公共圖書館“好書推薦”的流程設計與空間利用研究

收稿日期：2024-03-19

作者簡介：常燕東（1981—" ），深圳市寶安區中心圖書館助理館員。

摘" 要：“好書推薦”是圖書館閱讀推廣活動卓有成效的形式。文章設計了圖書館“好書推薦”流程，闡述了圖書館“好書推薦”空間利用，并以某圖書館為例，介紹了其“好書推薦”實踐經驗，指出圖書館“好書推薦”活動應綜合考慮讀者需求和圖書館人設計推薦流程，兼顧顯性空間與隱性空間，提高空間利用率。

關鍵詞：“好書推薦”；流程設計；空間利用；公共圖書館

中圖分類號：G258.2""" 文獻標識碼：A""" 文章編號：1003-1588（2024）04-0030-04

1" 背景

公共圖書館閱讀推廣是指由公共圖書館獨立或者參與發起組織的，普遍面對讀者大眾的，以擴大閱讀普及度、改善閱讀環境、提高讀者閱讀數量和質量等為目的，有規劃、有策略的社會活動［1］。閱讀推廣服務本質上是公共圖書館一種主動性的介入行為，需要依靠一定的閱讀推廣模式才能提升讀者閱讀效果，實現閱讀活動的全面推廣。全民閱讀背景下，閱讀推廣已經發展為圖書館的主流服務，閱讀推廣活動也成為圖書館最吸引讀者、與圖書館使命最契合的活動。公共圖書館應運用合適的推廣模式開展閱讀推廣，吸引讀者參與閱讀。“好書推薦”立足讀者閱讀需求，依托圖書館優質資源，向讀者提供高匹配、高質量的書單，是閱讀推廣活動的最有效模式［2］。

學術界對“好書推薦”也開展了廣泛的討論，如：王霓珊以昆明冶金高等專科學校圖書館的“每周好書推薦”活動為例，通過統計推薦書目的借閱量和關注量，分析讀者的借閱傾向，討論了“好書推薦”成效，提出了“好書推薦”啟示［3］。解娜基于用戶畫像建立了讀者行為標簽體系，通過采用優先級別及推薦算法確定了“好書名單”，并由此構建了周邊好書推薦系統，結合讀者偏好將周邊好書精準地推送給讀者［4］。汪圳和李建苗將用戶區分為游客用戶、新注冊用戶、情景信息齊全用戶，基于用戶情境的多維度偏好模型，采用書目協同過濾主動推薦策略，設計了不同用戶的好書推薦流程［5］。已有研究成果雖然從讀者視角分析了好書推薦流程，但沒有融入圖書館人角色及功能，更沒有涉及空間利用。因此，本研究以某圖書館為例，探討“好書推薦”的流程設計與空間利用。

2" 圖書館“好書推薦”流程

圖書館“好書推薦”應源于讀者又高于讀者，一方面，圖書館應圍繞讀者的閱讀習慣、閱讀軌跡和閱讀行為，分析其偏好，把握其需求，作為“好書推薦”的依據；另一方面，圖書館應依據熱點圖書和暢銷圖書確定書單數目，作為“好書推薦”的參考。讀者既是“好書推薦”的起點，也是“好書推薦”的終點，中間環節的承擔者有樓層管理員、書庫管理員、區域推薦人、統籌管理員，他們根據讀者需求和暢銷熱點選取并推薦好書。筆者設計公共圖書館“好書推薦”流程，見下頁圖1。

公共圖書館“好書推薦”流程將讀者個性化特征和熱點暢銷圖書融入圖書館書目推薦模型，塑造基于讀者個性化特征和熱點暢銷圖書的圖書館書目推薦模型［6］。該模型共分四個階段，分別是讀者興趣特征提取、讀者興趣模型構建、圖書信息推薦集設計、好書書單推送。

