【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字图书馆资源管理领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法及系统。
技术介绍
1、在数字图书馆资源共享领域，传统的资源管理方法主要依赖于静态分类和基础检索技术，这些方法往往不能有效反映用户个性化的阅读偏好，也难以适应资源时效性和质量的动态变化。此外，现有系统在处理大规模数据和用户请求时，常常面临效率低下和响应时间长的问题，限制了资源共享的广度和深度。因此，亟需一种能够综合用户行为分析、资源质量和时效性评估的智能资源共享方法，以提高资源的利用效率和用户的满意度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是要提供一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法及系统。
2、为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：
3、本专利技术包括以下步骤：
4、采集可共享数据和用户对本地资源的历史阅读数据；
5、对所述本地资源和所述可共享数据进行分类得到分类数据，基于所述历史阅读数据得到偏好数据，采用时序分析得到预测偏好数据；
6、基于所述偏好数据和所述预测偏好数据得到所述分类数据的用户偏好指数，计算所述可共享数据的质量指数，基于所述用户偏好指数和所述质量指数得到共享指数；
7、采用贝叶斯网络算法基于所述共享指数建立资源共享模型，将待共享数据输入所述资源共享模型得到共享结果。
8、进一步地，所述可共享数据和所述历史阅读数据包括：
9、可共享数据包括合作平台提供的可共享的数字资
10、进一步地，对所述本地资源和所述可共享数据进行分类得到分类数据的方法，包括：
11、使用tf-idf将本地资源和可共享数据中的数字资源转换为特征向量，对特征向量进行聚类：
12、通过语义相似度计算两个特征向量之间的相似度：
13、
14、其中，s(di，dj)为度量di和dj之间的相似度的相似度函数，di和dj分别代表两个不同的特征向量，wi，f为di中特征项f的权重，为tf-idf值，f为数字资源中的关键词，φ(di，dj)为di和dj共有的特征集合，αf为基于互信息确定的用于调整特征f重要性的系数，ψ为sigmoid函数，tfi，f为di中特征项f的术语频率，φ为指数函数，φ(x)＝ekx，k是用于控制指数函数的增长速率的常数，通过交叉验证确定，
15、聚类中心初始化：
16、
17、其中，μk为聚类k的聚类中心，dm是dk中的特征向量，为dm的初始权重，dk是初始分配给聚类k的特征向量集合，ν是用以避免分母为零的正则化常数，ν∈[10-16，10-6]，
18、聚类中心更新：
19、ck(t+1)＝{d|s(d，μk)≥τ}
20、
21、其中，ck(t+1)是在第t+1次迭代属于聚类k的特征向量集合，τ是相似度阈值，为特征向量对之间的平均相似度，是聚类中心的梯度，p(ck(t)|μk)是聚类条件概率，η(t)是学习率，
22、邻域函数和特征向量的权重更新：
23、
24、
25、其中为在第t次迭代时特征向量dm的邻域函数，σ(t)为邻域大小，随时间递减，δ(t)为第t次迭代的影响因子，δ(t)＝δ0·e-λt，δ0为初始影响因子，λ为衰减率，为第t次迭代的特征向量dm的权重，
26、聚类质量评估和优化：
27、
28、其中，q为综合聚类质量指标，k和k′表示不同聚类的索引，通过调整特征向量的权重、聚类中心和邻域函数将综合聚类质量指标最大化。
29、进一步地，基于所述历史阅读数据得到偏好数据，采用时序分析得到预测偏好数据的方法，包括：
30、去除历史阅读数据中阅读时长小于预设有效阈值的数据，通过下载次数、已发布时长和历史阅读数据计算本地资源的偏好数据：
31、
32、其中，re表示本地资源的偏好数据，w1，w2，w3，w4是权重系数，用于调整不同因素对偏好数据的贡献，d为下载次数，r表示本地资源的历史阅读量，根据历史阅读数据得到，p为已发布时长，表示用户对该本地资源的平均阅读时长，e-λp是指数衰减项，λ是衰减率，用于模拟本地资源随着时间推移而逐渐减少的热度，
33、使用偏好数据和历史阅读数据建立时序分析模型：
34、var模型的多步预测误差的优化：
35、
36、其中，msemulti-step是多步预测的均方误差，t是时间序列的长度，表示时序分析模型的模型系数，yj，t为第j个时间序列数据点，表示预测数据，m是时间序列中变量的数量，p是滞后阶数，
37、svr模型的特征选择和模型复杂度控制：
38、
39、其中，yi，t为在时间点t和样本索引i处的样本数据，n是样本数量，∈是噪声项，wk是第k个特征对应的权重，d是特征的维度，γfeature是特征选择的正则化系数，
40、时序分析模型的优化：
41、
42、其中，为时序分析模型的预测结果，κ是平衡svr模型和var模型预测的权重，γvar为var模型的正则化系数，rvar为var模型的正则化函数，将预测结果作为预测偏好数据。
43、进一步地，基于所述偏好数据和所述预测偏好数据得到所述分类数据的用户偏好指数的方法，包括：
44、用户偏好指数：
45、
46、其中yq为第q个分类数据的类别的用户偏好指数，为第q个类别的第j个数字资源的偏好数据，j为类别q中数字资源的数量，为第q个类别的第j个数字资源的预测偏好数据，s1为偏好数据的权重，s2为预测偏好数据的权重，s1+s2＝1。
47、进一步地，计算所述可共享数据的质量指数的方法，包括：
48、通过用户评分、被引用次数和已发布时长计算可共享数据的质量指数：
49、
50、其中，z表示可共享数据的质量指数，a1，a2，a3是权重因子，用于调整不同影响因素对质量指数的贡献，y为下载次数，t为当前时间，τi为hi的时间戳，δt为时间窗口参数，α为控制时间敏感度的参数，为正实数，hi表示可共享数据的第i个用户评分，i为可共享数据的用户评分的数量，e-λp是指数衰减项，λ是衰减率。
51、进一步地，基于所述用户偏好指数和所述质量指数得到共享指数的方法，包括：
52、将用户评分、被引用次数、下载次数、已发布时长和历史阅读数据进行对数转换，建立数据集合，将数据集合中的用户评分、被引用次数、下载次数和已发布时长作为用户偏好指数集，将数据集合中的用户评分、被引用次数和已发布时长作为质量指数集，用户偏好指数和质量指数的权重：
53、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，所述可共享数据和所述历史阅读数据包括：
3.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，对所述本地资源和所述可共享数据进行分类得到分类数据的方法，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，基于所述历史阅读数据得到偏好数据，采用时序分析得到预测偏好数据的方法，包括：
5.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，基于所述偏好数据和所述预测偏好数据得到所述分类数据的用户偏好指数的方法，包括：
6.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，计算所述可共享数据的质量指数的方法，包括：
7.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，基于所述用户偏好指数和所述质量指数得到共享指数的方法，包括：
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1.一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，所述可共享数据和所述历史阅读数据包括：
3.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，对所述本地资源和所述可共享数据进行分类得到分类数据的方法，包括：
4.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其特征在于，基于所述历史阅读数据得到偏好数据，采用时序分析得到预测偏好数据的方法，包括：
5.根据权利要求1所述一种基于贝叶斯网络的数字图书馆资源共享方法，其...
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