高职院校图书馆个性化服务信息系统研究

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摘要：在现代信息环境下，高职院校图书馆读者的信息需求也呈献出多样化、个性化的趋势，在内容需求上，他们要求提供的信息更具有全面性和针对性，不再仅仅满足于获得信息。而通过对读者对各种图书资料的检索、借阅行为分析、归纳，从中了解每位读者对图书资料的需求情况，为读者提供与其需求相适应的个性化服务。为此，本文在总结多年来从事图书借阅行为分析经验的基础上提出了如何针对高职院校读者资料检索、借阅行为进行分析与评价，从而提炼出个性化服务的有效信息，并作为为读者提供个性化服务的依据。

关键词：高职院校 图书馆 服务

中图分类号：G258 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）09-0109-02

1、高职院校图书馆读者行为分类

（1）学生类读者行为分类。检索、借阅与课程相关教材及练习题、参考资料等。检索、借阅与各类考级、考证、竞赛等相关的参考资料，各种等级考试、职业认证等所需要的资料。检索、借阅求职（面试）相关信息、资料。检索、借阅学术讲座相关的资料信息。

（2）教师类读者行为分类。检索、借阅与编写教案、PPT等相关的教学参考资料。检索、借阅申报某类科研项目所需参考资料。检索、借阅与研究课题、项目、论文相关的文献资料。

2、高职院校图书馆读者信息收集与分析

提供个性化服务需要建立在对服务对象深入了解的基础之上，因此，如何从读者诸多的检索、借阅行为中准确地提取出有效的服务信息将成为图书馆是否能够真正提供个性化服务保障。

2.1 读者需求

通常读者的需求分为显性需求和隐性需求，其中显性需求可以通过对读者最近一个时期的检索、借阅行为进行跟踪、分析获取，而隐性需求则需要通过对读者显性需求的关联分析，在不同的时间段中分别判断得出读者兴趣之后，通过互相之间进行对比分析得出。

（1）显性需求。显性需求通常具有一定的确定性，为了便于检索与查找，读者会明确地将其所需要的服务内容文字化，即读者会相对明确地表述出自己需要某方面的文献与书籍。且需求表达趋于简单化，以期待可以得到范围更为宽泛的回应，从而检索真正需要的信息。因此，显性需求可采用电子表单、搜索框等容易文字化与量化的服务手段来收集用户的需求信息。但是只从显性需求来推断读者的真实需求并不全面，开展个性化信息服务需要更多信息来更加精确地推测读者的真实需求。

（2）隐性需求。隐性需求是指读者没有明确表达或尚不清楚的需求。譬如读者对某种需求并没有给予重视或期待，所以没有进行表述或读者并没有注意到这种需求。通常，隐性需求比显性需求可能更有价值，为此，挖掘读者的需求尤其是隐性需求就成了图书馆系统个性化服务建设的主要目标之一。

2.2 获取读者兴趣

挖掘并确认读者的兴趣也是对读者检索、借阅行为分析的主要目的。如果读者的需求表现在若干个点上的话，则读者兴趣就是将一个个的需求点连起成为一个面，即通过对读者需求的掌握与积累可最终挖掘出该读者在某时间段内的兴趣。由于读者需求可以通过读者日常图书资料的检索、借阅行为来确定，因此通过对读者需求的关联度分析可以间接确定读者的兴趣，从而为图书馆个性化服务提供依据。此外，在某特定的时间内，若读者的兴趣是恒定的，则可通过兴趣来预先推测出读者的一些潜在需求，并将相应的服务推荐给读者。

2.3 推测读者未来的需求

除了偶然发生的突发兴趣以外，读者的兴趣在时间上是有一定联系的，因此，在不断获取读者新的兴趣与需求信息的同时，对读者以往的兴趣与需求应进行分类保存，在积累到一定程度之后将会大大提升预测的准确率。

（1）通过分析某类读者历史数据推测读者其他需求。读者信息跟踪，即通过对读者检索、借阅行为的跟踪，了解读者的关注点、读者需求等信息进而推测读者的兴趣和期望得到的服务。读者检索、借阅行为的历史数据分析会表现出某类读者在一段时间段内的关注热点。譬如：读者频繁地检索某一类新技术T，而与T相关的资料R的关系为：

