基于人工智能技術的圖書館情境感知推薦服務研究

徐 進

（浙江圖書館，浙江 杭州 310007）

隨著人工智能研究的不斷深入，其在各行各業的應用日益普遍，2016年被稱作人工智能時代的開端。人工智能是借助計算機對人的思維進行模仿，通過邏輯推理、信息識別等方式，讓機器來替代人的部分腦力勞動。它的研究內容包括深度檢索、認知科學、邏輯推理、情境感知等，其與云計算、大數據等技術的結合，不僅能夠解決圖書館服務中的傳統問題，還可以提供個性化推薦、智能檢索等新型服務，促進了智慧圖書館的誕生。射頻識別等人工智能技術，在圖書館的應用已有十幾年的時間，目前全國有超過三百家圖書館在測試與實施人工智能技術。情境感知作為人工智能技術的重要研究領域，是借助射頻識別設備等機器，對人的情感狀態進行感知，獲得系統可以理解的高層情境信息的技術[1]。早在1997年美國Picard出版的《情感計算》中，就闡述了計算機可以感知人類情境信息，通過采集、描述和表達，根據人類需求做出相應的反應，為人類提供具有情感智能的智慧化服務。從人工智能角度看，情境感知是依托傳感器等智能設備，讓機器具備情境感知能力，通過分析用戶行為與動機，以滿足人類情感需求的智能化方式。可以說，基于人工智能的情境感知技術，是圖書館實現智慧化的鑰匙。目前國內與圖書館情境感知相關的研究不多，主要集中在計算機領域情境感知系統模型的構建方面，缺乏與情境感知推薦相關的研究。而要想為用戶提供個性化智能推薦服務，筆者認為需要從人工智能應用角度，結合特定情境對用戶情緒進行感知，獲取符合用戶需求的推薦內容，保障信息推薦的精準、智能與高效。

1 人工智能與情境感知：圖書館智慧化的基礎

1.1 人工智能與智慧圖書館

2004年，加拿大渥太華的公共圖書館與其他信息機構合作，共同建立“智慧圖書館”聯盟，借助共同的搜索引擎提供一站式服務，此后全球掀起智慧圖書館的研究熱潮。我國一些學者認為，智慧圖書館是以智能化、數字化技術為基礎，促進人與知識的融合，為用戶提供高層次的知識服務。智慧圖書館具有可感知特征，綜合應用了多種智能化技術，是對數字圖書館的進一步延伸[2]。它的主要構成包括數字圖書館、人工智能設備、物聯網等，依托移動信息網絡，實現了智慧化的信息管理與服務。筆者認為，人工智能作為智慧圖書館建設的基石，可以與多種技術結合，實現物理系統與數字化世界的聯通，讓圖書館的服務達到智慧化狀態，從而推動圖書館的創新發展。

1.2 人工智能與情境感知

情境是用于刻畫實體的全部信息，包括物理情境、心理情境、社會情境等。人們在受到特定環境下信號的刺激時，首先會調動各種感覺器官，在神經機制的作用下獲取信息，并將其傳給大腦進行處理，進而形成直觀的情緒反應[3]。情境感知是依托無線通訊、傳感器等設備，讓計算機系統可以感知周圍的有用信息，如用戶物理位置、行為狀態等，并主動為用戶提供個性化信息與服務。情境感知是人工智能的研究重點之一，是一種特殊的智能化服務手段。人工智能技術的不斷發展，為情境感知服務的實施提供了條件。而各種智能終端設備的應用，可以借助局域網、APP等對用戶所處情境進行感知，促進了情境感知與人工智能技術的融合，也促進了智能情境感知研究的不斷深入。

1.3 融合情境的智慧圖書館

情境感知技術的應用，是圖書館掌握用戶個性化需求，實現服務智慧化的關鍵一步。圖書館要想實現智慧化，就需要借助各種智能感應設備，全方位采集用戶的情境信息，通過自動計算和自適應匹配，了解用戶的興趣偏好與需求，為他們推薦最合適的信息資源。依托情境感知技術，圖書館可以對用戶群體進行合理劃分，建立不同的興趣小組，將有相同愛好的用戶聚集起來，營造開放的社交平臺，增進圖書館與用戶、用戶與用戶之間的關聯，提升服務的針對性。而各種智能傳感設備的應用，也有助于圖書館對內部數據進行監測，對各類資源進行自動識別與控制，實現對內外部環境的有效管理[4]。可以說，融合情境的圖書館智慧化服務，體現了智能化、個性化的特點，致力于為用戶提供更加高層次、全方位的服務。

