A digitalizációval párhuzamosan nemcsak az információs terek bővültek, hanem az olvasási szokások is radikálisan átalakultak. A könyvtárak világszerte egyre gyakrabban szembesülnek azzal, hogy a bőséges kínálat önmagában már nem ösztönzi a hallgatókat olvasásra; a hozzáférés mellé személyre szabott ajánlás és intelligens támogatás is szükségessé vált. Ennek hátterében a figyelem és idő szűkössége áll, illetve az a tendencia, hogy az egyetemi hallgatók azonnal fogyasztható online tartalmak felé fordulnak, miközben a könyvtári gyűjtemény gyakran kihasználatlan marad.
Erre a problémára keres megoldást a recenzált tanulmányban bemutatott W_HybridBook, a törökországi Izmir Bakircay Egyetemen fejlesztett hibrid ajánlórendszer. A kutatásnak két célja van: egyrészt növelni az egyetemisták olvasási kedvét, másrészt a könyvtári források felhasználását a tényleges felhasználói igényekhez igazítani. A szerzők, azaz Onur Dogan, Emre Yalcin és Ourania Areta Hiziroglu egy olyan rendszert mutatnak be, amely jelentősen finomítja a hagyományos ajánlómechanizmusok működését, és új megközelítéssel egészíti ki a felhasználói profilok kezelését.
Az egyetemi ajánlórendszer működése
Csökkenő olvasási kedv
A globális trendek ellenére Törökországban különösen alacsony a rendszeresen olvasók aránya. Mindössze a népesség 10 %-a olvas és a többség küzd a rendszeres olvasási szokások kialakításával. Ahogy a cikkben is említik könyvajánlás mára az információ-visszakeresés és a gépi tanulás fontos területe, mert segít új, másképp nehezen található könyvek felfedezésében, és így megoldást jelenthet ezen problémákra.
A szakirodalmi kontextus: a hibrid ajánlók térnyerése
A rendszerek fejlődéstörténetét áttekintő fejezet bemutatja a kollaboratív és a tartalomalapú ajánlók előnyeit és korlátait. Előbbiek a hasonló ízlésű felhasználók közötti mintázatokra építenek, ám érzékenyek az úgynevezett „hideg kezdés” problémára és az adatok hiányára. Utóbbiak a művek jellemzőit, például műfaját, kulcsszavait, elemzik, viszont gyakran túl szűk fókuszú ajánlásokat generálnak. A hibrid rendszerek célja a két eljárás összehangolása, a gyengeségek kompenzálásával.
A tanulmány értéke nem magában a hibrid modellek alkalmazásában rejlik, hanem abban, ahogyan a felhasználói profilokat integrálja a módszerhez.
Fő újítás: műfajorientált felhasználói profilok
A szerzők felismerése szerint a törökországi felhasználók értékelési mátrixa extrém módon széttöredezett. A több tízezres könyvkínálat mellett a használók tipikusan csak néhány tucat művet kölcsönöznek vagy értékelnek, így két tetszőleges felhasználó között gyakran nincs egyetlen közös értékelt könyv sem. A hagyományos hasonlóságszámítás emiatt rendkívül bizonytalan.
A megoldás: a részletes értékelési adatok helyett műfajok
szerinti profilokat hoznak létre.
A rendszer kétféle profilt épít:
- fogyasztásalapú műfajprofil, amely egyszerűen rögzíti, hogy egy felhasználó adott műfajból hány művet olvasott és kizárólag azt nézi, hogy történt-e értékelés, de nem veszi figyelembe, mennyire kedvelte a felhasználó az adott művet.
- szavazatalapú műfajprofil, amely a kölcsönzési időből képzett értékeléseket is figyelembe veszi, így a preferenciák intenzitását is tükrözi. Ha egy felhasználó pontszámot ad egy könyvre, akkor az adott könyv műfajai a megadott értékelés nagyságával növekednek.
A műfajak mérsékelten korlátozott számú kategóriát jelentenek, ezért a belőlük képzett vektorok nemcsak sokkal tömörebbek, hanem összehasonlíthatóbbak is. A szerzők állítása szerint ezzel a hasonlóságszámítás pontossága és sebessége is jelentősen javul. A tanulmányban pontosan le van vezetve számításokon keresztül, hogy milyen lépések alapján jut el a rendszer az ajánlásokig, ami által a gyakorlat tudományosan összehasonlíthatóvá válik.
A szavazatalapú profilok bizonyultak a leghatékonyabbnak
A rendszer teljesítményét több szempontból is vizsgálták: felhasználói elégedettség, pontosság és számítási idő. A hallgatók visszajelzése alapján a szavazatalapú műfajprofilra épített hibrid rendszer adta a legrelevánsabb ajánlásokat, átlagosan 4,0633-os értékeléssel. A precíziót tekintve is ez az algoritmus teljesített a legjobban, mintegy 80%-os aránnyal. A hagyományos technika a felhasználói megítélésben jelentősen elmaradt ehhez képest.
Összegzés
A tanulmány alá támasztja, hogy a műfajorientált profilozással kiegészített hibrid ajánlórendszerek alkalmasak lehetnek arra, hogy élénkítsék az egyetemista olvasói kultúrát. A W_HybridBook sikerének kulcsa a tömörített, műfajokra épített felhasználói modellekben rejlik, amelyek hatékonyan hidalják át a nagy adatbázisok széttöredezettségének problémáját.
Az elkészült adatbázist és a rendszer implementációját nyíltan hozzáférhetővé tették, ezzel hozzájárulva a könyvajánló rendszerek jövőbeli fejlesztéseihez, ahogy az a kutatási területen belül megszokott.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése