我國圖書商業機構書目推薦研究及思考*

王天琪，郝嘉樹

（中國國家圖書館，北京 100081）

1 引言

我國圖書商業機構主要是指以商業模式經營圖書及提供相關服務的機構。目前，圖書商業機構主要經營方式分為線上和線下兩種，線上以網絡書店為主，線下則為實體書店、商業超市等。圖書線上服務市場相對集中，其書目推薦多以各大網絡書店的書目推薦為主；圖書線下服務因多渠道、數據分布零散等特點，其書目推薦多以圖書運營和數據統計機構的書目推薦為主。

圖書商業機構書目推薦多從圖書消費者角度出發，關注從圖書挑選、購買過程、閱讀體驗到評價交流的全流程感官。對圖書商業機構書目推薦的研究不僅是對當前讀者圖書閱讀及閱讀消費關注點的研究，也是對當前我國商業模式下圖書市場經營真實狀態的調研。

2 圖書商業機構分類

2.1 電商平臺及網絡書店

2020年第46次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年6月，我國網民規模達到9.40億，網絡購物用戶為7.49億［1］，網民約占全國總人口的67%［2］，網絡購物用戶約占全國總人口的53.5%。得益于快速發達的物流和網絡購物的便捷性，越來越多的消費者將線下購物轉移到線上，線上購買圖書就是其中之一。根據參考觀天下發布的《2018年中國書店連鎖市場分析報告——行業深度分析與發展前景研究》數據顯示，2012～2017年我國網絡書店銷售量逐年遞增，且從2016年開始網絡書店的銷售額超過實體書店的銷售額。

我國網絡書店較早占領市場的是亞馬孫、當當網和京東網站。隨著時間的推移,我國網絡書店逐漸壯大，不同類型的網絡書店不斷出現。目前,電商平臺和網絡書店的業務類型可分為：（1）主營或兼營業務為圖書，包含其他線上產品銷售；（2）由電商機構開辦或依托實體書店開辦；（3）主營、兼營或不售賣電子書。表1為目前影響力和銷售量較大的部分網絡書店的詳情。

表1 部分網絡書店詳情

電商平臺和網絡書店的書目推薦是其影響力競爭的重要體現之一。通常，電商平臺和網絡書店的書目推薦判斷指標有銷量、評價、專業出版機構評審等。與其他非營利性文化機構、專業出版機構及行政管理機構相比較，電商平臺和網絡書店的書目推薦雖然專業性有所欠缺，但更加貼近消費者不同時段和不同狀態下的個體需求，能夠做到閱讀與消費兼顧，并且對圖書銷售有一定影響。

京東、亞馬孫和當當作為成立最早、最具特點的網絡書店，它們圖書零售量在全國網絡書店圖書零售量中占比較大，售賣包括各種實體圖書、電子圖書在內的全國出版社出版的圖書。這三家機構的書目推薦有相似之處卻也各有特點，因此本文在調研電商平臺及網絡書店時以此三家為例。

2.2 商業圖書運營及服務機構

在圖書線上銷售未出現之前，圖書商業機構書目推薦以圖書經銷和發行機構為代表的實體機構的書目推薦為主。隨著數字技術的發展，在線上圖書銷售和線下圖書銷售并行過渡時代，圖書資訊和數據統計開始逐步走向商業化，出現了集線上、線下和各類圖書數據為一體的專業圖書數據服務機構。進入閱讀個性化需求時代，還涌現出一些符合某類特定需求或特定風格的閱讀及書目推薦機構。商業圖書運營及服務機構的發展見證了大眾對于圖書需求的變遷，由普通實體圖書閱讀到便捷閱讀和閱讀細分向個性化閱讀發展。

目前，商業圖書運營及服務機構主要有三種類型：（1）專業圖書數據調查咨詢機構，專門搜集、整理和監測全國圖書市場的銷售數據，并以此為依據為各種用戶提供查詢和咨詢服務。該類型的典型代表機構為北京開卷信息技術有限公司，其推出的書目推薦為開卷暢銷書排行榜。（2）圖書經銷和發行機構，在各省、市建有分銷渠道或開有分店來發行和銷售圖書。該類型的典型代表機構為全國新華書店，其推出的書目推薦為各月全國暢銷書榜。（3）圖書獨立經營機構，具有獨立形態的零售狀態，并有自己獨特風格。該類型的典型代表機構為各種獨立書店，其推出的書目推薦為聯合推薦各期圖書目錄。

