高校圖書(shū)館信息主動(dòng)推送服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)中期報(bào)告一、項(xiàng)目背景和意義高校圖書(shū)館作為高等教育的重要組成部分，在學(xué)術(shù)研究、教學(xué)支持、知識(shí)傳承等方面具有重要作用。然而在圖書(shū)館資源日益豐富的同時(shí)，如何更好地將圖書(shū)館藏書(shū)、期刊、數(shù)據(jù)庫(kù)等信息推送給用戶，促進(jìn)用戶使用圖書(shū)館資源，是圖書(shū)館信息化建設(shè)中一個(gè)重要的問(wèn)題。本項(xiàng)目旨在通過(guò)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高校圖書(shū)館信息主動(dòng)推送服務(wù)平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館資源的智能化推送和個(gè)性化服務(wù)，提高用戶體驗(yàn)和資源利用率，推動(dòng)高校圖書(shū)館信息化建設(shè)的不斷深入。二、項(xiàng)目目標(biāo)和任務(wù)本項(xiàng)目的目標(biāo)是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)高校圖書(shū)館信息主動(dòng)推送服務(wù)平臺(tái)，具體任務(wù)包括：1.搭建平臺(tái)基礎(chǔ)框架：建立平臺(tái)服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)和前端界面等基礎(chǔ)設(shè)施，為平臺(tái)的開(kāi)發(fā)和運(yùn)行提供基礎(chǔ)支持。2.開(kāi)發(fā)推薦算法：研究和開(kāi)發(fā)用戶借閱、閱讀、查詢(xún)等行為的推薦算法，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的資源推薦服務(wù)。3.實(shí)現(xiàn)信息推送：根據(jù)推薦算法和圖書(shū)館資源數(shù)據(jù)庫(kù)，將新書(shū)、期刊、數(shù)據(jù)庫(kù)等信息推送給用戶，提高用戶對(duì)圖書(shū)館資源的了解和使用。4.實(shí)現(xiàn)反饋機(jī)制：建立用戶反饋機(jī)制，收集用戶對(duì)推送信息的反饋和建議，優(yōu)化推送算法和服務(wù)。三、階段進(jìn)展情況在項(xiàng)目進(jìn)行的前期，我們完成了如下任務(wù)：1.平臺(tái)基礎(chǔ)框架的搭建：我們使用了Flask框架建立了平臺(tái)服務(wù)器，并采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)平臺(tái)數(shù)據(jù)。此外，我們還建立了網(wǎng)頁(yè)前端以方便用戶使用平臺(tái)。2.推薦算法：我們研究了基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾算法，利用圖書(shū)館借閱、閱讀、查詢(xún)等數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶相似度，并推薦相關(guān)資源給用戶。目前，我們已開(kāi)發(fā)出一個(gè)簡(jiǎn)單的推薦算法并在平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試。3.信息推送：根據(jù)圖書(shū)館數(shù)據(jù)庫(kù)和推薦算法，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)信息推送模塊，用于向用戶推薦新書(shū)、期刊、數(shù)據(jù)庫(kù)等信息。目前，模塊已經(jīng)與平臺(tái)基礎(chǔ)框架連接，并可以進(jìn)行推送測(cè)試。四、下一步工作計(jì)劃在接下來(lái)的工作中，我們將完成如下任務(wù)：1.推薦算法優(yōu)化：現(xiàn)有的推薦算法僅是簡(jiǎn)單的基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾算法，存在一定的局限性。我們將會(huì)進(jìn)一步研究和探索其他算法，并在平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試和比較。2.信息推送優(yōu)化：目前的信息推送模塊僅是一個(gè)基于推薦算法的簡(jiǎn)單模型，對(duì)用戶行為和反饋的響應(yīng)較慢。我們將會(huì)在模塊的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)出更加靈活且響應(yīng)更快的推送模塊。3.反饋機(jī)制：我們將引入用戶反饋機(jī)制，收集用戶對(duì)推薦信息的反饋和建議，用于改進(jìn)推薦算法和服務(wù)。4.平臺(tái)測(cè)試：在算法和模塊的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化完成后，我們將對(duì)整個(gè)平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試和優(yōu)化，以保證平臺(tái)功能完善、性能優(yōu)良和用戶體驗(yàn)良好。五、參考文獻(xiàn)[1]Li,Y.,&Liu,L.(2014).Anintelligentrecommendationsystemforacademicjournalsbasedonuserbehavior.JournalofInformationScience,40(2),248-264.[2]Lang,F.R.,&Deng,W.H.(2016).Personalizedrecommendationsystemforuniversitylibrarybasedonuserbehavior.In20168thInternationalConferenceonInformationTechnologyinMedicineandEducation(ITME)(pp.590-594).IEEE.[3]Zhu,X.,Wu,Y.,Sun,L.,&Liu,C.(2013).Collaborativefilteringwithuserbehavioranalysisforpersonalizationindigitallibrary.InProceedingsofthe6thInternatio