2 基于人工智能的圖書館情境信息融合處理流程

圖書館要想根據用戶需求為他們推薦個性化資源，就需借助智能感應設備，對用戶所處的情境進行采集，通過情境建模的方式處理情境數據，并根據處理結果整合個性化資源，最后以文本、視頻等形式推薦給用戶，基本流程如圖1所示。

圖1 圖書館情境信息融合處理流程

2.1 情境信息采集

圖書館借助各種移動智能傳感設備，如CPS、射頻識別設備和智能手機等，對與用戶相關的情境信息進行采集，如所處地理位置、在線瀏覽記錄、設備型號等，通過對這些數據進行初步過濾，獲得有價值的信息。一般而言，采集的情境信息包括靜態、動態兩類，靜態信息即用戶注冊信息、學科背景等；動態信息包括當下的情緒狀態、行為舉止、天氣、位置等。由于用戶情境是動態變化的，圖書館在對用戶情境信息進行采集后，還需要做好信息識別、過濾工作，結合用戶需求降低干擾因素[5]。而對不同信息進行分類整理，在降噪過濾基礎上，可賦予不同情境因素對應的權重因子，之后將其傳遞至圖書館信息推薦系統。

2.2 情境建模

圖書館采集的原始情境信息，往往是不規則的、模糊的、不穩定的，因此還需要做好后續的推理、解釋和融合工作。在對采集信息進行初步處理后，首先需要將與目標實體對應的特征數據，以及與目標實體相關的情境信息結合起來，依據先驗知識完成情境建模，構建對應的情境實例，實現對用戶情境的完整語義描述，形成服務系統可以理解的情境信息存儲格式。其次，從圖書館數據庫中調取與目標對象相關的信息資源，依托情境信息融合處理方法，在計算機識別、解釋基礎上構建先驗模型，并將情境信息輸入其中，通過邏輯推理、情境匹配等方式，獲得對應的決策處理結果。

2.3 個性化匹配

基于情境感知的個性化推薦服務實施的關鍵，就是做好館藏資源與用戶需求的相似度匹配工作。在這個過程中，需要利用語義相似度匹配法，在對情境信息進行采集、分析與處理后，做好對應的語義標注工作，然后計算情境數據與推送資源之間的語義相似度，并將相似度較高的信息保留下來，在相似度排序基礎上，利用結合情境的個性化推薦算法，獲得最能滿足用戶需求的資源。圖書館基于人工智能的情境感知服務，能夠依托智能化設備實現線上線下的服務關聯，依托大數據、云計算等實現用戶需求預測，強化服務系統的情境感知能力，讓情境信息采集更加完整、高效，也更加容易實現無處不在的信息推薦服務。

3 基于人工智能的圖書館情境感知推薦服務平臺構建

筆者結合國內外研究成果，在分析圖書館情境信息處理流程的基礎上，結合個性化推薦服務特點，融合智能、情境、體驗等要素設計情境感知推薦服務平臺框架，將其劃分為數據獲取、數據分析、感知推薦3部分，以提升圖書館個性化推薦服務效率，如下圖2所示。

圖2 圖書館情境感知智能推薦服務平臺

3.1 數據獲取層

數據獲取層是圖書館實現智能推薦服務的基礎，可以從多個角度實現用戶行為跟蹤，對用戶環境進行智能感知，從而獲得完整的數據采集結果。對大多數圖書館用戶而言，智能傳感設備可以嵌入用戶所處的環境中，迅速采集各種情境信息。如智能手機就有自帶的傳感器和應用軟件，方便隨時隨地獲取用戶信息[6]。圖書館可以利用用戶使用的智能設備，或登陸系統時使用的局域網等，實現對用戶數據的實時跟蹤、動態采集與實時分析，掌握用戶在線瀏覽時長、借閱記錄、行為舉止等信息。然后對這些信息進行初步過濾，在合理分類基礎上，將其傳輸至情境分析模塊，實現情境信息的深層次挖掘。

3.2 數據分析層

數據分析層在獲取經過初步過濾的情境信息后，可以通過情境化描述、語義表達方法，將其轉化為標準的情境信息。這個過程中涉及到情境建模，需要將不同維度的情境信息匯聚起來，通過分類、歸納與整理，確定符合用戶信息檢索習慣的信息[7]。由于圖書館采集的情境信息本身是模糊、不規則的，需要將其細化為情境元數據，并通過語義組織實現信息關聯，構建不同維度的語義映射關系，實現對圖書館資源的語義融合。在確定情境類型后，可以通過情境解析獲得對應數據的屬性特征，建立與信息推薦相關的情境實例。然后分析當前所使用的情境屬性，是否與用戶所處的情境相匹配，剔除相關度不高的數據，并根據預設任務調整情境建模方法，獲得能夠體現用戶偏好的個性化知識，提高系統服務的針對性。

