CN110490786A - 一种基于分布式智能图书站的图书更新方法 - Google Patents

一种基于分布式智能图书站的图书更新方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，包括以下步骤：初始化智能图书站的图书，即在智能图书站配置若干种类目的图书；根据每一个智能图书站的借阅记录对用户的借阅行为进行量化，通过用户借阅行为对图书进行评分，并设定评分阈值；智能图书站运行预设的时间后，分别计算每一种图书的评分，并将每一种图书的评分与预设的评分阈值进行比较更新图书。本发明通过对用户借阅行为量化获取图书的评分，利用图书评分与评分阈值的比较来对已配置图书进行更新管理，提高了图书更新的效率，同时通过智能图书站偏好矩阵对图书站未配置图书进行更新管理，提高了图书更新的精准度。

Description

一种基于分布式智能图书站的图书更新方法
技术领域
本发明涉及智能决策领域，更具体地，涉及一种基于分布式智能图书站的图书更新方法。
背景技术
随着信息技术的发展，人们获取信息的方式已经越来越多样化。虽然电子图书已经十分普及，但是纸质图书仍然有着无可替代的地位。因为用户的需求的多元化，以及地区发展的不平衡，现存的图书资源分配方式有很多需要完善的地方。
现如今，公共图书资源分布的主要形式为传统图书馆和流动图书馆。传统图书馆需要较高的场地成本，并且受到距离的限制，距离图书馆较远的用户借书门槛较高；传统图书馆通过建立种类齐全的图书来满足用户的借书需求，但是常常会造成图书库存问题，需要较高的人员维护成本；很多偏远不发达的地区无法建立设备完备、图书种类齐全的传统图书馆。
智能流动图书馆是为了补充图书资源分配空缺的一种形式，通过汽车等形式实现图书资源的流动，但是流动图书馆仍然存在着不足，图书数量有限，更新不及时，无法满足特定区域的借阅需求。
当前，分布式图书站可以在一定程度上解决传统图书馆和流动图书馆的不足，但分布式图书站目前还存在着图书更新方法效率低、精准度不高的缺陷，如何精准高效的对分布式图书站的图书进行更新管理是急需解决的问题。
发明内容
本发明为克服上述现有技术中分布式图书站图书更新方法效率低、精准度不高的缺陷，提供一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，提高了图书更新的效率。
本发明的首要目的是为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，包括以下步骤：
S1：初始化智能图书站的图书，即在智能图书站配置若干种类目的图书；
S2：根据每一个智能图书站的借阅记录对用户的借阅行为进行量化，通过用户借阅行为对图书进行评分，并设定评分阈值；
S3：智能图书站运行预设的时间后，分别计算每一种图书的评分，并将每一种图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若图书的评分大于预设评分阈值则继续将对应的图书配置在智能图书站，若图书的评分小于预设评分阈值则继续将对应的图书从智能图书站移除；
S4：通过构建智能图书站偏好矩阵，计算智能图书站中未配置的种类图书的评分，将所述未配置的种类图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若大于预设的评分阈值，则将未配置的种类图书配置在智能图书站，若小于预设的评分阈值则所述未配置的种类图书不配置在智能图书站。
本方案中，智能图书站运行预设的时间后，通过图书站-图书矩阵计算图书评分与预设评分阈值比较进行图书的更新管理。
