融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務研究

摘要： 探索融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務，不僅能夠解決圖書館用戶流失問題、提升圖書館閱讀推廣服務質量和成效，還可以進一步優化圖書館閱讀資源推薦模式、促進資源的綜合利用和共享傳播。文章在闡述智慧圖書館內涵、特征和情景感知服務研究現狀的基礎上，分析融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務優勢，構建了融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務體系，從增強用戶信息安全、提高資源質量和效用、完善服務反饋與評價以及加強館員勝任能力建設4個方面提出了服務的保障措施。

關鍵詞：情景感知；智慧圖書館；閱讀推薦；個性化服務

中圖分類號：G250.7" 文獻標志碼：A

0 引言

大數據（big data）、云計算（cloud）、區塊鏈（block chain）、人工智能 （Artificial Intelligence ）為傳統圖書館逐漸向智慧圖書館形態轉變提供了技術和工具，促進了圖書館服務由文獻服務、信息服務轉向知識服務和智慧服務發展階段。情景感知技術作為泛在計算的關鍵部分，是圖書館構建泛在智慧服務的重要技術要素。該技術可將情景感知計算融入特定的資源推薦環境，幫助圖書館探測并識別用戶特征，依據用戶情景需求提供適合信息資源，從而提升用戶體驗、實現知識的有效供給［1］。閱讀推薦服務是智慧圖書館的核心服務之一，其功能是向用戶提供有效科學的閱讀決策，在海量信息中精準推送滿足用戶需求的閱讀資源；為閱讀知識價值的進一步提升創造有利環境，保障圖書館知識服務的效率和質量。因此，將情景感知融入智慧圖書館閱讀推薦服務，既可以提升圖書館閱讀推廣服務質量和成效，豐富閱讀推薦服務的內涵與形式，又能促進閱讀資源的綜合利用和共享傳播，滿足圖書館用戶個性化、差異化的閱讀需求。

1 相關文獻回顧

1.1 智慧圖書館內涵、特點

智慧圖書館（smart library）概念的首次提出，可追溯到2003年，芬蘭奧盧大學圖書館Aittola在一篇題為《智慧圖書館：基于位置感知的移動圖書館服務》的會議論文中指出：智慧圖書館是一個不受空間限制可被感知的移動圖書館，它能幫助圖書館員和用戶找到所需資料［2］。此后引起了眾多學者的廣泛關注與探索，我國有關智慧圖書館的研究始于2010年。周玲元［3］認為智慧圖書館是以普適計算、數字圖書館為基礎，利用情境感知、普適計算和移動網絡等技術實現線上、線下的整合貫通，智能化識別、感知用戶情境需求變化，從而提供適配的信息服務和優質的用戶體驗。陳進［4］提出，智慧圖書館是一個智慧協同體和有機體的觀點，是通過利用新一代智能技術有機融合與均衡圖書館資源與服務要素、智慧型館員團隊的有效組織和管理，最終實現感知化、發現式的按需服務。李玉海［5］認為，智慧圖書館利用物聯網、區塊鏈等智能技術，有效地將感知、計算與管理三者有機結合起來，為用戶提供信息資源服務、深加工的知識服務，特色文化空間、智能共享空間。總體來說，智慧圖書館是以人為本，重視圖書館員的作用及用戶的體驗，以向用戶提供智慧化、專業化、個性化服務為目標，其核心特點為：全面立體的感知、廣泛的互聯互通、高效的協同管理、人性化的服務。

1.2 情景及情景感知服務

情景（context），亦稱為情境或上下文，是描述實體狀態的任何信息，這里的實體可以是人、位置或是人與某種應用交互的相關對象（包括人和應用本身），如用戶、時間、服務、環境以及系統情景等［6］。用戶情景能夠反映用戶在不同時空和行為狀態下的需求變化，利用情景向用戶提供適合當前情形的相關信息或服務就是情景感知（context-aware）服務。當前，情景感知服務被廣泛地應用于網絡購物、智慧教育、移動辦公、健康護理和社交網絡等諸多領域。在圖書情報領域，也有部分學者進行了相關理論和實踐探索。馬駿濤［7］分析了用戶情景感知是移動圖書館發展新方向的內在動力和外在環境，對情景感知應用于移動圖書館檢索服務、閱讀服務和推薦提醒服務進行了詳細探討。袁靜［8］詳細分析了用戶需求的獲取與演化和自適應服務的發現與推薦兩個實現情景感知服務的關鍵機理，認為圖書館情景感知服務可以拓展服務空間、優化資源利用、提高服務效率。隨著傳感器、大數據、機器學習和智能終端等技術設備的發展，智能技術和情境感知技術的有效融合促進了智能情境感知的進一步研究。宋毓［9］認為，情境感知系統需具備個性化、普適性和可定位性，而數據管理、數據安全和管理層決策能力是情境感知智慧服務要解決的重要問題。姚淑青［10］從多元適配的用戶畫像模型、智能化情景感知系統以及反映用戶背景屬性差異的情景感知調節機制3個維度，詳細探討了融合情景感知的智慧圖書館用戶畫像構建路徑。孫守強［11］為向用戶提供智慧化和個性化的科學輿情服務，構建了一個包括需求感知、情景感知、數據感知、態勢感知以及情報服務的智慧圖書館網絡輿情服務體系。李梅芳［12］提出，智慧服務系統可通過情境感知、信息處理、動態服務和用戶交互4個流程實現智能化服務、個性化信息服務及數字應用體驗服務。目前，我國圖書館利用情景感知技術開展智慧圖書館信息服務還處于起步階段，需要進行大量基礎性和系統性的研究，解決實踐應用中面臨的諸多問題。

