基于智慧推薦的圖書館服務模式創新研究

宋淑米

摘要：智慧圖書館依賴先進的計算機技術和智能化設備，打破時間和空間的限制，為用戶提供更加多樣化、智能化、舒適化的服務。為深入了解智慧化圖書館的發展現狀及其創新服務模式，文章選擇河南省內市級社會化圖書館和本科高校圖書館作為調研對象，通過查看其官網提供的個性化智慧推薦服務情況，結合文獻研究，總結存在的問題，并依據個性化推薦原理，綜合考慮用戶屬性、書籍特征、時間因素，提出了基于智慧推薦的圖書館服務創新模式框架，該框架旨在優化圖書館智慧推薦服務形式，提升用戶體驗，推動智慧圖書館服務的進一步發展。同時，這一框架也為河南省圖書館智慧化建設提供了有益的借鑒和參考。

關鍵詞：智慧推薦；智慧圖書館；推薦系統；服務模式

中圖分類號：G250? 文獻標志碼：A

0 引言

大數據、云計算等新技術的不斷普及和深化，加快了社會數字化轉型升級。圖書館作為重要的公共文化服務機構，在信息技術的驅動下，已經進入智慧圖書館發展階段。智慧圖書館研究的核心要義之一是智慧服務，智慧服務是智能服務的更高階段，強調在智能化的基礎上，利用人工智能等算法來預測用戶的需求，消除時間、空間、設備等對讀者的約束，實現資源之間的共享和協同，滿足讀者個性化的需求。推薦系統能夠根據讀者的搜索記錄、身份信息、借閱歷史、書籍信息等內容，為用戶提供個性化的推薦服務，使用戶在大量的圖書信息中高效、準確地找到自己需要的信息資源，實現智慧化服務。因此，融合了機器學習、數據挖掘、信息檢索等手段的個性化推薦技術是實現圖書館智慧化服務的重要手段。

智慧圖書館作為目前圖書館發展的最新階段，如何實現智慧化轉型，提升用戶閱讀體驗，實現智慧化服務是智慧圖書館目前研究工作重點。個性化推薦技術作為實現智慧服務的一項重要技術手段，能夠較大程度滿足用戶個性化需求，緩解數字資源浪費問題。因此，在智慧推薦服務基礎上研究圖書館的服務創新模式，兼具理論價值和實踐意義。

1 研究基礎

1.1 智慧圖書館

“智慧圖書館”一詞早在2003年由芬蘭奧盧大學圖書館學者Aittola等［1］提出，被定義為擺脫時間和空間限制，是能夠被感知的移動服務。但發展到現在，不同學者分別從不同角度對智慧圖書館進行分析，并沒有形成一個統一的定義。嚴棟［2］從物聯網技術的角度，定義智慧圖書館是依賴智慧化設備實現圖書館的智慧化管理和智慧化服務，最終達到無人干預的圖書館服務狀態；王世偉［3］提出智慧圖書館是以書人相互關聯為核心，數字化、網絡化、集群化為特征，綠色發展、數字惠民為本質的圖書館發展模式；烏恩［4］指出智慧圖書館是圖書館發展的最高階段，是以云計算技術為基礎，智慧化設備為手段，在數字化圖書館服務基礎上提供智慧化服務的圖書館發展階段。程煥文等［5］從歷史、管理、技術3個維度對智慧圖書館進行分析后，歸納出智慧圖書館是以智慧平臺為體系架構，以智慧空間為形態標志、以智慧服務為終極目標的一種生態體系；陳麗冰［6］在分析了多個學者的研究后，總結出智慧圖書館的構成要素由智慧資源、智慧人員、智慧服務、智慧場所、智慧治理、可持續發展的平臺和環境6個部分構成，進而定義智慧圖書館是采用新進的技術和手段實現數據-信息-知識-智慧的進階轉化，最終實現圖書館“知識智慧化”的一種“以人為本”的圖書館生態。

1.2 個性化推薦

推薦系統是介于用戶和信息之間，通過分析用戶的歷史行為推測用戶興趣，為用戶提供個性化需求，提高用戶體驗，緩解信息過載問題的工具［7］。目前，推薦系統已較廣泛地應用于生活的各方面，極大提高了用戶獲取信息的效率。陳臣［8］通過分析大數據背景下圖書館智慧服務需求，將資源和服務進行融合，構造出基于大數據的圖書館智慧服務體系；李曉敏等［9］從用戶的自然屬性、興趣屬性、社交屬性3個維度刻畫出用戶畫像，計算用戶相似度和圖書相似度，實現基于用戶和圖書的混合推薦系統，提高了圖書的個性化推薦質量；金潔潔［10］從用戶個性化檔案角度設計圖書館推薦系統，并展示了該系統在智慧圖書館中的應用，為智慧圖書館建設提供了借鑒和參考；葉穎［11］利用智慧圖書館框架將圖書館中多源數據根據用戶、資源、聯系3個角度進行重新組合，再通過計算相似度實現個性化推薦，為圖書館個性化推薦提供了新的角度，拓寬了推薦范圍。

