數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務運行機理研究*

莫揚海

(廣東輕工職業技術學院圖書館，廣東廣州 510300)

1 引言

目前在智慧圖書館服務項目當中，讀者群體應用頻率最高的智慧服務功能就是閱讀推薦服務[1]。機理是指根據特定功能目標將不同要素之間的工作方式按照互相關聯、共同作用的原則進行設定，以實現系統正常運轉的規律[2]。對于智慧圖書館閱讀推薦服務運行機理來說，就是在圖書館推進新型閱讀推薦服務時，需要對相關構成要素間的實際運行原則、運轉規律、作用效果等設定相應的規則。數據驅動視角下，智慧圖書館閱讀推薦服務運行機理就是以方法認知論的視角對智慧圖書館實際推行的閱讀推薦服務的運行狀態進行解讀，并在大數據環境中探索符合智慧圖書館在閱讀推薦服務方面的創新，實現智慧圖書館閱讀推薦服務運行狀態的穩定及優化，為智慧圖書館閱讀推薦服務生態系統的構建提供成長性的驅動作用。

2 數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務運行狀態

2.1 運行原則具有生態性規則

傳統的閱讀推薦服務隨著現代社會的發展已經無法滿足社會上各個階層讀者對于個性化服務的需求，智慧圖書館閱讀推薦服務就是遵守數據驅動發展而創建的一種新型信息服務模式。從信息生態學視角來說[3]，這種服務模式的運行原則遵循三條生態性的規則：第一，閱讀推薦服務主體之間具有生態性的關聯規則。閱讀推薦服務主體指的是在閱讀推薦服務過程中涉及到的各環節人員，主要是指閱讀推薦服務的信息提供方與信息消費方。兩者之間基于閱讀推薦服務內容而緊密關聯，信息提供方決定著閱讀推薦服務內容的知識價值，信息消費方制約著閱讀推薦服務內容的知識方向。第二，閱讀推薦服務內容具有生態性的組織規則。閱讀推薦服務內容根據信息消費方的需求構建閱讀推薦知識系統時，遵循閱讀資源數據從資源信息最小表達單位知識單元→知識鏈→知識庫這個信息到知識的生態組織規則[4]。第三，閱讀推薦服務環境具有生態性的統一規則。閱讀推薦服務環境主要指涉及到智慧圖書館閱讀推薦服務運行的宏觀層面環境，如網絡環境、個人隱私等，以及智慧圖書館閱讀推薦服務實際運行的微觀層面環境，如軟件條件、硬件設備等。宏觀層面環境與微觀層面環境需要統一起來才能發揮其應有的動力作用，驅動閱讀推薦服務的運行。基于閱讀推薦服務主體、閱讀推薦服務內容、閱讀推薦服務環境的三條生態性規則，智慧圖書館閱讀推薦服務運行原則具有了生態性。在數據驅動視角下，此三條規則構建起具有互相關聯的生態關系總則(如圖1所示)。

圖1 數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務運行原則

2.2 運轉規律具有生命周期規則

任何系統要保持合理運轉都要根據某種規律來進行。智慧圖書館閱讀推薦服務的運轉也需要遵循一定的規律。在數據驅動視角下，智慧圖書館閱讀推薦服務運轉規律需要符合數據生成周期，即：經歷數據生成母體→數據出現時間→數據生長地點→數據發展成長的數據生成周期[5]。在這個數據生成周期里，數據生成母體為智慧圖書館閱讀推薦服務主體；數據出現時間為閱讀推薦服務主體每一次閱讀行為的發生時間；數據生長地點為智慧圖書館閱讀推薦環境中各項因素所構建起的智慧圖書館閱讀推薦服務平臺；數據發展成長則為閱讀推薦的智慧模式。基于數據生成周期，智慧圖書館閱讀推薦服務運轉規律具有了生命性。在數據驅動視角下，四個數據生成組成因素構建起具有互相依存的生命關系總則(如圖2所示)。

2.3 作用效果具有正向性規則

建立統一的標準化閱讀資源數據檢索入口，是數據驅動智慧圖書館閱讀推薦服務的具體應用。只有閱讀資源數據檢索入口得到標準化的設計后，才能啟動閱讀資源數據的傳遞處理服務，這是數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務功能發揮的重要前提，也是實現高效率海量閱讀資源數據便捷、精準處理的基礎方式。通過標準化的閱讀資源數據檢索入口的設計，可以實現非結構化的閱讀資源數據向結構化的閱讀資源知識的有序轉化。具體在智慧圖書館閱讀推薦服務各個工作環節的應用時，就是指由數據驅動力的作用起點開始，經過各項工作流程，將閱讀資源數據推向數據驅動力的作用終點，最終形成閱讀資源知識，在這個過程中形成了一種正向數據流動的作用效果(如圖3所示)。

