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摘 要： 为提升高职院校图书馆信息系统的个性化服务水平，优化知识管理，在传统OPAC平台基础上增加了读者兴趣模块和信息过滤模块，搭建图书馆个性化信息服务系统架构。依托分布式人工智能领域的Agent技术，在多智能Agent协同工作下，采用基于内容的过滤方式及智能Agent的学习、更新功能，从用户操作记录中提取特征信息，构建不同的兴趣模型。根据读者兴趣差异，与传统文档检索结果相匹配，有效过滤出读者需求信息，减少读者寻找需求信息的时间，提高读者检索效率，实现相似用户的信息推送，实现“信息找人”。
关键词： 个性化信息服务； Agent； 图书馆
中图分类号： TP 30 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2015）02-0103-04
0 引 言
20世纪，计算机技术、通信技术、网络技术快速发展，随之产生的“信息爆炸”导致的一系列“信息过载”和“信息迷失”等问题，各国情报信息服务领域展开如火如荼的“个性化信息服务”的研究。根据用户的专业学科、兴趣习惯等特征，开展个人信息定制、信息推送服务，让用户快速、准确地找到所需信息，为用户提供个性化信息服务，实现“信息找人”。
美国康奈尔大学1999年投入使用MyLibrary @ cornell系统，可以说是现今数字图书馆个性化信息服务的原型。我国在数字图书馆方面的研究起步相对较晚， 1996年在北京召开的第62届国际图联（IFLA）大会，提出了数字图书馆概念并导致大规模的研发工作接踵而至。1999年“中国数字图书馆示范系统”项目提出了个性化服务问题。2000年社科基金资助的“基于Web数字图书馆定制服务系统”项目开始研究、开发图书馆个性化信息定制系统。
1 Agent图书馆个性化信息服务系统模型
基于智能Agent的Web挖掘技术是图书馆个性化信息服务中常用的一种有效途径。结合用户的实际信息应用环境，挖掘用户的兴趣信息，建立用户的兴趣模型，利用图书馆信息服务模型能够帮助用户检索目标资源，推送用户感兴趣的图书信息。图书馆个性化信息服务模型是在传统的图书馆管理系统（OPAC）平台的基础上构建的，其内容可包括信息服务系统消息、学科馆员对话窗口、馆藏资源、流通借阅、用户兴趣学习、数据库管理等功能。基于多智能Agent的图书高校图书馆个性化信息服务系统的模型架构如图1所示。
图1中，图书馆信息服务系统从功能上包括用户界面、用户兴趣学习、信息查询结果推荐以及应用功能和信息资源管理等模块组成。
1.1 用户界面模块
用户界面模块为用户提供了与系统交互的可操作界面，该界面提供多种信息服务登录方式，包括系统登录、手机阅读门户登录、QQ登录、微信登录。通过用户界面能够多途径为用户展示资源信息。人性化的界面便于用户查询图书馆的庞大馆藏资源，包括实体资源和虚拟资源。信息系统登录界面分为信息输入、输出两个部分。信息输入界面主要包括关键词输入栏、搜索条件的设置、用户对搜索结果信息的反馈等。
1.2 用户个性化兴趣学习与信息查询推荐模块
用户兴趣学习及信息查询推荐模块主要包括了用户个性化兴趣信息库、用户学习兴趣、阅读习惯、信息过滤、信息检索等（图2）。
根据图2所示的用户兴趣学习、阅读习惯与信息推荐模块的构成图，模块各组成部分的内容包括读者个性化特征、学习兴趣和习惯、信息搜索和过滤等。
（1） 用户个性化特征库
用户个性化特征库即用于存放关于用户个性化特征信息的数据库。用户个性化特征信息分为用户的基本信息及用户的其他附属信息。用户的基本信息主要包括用户年龄、职称、单位、专业、职业背景、学历程度等；用户其他附属信息包括用户历次的浏览记录、系统操作、对检索结果的反馈信息等。
（2） 用户学习兴趣和习惯
智能学习Agent通过用户登录信息、浏览日志及行为记录、阅读习惯等了解用户的兴趣、习惯信息，建立用户兴趣习惯模型。用户配合智能信息平台向系统提供兴趣信息需求，并对系统提供的反馈检索结果进行评价。通过分析学习用户的兴趣和习惯信息，获取用户个性化特征信息并存储在数据库中。
（3） 个性化信息搜索和过滤
