基于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系统设计
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２０１９ 年 １０ 月 机械设计与制造工程 Ｏｃｔ. ２０１９
第 ４８ 卷 第 １０ 期 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏｌ. ４８ Ｎｏ. １０
{ ｕ１ ꎬｕ２ ꎬꎬｕ ｍ } ꎬ文献信息项目共有 ｎ 个ꎬ 用户 ｕ ｍ
的图书文 献 喜 好 评 价 资 源 集 为 ＩꎬＩ ＝ { ｉ１ ꎬｉ２ ꎬꎬ
ｉ ｎ } ꎮ 假设 Ｒ ｍ × ｎ 表示 ｍ × ｎ用户对图书文献的评价
矩阵ꎬｒ ｉｊ 表示第 ｉ 个用户在第 ｊ 个文献的访问记录ꎬ
表征用 户 浏 览 该 文 献 时 的 兴 趣 评 价ꎮ 利 用 矩 阵
容ꎮ 图书信息表包含图书名称、路径、出版社和已
书馆文献浏览记录进行分析ꎬ完成图书馆文献数据
经被借阅的次数等ꎮ 管理员信息表包含图书馆管
的分类ꎮ 其具体实现过程如图 ２ 所示
[７]
ꎮ
理员基本情况ꎬ留言表包含读者对书籍的评价ꎬ主
要是书籍和读者编号以及评价内容ꎮ
１. ３ 协同过滤算法
图书馆数据挖掘系统最关键的环节是图书文
于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系统ꎮ 采用 ＵＭＬ 建模语言构建支撑系统运行的数据库ꎬ通过
协同过滤算法ꎬ依据用户浏览记录匹配对应的图书文献ꎬ完成图书馆文献数据精准挖掘ꎮ 实验结
果表明ꎬ当同时在线人数达到 ４００ 时ꎬ该系统能够在 ２ ｓ 内完成响应ꎬ推荐准确率高达 ９０％ ꎬ具有
较高的实用性ꎮ
关键词:协同过滤ꎻ图书馆ꎻ文献ꎻ数据挖掘
中图分类号:ＴＰ３９１ 文献标识码:Ａ 文章编号:２０９５ － ５０９Ｘ(２０１９)１０ － ０１１９ － ０４
随着网络的迅猛发展ꎬ网络个性化服务逐渐完
善ꎮ 越来越多的人通过电子图书馆获得知识ꎬ考虑
１ 基于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系
统
到用户对图书馆文献的需求各不相同ꎬ为了使用户
献过滤挖掘过程ꎮ 本文利用协同过滤算法实现图
书馆文献数据挖掘ꎮ 协同过滤基本理念为:依据用
户兴趣相似程度推荐文献ꎬ将与当前用户相似的其
他用户常浏览的文献推荐给当前用户ꎬ根据当前用
户对图书馆文献的评价以及其他相似用户对文献
图 ２ 文献数据分析模块
的评价ꎬ挖掘获得当前用户未浏览过的文献ꎬ同时
３) 文献数据分类模块ꎮ 该模块具体挖掘过程
ＤＯＩ:１０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. ２０９５ － ５０９Ｘ. ２０１９. １０. ０２６
基于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系统设计
哈金花
( 青海省西宁市大通回族土族自治县图书馆ꎬ青海 西宁 ８１０１００)
摘要:针对当前图书馆文献数据挖掘系统存在响应时间长、推荐准确率低等问题ꎬ设计了一种基
如图 ３ 所示ꎮ 由图可知ꎬ当文献浏览频率超过 ０. ３
时ꎬ图书文献信息才会被系统记录ꎬ浏览频率低于
０. ３ 的图书文献信息会被系统过滤掉ꎬ以减少对非
关键数据的分析ꎬ提高了对图书馆文献数据的挖掘
效率ꎮ
进行推荐ꎮ
一般情况下ꎬ协同过滤算法可描述成以下形
式:参与协同过滤的用户共有 ｍ 个ꎬ 表示为 Ｕ ＝
１. １ 图书馆文献数据挖掘系统功能模块
获得更加优质的体验ꎬ一种通过浏览记录获得用户
图书馆文献数据挖掘系统功能模块主要由图
喜好的图书馆挖掘技术正在兴起 [１] ꎮ 相关专家对
书馆文献采集模块、文献数据分析模块、文献数据
此技术进行了大量的研究ꎮ 乔岚 [２] 着重从总体架
分类模块、图书馆文献存储模块组成ꎮ 详细设计如
１１９
２０１９ 年第 ４８ 卷 机械设计与制造工程
２) 文献数据分析模块ꎮ 该模块通过图书馆文
数据表包含读者的基本情况信息和读者类别等内
献采集模块获得原始数据ꎬ采用协同过滤算法对图
Ｒ ｍ × ｎ 生成用户资源的近邻集合 Ｍꎮ
针对当前用户 ｕ ｋ ꎬ 图书馆文献数据挖掘系统
根据其历史访问记录和兴趣爱好评价ꎬ获取与该用
户访问行为最为相似的多个用户作为 ｕ ｋ 最近邻集
合ꎬ统计 ｕ ｋ 最近邻用户访问过但用户 ｕ ｋ 没有访问
过的文献ꎬ利用这些文献构建候选推荐集合ꎬ再计
算候选推荐集合中各文献对 ｕ ｋ 的推荐度ꎬ选取前 Ｎ
构和逻辑架构两个方面进行了一套个性化的电子
下:
商务推荐系统的设计ꎬ并通过用户行为提取和分析
１) 图书馆文献采集模块ꎮ 该模块能够对用户
模块、相关推荐模块、过滤和排名模块以及推荐解
的个人浏览记录进行采集ꎬ获得不同用户的图书文
释模块来实现系统功能ꎮ 因为该系统是对用户喜
献喜好ꎬ完成图书馆文献数据挖掘系统的数据采集
的硬件设计过程ꎬ通过引入数据挖掘方法实现对软
件部分的设计ꎬ但系统对未登录的用户则没有推荐
功能ꎬ因此具有一定的局限性ꎮ
针对上述系统存在的问题ꎬ本文设计了基于协
同过滤的图书馆文献数据挖掘系统ꎮ
图 １ 图书馆文献采集模块流程图
收稿日期:２０１８ － １２ － １４
作者简介:哈金花(１９７４—) ꎬ女ꎬ中级馆员ꎬ主要研究方向为信息资源自动化ꎬｈａｊｉｎｈｕａ７７４６８＠ １６３. ｃｏｍ.