商業圖書運營及服務機構的書目推薦特點主要有：（1）書目推薦名單受讀者購買消費及其對圖書的評價影響較大，因此相關運營機構書目推薦相對于銷售平臺，更貼近讀者和消費市場，具有量化可衡量和客觀性等特點。（2）不同運營機構對圖書歸類和統計標準不同，因此各家運營機構的書目推薦榜單會呈現出多維度、有交叉，但無法覆蓋全市場的情況。（3）部分運營機構對圖書的評價受其所在行業和經營風格影響，因此適用于不同類型和需求的受眾。

3 圖書商業機構書目推薦類型調研

3.1 圖書排行榜推薦

圖書排行榜是線上和線下進行書目推薦的主要方式之一。圖書排行榜的主要目的是為圖書銷售和書目推薦提供服務。圖書排行榜劃分方式包括圖書類型與時間交叉排行榜,圖書銷售量、評論量、搜索量等指標與時間交叉排行榜，圖書載體與時間交叉排行榜等。目前，主要推薦排行榜有電商平臺和網絡書店書目推薦排行榜和商業圖書運營及服務機構書目推薦排行榜。

京東圖書排行榜的特點為排行榜包含圖書數據量大、推薦和統計實行“一品多商”標準，對于圖書在作品層面的推薦更具有說服力。其排行榜可根據圖書類型和時間頻率（日、周、月、年）進行交叉篩選。具體情況見表2。

表2 京東圖書各類排行榜詳情

亞馬孫圖書排行榜僅有電子圖書排行榜。相較于其他排行榜，亞馬遜排行榜特點為：劃分維度更多元，劃分更具體，大類榜單下根據不同來源還分二級榜單，部分還有三級榜單，推出時間速度快。具體情況見表3。

表3 亞馬遜圖書各類排行榜詳情

當當網為我國較早出現的專業網上書店典型，其圖書排行榜的特點為：與其他后續線上兼營零售商相比，其讀者用戶的忠誠度、認可度和使用時長更具優勢，推薦圖書種數更多。具體情況見表4。

表4 當當網圖書各類排行榜詳情

開卷圖書排行榜是數據運營機構基于線上和線下圖書零售數據監測開展的書目推薦。其榜單數據收集覆蓋全國1 400余個城市、1萬余家實體書店和網上書店、累計品種490余萬圖書的零售量［3］，并且監測范圍和監測地域還在不斷擴展。因其獨立于圖書交易市場，所以其圖書排行榜具有很強的連續性、客觀性、權威性和代表性。在各類榜單的使用和參考中，因開卷圖書暢銷周排行榜和月排行榜的時效性最強而使用參考范圍較廣。

根據《中國統計年鑒2020》和《2019年全國新聞出版業基本情況》中的數據顯示，新華書店為全國最大圖書自辦發行經銷系統。新華書店書目排行榜是基于全國發行經銷機構圖書銷售數據的排行。其排行榜［4］具體情況詳見表5。

表5 新華書店圖書各類排行榜詳情

3.2 圖書網絡評價與推薦

圖書網絡評價主要為電商平臺和網絡書店圖書對消費者購物評價的數據統計，電商平臺和網絡書店進行圖書書目推薦的重要途徑之一。網絡評價主要有以下兩種類型：

（1）圖書評價方面。京東、當當均采用公開的星級評價標準，星級越高代表對某維度的評價越高，評價維度主要有商品包裝、物流速度和快遞員滿意度等，此外還根據網絡評論數量構建了圖書熱評榜，各類型圖書的評價分數統計構建好評書榜，從而進一步對圖書進行推薦和篩選。亞馬遜圖書評價采取半公開評價原則，每一星級后會展示該星級累計評分占比，占比統計時不使用簡單的平均值，而是系統考慮評論的時間遠近、評論者信譽等。這兩種評價方式主要區別在于：京東、當當公開星級評價數據量更大，包含實體圖書和電子書，并將評價進行進一步歸類，缺點在于無法排除無效評價和惡意評價；亞馬遜圖書評價數據僅針對電子書，排除了無效和惡意評價數據以及結合營銷策略的數據，數據量有限，但有效度和針對性較高。