本方案中，所述图书站-图书矩阵其构建过程如下：
第一步：将图书内容设定为潜在因子，所述潜在因子即影响用户借阅行为的因子；
第二步：利用潜在因子对图书进行分类，并确定每种图书中包括的潜在因子的比例，每种潜在因子对应一个向量记为qT，将每种图书包括的潜在因子对应的向量组合得到图书-潜在因子矩阵记为QT I×K，其中I表示图书站所在的局域网络中存放的图书种类数，K表示潜在因子个数。
第三步：将设定时间段内的图书借阅记录量化，提取每一种图书在所述设定时间段内的次数，以所述次数作为对应图书在设定时间段内的图书评分同时将图书评分向量化，将图书站内图书评分向量组合得到图书站-图书评分矩阵；
第四步：构建图书站-潜在因子矩阵PU×K，所述图书站-潜在因子矩阵表征区域用户的借书偏好，U表示智能图书站的个数；
第五步：利用图书站-图书评分矩阵RUXI和图书站-潜在因子矩阵PU×K构建图书站-图书矩阵
本方案中，在构建图书站-图书矩阵之前还包括利用图书站-图书评分矩阵RUXI中的已知评分训练图书站-潜在因子矩阵PU×K，具体训练过程如下：
第一步：设定矩阵RUXI中已知评分为rui，则真实值与预测值的误差为其中为预测评分，其中，pu T表示图书站-潜在因子向量pu的转置，qi是图书-潜在因子矩阵QT I×K的列向量；
第二步：设定目标函数
其中，λ表示正则化参数，用以调节优化过程惩罚项的相对大小；
第三步：运用随机梯度下降法对目标函数进行优化，优化更新式为：qki:＝qki+η(euipuk-λqik)，其中，η为更新的步长；
第四步：得到图书站-图书矩阵利用图书站-图书矩阵评分完成对图书站-潜在因子矩阵PU×K矩阵的训练。
本方案中，未配置在图书站的图书的更新过程具体为：
利用潜在因子对未配置图书进行分类得到未配置图书-潜在因子向量q′T，图书站-潜在因子向量pu，图书评分αi＝puq；
将图书评分αi与评分阈值比较，若图书评分αi高于预设的评分阈值则将当前未配置图书添加至图书站，若图书评分αi小于预设的评分阈值则当前未配置图书不添加至图书站。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明通过对用户借阅行为量化获取图书的评分，利用图书评分与评分阈值的比较来对已配置图书进行更新管理，提高了图书更新的效率，同时通过智能图书站偏好矩阵对图书站未配置图书进行更新管理，提高了图书更新的精准度。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
名词解释：
图书站偏好：不同区域的用户的借书偏好常常是不同的，本发明将区域内用户的借书偏好集合化，以图书站作为区域内读者借书偏好的实现载体。以下将区域内用户偏好统称为图书站偏好。
需要说明的是，本发明图书更新分为图书站所在局域图书站网络已配置图书的更新以及局域图书站网络未投图书的更新。以服务器为硬件基础，基于用户借阅行为自动生成更新书目，从而更大程度满足用户的多元化的借阅需求。
如图1所示，一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，包括以下步骤：
S1：初始化智能图书站的图书，即在智能图书站配置若干种类目的图书；
S2：根据每一个智能图书站的借阅记录对用户的借阅行为进行量化，通过用户借阅行为对图书进行评分，并设定评分阈值；
S3：智能图书站运行预设的时间后，分别计算每一种图书的评分，并将每一种图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若图书的评分大于预设评分阈值则继续将对应的图书配置在智能图书站，若图书的评分小于预设评分阈值则继续将对应的图书从智能图书站移除；
