利用資料探勘技術分析圖書館讀者個人化之書籍推薦

Abstract

在讀者到圖書館借閱書籍的過程中，圖書館所扮演的角色往往是被動的，如何以主動地推薦書籍的方式來吸引讀者到館借閱，進而提昇書籍的借閱率與利用率，是圖書館管理上必須思考的問題之一。在本篇論文中，我們以讀者之借閱資料為探勘的資料來源，每一筆借閱資料記錄有讀者曾經借閱過的書籍項目，利用資料探勘(data mining)技術分別從以下兩方面來探討如何發掘讀者個人化的書籍推薦：一是考量書籍借閱無次序性，我們以某一讀者之借閱資料X為探勘的目標，探勘前置項目組為與X有相關的關聯規則Y→Z, Y⊆X、Y∩Z=φ，X、Y、Z分別為包含一個或以上之書籍項目所形成的項目組，從關聯規則所顯示出的傾向特徵，可發掘此一讀者個人化最適性的書籍推薦。二是考量書籍借閱有次序性，我們仍以某一讀者之借閱資料為探勘的目標，探勘最大次序<U, V>, <U>⊆<X>、<U>∩<V>=φ、<V>∩<X>=φ，<X>、<U>、<V>分別為包含一個或以上之書籍項目所形成的有次序項目組，從最大次序所顯示出的傾向特徵，可發掘具有借閱次序之此一讀者個人化最適性的書籍推薦。我們根據所提出的方法，設計與建置一個讀者個人化最適性之書籍推薦系統。此探勘結果，對圖書館在擬訂最適性之讀者個人化書籍推薦時，可以提供非常有用的參考資訊。