3.3 感知推薦層

圖書館情境感知推薦服務，是建立在各類智能設備與技術之上的，需要結合移動終端進行展示，也需要借助人工智能技術進行數據分析，在確認用戶情境信息基礎上，通過挖掘用戶特定情境下的歷史數據，從數據庫中篩選符合用戶需求的個性化資源。感知推薦層是圖書館為用戶提供服務的窗口，可以利用個性化推薦算法，從館藏數據中迅速搜索整理符合條件的資源，在情境信息計算匹配基礎上，為用戶提供智慧化、智能化的資源服務。它還可以實現與用戶的實時交互，隨時獲取用戶反饋建議，并針對不同的情境實現定制化服務。在用戶獲取推薦信息資源后，通過自主學習和自我感知，可以根據需要提出對應的服務評價，并反饋至圖書館服務平臺。圖書館員讀取這些反饋信息后，可對平臺相關服務機制進行調整，不斷擴充完善情境信息庫，逐步提升信息推薦質量。

4 圖書館基于人工智能的情境感知推薦服務的發展建議

圖書館情境感知推薦服務的實踐，涉及情境數據、智能技術、用戶體驗等要素，只有多部門、多要素協同配合，才能切實提高圖書館服務質量。為此，圖書館可以采取以下措施提升服務水平，優化用戶服務體驗。

4.1 準確把握各類情境要素

圖書館依托人工智能等技術，對用戶情境信息進行動態感知，涉及的情境因素包括用戶情境、信息資源、服務條件等。其中用戶情境是需要重點采集的信息，是實現個性化推薦的關鍵，包括用戶所處位置、行為偏好、基本信息等。信息資源是實現情境感知服務的基礎，包括館藏資源類型、學科類別、用戶歷史記錄等。服務條件包括圖書館的軟硬件設施、服務性能、系統狀態等[8]。為保障圖書館情境感知推薦服務順利實施，圖書館需要從多個角度做好情境信息采集、分析、歸納與推理工作，尤其是要準確把握不同的情境因素，采用有針對性的情境建模方法，在數據挖掘與要素過濾基礎上，實現用戶需求與推薦資源的有效匹配，保障智能推薦的實時有效性。

4.2 促進情境數據資源共享

圖書館在準確把握各類情境要素基礎上，要想推動情境感知智能推薦服務的發展，就有必要強化多方合作，促進資源整合共享，尤其是與用戶相關情境數據的共享，形成開放式的情境感知信息服務體系，促進線上線下信息的高度互聯。在移動互聯網環境下，用戶在線活動日益頻繁，情境信息的采集規模擴大，處理流程更加繁瑣，只有促進多機構信息共享，才能保障用戶情境數據采集的完整、系統性。同時個性化推薦服務過程中，需要做好情境數據過濾、清洗、計算與匹配等工作，合理選擇情境建模與信息推薦算法尤為必要。只有多方合作掌握更多信息，才有利于引入新技術、新方法，才能及時更新館藏情境信息庫，保障推薦符合用戶情境的信息，全面提高圖書館用戶的黏度。

4.3 保障用戶個人隱私安全

圖書館在采集、整理情境信息和提供服務過程中，不僅需要關注數據的深度挖掘與共享問題，也應該做好用戶隱私保護工作。移動網絡環境下，信息獲取渠道更加多樣化，人們在享受便利信息服務的同時，也更加關注隱私保護問題。圖書館在用戶情境數據處理時，可以利用數據加密、系統防火墻等技術，保障數據傳輸、應用的安全性，避免由于信息泄露引發的糾紛。而僅僅依靠技術手段還不夠，需要圖書館綜合考慮法律、組織結構等因素，建立多方協同的用戶隱私保護機制。在提升技術手段基礎上，要建立適宜的隱私管理制度，強化圖書館的隱私保護意識，保障各環節的規范操作，降低用戶信息傳輸風險。圖書館只有以安全可靠的方式獲得更多用戶認可與信賴，才能提高用戶粘度，這也是促進情境感知推薦服務推廣必不可少的措施。

5 結語

人工智能技術的進步及其與物聯網、大數據等技術的結合，為人們精準獲取、存儲與利用數據信息提供了便利。情境感知技術作為人工智能的研究分支，將其應用于圖書館信息推薦服務中，將實現對用戶情境的智能感知，掌握用戶的個性化需求，提高信息推薦的有效性。圖書館在實踐中應該保障不同要素的協調，發揮館員的能動性，針對情境感知服務的特點，制定合理的服務保障策略，真正體現信息服務的智慧化。