首先根據讀者行為提取讀者興趣特征。圖書館讀者有注冊讀者和未注冊讀者兩大類，區分標準是是否辦理了圖書證。對于注冊讀者，圖書館系統能夠根據讀者的注冊信息和瀏覽歷史，對其借閱歷史、閱讀習慣、閱讀偏好進行記錄分析，總結讀者的興趣特點和瀏覽資源的側重點；對于未注冊讀者，由于缺少以前的歷史數據和基礎信息，圖書館系統只能按照讀者當前的閱讀記錄進行分析，判斷其閱讀興趣特征［7］。

其次根據讀者興趣特征，構建讀者興趣模型。并按照讀者的興趣特征，圖書館將讀者間的關系和讀者感興趣的概念編輯成讀者興趣概念矩陣，構建讀者興趣模型：第一步是歸納整理讀者的查詢、瀏覽、借閱歷史，分析讀者的閱讀行為。第二步是采用過濾推薦算法計算讀者興趣概念評價矩陣的相仿程度，收集不同讀者對概念間喜愛的一致性，從中獲取與讀者聯系最密切的興趣項，獲取讀者興趣推薦集。第三步是進化讀者個性化特征，打造契合讀者興趣變化的興趣等特征模型［8］。

再次根據讀者興趣模型分析信息推薦集。按照讀者動態化的興趣特征，圖書館可收集讀者個性化推薦列表，并反饋給讀者，響應讀者的態度與建議，更加精準地為讀者實施個性化推薦，并保證推薦集的更新：一種方式是由讀者主動提供顯式信息，分析信息推薦集的合理性和有用性；另一種方式是由讀者動作辨識得到隱式信息，研判信息推薦集的科學性和未來指導性。無論采用哪一種方式，圖書館均應以讀者的信息為出發點，以讀者的興趣需求為標準，結合動態化特征設計動態化信息推薦集［9］。

最后根據信息推薦集，結合暢銷圖書，向讀者推薦圖書。圖書館人在該環節要發揮主導作用：區域推薦人根據區域內圖書的借閱情況，結合借閱較頻繁讀者的信息推薦集，推薦“好書書單”；樓層管理人員依據圖書主題板塊，初步篩選“好書書單”，整理匯總并上報給統籌管理員；統籌管理員統計“好書書單”，并結合熱點圖書和暢銷圖書進行匹配，選擇合適的“推薦好書”，同時征集書庫管理員的意見，最終確定“好書書單”，并將其推送給讀者，形成“好書推薦”閉環。

3" 圖書館“好書推薦”空間利用

圖書館應充分利用一切可以利用的空間，既要保證靈活性又要做到空白空間的合理運用：一方面，圖書館要根據靈活性原則，靈活運用現有空間布局，采用弧形、破面型空間隔斷，合理引導空間內部流線，增加空間形態變化，再塑聚合型空間，煥發內部空間活力。圖書館可以根據讀者需求特征，設計不同的空間形態，呈現不同的空間氛圍，滿足不同讀者的需求；通過退臺變化、交錯的圖書陳列設計，在垂直空間上形成層次感和流動性，增強讀者的空間藝術感受，豐富空間功能和立面形態。另一方面，圖書館要充分利用空白空間。當前，公共圖書館存在大量的或大或小的空白空間，如階梯下、門廳兩側、走道拐角處的空白空間以及功能分區之間的過渡空間等，圖書館可以利用這些沒有特定功能、具有彈性的空白空間設計“好書推薦”布局，使空白空間具有讓讀者停留的意義和可能，從而穩定地支撐讀者個性化閱覽行為的發生，形成具有一定功能性的開放閱覽空間。總的來說，圖書館“好書推薦”的空間利用可以分為顯性空間和隱性空間，見圖2。

3.1" 顯性空間利用

圖書館的空間環境整理上呈現“中庭式”格局，進入圖書館會有一個很大的空間廣場，圖書館可以在空間廣場布局“好書推薦”書架。根據讀者的行為軌跡習慣，服務臺是最容易吸引讀者的地方，也是讀者辦業務的集散地，圖書館可以利用服務臺的兩側空間陳列“好書推薦”書架。根據讀者的閱讀規律，讀者進入圖書館后會因不同的需求往返于不同的樓層和閱覽室，主通道也就成為吸引讀者的地方，圖書館可以在主通道布局“好書推薦”書架。

