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引 言

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟與信息技術(shù)的發(fā)展，使得高校圖書館的服務(wù)空間日益擴大，個性化服務(wù)也逐漸成為新型服務(wù)模式的主流。根據(jù)數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)發(fā)展的需要，在已有的數(shù)字資源優(yōu)勢和個性化技術(shù)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，本論文研究并構(gòu)建了“基于Agent的個性化信息推送服務(wù)子系統(tǒng)”。該子系統(tǒng)是“圖書館專家知識交換系統(tǒng)”的一個重要組成部分，它是依托知識資源系統(tǒng)，利用相關(guān)技術(shù)建立起來的一個標準化的知識服務(wù)系統(tǒng)平臺，可以為用戶提供不同層次、多種類型的服務(wù)。

一、             信息推送及其相關(guān)技術(shù)

1、個性化服務(wù)

面對網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的現(xiàn)狀，人們在尋求一種將用戶感興趣的信息主動推送給用戶的服務(wù)方式，也就是個性化的信息推送服務(wù)。^[1]個性化服務(wù)是一種能夠滿足用戶個體需求的服務(wù)方式，當前很多領(lǐng)域都提出了個性化服務(wù)的概念，例如新聞網(wǎng)站、資源推送系統(tǒng)、信息檢索系統(tǒng)等。在數(shù)字圖書館領(lǐng)域中，也需要研究用戶的行為和習(xí)慣，對不同的用戶采取不同的服務(wù)策略，從而使其信息需求得到最大程度的滿足。目前對個性化服務(wù)的研究主要集中在信息檢索、推送技術(shù)等具體的實現(xiàn)技術(shù)上。個性化服務(wù)的質(zhì)量取決于具體的推送技術(shù)、檢索技術(shù)以及系統(tǒng)了解用戶興趣的程度。因此，構(gòu)建個性化的信息推送系統(tǒng)是整個數(shù)字圖書館個性化服務(wù)的關(guān)鍵。

2、信息推送技術(shù)

傳統(tǒng)的信息檢索方式是一種拉取模式（即PULL模式），必須由用戶主動檢索才會輸出相應(yīng)的結(jié)果。但是隨著網(wǎng)絡(luò)信息容量的急劇膨脹，單純的信息拉取技術(shù)并不能保證用戶及時、準確地獲取網(wǎng)絡(luò)信息資源，缺乏一種有效、智能的信息服務(wù)和檢索機制來保證用戶方便、準確的獲取所需的信息。人們在網(wǎng)絡(luò)上搜索信息時，主要存在兩個方面的困難：信息過載和信息迷向。為了解決上述問題，信息推送技術(shù)就應(yīng)運而生了。^[2]所謂信息推送（又稱PUSH）就是網(wǎng)絡(luò)公司通過一定的技術(shù)標準或協(xié)議，從網(wǎng)上的信息源或信息制作商那里獲取信息，通過固定的頻道向用戶發(fā)送信息的新型的信息傳播系統(tǒng)。推送模式是一種廣播的模式，它以頻道廣播的方式使網(wǎng)上的用戶被動、有目的地接受需要的信息。

3、結(jié)合Agent的智能信息推送

我們將Agent技術(shù)應(yīng)用于個性化信息推送服務(wù)之中的原因是基于Agent自身的特點。^[3]Agent的自主性、反應(yīng)性、主動性、社會性及其他屬性為個性化信息服務(wù)的實現(xiàn)提供了可能。推送技術(shù)中最關(guān)鍵，也是首先要解決的問題是對信息的分類及處理。而目前我們面對的信息特點是：信息量巨大，信息類型難以估計和難以人工處理，如何使用機器進行自動處理。針對上述問題，要使推送技術(shù)最終得以成功應(yīng)用，本論文對結(jié)合了Agent的信息推送服務(wù)系統(tǒng)進行了研究。推送技術(shù)的一個發(fā)展方向就是在目前的推送技術(shù)基礎(chǔ)上融入人工智能、知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)、Internet及數(shù)據(jù)庫技術(shù)，從而形成智能信息推送技術(shù)，這樣可以從根本上解決推送技術(shù)應(yīng)用推廣過程中所遇到的難題。

二、             基于Agent的個性化信息推送服務(wù)系統(tǒng)的總體設(shè)計

1、系統(tǒng)功能設(shè)計

構(gòu)建個性化信息推送服務(wù)平臺的目的就是要改變傳統(tǒng)圖書館的被動服務(wù)方式，實行主動向用戶推送館藏各種資源的服務(wù)方式。本系統(tǒng)的主要功能是能夠根據(jù)用戶興趣偏好而主動地向用戶推送書籍或論文資料。用戶可以瀏覽資源的基本信息，查閱其借閱情況，并可直接閱讀全文；同時可以對歷史的推送資源進行組織和管理。除此之外，為了體現(xiàn)本系統(tǒng)的智能化和人性化特性，我們將Agent等人工智能方面的技術(shù)引入，使得系統(tǒng)不僅能根據(jù)用戶提交的一些特性提供有針對性的信息，而且能對用戶的興趣進行動態(tài)跟蹤與智能分析，從而主動地向用戶推送其可能需要的信息。

2、系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

                                       圖1 基于Agent的個性化信息推送服務(wù)系統(tǒng)模型

在上圖中可以看到，負責(zé)用戶和系統(tǒng)進行交互的模塊是用戶接口Agent。系統(tǒng)首先將用戶提交的一些個人需求信息保存到用戶Profile中，然后根據(jù)用戶的個性化需求，通過信息檢索Agent從信息源檢索得到一批信息資源，最后經(jīng)過過濾之后推送給用戶。其中，用戶反饋Agent是負責(zé)定期將用戶的反饋信息提交給用戶Profile，以不斷修改用戶的個性化需求服務(wù)的模型。

