王月娥

(广东岭南职业技术学院 广东 广州 510663)

随着信息技术的迅猛发展，数字化图书馆成为了当代图书馆建设的重要组成部分。然而，随着数字化图书馆信息量的不断增大，传统分类方法已经无法满足图书馆管理的需求。因此，数字化图书馆需要一种更加高效的智能化分类方法。本文从国内外数字化图书馆分类方法的现状出发，探究机器学习、文本挖掘技术和基于用户兴趣的智能化分类方法的应用，以期提高数字化图书馆的资源利用效率。

1 研究背景与意义

1.1 数字化图书馆面临的挑战

1.1.1 信息管理挑战

在数字化图书馆中，不同类型、不同语言和不同来源的文献数量巨大，如何高效地对这些文献进行分类和管理是数字化图书馆面临的主要挑战之一。

1.1.2 信息可靠性挑战

网络上虚假信息和不良内容泛滥，数字化图书馆作为重要的信息资源中心，需要提供可靠的信息服务，保证所提供的信息具有可靠性和准确性。

1.1.3 用户体验挑战

在数字化图书馆中，用户需要快速、方便地获取所需信息，但由于信息量巨大，传统的检索方式已经无法满足用户的需求，数字化图书馆需要提供更加智能化的检索和推荐服务，以提升用户的体验。

1.1.4 技术保障挑战

数字化图书馆需要运用现代化的信息技术，包括机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术手段来支撑数字化图书馆的资源管理、信息检索和数据分析等工作。

1.2 提升数字化图书馆资源利用率的意义

1.2.1 节约资源成本

提高数字化图书馆资源的利用效率能够让读者更快速地找到所需信息，同时降低图书馆资源的闲置率，从而有效地节约了资源成本。

1.2.2 改善用户体验

随着信息量的不断增大，传统的检索方式已不能满足用户的需求，提升图书馆资源利用效率可以为用户提供更加准确、快速和便捷的服务，改善用户体验。

1.2.3 提高图书馆服务质量

数字化图书馆是当代信息服务的重要组成部分，提高数字化图书馆资源利用效率可以提升图书馆的服务质量，满足读者的多元化需求，提升图书馆在用户心目中的地位。

1.2.4 推动数字化图书馆发展

提升数字化图书馆资源利用效率需要使用现代的信息技术手段，包括文本挖掘、机器学习等技术，这不仅能够推动数字化图书馆建设不断向前发展，还可以提高数字化图书馆在信息时代的竞争力。

数字化图书馆需要积极应对这些挑战，加强技术创新和人才培养，探索更加智能化和高效的图书馆管理模式，以提供更加优质、可靠和便捷的信息服务。提升数字化图书馆资源利用效率对于现代化的图书馆建设至关重要。总之，提升数字化图书馆资源利用效率是数字化图书馆建设的重要方向，它可以提高资源利用效率、改善用户体验、提高服务质量和推动图书馆发展，对于现代化图书馆建设的发展至关重要。

1.3 智能化分类方法

（1）智能化分类方法可以帮助图书管理员更加高效地进行图书分类和标签标注，从而提高图书分类、存储和检索的准确性。例如：机器学习算法可以通过对图书内容的关键词、主题、作者等信息进行自动分类，以达到快速标注图书分类的目的。此外，智能化分类方法可以帮助更好地满足读者的个性化需求。通过对读者兴趣、借阅历史等信息进行分析和挖掘，机器学习可以预测读者的借阅行为和喜好，从而实现个性化推荐和服务。

（2）智能化分类方法还可以用于文献筛选和知识库建设等方面。例如：可以利用机器学习算法对海量文献进行自动分类和过滤，从而找到与特定主题相关的优质资料，并实现智能化的知识库建设。

智能化分类方法是机器学习的重要应用之一，其在图书管理方面也有着广泛的应用场景。通过智能化分类方法，在图书借阅管理、信息检索、资源利用效率提升等方面都有着很多的优势。

1.4 机器学习技术

1.4.1 数据准备

在应用机器学习技术进行分类前，需要准备大量准确的数据作为训练集和测试集。对于数字化图书馆来说，可以利用已有的元数据或者书目数据作为训练集和测试集。同时，为了保证分类的准确性，还需要对数据进行清理、去重、标准化等处理。

1.4.2 特征提取

在训练机器学习模型时，需要将原始数据转化为可供模型使用的特征向量。对于数字化图书馆来说，可以将书目数据转化为包含书名、作者、出版社、关键词、摘要等信息的向量作为特征向量。同时，还可以运用自然语言处理技术，将文本信息转化为词向量或者主题向量，以便更准确地反映书目的内容信息。总之，机器学习技术在数字化图书馆的智能化分类中具有巨大的应用前景，通过合理的数据准备、特征提取、模型选择和迭代优化，可以实现更加准确、高效的数字化图书馆分类服务[1]。