息以及读者信息等 [６] ꎮ 具体流程如图 １ 所示ꎮ
过程中ꎬ设计并实现了基于云计算的数据挖掘系
统ꎬ该系统能对用户的个人兴趣准确做出判断ꎬ所
以在响应速度方面具有较大优势ꎬ但该系统需要一
定的时间进行分析才能使用ꎬ可操作性较差ꎮ 阎星
宇 [４] 提出并设计了基于数据挖掘的图书馆读者借
阅系统ꎮ 在分析其整体结构的基础上ꎬ给出了详细
好文献进行实时采集并处理后响应的ꎬ所以存在响
应速度过慢的问题ꎮ 王晓妮等 [３] 通过采用 Ｍａｐ /
Ｒｅｄｕｃｅ 这种能够处理大量半结构化数据集合的并
行编程模型方法ꎬ将云计算技术融入海量数据挖掘
过程 [５] ꎬ会定期为文献分析模块提供数据来源ꎬ并
定期从图书馆的数据集成管理平台和联机公共资
源体系中获得具有一定流通性的数据ꎬ包括图书信
第 ４８ 卷 第 １０ 期 Ｍａｃｈｉｎｅ Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖｏｌ. ４８ Ｎｏ. １０
{ ｕ１ ꎬｕ２ ꎬꎬｕ ｍ } ꎬ文献信息项目共有 ｎ 个ꎬ 用户 ｕ ｍ
的图书文 献 喜 好 评 价 资 源 集 为 ＩꎬＩ ＝ { ｉ１ ꎬｉ２ ꎬꎬ
ｉ ｎ } ꎮ 假设 Ｒ ｍ × ｎ 表示 ｍ × ｎ用户对图书文献的评价
矩阵ꎬｒ ｉｊ 表示第 ｉ 个用户在第 ｊ 个文献的访问记录ꎬ
表征用 户 浏 览 该 文 献 时 的 兴 趣 评 价ꎮ 利 用 矩 阵
容ꎮ 图书信息表包含图书名称、路径、出版社和已
书馆文献浏览记录进行分析ꎬ完成图书馆文献数据
经被借阅的次数等ꎮ 管理员信息表包含图书馆管
的分类ꎮ 其具体实现过程如图 ２ 所示
[７]
ꎮ
理员基本情况ꎬ留言表包含读者对书籍的评价ꎬ主
要是书籍和读者编号以及评价内容ꎮ
１. ３ 协同过滤算法
图书馆数据挖掘系统最关键的环节是图书文
于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系统ꎮ 采用 ＵＭＬ 建模语言构建支撑系统运行的数据库ꎬ通过
协同过滤算法ꎬ依据用户浏览记录匹配对应的图书文献ꎬ完成图书馆文献数据精准挖掘ꎮ 实验结
果表明ꎬ当同时在线人数达到 ４００ 时ꎬ该系统能够在 ２ ｓ 内完成响应ꎬ推荐准确率高达 ９０％ ꎬ具有
较高的实用性ꎮ
关键词:协同过滤ꎻ图书馆ꎻ文献ꎻ数据挖掘
中图分类号:ＴＰ３９１ 文献标识码:Ａ 文章编号:２０９５ － ５０９Ｘ(２０１９)１０ － ０１１９ － ０４
随着网络的迅猛发展ꎬ网络个性化服务逐渐完
善ꎮ 越来越多的人通过电子图书馆获得知识ꎬ考虑
１ 基于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系
统
到用户对图书馆文献的需求各不相同ꎬ为了使用户
献过滤挖掘过程ꎮ 本文利用协同过滤算法实现图
书馆文献数据挖掘ꎮ 协同过滤基本理念为:依据用
户兴趣相似程度推荐文献ꎬ将与当前用户相似的其
他用户常浏览的文献推荐给当前用户ꎬ根据当前用
户对图书馆文献的评价以及其他相似用户对文献
图 ２ 文献数据分析模块
的评价ꎬ挖掘获得当前用户未浏览过的文献ꎬ同时
３) 文献数据分类模块ꎮ 该模块具体挖掘过程
ＤＯＩ:１０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. ２０９５ － ５０９Ｘ. ２０１９. １０. ０２６
