吕文娟 龚佳剑

(首都医科大学 北京 100069)



•医学信息组织与利用•

医学院校图书馆OPAC图书智能推荐系统分析与设计

吕文娟 龚佳剑

(首都医科大学 北京 100069)

介绍目前各高校OPAC推荐模块,基于医学院校图书馆的特点，结合目前流行的推荐技术，提出利用Hadoop平台的Mahout算法设计图书智能推荐系统。通过将智能推荐系统嵌入OPAC，解决个性化推荐问题，为读者提供主动智能化的个性服务。

联机公共目录查询系统；智能推荐；医学院校；Mahout

1 引言

联机公共目录查询系统(Online Public Access Catalogue，OPAC)，是图书馆信息管理系统不可分割的一个重要组成部分，Web 2.0的发展使得OPAC系统的读者参与性大大增强。读者除了进行常规的书目检索、预约、续借之外，还能够方便、快捷地主动参与OPAC系统提供的图书评价、图书荐购、加注标签、建立个人书架等个性化服务。读者贡献的各种数据隐含了对馆藏资源的评价和需求，蕴藏了丰富、未知、有用的知识，对图书馆的个性化主动服务、学科文献资源建设决策、优化业务管理等非常有价值。

医学院校图书馆必须服务于学校的学科建设，以首都医科大学为例，学校有8个国家重点学科，临床医学、基础医学、口腔医学、预防医学、药学、中医学等16个专业，因此图书馆的馆藏资源涵盖了现代生物医学和生命科学的相关领域。同时医学知识的快速发展，使得图书馆不断调整馆藏建设，满足读者对前沿医学信息获取的需求[1]。对于医学图书馆的读者来讲，他们有很大一部分正在或者将要从事医务工作，对文献资源的需求明显带有学科专业性，迫切希望针对其知识需求、帮助其解决具体问题的信息和知识服务。……