2 国内外研究现状

2.1 国内数字化图书馆的分类方法

（1）传统分类法是基于传统的图书分类原则和规则，采用手动方式对数字化图书进行分类。这种分类方法具有可靠性高、规则清晰等优点，但是需要消耗大量的人力和时间，且分类的准确性会受限于分类人员的经验和知识水平。传统分类法的代表性方法包括国际图书分类法、中图法等。

（2）智能化分类法是基于机器学习算法，通过对数字化图书的内容、元数据等信息进行自动分析和分类。这种分类方法具有高效、准确、自动化等优点，可以大大提高数字化图书馆的分类效率和质量。常见的智能化分类方法包括基于统计学习的分类方法、基于深度学习的分类方法等。其中，基于深度学习的分类方法以其高精度和广泛适用性而受到越来越多的关注。

2.2 国外数字化图书馆的分类方法

近年来，随着数字化技术和智能化技术的发展，还涌现出了一些新的数字化图书分类方法，如基于结构化标记的分类方法、基于语义建模的分类方法等。这些新的分类方法不仅能够对数字化图书进行更细致、更深入的分析，还可以扩展数字化图书馆的应用场景和服务领域。

（1）传统分类法方面，国际图书分类法（DDC）是最为常见和广泛应用的一种分类法。它基于纸质图书的分类原则和规则，包括主题、学科、地域、时代等进行分类，适用于各类图书馆的分类需求。

（2）国外还有一些较为特殊的分类法，如最近发布的Library of Congress Classification Online（LCCO）分类法，它是基于数字化图书的分类体系，与纸质图书的分类法有所区别。

（3）智能化分类法方面，国外的数字化图书馆也在积极探索利用机器学习、自然语言处理等技术进行自动分类。另外，由百度AI开发的“智图书”也是一款应用机器学习的自动分类工具，可以自动将文本数据转化为结构化标签，比传统方法要高效得多[2]。

总之，数字化图书馆的分类方法是数字化图书馆建设中非常重要的一个环节。传统分类法和智能化分类法各有优缺点，在实际应用中可根据具体情况进行选择和组合，以提高数字化图书馆分类的效率和质量。国外数字化图书馆的分类方法和国内有相似之处，也有一些不同。

3 智能化分类方法的探究

数字化图书馆是一种具有多样性和复杂性的信息资源，如何对其进行有效的分类是数字化图书馆建设和管理中至关重要的一环。

3.1 机器学习技术

机器学习技术作为目前最先进的人工智能技术之一，已经在数字化图书馆的分类任务中得到了广泛的应用。

（1）在机器学习应用于数字化图书馆的分类方法中，首先需要进行特征提取和向量化。不同于传统的文本分类方法，采用机器学习的分类方法需要将文本转换成数值型矩阵，以便计算机进行处理。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF特征提取、Word2Vec等。通过这些方法可以将文本转化为高维向量，从而保留文本的语义和语法信息，方便后续的分类任务。

（2）在特征提取和向量化之后，机器学习算法可以被应用到数字化图书馆的分类任务中。主要的机器学习算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻、神经网络等。其中，朴素贝叶斯是一种简单而有效的分类算法，它基于统计学原理，通过计算各个特征在各个分类中出现的概率来预测新样本的分类。决策树则是一种利用树形结构来表示比较复杂的决策规则的算法，它可以自动从数据中学习出一系列的“问题”和“答案”，并根据样本数据的特点建立起一棵能够对新数据进行正确分类的决策树模型。

（3）在数字化图书馆的分类任务中，需要对机器学习算法进行模型训练和验证，以确保其准确性和稳定性。主要的模型训练和验证方法包括交叉验证、网格搜索、ROC 曲线等。通过这些方法可以有效地优化算法参数，避免过拟合和欠拟合等问题。

总之，机器学习作为一种先进的人工智能技术，在数字化图书馆的分类任务中具有广泛的应用前景。随着算法的不断优化和改进，机器学习将会在数字化图书馆的分类领域发挥越来越重要的作用。

3.2 文本挖掘技术

文本挖掘技术是针对海量文本数据进行自动化处理和分析的一种技术，它可以自动从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识，为数字化图书馆的智能化分类提供了强有力的支持。在数字化图书馆的智能化分类中，文本挖掘主要应用于特征提取、文本聚类、文本分类等方面。

3.2.1 特征提取

在数字化图书馆中，每本书籍都包含大量的信息和知识，这就需要将这些信息提取出来并转化成计算机可读的形式。文本挖掘可以帮助人们从海量图书数据中提取出特征，如作者、出版社、内容关键词等，以便后续的分类和检索。常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF等。

3.2.2 文本聚类

文本聚类是将文本按照一定规则进行分组的过程。在数字化图书馆中，可以利用文本聚类将相似的书籍归为同一类别，从而方便用户查找。例如：将所有关于哲学的书籍聚类到一起，所有关于医学的书籍聚类到一起等。文本聚类的算法包括K-Means、层次聚类、谱聚类等。

3.2.3 文本分类

文本分类是将文本自动归类到预定义的类别中的过程。在数字化图书馆中，可以利用文本分类将每本书籍归为一个特定的主题或类型。例如：将小说、传记、科技书籍、文学作品等进行分类。文本分类的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。