（2）用戶文字描述和數據標簽方面。京東、當當和亞馬孫對于文字、圖片描述和數據標簽均未規定具體維度，用戶可根據圖書各維度情況進行具體評論，數據標簽可自創或由系統根據文字評論內容進行歸納抽取，此兩項為非強制性。與京東和當當不同的是，亞馬孫還在圖書頁面上展示出關于該圖書最有幫助的好評與差評兩項，并添加了“有幫助”和“報告濫用情況”按鈕，進一步作為圖書評價和推薦的參考。

3.3 閱讀報告與書目推薦

隨著全民閱讀的興起，電商平臺及網絡書店紛紛根據自身圖書銷售大數據聯合調研機構，嘗試對消費者的閱讀及圖書銷售量情況進行分析，推出年度閱讀報告，為書目推薦和閱讀服務提供參考。京東、當當和亞馬遜等網絡書店推出的閱讀報告主要是對消費者按年齡、地區、性別等因素劃分歸納后，對群體購買及閱讀特征進行分析；對圖書售賣量進行統計與分析后，列舉出推薦書單和暢銷作者。有些閱讀報告還對讀者閱讀、購買和評價行為進行進一步分析，并給出讀者閱讀建議。

3.4 圖書口碑推薦

目前，使用圖書口碑方法進行書目推薦的主要機構為商業圖書運營及服務機構中的獨立書店。國內影響力較大、特色風格明顯的獨立書店包括三聯韜奮書店、生活·讀書·新知三聯書店、豆瓣書店等。全國獨立書店聯合推薦書目從2018年開始發起，由出版類雜志主導，聯合全國20余家知名書店，以薦書人的身份定期推薦圖書。獨立書店書目推薦依據是結合圖書評價、網絡口碑、書店風格及推薦人自身對圖書的理解，進行推薦并列出理由。每家獨立書店每月推薦1種圖書，列入全國獨立書店推薦書目。

4 商業機構書目推薦方法研究

4.1 銷售量法

4.1.1 銷售量法的定義和情況

筆者在調研過程中發現，京東、當當、亞馬孫等網絡書店，以及開卷、新華書店、獨立書店等商業機構，均采取圖書排行榜方式進行書目推薦。經過調研還發現，圖書排行榜大都是基于不同渠道、不同角度的圖書銷售數據而制定的。

銷售量法是當前書目推薦方法中定量分析最常用的方法之一，它以圖書銷售量作為用戶對各類圖書的需求和認可程度的衡量指標，通過排行榜的方式進行書目推薦［5］。銷售量法進行圖書推薦具有以下優勢：一是推薦標準可以量化，結果具有客觀性，展現方式直接，易于讀者選擇；二是能及時更新，能夠快速給讀者提供個性化需求；三是在書目推薦中能夠真實反映讀者對圖書市場的需求。

4.1.2 銷售量法的計算及應用

圖書銷售量推薦法在統計時多以冊為單位，售出一冊，銷售量累加一次。從單個售賣機構來看，對于同一圖書品種不區分賣家來源，即對于同一品種圖書的不同賣家累計計算銷售冊數。但對于同一品種不同出版社的銷售量按不同出版社區分累計銷售冊書。目前，單冊圖書的銷售量多以單位時間內各發行機構、銷售平臺和圖書市場數據監測商的統計數據為準。銷售量推薦法個性化應用主要有以下幾個方面：（1）為個性化群體閱讀需求提供推薦書目。從時間、渠道、性別、年齡等不同維度對圖書的銷售量進行統計時，維度的劃分代表著閱讀需求的差異化，銷售量的多少則代表著差異化需求程度的強弱，如此可以為個性化群體閱讀需求提供書目推薦和參考，這也是各出版和銷售機構經常會推出個性化圖書銷量榜的意義所在。（2）加強不同圖書商業機構對閱讀市場的把握與分析。從綜合、學科、單冊等方面對各分類圖書銷售量進行統計，除了能為讀者提供個性化需求的書目推薦外，還為圖書機構從宏觀到微觀層面提供閱讀市場的現狀和趨勢。圖書整體和綜合銷售量反映了國民對于圖書的需求和圖書市場的發展與興衰；各學科圖書的銷售量能反映該學科研究前沿和出版熱點以及讀者對圖書專業性的需求；圖書單冊在地區乃至全國范圍內的發行銷售數據的分析，不僅是對不同地區閱讀市場行情的把握，更是各出版、發行和銷售機構策劃選題、舉辦活動的重要依據。