用户通过输入关键词实现信息搜索，系统根据用户输入的关键词通过语义扩展搜索反馈给用户需求信息。采用基于内容的过滤方式及智能Agent的学习、更新功能，从用户查询反馈的信息结果中提取特征信息，在个性化特征库中查询相似用户，实现相似用户间的信息推送，提高了个性化信息服务的智能性。
1.3 个性化应用功能模块
应用功能模块是图书馆信息服务平台主要功能实现的统称，主要的应用功能模块包括图书信息的编目、录入、图书查找、系统管理等（如图3）。
图3所示的图书馆信息服务系统的应用功能中，流通模块实现了读者与系统间的交互。读者向系统提出需求信息，并对图书馆提供的信息结果进行评价。用户利用公共查询模块对所需的图书信息进行查询。通过选择查询方式，用户设定查询限定条件，能够提高查询的准确率。公共查询模块提供了个性化检索功能，系统根据用户输入的关键词，进行关键词相关领域的信息模糊查询，通过智能Agent之间的相互协作得出用户兴趣信息结果。数字化信息模块能够存储音频、视频、Flash等多类型的信息资源，为用户提供多媒体的需求信息。流通统计模块的关键在于统计用户与系统间的交互，统计用户在系统的浏览记录和用户的行为记录，为系统更新用户兴趣提供数据基础。图3中，采访编目是馆藏资源建设的模块；资源评价模块主要是用户对图书馆资源建设的信息反馈；系统管理模块是系统管理员保证系统正常运行的模块，通过用户管理、权限管理、信息录入等功能维护系统的稳定性。
1.4 信息资源管理模块 信息资源管理模块的主要功能是实现对系统元数据和信息资源的管理。其中，对元数据的管理是将信息资源的元数据进行分类、组织和存储；对信息资源的管理是对数据库中现有数据资源的分类和组织，如图4所示。
2 个性化信息服务实现
所有的知识库信息都以SQL Sever数据库为支撑，采用两级数据库的模式，本地库和交换库分别存放不同级别的数据。在整个计算机数据库体系中数据库与使用者间的数据交换建立了统一的交换库，用以存放数据信息及用户评分表以及系统学习和用户协同过滤的实现，建立图书表、用户表及评分表。在各站点服务器创建本地库，主要存储该站点用户浏览各图书的历史数据、Web日志等，用于基于内容模块的信息推荐实现，主要设计了用户评论表、用户日志表、用户浏览信息表。主要数据表及参照关系如图5所示。
用户进入主页后，若登录成功，则系统自动启动智能Agent，首先访问交换库的基础和评分数据，通过协同过滤模块计算，查询与当前检索相同兴趣的用户所感兴趣的图书，获得相关的推荐信息；其次，各注册站点根据传送到的兴趣数据集作兴趣关联度过滤推荐计算，获得相关度最高的图书信息，然后将结果返给访问站点Agent；最后，根据权值运算的内容推荐与Agent协同过滤推荐的结果，从而获得最终推荐序列。若首次登录，则用户需要注册，Agent自动收集用户信息，建立初始用户模型，并产生访问序列，推送Agent则把该访问序列分别传送至各注册站点，分别对内容进行过滤和协同过滤推荐。
3 结 论
基于Agent数据挖掘技术在高职院校图书馆个性化信息服务的应用，其实质是一种“信息找人”的服务模式，该模式增加了学习、更新、测评、优化查询和优化结果等功能，使信息处理技术得到进一步完善和发展。个性化信息检索服务系统在检索的同时考虑了用户的个性化兴趣差异，节省了用户寻找感需求信息的时间，有效提高了用户浏览效率和读者个性化知识管理的效率。
参考文献：
[1] 马丽华，赵静，陈文勇. 数字化图书馆个性信息服务模型[J]. 大学图书情报学刊，2007（1）：21-23.
[2] 周应波. 图书馆个性化信息服务模式研究[J]. 图书馆论坛，2006（5）：185-188.
[3] 孔功胜. 个性化推荐在图书馆信息服务系统中的应用[J]. 图书馆学刊，2011（10）：120-122.
[4] PRETSCHNER A. Ontology based personalized search[D]. Lawrenee，KS：University of Kansas，1999.
[5] MICHAEL W. 多Agent系统引论[M]. 北京：电子工业出版社，2003.
[6] 赵庆峰，马林山. 基于智能Agent的青岛市高校个性化信息服务系统的构建[J]. 现代情报，2010（5）：75-77.
[7] 曾光. 基于Agent的个性化推荐系统研究与设计[D]. 南昌：南昌大学，2009.