总之，文本挖掘技术在数字化图书馆的智能化分类中有着广泛的应用前景。随着技术的不断发展，文本挖掘将会在数字化图书馆的分类和检索领域发挥越来越大的作用。

3.3 基于用户兴趣的智能化分类方法

基于用户兴趣的智能化分类方法是一种将用户兴趣和需求作为分类依据的方法。与传统的基于内容的分类方法不同，它更加注重用户的主观感受和需求，能更有效地实现数字化图书馆的个性化服务。基于用户兴趣的智能化分类方法一般遵循以下流程。

3.3.1 用户需求建模

通过对用户历史行为数据的分析，建立起用户的兴趣模型。可以采用机器学习算法，如协同过滤、矩阵分解等来实现。

3.3.2 特征提取

在数字化图书馆中，每本书籍都具有多种特征，如作者、出版社、关键词等。通过对这些特征进行提取和量化，转换成数值型向量，以便后续计算和处理。

3.3.3 推荐系统

基于用户的兴趣模型和图书的特征向量，利用推荐算法为用户推荐感兴趣的图书。在基于用户兴趣的智能化分类方法中，推荐系统是其中最核心的部分。推荐系统的设计需要考虑以下几个因素。

（1）基于用户兴趣模型和图书特征向量，需要计算出它们之间的相似度，进而推荐最具有相似性的图书。

（2）根据用户模型和图书特征向量进行相似性计算后，需要确定如何推荐图书。常用的推荐策略包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。

（3）为了保证推荐系统的准确性和效果，需要对推荐结果进行定期的评估和调整，优化推荐算法和推荐策略。

总之，基于用户兴趣的智能化分类方法可以更好地满足用户的个性化需求，提高数字化图书馆的服务质量和用户满意度。随着推荐算法和推荐策略的不断改进和优化，这种分类方法将会发挥越来越大的作用[3]。

3.4 数字化图书馆智能化分类方法的实例

数字化图书馆智能化分类方法的探究已经在数字化图书馆的建设和运营中被广泛应用，下面以深圳市图书馆的智能化分类方法为例进行探讨[4]。深圳市图书馆利用人工智能技术开发了“阅读推荐系统”，基于用户的历史借阅记录和阅读行为数据，通过分析用户的兴趣模型，自动推荐用户感兴趣的图书和阅读材料。

（1）该系统可以根据用户的阅读需要和兴趣特征，精准地推荐相似度高的书籍，并将其按照主题、时间、地点等维度进行分类，并实现了自助借还、查询等功能，极大地提高了图书馆服务的水平。

（2）该推荐系统建立了一个完整的用户行为数据体系，由阅读推荐、视觉推荐、数据建模和数据挖掘等多个部分组成。其中，阅读推荐部分是核心，采用基于协同过滤算法的推荐系统，根据用户历史借阅记录、浏览记录和评价等数据推荐用户感兴趣的书籍和阅读材料。在该阅读推荐系统中，除了自动化推荐书籍和阅读材料之外，还尝试了其他用户服务措施，如借阅排行榜、实时借还信息提醒等，进一步满足用户的个性化需求和提高用户的阅读体验。

（3）深圳市图书馆的阅读推荐系统是基于人工智能技术打造的智能化分类方法的成功案例。它不仅可以提高数字化图书馆的服务质量和效率，还可以让用户获得更个性化的服务体验。此外，该系统中采用的算法和模型也可以为其他数字化图书馆进行智能化分类方法的开发提供参考。

（4）数字化图书馆智能化分类方法的探究是一个不断拓展和完善的过程，下面列举了一些可以用来拓展和完善智能化分类的应用领域和方法。

①结合自然语言处理技术。自然语言处理技术可以帮助数字化图书馆更准确地理解用户的查询意图和信息需求，从而为读者提供更加贴近需求的资源推荐。例如：利用自然语言处理技术分析用户查询中的关键词，以便更准确地推荐相关资源。

②引入知识图谱。知识图谱是一种用来表示实体、概念、属性以及它们之间关系的知识表示方法。将知识图谱应用到数字化图书馆智能化分类中，可以通过分析图书元数据等信息，将资源按照更加精细化的主题进行分类，提高分类的准确性和效率。

总之，数字化图书馆智能化分类方法的探究是一个不断发展和完善的过程，引入新的技术手段和算法可以进一步提高智能化分类的准确性和效率，同时也可以扩展智能化分类的应用领域，为数字化图书馆提供更好的服务[5-6]。

4 结语

本文通过对数字化图书馆智能化分类方法的探究，总结出智能化分类方法可以提高数字化图书馆的资源利用效率。首先介绍了国内外数字化图书馆的分类方法，然后分析了机器学习、文本挖掘技术和基于用户兴趣的智能化分类方法的应用，最后通过两个案例的分析，进一步验证了智能化分类方法在数字化图书馆管理中的有效性，并指出了未来研究的方向和挑战。