4.2 圖書網絡評價推薦法

4.2.1 網絡評價推薦法原理及定義

網絡評價推薦法是隨著網絡書店和網絡閱讀社區的興起而發展起來的書目推薦評價方法。網絡評價推薦法是對圖書的網絡輿情數據進行定性與定量分析相結合的典型推薦方法。調研中網絡評價推薦法在圖書商品評價、圖書口碑推薦及各類閱讀報告等方式中均有涉獵。該方法主要依賴于圖書購買者和閱讀使用者的購物和閱讀體驗，讀者會根據其他閱讀過圖書的讀者的評價來選擇圖書。相較于其他書目推薦評價方法，其發展時間較短，目前還沒形成較為成熟的體系和標準。相對于銷售量、閱讀量等單一指標評價法，圖書網絡評論推薦法屬于多維度評價法。

網絡評價推薦法的意義在于：一是將定性分析與定量分析相結合，并且評價的維度多元化；二是網絡評價推薦法推薦的書單特色鮮明，風格多樣，為不同閱讀風格的讀者提供更寬泛的選擇空間；三是網絡評價推薦法暗含交流屬性，讀者在購買者或推薦者評價過程中有一定互動和參與，讓讀者在選擇時對書目有更多的了解及參考內容。

4.2.2 網絡評價法的計算與應用

筆者在調研各種網絡書店的基礎上歸納出網絡評價的場景來源與具體指標。圖書網絡評價主要來源于兩種類型的場景：一是圖書作為商品，在各大銷售網點被購買后的商品評價數據；二是圖書作為文化產品，在發行與被閱讀后的在線口碑與內容評價。經過進一步的研究和細化，總結出圖書網絡評價指標通常包括以下幾個方面：文字評論內容及圖片、評論者購物及信用等級、評論的回復及點贊數、評論時間和復評時間、綜合好評數、綜合中評數、綜合差評數。上述指標在圖書購物平臺和閱讀社區交流平臺的書目推薦中均有涉及。基于以上評價指標，圖書網絡評價推薦法最常用的計算方式主要有以下幾種：（1）多維度評價賦權計算法。網絡書店圖書評價一般分為總評價、商品評價、評價內容撰寫、物流評價等幾個維度，每個維度以五星為滿分并賦予不同權重進行綜合計算。各平臺具體權重分配及計算方法不同，為其數據機密。但基本原理是依據各維度的星級打分劃分出好評、中評和差評，并統計數量，最后按權重計算百分比。為免除其他因素干擾，一般評價權限設定為購買過此圖書的用戶在限定時間內的評價。多維度評價賦權計算法的優點在于各平臺可針對自身用戶閱讀、消費習慣來調整各評價維度的權重和算法，而不受其他平臺和規范的影響，可根據需求進行實時優化計算，呈現出該平臺的最佳計算結果。多維度評價賦權計算法在推薦不同側重方向的書目時，能夠兼顧側重方向與整體評價結果進行綜合推薦，如折扣好書優選榜單等。（2）圖文情感分析法。圖文情感分析法通常用在圖書商品圖片文字評價的歸納和圖書閱讀交流社區的圖書評論分析中。其方法主要是將文字和圖片評價通過圖文識別技術、敏感詞抽取、肯定和否定語氣詞和長尾詞定位等方法，判斷其評價內容并對文字和情感進行分析，最后形成標簽。目前，購物網站中的圖書商品圖片文字評價和閱讀交流社區的書評均涉及該分析方法。例如，京東、當當和亞馬遜等網絡書店，在每本圖書的商品評論部分，就是用該方法計算和抽取出所有購買此圖書的讀者評論中頻率高、又有代表性的評論標簽展示給讀者。使用基于圖文情感分析的網絡評價法能方便有需求的讀者可直接通過標簽進行查找、搜索和定位，查看其關注方向上的圖書網絡評價情況，獲取個性化需求的書目推薦。

4.3 大數據關聯分析法

大數據關聯分析的興起是建立在智能云計算技術的基礎之上的。目前，采用大數據關聯分析法進行書目推薦主要是針對個人用戶的基礎信息、消費信息、瀏覽信息和搜索習慣等數據進行計算，得出個性化關聯和推薦。此類方法多用于消費者對圖書有特定需求和具有一定圖書偏好的基礎之上，多針對個體用戶；對于群體用戶，圖書商業機構書目推薦則多采用銷售量法、網絡評價法。亞馬孫書目推薦的有用評論顯示、當當和京東的數據標簽推薦等均是在網絡評價法基礎之上的大數據關聯應用。