Abstract： The library personalized information service system is suggested based on the OPAC platform， including the reader’s interest module and the information filtering module. The reader’s interest module is established based on the technology of multi user Agent， updating the reader’s information by operating records. The new individual service system effectively filters out the reader demand information comparing with the common retrieval technology.
Key words： personalized information service； Agent； library
（责任编辑：徐兴华）
关键词： 个性化信息服务； Agent； 图书馆
中图分类号： TP 30 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2015）02-0103-04
0 引 言
20世纪，计算机技术、通信技术、网络技术快速发展，随之产生的“信息爆炸”导致的一系列“信息过载”和“信息迷失”等问题，各国情报信息服务领域展开如火如荼的“个性化信息服务”的研究。根据用户的专业学科、兴趣习惯等特征，开展个人信息定制、信息推送服务，让用户快速、准确地找到所需信息，为用户提供个性化信息服务，实现“信息找人”。
美国康奈尔大学1999年投入使用MyLibrary @ cornell系统，可以说是现今数字图书馆个性化信息服务的原型。我国在数字图书馆方面的研究起步相对较晚， 1996年在北京召开的第62届国际图联（IFLA）大会，提出了数字图书馆概念并导致大规模的研发工作接踵而至。1999年“中国数字图书馆示范系统”项目提出了个性化服务问题。2000年社科基金资助的“基于Web数字图书馆定制服务系统”项目开始研究、开发图书馆个性化信息定制系统。
1 Agent图书馆个性化信息服务系统模型
基于智能Agent的Web挖掘技术是图书馆个性化信息服务中常用的一种有效途径。结合用户的实际信息应用环境，挖掘用户的兴趣信息，建立用户的兴趣模型，利用图书馆信息服务模型能够帮助用户检索目标资源，推送用户感兴趣的图书信息。图书馆个性化信息服务模型是在传统的图书馆管理系统（OPAC）平台的基础上构建的，其内容可包括信息服务系统消息、学科馆员对话窗口、馆藏资源、流通借阅、用户兴趣学习、数据库管理等功能。基于多智能Agent的图书高校图书馆个性化信息服务系统的模型架构如图1所示。
图1中，图书馆信息服务系统从功能上包括用户界面、用户兴趣学习、信息查询结果推荐以及应用功能和信息资源管理等模块组成。
1.1 用户界面模块
用户界面模块为用户提供了与系统交互的可操作界面，该界面提供多种信息服务登录方式，包括系统登录、手机阅读门户登录、QQ登录、微信登录。通过用户界面能够多途径为用户展示资源信息。人性化的界面便于用户查询图书馆的庞大馆藏资源，包括实体资源和虚拟资源。信息系统登录界面分为信息输入、输出两个部分。信息输入界面主要包括关键词输入栏、搜索条件的设置、用户对搜索结果信息的反馈等。
1.2 用户个性化兴趣学习与信息查询推荐模块
用户兴趣学习及信息查询推荐模块主要包括了用户个性化兴趣信息库、用户学习兴趣、阅读习惯、信息过滤、信息检索等（图2）。
根据图2所示的用户兴趣学习、阅读习惯与信息推荐模块的构成图，模块各组成部分的内容包括读者个性化特征、学习兴趣和习惯、信息搜索和过滤等。
（1） 用户个性化特征库
用户个性化特征库即用于存放关于用户个性化特征信息的数据库。用户个性化特征信息分为用户的基本信息及用户的其他附属信息。用户的基本信息主要包括用户年龄、职称、单位、专业、职业背景、学历程度等；用户其他附属信息包括用户历次的浏览记录、系统操作、对检索结果的反馈信息等。
（2） 用户学习兴趣和习惯
智能学习Agent通过用户登录信息、浏览日志及行为记录、阅读习惯等了解用户的兴趣、习惯信息，建立用户兴趣习惯模型。用户配合智能信息平台向系统提供兴趣信息需求，并对系统提供的反馈检索结果进行评价。通过分析学习用户的兴趣和习惯信息，获取用户个性化特征信息并存储在数据库中。
（3） 个性化信息搜索和过滤
用户通过输入关键词实现信息搜索，系统根据用户输入的关键词通过语义扩展搜索反馈给用户需求信息。采用基于内容的过滤方式及智能Agent的学习、更新功能，从用户查询反馈的信息结果中提取特征信息，在个性化特征库中查询相似用户，实现相似用户间的信息推送，提高了个性化信息服务的智能性。
1.3 个性化应用功能模块
应用功能模块是图书馆信息服务平台主要功能实现的统称，主要的应用功能模块包括图书信息的编目、录入、图书查找、系统管理等（如图3）。