本文在分析目前基于智慧推薦的圖書館服務模式的基礎上，通過調研河南省內市級圖書館和本科高校圖書館的官網應用智慧推薦技術的程度，研究現階段智慧圖書館的個性化智慧服務建設情況，并提出改進建議，為圖書館智慧推薦服務的優化提供指導框架，同時，為河南省智慧圖書館的建設提供一定的參考和借鑒。

2 圖書館智慧推薦服務實證調查分析

本研究以河南省部分圖書館為調研對象，統計現階段省內圖書館采用智慧推薦技術的現狀，分析圖書館在智慧服務維度上存在的不足，為后續將智慧推薦技術融入智慧服務的建設提供一定參考。

2.1 調查研究方法

以河南省圖書館、省下轄18個市級圖書館、55個本科高校圖書館為調研對象，分別對其官網進行詳細訪查。

調研的主要手段和內容是：登錄各調研對象的官方網站，在首頁查找并記錄為所有用戶提供的一般性推薦服務，如新書推薦、熱門圖書、熱門排行等，再通過在搜索欄內檢索書目，根據返回的結果、類目，記錄是否有推薦技術、推薦方式和推薦內容等服務。最后將調查的內容整理匯總、分類統計、對比分析。

在對各調研對象的官方網站進行查看時，發現商丘市、周口市、駐馬店市尚沒有官方網站，濮陽市、平頂山市、鶴壁市圖書館因訪問權限和系統維護升級等原因也無法調查訪問，故河南省下轄市圖書館實際共調研到13份有效數據。在對55所高校的圖書館訪問過程中，發現中原工學院、南陽師范學院、南陽理工學院、河南警察學院、鄭州師范學院、河南開封科技傳媒學院6所高校的圖書館無法訪問，因此共收集到49所高校的信息。

2.2 圖書館智慧推薦服務現狀

2.2.1 智慧推薦服務應用現狀

在訪查了62個圖書館的官網后發現，如圖1所示，有一半的圖書館都沒有提供推薦服務，其中高校圖書館未提供的占比大于提供推薦服務的占比，而社會圖書館中只有2個市級圖書館沒有提供推薦服務。

2.2.2 個性化推薦與非個性化推薦服務應用現狀

根據技術的不同，推薦又分為個性化推薦和非個性化推薦。個性化推薦指系統根據用戶的身份數據、查詢記錄、借閱歷史等信息，采用一定的挖掘算法預測用戶的興趣點，為不同的用戶推薦符合自己需求的書籍信息，滿足用戶的個性化需求。常見的個性化推薦如猜你喜歡、相似書籍等，這在電子商務領域已經取得了較好的應用成效。非個性化推薦指以簡單頁面的形式，將推薦信息直接展示給所有的用戶，推薦內容沒有針對性，常見的如新書推薦、熱門借閱等。非個性化推薦又可分為靜態推薦和動態推薦。靜態推薦指推薦的內容由館員在后臺自己編輯輸入內容后展示給用戶，如新書推薦；動態推薦指所有用戶得到的內容雖然相同，但推薦內容需要依據一定的算法和計算實現，它會隨著時間的變化而變化，如熱門推薦，根據后臺讀者借閱搜索的記錄，計算出借閱或搜索量較高的書籍，推薦給用戶。

在提供推薦服務的圖書館中，如圖2所示，32所圖書館中只有4所提供了個性化推薦服務，分別是鄭州市圖書館、鄭州大學圖書館、河南大學圖書館、許昌學院。非個性化推薦中，大多是熱門圖書、借閱排行榜、新書推薦。

在靜態推薦和動態推薦的比較中，如圖3所示，所有受訪圖書館中，采用動態推薦服務的只占了23%，絕大多數還是靜態推薦。其中，社會圖書館中，鄭州市圖書館、信陽市圖書館、開封市圖書館、漯河市圖書館采用了動態推薦，如熱門借閱、熱門排行。高校圖書館中，河南理工大學圖書館、河南科技大學圖書館、平頂山學院、河南工學院4所高校使用了動態推薦，其他高校大多還是停留在新書推薦、館員推薦等靜態推薦方式上。