3.2" 隱性空間利用

樓梯口是圖書館的空白空間之一，圖書館可以將“好書推薦”書格融入樓梯處，陳列熱點主題圖書。洗手間也是圖書館的空白空間，圖書館可以在洗手間旁張貼海報，展示“好書推薦”榜單。墻角也是圖書館的空白空間，包括閱覽室內的墻角和閱覽室外面的墻角，圖書館可以在各個閱覽室內部墻角設置“好書推薦”主題榜單，也可以在閱覽室外面的墻角設計熱點圖書榜單。

4" 某圖書館“好書推薦”實例

某圖書館制訂了合理的“好書推薦”流程，推薦流程為：先分析讀者需求和暢銷熱點圖書，由區域推薦人推薦給樓層管理員，樓層管理員上報給統籌管理人，再由書庫管理人協助制定推薦清單。在二樓區域，由區域推廣人完成指定圖書的定期更新和主題報送，由樓層組長指導記錄區域更新工作量。在三樓區域，由區域推廣人組織完成區域圖書的定期更新和主題報送，由樓層組長指導記錄區域更新工作量。

某圖書館充分利用圖書館空間開展“好書推薦”，包括“圖書推薦——主題推薦”“圖書推薦——新書推薦”“書單推薦”三大類，其中實體主題圖書推薦是一大亮點。該館實體主題圖書推薦區域包括二樓和三樓部分區域，不同區域采取的推薦流程存在差異，在二樓區域（含扶梯、留言板、熱書榜、主通道主題圖書）、三樓環綜合服務臺區域（服務臺左側布景區）、區域（扶梯口布景區）設有不同的主題推薦，見表1。

5" 結語

公共圖書館閱讀推廣活動是一項長久的、極富挑戰性的工作，必然需要持續更新的活動策劃保證其服務效力，也需要長效合作機制保證其科學性、創新性。“好書推薦”是圖書館向讀者推薦優質圖書、引導讀者借閱優質圖書、提高優質圖書借閱率的閱讀推廣方式之一，能夠為圖書館閱讀推廣活動提供持續的動力。公共圖書館一方面應立足讀者需求和熱點暢銷圖書，充分發揮圖書館人（區域推薦人、樓層管理員、書庫管理員、統籌管理員）的作用，設計“好書推薦”流程；另一方面應充分利用圖書館服務臺、主通道等顯性空間和扶梯、墻角等隱性空間，做好“好書推薦”空間利用工作。

參考文獻：

［1］" 王余光.圖書館閱讀推廣研究的新進展［J］.高校圖書館工作，2015（2）：3-6.

［2］" 趙曉華.定位需求 精準服務 閱讀普惠：嘉興市圖書館“好書有約”項目實踐與探索［J］.山東圖書館學刊，2021（1）：80-84.

［3］" 王霓珊.“好書推薦”在高職院校閱讀推廣中的成效及啟示：以昆明冶金高等專科學校圖書館為例［J］.昆明冶金高等專科學校學報，2019（2）：105-110.

［4］" 解娜.基于用戶畫像的讀者周邊好書推薦服務研究［J］.情報探索，2020（8）：1-5.

［5］" 汪圳，李建苗.基于用戶情境的高校圖書館書目協同過濾推薦研究［J］.圖書館研究與工作，2021（1）：63-68.

［6］" 鄭祥云，陳志剛，黃瑞，等.基于主題模型的個性化圖書推薦算法［J］.計算機應用，2015（9）：2569-2573.

［7］" 琚春華，裘月.一種融入個體人格特質的混合圖書推薦方法［J］.情報學報，2015（2）：164-175.

［8］" 宋楚平.一種改進的協同過濾方法在高校圖書館圖書推薦中的應用［J］.圖書情報工作，2016（24）：86-91.

［9］" 李萍，彭小華.基于讀者個性化特征的圖書館書目推薦［J］.現代電子技術，2018（17）：182-186.

（編校：崔萌）