基于协同过滤的图书馆文献数据挖掘系统设计
哈金花
( 青海省西宁市大通回族土族自治县图书馆ꎬ青海 西宁 ８１０１００)
摘要:针对当前图书馆文献数据挖掘系统存在响应时间长、推荐准确率低等问题ꎬ设计了一种基
如图 ３ 所示ꎮ 由图可知ꎬ当文献浏览频率超过 ０. ３
时ꎬ图书文献信息才会被系统记录ꎬ浏览频率低于
０. ３ 的图书文献信息会被系统过滤掉ꎬ以减少对非
关键数据的分析ꎬ提高了对图书馆文献数据的挖掘
效率ꎮ
进行推荐ꎮ
一般情况下ꎬ协同过滤算法可描述成以下形
式:参与协同过滤的用户共有 ｍ 个ꎬ 表示为 Ｕ ＝
１. １ 图书馆文献数据挖掘系统功能模块
获得更加优质的体验ꎬ一种通过浏览记录获得用户
图书馆文献数据挖掘系统功能模块主要由图
喜好的图书馆挖掘技术正在兴起 [１] ꎮ 相关专家对
书馆文献采集模块、文献数据分析模块、文献数据
此技术进行了大量的研究ꎮ 乔岚 [２] 着重从总体架
分类模块、图书馆文献存储模块组成ꎮ 详细设计如
１１９
２０１９ 年第 ４８ 卷 机械设计与制造工程
２) 文献数据分析模块ꎮ 该模块通过图书馆文
数据表包含读者的基本情况信息和读者类别等内
献采集模块获得原始数据ꎬ采用协同过滤算法对图
Ｒ ｍ × ｎ 生成用户资源的近邻集合 Ｍꎮ
针对当前用户 ｕ ｋ ꎬ 图书馆文献数据挖掘系统
根据其历史访问记录和兴趣爱好评价ꎬ获取与该用
户访问行为最为相似的多个用户作为 ｕ ｋ 最近邻集
合ꎬ统计 ｕ ｋ 最近邻用户访问过但用户 ｕ ｋ 没有访问
过的文献ꎬ利用这些文献构建候选推荐集合ꎬ再计
算候选推荐集合中各文献对 ｕ ｋ 的推荐度ꎬ选取前 Ｎ
构和逻辑架构两个方面进行了一套个性化的电子
下:
商务推荐系统的设计ꎬ并通过用户行为提取和分析
１) 图书馆文献采集模块ꎮ 该模块能够对用户
模块、相关推荐模块、过滤和排名模块以及推荐解
的个人浏览记录进行采集ꎬ获得不同用户的图书文
释模块来实现系统功能ꎮ 因为该系统是对用户喜
献喜好ꎬ完成图书馆文献数据挖掘系统的数据采集
的硬件设计过程ꎬ通过引入数据挖掘方法实现对软
件部分的设计ꎬ但系统对未登录的用户则没有推荐
功能ꎬ因此具有一定的局限性ꎮ
针对上述系统存在的问题ꎬ本文设计了基于协
同过滤的图书馆文献数据挖掘系统ꎮ
图 １ 图书馆文献采集模块流程图
收稿日期:２０１８ － １２ － １４
作者简介:哈金花(１９７４—) ꎬ女ꎬ中级馆员ꎬ主要研究方向为信息资源自动化ꎬｈａｊｉｎｈｕａ７７４６８＠ １６３. ｃｏｍ.
息以及读者信息等 [６] ꎮ 具体流程如图 １ 所示ꎮ
过程中ꎬ设计并实现了基于云计算的数据挖掘系
统ꎬ该系统能对用户的个人兴趣准确做出判断ꎬ所
以在响应速度方面具有较大优势ꎬ但该系统需要一
定的时间进行分析才能使用ꎬ可操作性较差ꎮ 阎星
宇 [４] 提出并设计了基于数据挖掘的图书馆读者借
阅系统ꎮ 在分析其整体结构的基础上ꎬ给出了详细
好文献进行实时采集并处理后响应的ꎬ所以存在响
应速度过慢的问题ꎮ 王晓妮等 [３] 通过采用 Ｍａｐ /
Ｒｅｄｕｃｅ 这种能够处理大量半结构化数据集合的并
行编程模型方法ꎬ将云计算技术融入海量数据挖掘
过程 [５] ꎬ会定期为文献分析模块提供数据来源ꎬ并
定期从图书馆的数据集成管理平台和联机公共资
源体系中获得具有一定流通性的数据ꎬ包括图书信