圖3 數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務作用方式效果

根據圖示可知，數據驅動作用力主要是由閱讀推薦服務起點向閱讀推薦服務終點推進數據流動。在這個過程中，閱讀資源數據會貫穿整個運行流程，并保持正向流動的狀態。而每個工作環節數據流動的方式可總結為三種：第一，閱讀資源數據通過數據收集提取作用方式實現數據流動，利用API接口對閱讀資源數據進行收集提取，根據讀者需求完成閱讀資源數據的知識單元構建。第二，閱讀資源數據通過數據映射導入作用方式實現數據流動，利用加工整理完成對閱讀資源數據知識單元的聚合處理，以形成閱讀資源數據知識鏈。第三，閱讀資源數據通過數據可視呈現作用方式實現數據流動，利用多元數據處理技術形成閱讀資源數據知識庫，實現閱讀資源數據的知識轉化及多元形式輸出。通過這三個環節的數據流動，智慧圖書館閱讀推薦服務在數據驅動視角下利用數據驅動的正向數據流動完成了閱讀資源數據到閱讀資源知識的轉化，提升了閱讀資源數據的作用效果。

3 數據驅動視角下智慧圖書館閱讀推薦服務創新途徑

在數據驅動視角下，智慧圖書館閱讀推薦服務通過具有互相關聯的生態關系運行原則和互相依存的生命關系運轉規律，基于閱讀資源數據正向流動的作用效果，實現了閱讀資源數據內在知識價值的提煉，形成了滿足讀者潛在閱讀需求的閱讀推薦服務運行狀態?；谶@個運行狀態，要實現其服務途徑創新，可以從以下三個方面來實現。

3.1 從生態性角度利用數據驅動相關技術創新閱讀推薦數據結構模型

根據智慧圖書館閱讀推薦服務運行原則生態性的分析結果，可以看出：不管是在閱讀推薦服務主體間的關聯性，還是在閱讀推薦服務內容的組織性，或者是在閱讀推薦服務環境的統一性方面，在數據驅動視角下，數據驅動相關技術手段對智慧圖書館閱讀推薦服務提供了技術支撐功能。只有確保數據驅動相關技術的傳播性、挖掘性、共享性后，才能讓閱讀資源數據具有關聯性、組織性、統一性的屬性。而由閱讀推薦服務主體、閱讀推薦服務內容、閱讀推薦服務環境所構建起來的智慧圖書館閱讀推薦服務生態系統中，利用數據驅動相關技術的解構、整合、建構等，可以實現系統管理的科學化。數據驅動相關技術優勢可以在智慧圖書館閱讀推薦服務生態系統里得到全方位的展現。數據驅動相關技術成為了實現智慧圖書館閱讀推薦服務運行狀態良性化的物質前提。

所以，根據智慧圖書館閱讀推薦服務生態性運行原則來創新智慧圖書館閱讀推薦服務，需要明確與數據驅動相關技術緊密關聯的四個內容，即：數據研究目標、數據分類標準、數據分析方式、數據結構模型。其中，數據研究目標、數據分類標準、數據分析方式可以從既定的數據和過往的經驗中取得，而數據結構模型需要利用數據驅動相關技術，如數據挖掘技術、大數據分析技術等來實現。因此，在數據驅動視角下，對數據結構模型的研究成為了研究創新途徑的關鍵性一環。只有通過數據驅動相關技術完成閱讀資源數據結構模型的有效搭建，才能奠定閱讀推薦服務創新的架構基礎。

本研究選擇指標動力結構模型[6]作為智慧圖書館閱讀推薦服務的數據結構模型。在這個模型中，閱讀資源數據的分析處理都是建立在數據指標提供的動力之上。具體構建可分為三個步驟：第一步，將閱讀資源數據根據讀者的不同需求進行多維度的指標分解，將閱讀資源數據的作用效果與其總量、推動力兩個數據指標掛鉤，形成一級維度指標；第二步，對閱讀資源數據指標的一級維度進行二級分解，將閱讀資源數據主節點的指標屬性分解到閱讀類目與閱讀行為兩個下屬從節點的總量、增速、百分比上，形成二級維度指標；第三步，對閱讀資源數據一級維度指標與二級維度指標進行疊加處理，形成智慧圖書館閱讀推薦服務數據結構模型(如表1所示)。

表1 智慧圖書館閱讀推薦服務數據指標分解與數據結構模型

智慧圖書館閱讀推薦服務數據結構模型基于指標動力結構模型進行構建，就是利用數據驅動完成指標維度分解，將主節點的推動力分解到從節點，然后再結合所產生的一級維度指標與二級維度指標完成數據疊加，由此形成最終的數據結構模型。這樣構建起來的模型，可以充分發揮數據挖掘技術、大數據分析技術等數據驅動相關技術的優勢，提升智慧圖書館閱讀推薦服務整個生態系統的自我學習功能。

