北理工（珠海）图书馆个性化推荐产品系统

本项目为北京理工大学（珠海）图书馆定制开发的学术资源个性化推荐系统，现已成功落地并投入实际使用。传统高校图书馆拥有大量纸质图书、电子书、论文、数据库及课程资源，但用户主要依靠关键词检索、分类导航和人工浏览获取内容，普遍存在资源数量庞大、查找成本高、检索结果同质化，以及优质资源难以主动触达目标读者等问题。尤其对于教师、科研人员和研究生而言，其研究方向具有较强的专业性和连续性，单次关键词检索难以完整表达长期研究兴趣，也难以发现跨学科或尚未被主动检索的潜在相关资源。针对上述问题，系统以“数据驱动+知识引导”为核心，通过分析用户在图书馆业务系统中的合规授权行为数据、资源属性及关联关系，构建用户兴趣画像和资源特征画像，持续识别用户的专业方向、研究主题与阅读偏好。平台采用协同过滤与关联规则挖掘增强算法相融合的推荐架构，在参考相似用户选择规律的同时，挖掘不同图书、课程及研究主题之间的潜在联系，为用户提供更契合当前研究需求的资源推荐。系统推动图书馆服务从“用户主动搜索资源”转向“平台主动发现并连接资源”，提升馆藏利用率、知识发现效率及科研服务能力，也可迁移至高校课程推荐、企业知识库、培训内容推荐和专业资料分发等场景。

系统围绕用户兴趣建模、资源特征分析、混合推荐计算、推荐结果展示及反馈优化构建完整服务链路。用户登录图书馆门户后，可在个人服务区域查看根据其研究方向、资源偏好和历史行为生成的个性化推荐结果，内容可覆盖专业图书、电子资源、课程资料及相关学术内容。推荐页面以书名、封面、作者、出版社和资源类型等信息呈现候选资源，并支持“换一批”动态刷新，帮助用户在较低操作成本下持续发现新的相关内容。系统通过协同过滤算法分析相似用户群体对资源的使用和选择规律，发现具有共同研究兴趣的用户及其偏好资源；通过关联规则挖掘资源之间的共现关系，识别“浏览或使用某类资源的用户通常还会关注哪些内容”；再结合资源分类、主题标签、专业领域和用户研究方向，对候选结果进行增强、过滤与排序，降低仅依赖热门资源产生的同质化问题。对于历史行为较少的新用户或新资源，可利用专业方向、资源主题和知识属性进行补充匹配，缓解推荐系统中的冷启动问题。系统能够与图书馆现有统一身份认证、个人图书馆、课程、收藏检索、空间预约及其他服务入口进行衔接，使推荐能力自然融入原有门户。推荐策略及展示范围可根据学校管理要求调整，在提高推荐相关性的同时兼顾资源多样性、可发现性和业务合规性。

我方负责项目需求分析、推荐场景设计、数据结构梳理、算法方案、前后端开发、系统集成、测试部署及上线支持。项目首先对用户、图书、课程、主题分类及行为数据进行统一建模，在完成数据清洗、字段映射、异常数据处理和特征构建后，形成可供算法计算的用户—资源关系数据。推荐引擎采用协同过滤与关联规则挖掘相结合的混合架构：协同过滤模块根据用户与资源之间的行为关系计算相似度并生成候选集；关联规则模块挖掘资源之间的高频组合和潜在联系；知识引导模块结合专业方向、研究主题、分类标签及资源属性对候选结果进行补充和重排序，从而实现“相似用户偏好、资源关联关系、专业知识特征”多维融合。针对数据稀疏、冷启动、热门资源偏置和推荐重复等常见问题，系统通过内容特征补充、最低支持度与置信度控制、多样性约束及结果轮换机制进行优化。业务服务层为图书馆门户提供标准化推荐接口，前端将推荐内容嵌入现有个性化服务页面，实现身份体系、资源详情及原有业务入口之间的衔接。系统部署后可根据新增行为数据定期更新模型与推荐结果，并通过点击、收藏或访问等反馈持续评估推荐效果。整体方案具备可配置和可迁移能力，可拓展至课程、论文、知识文档及企业内部学习资源推荐。