S4：通过构建智能图书站偏好矩阵，计算智能图书站中未配置的种类图书的评分，将所述未配置的种类图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若大于预设的评分阈值，则将未配置的种类图书配置在智能图书站，若小于预设的评分阈值则所述未配置的种类图书不配置在智能图书站。
本方案中，智能图书站运行预设的时间后，通过图书站-图书矩阵计算图书评分与预设评分阈值比较进行图书的更新管理。
本方案中，所述图书站-图书矩阵其构建过程如下：
第一步：将图书内容设定为潜在因子，所述潜在因子即影响用户借阅行为的因子；
第二步：利用潜在因子对图书进行分类，并确定每种图书中包括的潜在因子的比例，每种潜在因子对应一个向量记为qT，将每种图书包括的潜在因子对应的向量组合得到图书-潜在因子矩阵记为QT I×K，其中I表示图书站所在的局域网络中存放的图书种类数，K表示潜在因子个数。
第三步：将设定时间段内的图书借阅记录量化，提取每一种图书在所述设定时间段内的次数，以所述次数作为对应图书在设定时间段内的图书评分同时将图书评分向量化，将图书站内图书评分向量组合得到图书站-图书评分矩阵；
第四步：构建图书站-潜在因子矩阵PU×K，所述图书站-潜在因子矩阵表征区域用户的借书偏好，U表示智能图书站的个数；
第五步：利用图书站-图书评分矩阵RUXI和图书站-潜在因子矩阵PU×K构建图书站-图书矩阵
本方案中，在构建图书站-图书矩阵之前还包括利用图书站-图书评分矩阵RUXI中的已知评分训练图书站-潜在因子矩阵PU×K，具体训练过程如下：
第一步：设定矩阵RUXI中已知评分为rui，则真实值与预测值的误差为其中为预测评分，其中，pu T表示图书站-潜在因子向量pu的转置，qi是图书-潜在因子矩阵QT I×K的列向量；
第二步：设定目标函数
其中，λ表示正则化参数，用以调节优化过程惩罚项的相对大小；
第三步：运用随机梯度下降法对目标函数进行优化，优化更新式为：qki:＝qki+η(euipuk-λqik)，其中，η为更新的步长；
第四步：得到图书站-图书矩阵利用图书站-图书矩阵评分完成对图书站-潜在因子矩阵PU×K矩阵的训练。
本方案中，未配置在图书站的图书的更新过程具体为：
利用潜在因子对未配置图书进行分类得到未配置图书-潜在因子向量q′T，图书站-潜在因子向量pu，图书评分αi＝puq；
将图书评分αi与评分阈值比较，若图书评分αi高于预设的评分阈值则将当前未配置图书添加至图书站，若图书评分αi小于预设的评分阈值则当前未配置图书不添加至图书站。
本发明实施过程：
1.初始化图书站图书配置
设将图书1至图书13随机配置在局域图书站网络，该局域图书站网络由8台图书站组成。
具体图书配置情况如下：
(1)图书1配置图书站：图书站1；
(2)图书2配置图书站：图书站4，图书站7，图书站8；
(3)图书3配置图书站：图书站3，图书站4，图书站5，图书站6；
(4)图书4配置图书站：图书站2，图书站4；
(5)图书5配置图书站：图书站3，图书站5；
(6)图书6配置图书站：图书站1，图书站3,图书站6,图书站7,图书站8；
(7)图书7配置图书站：图书站3,图书站4,图书站5；
(8)图书8配置图书站：图书站5,图书站8；
(9)图书9配置图书站：图书站1,图书站2,图书站4,图书站6；
(10)图书10配置图书站：图书站1,图书站3,图书站8；
(11)图书11配置图书站：图书站3,图书站5；
(12)图书12配置图书站：图书站1,图书站4,图书站7；
(13)图书13配置图书站：图书站1,图书站2,图书站3,图书站7,图书站8.