3、推送服務(wù)的實現(xiàn)方式

信息推送的實現(xiàn)方式主要有兩種：基于Internet的信息推送、基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的信息推送。^[4]基于Internet的信息推送主要有以下幾種：（1）頻道式推送：這是目前普遍采用的一種模式，它將某些頁面定義為瀏覽器的頻道，用戶可以像選擇電視頻道那樣接收感興趣的信息。（2）郵件式推送：用電子郵件方式主動將所推送信息發(fā)布給各用戶。（3）網(wǎng)頁式推送：在一個特定網(wǎng)頁內(nèi)將所推送的信息提供給用戶。（4）專用式推送：采用專門的信息發(fā)送和接受軟件，信源將信息推送給專門用戶。由于考慮到信息推送的實時性以及適用范圍的普遍性，本系統(tǒng)將采用網(wǎng)頁式推送和郵件式推送結(jié)合的推送服務(wù)方式。

三、             基于Agent的個性化信息推送服務(wù)系統(tǒng)的主要模塊設(shè)計

1、用戶接口Agent

用戶接口Agent為用戶與個性化信息推送服務(wù)系統(tǒng)的交互提供了一個接口，用戶通過該接口Agent進行注冊、登陸系統(tǒng)、查看系統(tǒng)推送給用戶的信息資源。在本模塊中，最主要的功能是進行用戶興趣的學(xué)習(xí)。因此，用戶興趣建模是用戶接口Agent實現(xiàn)的重要組成部分，也是整個個性化信息推送服務(wù)實現(xiàn)的關(guān)鍵。我們首先通過對用戶注冊信息的分析，建立初始的用戶興趣模型；然后在用戶反饋Agent模塊中對其不斷調(diào)整、改進，使之更加符合用戶的需求。

2、用戶反饋Agent

本系統(tǒng)中考慮采用兩種Agent的反饋學(xué)習(xí)方法：用戶行為跟蹤學(xué)習(xí)方法和相關(guān)反饋學(xué)習(xí)方法。用戶行為跟蹤學(xué)習(xí)的特點是不需要用戶的直接參與，而通過自主地跟蹤用戶的行為，了解用戶的喜好與需求，調(diào)整用戶興趣模型。用戶相關(guān)反饋學(xué)習(xí)與用戶行為跟蹤學(xué)習(xí)的不同之處在于需要用戶的直接參與，通過對用戶提供的相關(guān)反饋信息的學(xué)習(xí)，改進用戶興趣模型。

用戶反饋Agent結(jié)合使用以上兩種反饋學(xué)習(xí)方法，定期地對用戶檢索、瀏覽等行為的日志及用戶提供的相關(guān)反饋信息進行分析，不斷地調(diào)整用戶興趣模型。用戶興趣建模的流程如下圖所示：

                                                                 圖 2 用戶興趣建模

在用戶興趣建模的過程中包含兩個重要的組成部分：根據(jù)用戶的基本信息而建立用戶興趣模型，以及依據(jù)用戶的興趣反饋和用戶行為跟蹤而進行模式挖掘。這兩個部分都涉及到用戶個性化表的構(gòu)建與修改。

3、信息檢索Agent和信息過濾Agent

信息檢索Agent利用現(xiàn)有的搜索引擎技術(shù)，根據(jù)用戶提交的查詢關(guān)鍵字，在數(shù)據(jù)源中查找用戶感興趣的相關(guān)信息，得到一系列文檔集。信息過濾Agent根據(jù)用戶個性化表中的用戶興趣模型，對信息檢索Agent的搜索結(jié)果進行再加工和過濾，去除其中和用戶興趣不相關(guān)的或相關(guān)性不大的信息，最終實現(xiàn)個性化信息推送服務(wù)。

信息過濾可以分為基于內(nèi)容的過濾和協(xié)同過濾兩種。基于內(nèi)容的過濾通過計算檢索到的文檔與用戶興趣之間的相似度，得到文檔與用戶興趣的相關(guān)程度，將相似度超過一定閾值的文檔推送給用戶，過濾掉信息檢索Agent中檢索到的文檔中的一些無關(guān)信息，使過濾后的文檔信息更貼近于用戶的需求。協(xié)同過濾又叫做社會過濾，它分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度的預(yù)測。

在本系統(tǒng)中，考慮采用基于內(nèi)容的過濾為主，協(xié)同過濾為輔的策略。基于內(nèi)容的過濾是信息過濾的主要實現(xiàn)形式，也是個性化信息服務(wù)實現(xiàn)的關(guān)鍵一步。在信息過濾的過程中，首先使用向量空間模型將用戶興趣以及得到的文檔表示為向量形式，然后計算兩者的相似度，將相似度最大的前N篇文檔推送給用戶。其具體流程如下圖：

結(jié)束語

本論文在現(xiàn)有信息推送技術(shù)的基礎(chǔ)上融入Agent技術(shù)，并結(jié)合知識發(fā)現(xiàn)、Internet及數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，構(gòu)建了基于Agent的個性化信息推送服務(wù)系統(tǒng)。該子系統(tǒng)作為“圖書館專家知識交換系統(tǒng)”的一個組成部分，為用戶提供了一個個性化信息服務(wù)平臺，擴大了現(xiàn)代數(shù)字圖書館的服務(wù)空間。

                                                            圖 3 信息過濾流程

參考文獻

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