大數據關聯法會按照圖書網絡評價中不同因素的重要性進行排序，統計各因素的評價值，再對各因素的評價值進行對比分析最終得出推薦。計算中需明確序列產生的原因、目的及各因素標準度量的統一。如京東圖書熱評榜就是將讀者購買后的評論率作為最重要的因素，按評論率高低為標準進行書目選取。當當的熱搜榜是將讀者的搜索量作為最重要的因素，按搜索頻率高低作為標準來選擇書目。此外，像好評排序、按回復數排序、回頭客評論排序等均為大數據關聯法的具體應用。

數據源的可信度和信息質量是影響大數據關聯分析推薦法是否準確、客觀的重要因素。因此多采用自有數據或影響力較大的平臺數據，例如京東圖書、當當、開卷等進行篩選或清洗后再利用推薦。另外在分析推薦過程通常會采用一種或多種方法并用的情況。

5 圖書商業機構書目推薦在圖書館書目服務中的擴展應用

通過對網絡書店、圖書運營和數據機構書目推薦的調查和研究，筆者發現目前圖書商業機構最常用的書目推薦方法分別為銷售量推薦法和網絡評價法，而大數據推薦法正在不斷發展完善過程中，將來也將成為圖書個性化推薦方法的主流。商業機構書目推薦的優點在于既以圖書商業機構的營利性特點為基礎，又能滿足圖書閱讀和購買個體的個性化需要，可適用于不同讀者在不同閱讀環境下的各類需求。如何將商業機構書目推薦與圖書館書目推薦更好地結合，讓其在圖書館書目服務中更好發揮作用，也是當下圖書館界值得思考的一個重要問題。

5.1 在圖書館書目推薦中的應用

5.1.1 基于網絡評價與大數據關聯法的圖書館個性化書目推薦

個性化、精準的書目推薦是數字時代圖書館書目推薦的重要發展方向。個性化、精準的書目推薦需對讀者大量的歷史行為信息與閱讀偏好進行數據分析，當前圖書館掌握的數據僅限于讀者在館內的借閱、瀏覽和使用記錄，對讀者在日常生活中的閱讀偏好并無掌握，因此在個性化閱讀書目推薦過程中可用數據和分析方法有限。

商業機構書目推薦中的網絡評價法是基于大眾閱讀消費偏好的多維度分析法。由于當前商業機構用戶及圖書館用戶均實行實名制，因此圖書館在個性化、精準化書目推薦時可與商業機構進行數據對接與共享，借鑒商業機構網絡評價法中多維度評價賦權計算法的計算框架和賦權因子，結合圖書館現有用戶信息與數據進行分析。同時，由于圖書館相關數據可信度和信息質量較高，因此在去除商業機構用戶數據中價格和消費習慣等干擾因子后，可進一步增加用戶圖書借閱和使用時長、閱讀類型和閱讀頻率等相關數據，利用大數據關聯分析法，最終得出適用于不同讀者的個性化閱讀書目推薦序列。

5.1.2 基于商業機構閱讀報告與排行榜的圖書館數字閱讀書目推薦

圖書館進入智慧化時代后，數字閱讀書目推薦是圖書館閱讀推廣過程中必不可少的組成。根據《第十五次全民閱讀調查報告》顯示，全民數字化閱讀方式（網絡在線閱讀、手機閱讀、電子閱讀器閱讀、Pad閱讀等）的接觸率為73.0%，2017年我國成年國民人均紙質圖書閱讀量為4.66本，人均電子書閱讀量為3.12本。數字閱讀已經逐步成為大眾進行閱讀的重要方式，但目前圖書館在數字閱讀書目推薦方面仍處于建設階段。

圖書商業機構聯合調研推出的閱讀報告對大眾的閱讀方式、閱讀習慣及閱讀書目細分等都進行了詳細的統計與分析。圖書館在制定數字閱讀推薦書目時可在自身數據分析的基礎上，進一步借鑒商業閱讀報告中讀者細分維度、各類型書目閱讀情況及非實體書目推薦等相關數據，同時還可參考商業圖書排行榜中非實體圖書的二級或三級細分排行榜，結合讀者閱讀需求逐步構建圖書館數字閱讀書目推薦體系。