2.建立用户行为评价机制及设定评分阈值
设评分阈值α＝2，且用户行为评价机制如下：
(1)单人借阅1次加1分；
(2)多人借阅1次加3分；
(3)单人借阅超过两次加2分；
(4)多人借阅超过两次加4分；
(5)连续一周以上无人借阅减2分；
(6)连续一个月以上无人借阅减4分。
3.获得图书站-图书评分矩阵RUXI
设定通过一段时间用户行为的记录，得到图书站-图书评分矩阵RUXI，因为每台图书站只存放了部分种类的图书，即RUXI是一个稀疏矩阵，表1所示为图书站-图书评分矩阵RUXI。
表1
4.建立图书-潜在因子矩阵QT I×K
建立潜在因子
假设影响用户借阅图书的潜在因子为图书的内容，分别为：历史，人文，科幻，悬疑，情感。
图书分类
基于潜在因子对图书1至图书13进行分类，可以得到图书-潜在因子矩阵QT I×K，如表2所示图书-潜在因子矩阵QT I×K。
表2
历史 人文 科幻 悬疑 情感
图书1 0.9214 0.646 0.528 0.457 0.409
图书2 0.913 0.645 0.527 0.456 0.408
图书3 0.906 0.64 0.523 0.453 0.408
图书4 0.921 0.652 0.532 0.461 0.412
图书5 0.85 0.601 0.491 0.425 0.38
图书6 0.9 0.636 0.52 0.45 0.402
图书7 0.919 0.65 0.531 0.46 0.411
图书8 0.937 0.663 0.541 0.469 0.419
图书9 0.931 0.658 0.537 0.465 0.416
图书10 0.947 0.67 0.547 0.473 0.423
图书11 0.891 0.63 0.514 0.445 0.398
图书12 0.937 0.663 0.541 0.469 0.419
图书13 0.9 0.636 0.52 0.45 0.402
5.局域图书站网络已有图书的更新举例
计算图书站-潜在因子矩阵PU×K及预测后的完整图书站-图书矩阵
利用RUXI中已知评分训练P矩阵，并通过随机梯度下降法进行优化可得图书站-潜在因子矩阵PU×K，如表3所示为图书站-潜在因子矩阵PU×K。
表3
再依据表4所示为预测后的完整图书站-图书矩阵
表4
将中的评分与评分阈值α＝2比较，评分高于等于2的图书保留或添加至图书站；评分小于2则从图书站移除。从而完成局域图书站网络中已有图书的更新。通过比较可知：
对于图书站1，需要保留的图书为：图书1，图书9，图书10，图书13；需要添加的图书为：图书2、图书3、图书4、图书7、图书8、图书11；需要移除的图书为：图书5。
对于图书站2，需要保留的图书为：图书4,图书9,图书13；需要添加的图书为：图书1,图书2,图书3,图书6,图书8,图书10,图书12；不需要移除图书。
对于图书站3，需要保留的图书为：图书5，图书7；不需要添加局域网络内的图书；需要移除的图书为图书6,图书10,图书11,图书13。
对于图书站4，需要保留的图书为：图书2,图书3，图书4,图书12；需要添加的图书为：图书8，图书10；需要移除的图书为：图书7，图书9；需要移除的图书为：图书7，图书9。
对于图书站5，需要保留的图书为：图书2，图书7,图书8,图书11；需要添加的图书为：图书9,图书10,图书12；需要移除的图书为：图书3,图书5。
对于图书站6，需要保留的图书为：图书3,图书6,图书9；需要添加的图书为：图书1,图书2,图书3,图书7,图书8,图书10,图书11,图书12,图书13；不需要移除图书。
对于图书站7，需要保留的图书为：图书6,图书10,图书12；需要添加的图书为：图书1,图书2,图书3，图书7，图书8,图书9；需要移除的图书：图书2，图书13。
对于图书站8，需要保留的图书为：图书6,图书8,图书10；需要添加的图书为：图书1,图书2,图书3,图书7,图书9,图书12；需要移除的图书为：图书2，图书13。
6.局域图书站网络未有图书的更新
获得图书-潜在因子向量qT
设定现有局域图书网络未有的图书14，通过2.4.2的方法完成对图书14的分类，得到图书及其潜在因子对应一个向量qT，如表5所示为图书14图书-潜在因子向量qT。
表5
历史 人文 科幻 悬疑 情感
图书14 0.725 0.823 0.234 0.567 0.436
获得图书的评分αi