图3所示的图书馆信息服务系统的应用功能中，流通模块实现了读者与系统间的交互。读者向系统提出需求信息，并对图书馆提供的信息结果进行评价。用户利用公共查询模块对所需的图书信息进行查询。通过选择查询方式，用户设定查询限定条件，能够提高查询的准确率。公共查询模块提供了个性化检索功能，系统根据用户输入的关键词，进行关键词相关领域的信息模糊查询，通过智能Agent之间的相互协作得出用户兴趣信息结果。数字化信息模块能够存储音频、视频、Flash等多类型的信息资源，为用户提供多媒体的需求信息。流通统计模块的关键在于统计用户与系统间的交互，统计用户在系统的浏览记录和用户的行为记录，为系统更新用户兴趣提供数据基础。图3中，采访编目是馆藏资源建设的模块；资源评价模块主要是用户对图书馆资源建设的信息反馈；系统管理模块是系统管理员保证系统正常运行的模块，通过用户管理、权限管理、信息录入等功能维护系统的稳定性。
1.4 信息资源管理模块 信息资源管理模块的主要功能是实现对系统元数据和信息资源的管理。其中，对元数据的管理是将信息资源的元数据进行分类、组织和存储；对信息资源的管理是对数据库中现有数据资源的分类和组织，如图4所示。
2 个性化信息服务实现
所有的知识库信息都以SQL Sever数据库为支撑，采用两级数据库的模式，本地库和交换库分别存放不同级别的数据。在整个计算机数据库体系中数据库与使用者间的数据交换建立了统一的交换库，用以存放数据信息及用户评分表以及系统学习和用户协同过滤的实现，建立图书表、用户表及评分表。在各站点服务器创建本地库，主要存储该站点用户浏览各图书的历史数据、Web日志等，用于基于内容模块的信息推荐实现，主要设计了用户评论表、用户日志表、用户浏览信息表。主要数据表及参照关系如图5所示。
用户进入主页后，若登录成功，则系统自动启动智能Agent，首先访问交换库的基础和评分数据，通过协同过滤模块计算，查询与当前检索相同兴趣的用户所感兴趣的图书，获得相关的推荐信息；其次，各注册站点根据传送到的兴趣数据集作兴趣关联度过滤推荐计算，获得相关度最高的图书信息，然后将结果返给访问站点Agent；最后，根据权值运算的内容推荐与Agent协同过滤推荐的结果，从而获得最终推荐序列。若首次登录，则用户需要注册，Agent自动收集用户信息，建立初始用户模型，并产生访问序列，推送Agent则把该访问序列分别传送至各注册站点，分别对内容进行过滤和协同过滤推荐。
3 结 论
基于Agent数据挖掘技术在高职院校图书馆个性化信息服务的应用，其实质是一种“信息找人”的服务模式，该模式增加了学习、更新、测评、优化查询和优化结果等功能，使信息处理技术得到进一步完善和发展。个性化信息检索服务系统在检索的同时考虑了用户的个性化兴趣差异，节省了用户寻找感需求信息的时间，有效提高了用户浏览效率和读者个性化知识管理的效率。
参考文献：
[1] 马丽华，赵静，陈文勇. 数字化图书馆个性信息服务模型[J]. 大学图书情报学刊，2007（1）：21-23.
[2] 周应波. 图书馆个性化信息服务模式研究[J]. 图书馆论坛，2006（5）：185-188.
[3] 孔功胜. 个性化推荐在图书馆信息服务系统中的应用[J]. 图书馆学刊，2011（10）：120-122.
[4] PRETSCHNER A. Ontology based personalized search[D]. Lawrenee，KS：University of Kansas，1999.
[5] MICHAEL W. 多Agent系统引论[M]. 北京：电子工业出版社，2003.
[6] 赵庆峰，马林山. 基于智能Agent的青岛市高校个性化信息服务系统的构建[J]. 现代情报，2010（5）：75-77.
[7] 曾光. 基于Agent的个性化推荐系统研究与设计[D]. 南昌：南昌大学，2009.
Abstract： The library personalized information service system is suggested based on the OPAC platform， including the reader’s interest module and the information filtering module. The reader’s interest module is established based on the technology of multi user Agent， updating the reader’s information by operating records. The new individual service system effectively filters out the reader demand information comparing with the common retrieval technology.
Key words： personalized information service； Agent； library
（责任编辑：徐兴华）