3.2 從生命周期角度利用知識發現創新閱讀推薦內容服務方向

智慧圖書館閱讀推薦服務的突破和創新，根據生態性的運行原則，其物質前提主要是來自于數據驅動相關技術的支撐。數據驅動相關技術能以驅動思維來科學設計和使用閱讀資源數據，推動閱讀資源數據從知識單位經過知識鏈形成知識庫，實現閱讀資源知識價值的傳播。在整個過程中，數據驅動相關技術能為閱讀資源數據實現知識價值提供符合價值增值目標的動力，并為讀者提供具有個性化服務功能的閱讀推薦服務項目。從這個角度來說，閱讀推薦服務內容能由傳統模式向現代智慧模式推進，主要就是依靠數據成長為知識，即：數據的生成周期符合知識發現過程。所以，從智慧圖書館閱讀推薦服務生命周期運轉原理角度出發，可以利用知識發現來創新閱讀推薦內容服務方向。

根據數據生成周期運轉規律，智慧圖書館閱讀推薦服務就是第一時間從不同角度和維度發現和感知閱讀資源數據，從閱讀資源數據生成母體中挖掘出閱讀資源數據潛在的知識價值，基于數據出現時間與數據生長地點將其進行分類、整理、加工，依據讀者潛在需求將數據發展成長的過程培養成為逐漸匹配讀者興趣愛好的過程。這種遵照數據生命周期運轉規律的服務模式，其功能優勢在于能基于實時數據為不同讀者建立起用戶畫像，為知識發現提供對讀者閱讀需求的準確預測。實際運行操作主要有三個步驟：第一步，將閱讀資源數據與讀者目標數據間的數據流轉關系進行結構化的構建，實現閱讀資源數據的精準匹配和推薦，架構穩定的知識發現結構。第二步，將閱讀推薦服務平臺與各類數據庫間的數據流轉關系進行協作化的構建，實現跨庫協同數據的快速調取和應用，豐富拓展知識發現范圍。第三步，將閱讀資源推薦平臺與讀者終端工具間的數據流轉關系進行智能化的構建，實現讀者閱讀行為數據的智慧提取與分析，推動知識發現的智慧化。

3.3 從作用效果角度利用可視化創新閱讀推薦用戶服務方式

以作用效果的角度來看，智慧圖書館閱讀推薦服務能充分發揮數據驅動作用效果從閱讀推薦服務起點到閱讀推薦服務終點正向流動的優勢，完成對海量原始閱讀資源數據的分解、整理、歸納，實現閱讀資源從數據到知識的轉化。在讀者需求日益升級的今天，這樣的服務能基于特定結構的知識為讀者提供滿足其個性化需求的資源基礎。而對于讀者來說，在接受這樣的服務時能感受到簡便、直接、精準的服務方式。而智慧圖書館閱讀推薦服務方式就是智慧圖書館閱讀推薦服務對于視覺編碼技術的應用，讓推薦結果的可視化呈現達到讀者對于知識吸收的要求。

利用視覺編碼技術讓服務結果以可視化效果呈現，可以讓閱讀推薦服務所涉及到的海量閱讀資源數據直觀化，并建立其關聯性。所以，在設計可視化方案時，需要以知識接收者的使用狀態和利用渠道為基礎，打造能完整呈現閱讀資源數據知識價值的顯示方式。本研究采用靜態呈現與動態表達相結合的可視化方式來對閱讀推薦結果進行呈現：①靜態呈現，是利用視覺編碼技術，將閱讀資源數據處理的全過程以圖元形式來表現，用圖示的效果輸出數據處理結果，為推薦結果提供數據支撐；②動態表達，則是采用數據交互技術，將規模龐大的復雜數據以關聯性的形式來表現，用系統聯動的效果對數據處理結果進行全方位顯示，為推薦結果提供即時反饋。

具體到實際應用中，可通過靜態的圖示圖表呈現指標動力結構模型所解構的閱讀資源數據，用多視圖關聯交互表達指標動力結構模型所涉及到的變化趨勢，通過靜態呈現與動態表達之間的相互補充，將整個閱讀資源數據的知識價值展示出來，讀者通過與之交互完成對閱讀推薦結果的接受。而讀者與閱讀推薦結果的交互行為，可體現在三個方面：①對于單個閱讀推薦結果數據，讀者能直接訪問這些數據知識；②當閱讀推薦結果數據之間相互關聯并有交互關系時，可將讀者對單個閱讀推薦結果數據的交互行為設為相關閱讀推薦結果內容的驅動起點，整合閱讀推薦數據；③如果閱讀推薦結果具有數據相同但顯示內容不同時，可利用多視圖關聯操作實現對閱讀推薦結果的多樣性呈現，根據讀者交互行為完成特定交互閱讀推薦資源數據的調動。

4 結論

隨著數據驅動相關技術日趨成熟，智慧圖書館閱讀推薦服務的發展空間越來越大。根據其實際運行狀態來看，可以從生態性角度利用數據驅動相關技術創新閱讀推薦數據結構模型，從生命周期角度利用知識發現創新閱讀推薦內容服務方向，從作用效果角度利用可視化創新閱讀推薦用戶服務方式。本研究從數據驅動視角出發，將數據驅動與閱讀推薦服務進行深度融合，為智慧圖書館閱讀推薦服務創新提供一定的理論基礎與應用操作。