[發(fā)明專利]基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110337885.4
• 申請(qǐng)日: 2021-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN112948692A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳淑慧;張旭朣;胡穩(wěn);陳柯明;張艷婷
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 鄭州輕工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/9535
• 分類號(hào): G06F16/9535;G06F16/335;G06F16/35
• 代理公司: 鄭州芝麻知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 41173
• 代理人: 陳長(zhǎng)山

1.一種基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一：識(shí)別待編圖書標(biāo)題中的關(guān)鍵詞，若所得關(guān)鍵詞屬于同一圖書類別對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞組，則將該圖書類別作為待編圖書的推薦類別，否則，暫不對(duì)圖書進(jìn)行編目，獲取一段時(shí)間后本地圖書館數(shù)據(jù)庫中借閱過該待編圖書的用戶信息并將這些用戶作為目標(biāo)用戶；

步驟二：對(duì)各目標(biāo)用戶的歷史借閱信息進(jìn)行分析，分別得到其常規(guī)偏好圖書序列和非常規(guī)偏好圖書序列，并計(jì)算各目標(biāo)用戶對(duì)常規(guī)偏好書目的借閱習(xí)慣系數(shù)；

步驟三：根據(jù)目標(biāo)用戶的借閱習(xí)慣穩(wěn)定性指數(shù)以及借閱待編圖書的頻次計(jì)算各目標(biāo)用戶的置信度，得到其中置信度大于設(shè)定預(yù)設(shè)置信度的目標(biāo)用戶，將這些目標(biāo)用戶作為分類依據(jù)用戶；

步驟四：根據(jù)分類依據(jù)用戶的借閱習(xí)慣系數(shù)、借閱待編圖書時(shí)的常規(guī)偏好類別圖書數(shù)量得到待編圖書的推薦類別集合，根據(jù)每個(gè)推薦類別的置信度確定本地圖書館的推薦類別；

步驟五：云平臺(tái)整合所有圖書館的推薦類別得到待編圖書的最終推薦類別。

2.如權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法，其特征在于，所述步驟二中，獲取目標(biāo)用戶常規(guī)偏好圖書序列和非常規(guī)偏好圖書序列的方法為：

設(shè)目標(biāo)用戶共借閱過M種類圖書，將各類別按照其借閱的圖書數(shù)量進(jìn)行排序，得到該目標(biāo)用戶借閱圖書的歷史序列；

將該目標(biāo)用戶借閱圖書的歷史序列中前N項(xiàng)類別組成的序列作為該目標(biāo)用戶的常規(guī)偏好圖書序列，后M-N項(xiàng)類別組成的序列作為該目標(biāo)用戶的非常規(guī)偏好圖書序列。

3.如權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法，其特征在于，所述步驟三中，計(jì)算各目標(biāo)用戶的置信度的方法為：z₁＝e^-Y，z₂＝e^1-h，z₃＝e^-E，其中，Q為本地圖書館借閱過待編圖書的用戶數(shù)量，G為本地圖書館的用戶總數(shù)量，h為該目標(biāo)用戶借閱待編圖書的總次數(shù)，Y為借閱待編圖書前后時(shí)間段內(nèi)借閱習(xí)慣穩(wěn)定性指數(shù)，E為該目標(biāo)用戶整體借閱習(xí)慣穩(wěn)定性指數(shù)；z₁為該目標(biāo)用戶的臨時(shí)借閱置信度，α為其臨時(shí)借閱置信度的權(quán)重；z₂為該目標(biāo)用戶借閱次數(shù)置信度，β為其借閱次數(shù)置信度的權(quán)重；z₃為該目標(biāo)用戶的借閱習(xí)慣置信度，γ為其借閱習(xí)慣置信度的權(quán)重。

4.如權(quán)利要求3所述的基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法，其特征在于，所述借閱待編圖書前后時(shí)間段內(nèi)借閱習(xí)慣穩(wěn)定性指數(shù)的計(jì)算方法具體為：

首先獲取該目標(biāo)用戶借閱圖書時(shí)間間隔的平均值l，以及其借閱待編圖書的時(shí)刻L，并得到在時(shí)間區(qū)間[L-tl,L+tl]內(nèi)該目標(biāo)用戶借閱的圖書類別，并按照各類別圖書的數(shù)量從大到小的順序進(jìn)行排序，將其中排序在前N的類別序列作為該目標(biāo)用戶的臨時(shí)偏好圖書序列；

然后建立第一比較矩陣A和第二比較矩陣B，設(shè)矩陣A中第i行第j列的元素為A_i,j，矩陣B中第i行第j列的元素為B_i,j，i和j的取值范圍均在1到N之間；則當(dāng)i大于j時(shí)A_i,j＝1，否則A_i,j＝0；當(dāng)該目標(biāo)用戶的臨時(shí)偏好圖書序列中第i類別在常規(guī)偏好序列中的排序在其臨時(shí)偏好圖書序列中第j類別在常規(guī)偏好序列中的排序之前時(shí)B_i,j＝1，否則B_i,j＝0；

最后計(jì)算該目標(biāo)用戶第一比較矩陣和第二比較矩陣的相似度Y：Y即為借閱待編圖書前后時(shí)間段內(nèi)借閱習(xí)慣穩(wěn)定性指數(shù)。

5.如權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的智能圖書館采編方法，其特征在于，所述借閱習(xí)慣系數(shù)為μ：其中X為該目標(biāo)用戶借閱圖書的總次數(shù)，S_x和s_x分別為該目標(biāo)用戶在第x次借閱圖書時(shí)的總數(shù)量和屬于常規(guī)偏好序列中類別的圖書的數(shù)量，μ為該目標(biāo)用戶的借閱習(xí)慣系數(shù)。