由图书站网络中的图书站偏好，即图书站-潜在因子矩阵PU×K，将PU×K中的每一行与qT相乘，可得到图书站网络中每一台图书站对于图书14的评分αi，经计算，本例中的图书站1至图书站8对于图书14的评分分别为：2.51,1.68,1.47,2.24,1.63,1.70,5.42,1.68。
将αi与评分阈值α比较，αi高于等于α则将该图书添加至图书站，反之则不加入，则可知在局域图书站网络中是否添加该图书。
通过比较可知，需要添加图书14的图书站为：图书站1，图书站2，图书站7。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：初始化智能图书站的图书，即在智能图书站配置若干种类目的图书；
S2：根据每一个智能图书站的借阅记录对用户的借阅行为进行量化，通过用户借阅行为对图书进行评分，并设定评分阈值；
S3：智能图书站运行预设的时间后，分别计算每一种图书的评分，并将每一种图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若图书的评分大于预设评分阈值则继续将对应的图书配置在智能图书站，若图书的评分小于预设评分阈值则继续将对应的图书从智能图书站移除；
S4：通过构建智能图书站偏好矩阵，计算智能图书站中未配置的种类图书的评分，将所述未配置的种类图书的评分与预设的评分阈值进行比较，若大于预设的评分阈值，则将未配置的种类图书配置在智能图书站，若小于预设的评分阈值则所述未配置的种类图书不配置在智能图书站。
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，其特征在于，智能图书站运行预设的时间后，通过图书站-图书矩阵计算图书评分与预设评分阈值比较进行图书的更新管理。
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，其特征在于，所述图书站-图书矩阵其构建过程如下：
第一步：将图书内容设定为潜在因子，所述潜在因子即影响用户借阅行为的因子；
第二步：利用潜在因子对图书进行分类，并确定每种图书中包括的潜在因子的比例，每种潜在因子对应一个向量记为qT，将每种图书包括的潜在因子对应的向量组合得到图书-潜在因子矩阵记为QT I×K，其中I表示图书站所在的局域网络中存放的图书种类数，K表示潜在因子个数。
第三步：将设定时间段内的图书借阅记录量化，提取每一种图书在所述设定时间段内的次数，以所述次数作为对应图书在设定时间段内的图书评分同时将图书评分向量化，将图书站内图书评分向量组合得到图书站-图书评分矩阵RUXI，其中，U表示智能图书站的个数；
第四步：构建图书站-潜在因子矩阵PU×K，所述图书站-潜在因子矩阵表征区域用户的借书偏好；
第五步：利用图书站-图书评分矩阵RUXI和图书站-潜在因子矩阵PU×K构建图书站-图书矩阵
4.根据权利要求3所述的一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，其特征在于，在构建图书站-图书矩阵之前还包括利用图书站-图书评分矩阵RUXI中的已知评分训练图书站-潜在因子矩阵PU×K，具体训练过程如下：
第一步：设定矩阵RUXI中已知评分为rui，1≤i≤I，1≤u≤U，则真实值与预测值的误差为其中为预测评分，其中，pu T表示图书站-潜在因子向量pu的转置，qi是图书-潜在因子矩阵QT I×K的列向量；
第二步：设定目标函数λ表示正则化参数，用以调节优化过程惩罚项的相对大小；
第三步：运用随机梯度下降法对目标函数进行优化，优化更新式为：qki：＝qki+η(euipuk-λqik)，其中，η为更新的步长；
第四步：得到图书站-图书矩阵利用图书站-图书矩阵评分完成对图书站-潜在因子矩阵PU×K矩阵的训练。
5.根据权利要求l所述的一种基于分布式智能图书站的图书更新方法，其特征在于，未配置在图书站的图书的更新过程具体为：
利用潜在因子对未配置图书进行分类得到未配置图书-潜在因子向量q′T，图书站-潜在因子向量pu，图书评分αi＝puq；
将图书评分αi与评分阈值比较，若图书评分αi高于预设的评分阈值则将当前未配置图书添加至图书站，若图书评分αi小于预设的评分阈值则当前未配置图书不添加至图书站。
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