T={i1R1，i2R2，…，inRn}

其中：Ri为与该技术T相关的资料，ii为关联度因子。

当该技术T的关注度达到一定阀值时则可将该类技术列为读者关注的热点技术。这时“个性化服务系统”不但可以通过对历史数据的关联分析不断向读者提供该热点技术的其他信息，还可以将与此类技术相关联的技术或相关的资料信息推送给其他读者，以此扩展读者的需求。因此，在通过读者检索、借阅行为数据来分析读者当前需求的同时，在经过一定时间段积累后，通过分析读者检索、借阅数据的历史记录，获得读者的其他需求或向新的读者进行推荐。

（2）根据读者兴趣外延推测读者的兴趣走向。读者的兴趣可能会不断的发生转变，但其转变过程的大部分关注内容、兴趣点都有一定的关联性。在记录读者兴趣的变化过程中，如果能够准确获取读者兴趣变化的规律，则可预测读者下一个兴趣可能转变的方向，及时将读者需要的相关信息以个性化服务的方式提供给读者。

（3）对读者进行聚类分析，对比推测读者需求。读者的检索、借阅行为除了具有个性外，还存在一定的共性，同类读者（譬如讲授《软件工程》课程的教师）可能拥有相同或相近的需求。因此，根据对读者的行为记录将读者进行聚类分析，在同一类的读者群中，以判明单体读者的需求很可能是同类其他读者的潜在需求，可作为推荐内容将其尝试地推荐给新的读者。

3、读者资料检索、图书借阅信息的获取方法

高职院校的资料检索、图书借阅通常是在一个相对封闭的网络环境中进行的，属于校园的内部网络，这就为对读者身份识别与检索、借阅信息的跟踪提供了便利。

3.1 读者身份识别：MAC地址判断

高职院校作为一个相对密闭的信息环境，其读者在接入网络服务时候通常需要提供MAC地址进行绑定方可接入网络，而学校对网络拥有很高的控制权并且可以方便地获取到读者登录、浏览了哪些网站、检索了哪些资料等相关信息。因此，在这种特殊的环境中，通过识别进入系统读者的MAC地址，即可做到对读者身份识别。

3.2 读者需求与兴趣获取：出口关键词扫描分析

通过网络出口设备或服务器日志（访问日志和引用日志）对读者所输出的检索信息、浏览内容进行筛选分析。譬如：根据某读者频繁查询某特定内容的网页来确定读者的需求和兴趣领域。即通过对读者访问网页内容的提取网页内容特征词，以兴趣度为准则来确定读者兴趣领域。假设读者在一段时间内，浏览访问信息平台，统计得到N张页面，经过特征提取之后，每张页面内容本文以VSM（Vector Space Model即向量空间模型）来定义，描述如下：

Vk={（Wk1，Fk1），（Wk2，Fk2），…（Wki，Fki），…（WknjFknj）}

其中：Vk表示在N张页面的第k张，Wki表示第k张页面中第i个特征词（即提取的特征项），Fki表示第k张页面第i个词在该页面中出现的词频，nj表示第k张页面有nj个特征词。在使用VSM过程中，关键词的权重代表着关键词在它所在文档中的重要程度，即这个关键词在多大程度上能够代表这个文档（即权重越大），重要程度越高，该关键词越能代表该文档的内容。目前计算关键词的权重方法有很多，譬如TF-IDF算法、引入信息增益后的权重计算方法TF-IDF-IG等等。

4、读者需求与兴趣库服务效果评价与修正

为了更有效、准确地体现个性化服务，时常需要对读者需求和兴趣库所实施的效果与效率进行评价和修正。

（1）人工的评价效果信息收集。直接问卷调查：按照不同分类采用问卷形式来收集关于读者个性化服务的有效性信息。抽样回访追踪：采用电话、e-mail等形式对读者进行抽样回访，收集相关信息，完成评价数据的收集。

（2）基于个性化服务系统的评价效果信息收集。服务结果读者确认：读者对所提供的个性化服务所判断的兴趣、热点等进行确认和选择，并以此作为评价的依据之一。多途径对提供个性化服务结果校对：通过对多种服务反馈信息所推出的结果进行对比，通过测定相关度来作为评价的依据。

5、结语

高职院校图书馆信息系统的个性化服务研究是一个长期的、发展的过程，而个性化信息服务则是突出“以读者为中心”的服务模式，即针对不同读者提供不同的服务策略、服务内容，能满足读者的个体信息需求的服务。因此如何准确地从读者日常的信息检索、借阅行为中挖掘内在的关联规则，从而对读者下一步所需要的服务作出有效的预测，提升图书馆的服务质量，真正做到服务读者。

参考文献

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[2]陈雪.本体技术在高校图书馆个性化服务中的应用研究[J].图书情报，2010，3：70-71.

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