5.1.3 基于圖書口碑推薦和圖書館特色資源的書目推薦互動

泛在知識環境下，全媒體時代的到來打破了閱讀交流的空間和地域限制，閱讀的互動屬性逐漸增強，圖書館作為重要的文化推廣和社會閱讀機構，其書目推薦也應非一家之言，在基于專業書目推薦的基礎上增加互動屬性也是未來書目推薦發展方向。

互動是閱讀過程中閱讀價值體現和閱讀情感交流的重要屬性，這也是為什么各大商業機構對于圖書評價和交流越來越重視的原因，圖書口碑推薦和互動網絡評價就是具體體現。圖書館閱讀書目推薦互動可借鑒圖書口碑推薦方法，將大眾圖書評價、網絡口碑等與圖書館自身特色資源相結合，劃分形成特色書目推薦互動版塊。讓圖書館書目推薦能更好地與讀者、機構和社會閱讀文化相融合。

5.1.4 基于商業機構數據標簽和讀者數據的圖書館分類書目推薦

目前，圖書館分類書目推薦多是基于圖書館分類法的各學科和領域的圖書推薦。讀者作為圖書使用對象而非研究對象，對于圖書的使用及分類則多基于日常語言和邏輯劃分習慣，因此，圖書館在進行分類圖書推薦時可逐步將讀者語言和邏輯習慣納入考慮因素。

商業機構圖書網絡評價法中的數據標簽是由讀者自創或由系統根據讀者圖書評價內容而進行歸納抽取，更加符合讀者語言習慣，因此，在圖書館進行分類書目推薦時可考慮借鑒網絡評價中數據標簽的創建維度和機制，將讀者對于圖書的評價進行抽取歸納，創建相關標簽，逐步推行多維度的分類書目推薦。

5.2 在圖書館圖書采編業務中的擴展應用

隨著個性化時代的來臨，圖書館讀者個性化閱讀需求與有限的采購經費之間的矛盾也逐漸產生，怎樣在有限范圍內兼顧多數閱讀需求并滿足個性化閱讀成為許多圖書館面臨的問題。將商業機構書目推薦與圖書館采編工作的有機結合，也是商業書目推薦未來應用的重要方向之一。

創建圖書館、讀者和商業書目推薦機構三方大采編一體化體系，既能讓讀者看到其他閱讀消費者的推薦與傾向，為自身閱讀選擇困難提供有效選項，又能讓圖書館在圖書采選過程中利用閱讀消費大數據分析，兼顧共性和個性閱讀需求，同時還能為商業書目推薦機構帶來一定銷售量。圖書館、讀者和商業書目推薦機構采編一體化平臺可將多個商業推薦機構數據共享，由讀者提出閱讀需求，圖書館則結合共享數據和讀者需求，制定圖書采選策略，最終達到三方共贏。同時，商業機構共享數據、讀者需求的客觀性和真實性是大采編一體化的基礎。因此，在創建采編一體化平臺過程中需要經驗豐富的圖書館采編人員進行把控和甄別。

5.3 在圖書館書目推薦中的優化與發展

如果說銷售量法包含了商家營銷影響因素、讀者閱讀預期和跟風購買，那么網絡評價法則是在圖書使用后對其內容、質量等方面的評價，大數據關聯分析法則是在前兩種基礎之上對個體信息和需求進一步的分析和應用。圖書館在借鑒銷售量法進行書目推薦時如何去除商業營銷等非圖書相關因素影響，可考慮在一定時間頻率內綜合多個平臺排行銷量，進行加權計算；針對網絡評價法中無實質內容文字評價等干擾因素，可考慮進一步開展內容甄別、分類剔除錯誤數據和冗余等操作。在網絡高速發展的當下，任何固定、單一的圖書推薦方法都無法完全適應讀者需求，因此在不斷拓展數據渠道的前提下，需要對各類方法進行進一步融合與智能化。

由于不同圖書商業機構進行書目推薦的目的不同，因此圖書館在書目推薦借鑒和實踐過程中如何選擇與其需求和理念相一致的方法，并加以改善和使用還需不斷的探索與試驗，同時對商業機構書目推薦結果，圖書館在借鑒過程中也需進行個性化甄別，找到符合自身需求的最優選擇。