用户的需求与爱好，自动搜索用户感兴趣的信息，并能通过最直观的方式将信息呈现给用户。一方面用户可以主动提出要求，系统根据用户的需求进行整理，为用户提供最有效的信息；另一方面系统可以根据用户的喜好与历史浏览记录等为用户提供最优质化的推送。个性化推送开始是用于互联网领域的，根据用户的访问习惯与历史记录主动为用户提供感兴趣的信息。随着个性化服务的发展，高校图书馆可以更好的利用互联网上的经验为用户提供服务。个性化推送服务在图书馆中主要是通过Web站点与推送技术的结合，为学生和老师提供个性化服务。当用户登录web后，可以根据自己的喜好进行资源的选择，当用户在进行资源选择时，采集中心便会将用户的喜好记录下来，通过处理中心将数据输送到用户的需求数据库存储，接着利用信息资源数据库在为用户可能感兴趣的信息进行匹配，最后通过推送中心将具体的信息推送给用户，这样就标准者一个个性化推送服务的完成。此外信息反馈法、问卷调查法和文献调查法也是实现个性化推送服务的有效方式。

4高校图书馆个性化推送服务应遵循的原则

个性化原则。在进行高校图书馆个性化推送服务时需要根据不同用户对信息的不同需求进行推送，根据用户的实际情况，综合考虑多方面的因素，取用户之所需，为用户量身定做信息推送资源，为用户提供最具特色的个性化信息服务。此外，当学生和老师来到图书馆时，我们不仅仅要为他们提供信息与资源服务，更要让用户有温馨的感觉。通过网络这个大环境，为用户提供一对一式的服务，不仅满足了用户的个性化信息需求，同时还让用户享受到了更加贴心的服务。

时效性原则。信息的时效性是这个信息大爆炸时代最重要的原则。一个信息再前一秒钟是热点在下一秒钟就可能被遗弃，这就是讲的信息的时效性。信息的价值与提供信息的时效性密切相关，如果信息的提供不在一个有效的范围内，那即使他的信息量再大也是无效的信息。高校图书馆的信息推送更应该注意信息的时效性，在最短的时间内为用户提供最准确、最全面、用户最感兴趣的信息。

主动性原则。所谓主动性原则就是说图书馆在为用户提供信息的时候，要便被动为主动，不要等着用户去找信息而是用户在寻找信息前，我们就为他们做好准备，当用户登入界面时，就将信息呈现给用户，用户只要根据自己的需求选择信息就行。如此用户在享受主动服务的同时节约了查找信息的时间。

专业性原则。因为服务对象的不同，所以就对推送的专业性提出了要求，这就要求我们为用户提供更专业更科学的服务。高校服务的对象是学生与老师，图书馆在进行信息推送的时候更应该遵循专业性，需要根据学校的专业设置和学科内容以及学生的专业背景，有效的组织资源，为学生和老师提供专业化的推送。

5基于复杂网络社团结构的个性化推送服务

数据预处理。因为不同的读者对图书的喜好不同，根据读者的兴趣将读者划分为不同的社团，然后有针对性地为读者提供个性化的推送服务。根据复杂网络的思想将读者看成是这个网络中的节点，网络中有多少个节点就说明有多少读者参与借书。如果两个读者接的是同一本书，就表面他们两个之间存在一定的关系，如果两个人没有借阅过任何一本同样的书那就表示他们之间不存在关系。最后我们利用excel 的排序功能很快就能帅选出读者的借阅记录，如此便会形成一个借阅矩阵。

具有GN算法的社团结构划分。利用复杂网络的社团结构GN算法对所建立的网络进行社团划分，每个网络中的节点代表不同的读者，然后再根据基于模糊评判的余弦相似度准则，推算社团成员之间相关兴趣度的大小，如此便会形成一个图书借阅关系网，网络中节点的度依据无标度的性质分布，社团内读者得联系相对紧密二不同社团的读者的联系则比较稀疏，如此便可以根据兴趣度的大小通过客户端浏览器有针对性的为读者提供服务。

基于Newman快速算法的社团结构划分。GN算法虽然能够维持网络的原状，这种算法的准确度比较高，所以比较容易实现，但GN算法也有一定的缺点，那就是算法比较复杂，社团划分进行到哪一步在哪一步停止，NG算法也不清楚，此外如果有些比较大的社团会导致社团划分不彻底。如此便可以用Newman快速算法。Newman 快速算法是一种凝聚算法，可以大规模的处理成千上万个网络节点而且划分网络的世界比较短，算法的复杂度也比较少，可以充分计算与分析读者的兴趣度，为读者提供个性化的新书推送服务。

参考文献：

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[2] 黄燕；图书馆读者兴趣度建模及实证分析[J]；现代情报；2011-02

[3] 冯蕾、张宇光、唐丽；复杂网络理论在图书馆个性化推荐服务中的应用[J]；实践研究；2009-02