2.3 調查結果分析

2.3.1 推薦服務智慧化程度低

調查數據結果顯示，在所有的調查圖書館中，僅有12.5%的圖書館提供了個性化推薦服務，且大多數都是“猜你喜歡”服務，只有一所提供了“借閱關系圖”，因此推薦形式單一。在非個性化推薦中，大多數也是靜態推薦，需依賴館員在后臺編輯，沒有將圖書館的實時信息展示出來供用戶參考，造成部分圖書館顯示的推薦信息滯后，缺乏時效性。

2.3.2 推薦服務的專業化程度低

在訪查各圖書館官網時，發現部分圖書館的網站結構具有很大的相似性，提供的新書推薦、熱門排行等結構也較相似，幾乎都是完全依賴于OPAC系統所附帶的推薦服務功能，這在很大程度上制約著智慧圖書館的發展及智慧服務程度。

2.3.3 信息利用率低

圖書館智慧推薦程度和專業化程度低的原因，很大程度上是對信息的利用率較低。現階段圖書館的推薦服務并沒有將用戶的個人信息、書籍信息進行融合，導致推薦形式單一，推薦結果非個性化。現在圖書館都引入了門禁刷臉系統、自動借書和還書設備、檢索機器等智能化設備，使得后臺存儲的數據成指數級增加，這些數據包含大量的信息，智慧化圖書館建設的重要一步就是需要對這些信息進行提取、清洗、挖掘，使之成為智慧化服務中重要的元素。但從現階段河南省圖書館的建設來看，大多僅僅使用了圖書的借閱次數、新書的到館數據，重要的讀者信息幾乎都未能有效利用起來。

3 圖書館智慧推薦服務模式創新研究

通過文獻研究和實際調研后，發現目前多數的圖書館不注重將用戶的信息和書籍信息融合，且未考慮到時間的因素，導致推薦結果不準確，用戶依賴度低。本文借鑒電子商務領域的研究基礎，從時間、用戶、書籍3個維度提出適合圖書推薦的個性化智慧推薦模型，如圖4所示。

將圖書館各智能設備后臺收集到的用戶數據分為2大類：用戶信息和書籍信息。書籍信息指書籍的類目、出版社、作者等本身入館時的信息；用戶信息分為用戶屬性信息、用戶社交信息、歷史借閱或搜索時間記錄、歷史借閱信息。用戶屬性信息指用戶的身份、學歷、年齡、專業等基本信息，這些影響著用戶的興趣及社會層次；社交信息指與用戶身份相似、借閱圖書相似的其他用戶，根據用戶的社交信息和屬性信息找到用戶較信任的社交圈和興趣圈，并根據社交用戶的權威度劃分出領域專家，提高這部分用戶的推薦權重。用戶歷史行為記錄影響著用戶階段性的興趣，將時間信息和用戶借閱書籍信息結合，發現每階段用戶的興趣書籍，再結合書籍特征計算書籍相似度。最后將融合了專家用戶的用戶相似度和融合了時間的書籍相似度進行綜合計算，生成最終的個性化推薦結果。

4 結語

推薦系統在電商領域發揮重要作用的同時，也需要為智慧圖書館的智慧服務提供技術支撐。本文通過調研河南省內市級圖書館和本科高校圖書館的官網，了解其提供智慧推薦服務的現狀，發現目前河南省內多數圖書館存在推薦智慧化程度低、專業化推薦技術落后、對用戶和書籍信息利用率低及官網信息存在更新不及時的問題。在此基礎上，為提高圖書館智慧化推薦水平，從用戶、書籍、時間3個維度構造了基于智慧推薦的圖書館服務創新模型，旨在為智慧圖書館建設提供一定借鑒和參考。同時，本文的研究尚存在一些不足，如基于現實原因，未能拿到圖書館內部真實的讀者借閱數據，無法對提出的模型進行驗證。

參考文獻

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（編輯 沈 強）

Research on library service mode innovation based on wisdom recommendation

SONG? Shumi

（School of Economics， Henan Institute of Technology， Xinxiang 453003， China）

Abstract：? Intelligent libraries rely on advanced computer technology and intelligent equipment to break the limitations of time and space， and provide users with more diversified， intelligent and comfortable services. In order to gain an in-depth understanding of the development status of intelligent libraries and their innovative service models， this study selects municipal social libraries and undergraduate college libraries in Henan Province as the research objects， and summarizes the existing problems by checking the provision of personalized intelligent recommendation services on their official websites and combining them with literature research. Then， based on the principle of personalized recommendation and considering user attributes， book characteristics， and time factors， a framework of library service innovation model based on wisdom recommendation is proposed， which aims to optimize the form of library wisdom recommendation service， improve user experience， and promote the further development of wisdom library service. At the same time， this framework also provides useful reference for the intelligent construction of libraries in Henan Province.

Key words： wisdom recommendation; smart library; recommendation system; service mode