2 融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務優勢

2.1 實現服務的泛在化

由于泛在的網絡環境、無處不在的物聯網技術應用，智慧圖書館可建立適合用戶閱讀需求的閱讀場景架構并向其推送閱讀內容，讓用戶獲得最佳的情景服務體驗。用戶入館后，通過iBeacon藍牙近場識別、Wifi、Zigbee傳感器信號捕捉，通信端移動定位和建立NFC進場通信等觸發情境識別，從而建立線上服務與線下環境無縫的交互式近場服務環境，使用戶在置身于實體圖書館環境時，體驗到線上線下服務的有效融合［13］。

2.2 提升服務的個性化

移動泛在環境下，用戶所處時間、地點、閱讀行為和社會關系等情景信息不是固定的，其數據的時刻變化與更新，直接影響到圖書館用戶行為趨向、資源利用率和服務成效。智慧圖書館在識別、感知用戶情景數據后，通過情景適配、推理建立情景模型，獲取用戶資源興趣偏好，通過分維度權重計算、數據組配等技術處理，為用戶提供差異化的資源或情景服務［14］，滿足用戶的個性化閱讀需求。

2.3 提升服務的精準性

智慧圖書館背景下，用戶閱讀需求呈現出多元化、動態化及個性化特征。智慧館員利用情景信息智能化分析、推理用戶閱讀行為動態和規律，挖掘用戶潛在的閱讀需求。根據用戶閱讀情景和閱讀需求的變化，實時動態地調整系統的服務內容和方式，為不同用戶提供不同時段、不同場所的精準推送服務。

2.4 增強服務的主動性

對比傳統圖書館的被動應答式反饋服務，融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務系統能夠自動、全面感知用戶當前所處的情景信息，通過對用戶歷史/臨場行為數據進行深度挖掘和關聯分析，準確識別用戶的行為特點、動態鎖定用戶的需求變化，從而為用戶推送匹配度較高的閱讀資源，滿足用戶顯性和隱性服務需求。

3 融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務體系構建

3.1 情景數據的采集

用戶的情景數據采集方式與技術包括傳感器、無線射頻識別（RFID）、全球定位系統（GPS）、網絡爬蟲等。利用RFID技術可精準識別用戶的面部圖像、動作習慣，完成對用戶情景數據的感知、分析和預測。依靠GPS的實時定位和軌跡跟蹤功能，實現隨時采集用戶的時間、位置和行為信息，動態實時追蹤用戶的行為軌跡。采用網絡爬蟲、日志分析工具能夠有效獲取用戶的閱讀、社交、評論等數據信息，為挖掘用戶的情感特征、閱讀偏好和社交關系提供數據支撐，提高推薦服務效能。

3.2 情景數據的分析與處理

利用大數據分析、數據清洗技術和工具對情景信息進行清洗、過濾、推理和轉換，去除冗余和沖突數據，將初始情景轉化為精確高質的情景信息。同時，運用數據庫技術、分布式數據存儲技術建立靜態數據庫和動態數據庫，進行用戶情景數據的分布式存儲，以便進一步推理、共享和利用。對預處理數據信息進行基于本體的情景建模，挖掘用戶的情景信息特征、規律和變化趨勢，預測用戶閱讀需求偏好。

3.3 服務的推送與交互

根據信息資源與用戶情景化需求相似性匹配結果，通過多種渠道主動為用戶推送滿足其閱讀需求的信息資源。如手機短信、電子郵件、圖書館App等。同時，圖書館還可以為用戶提供個性化的交互界面，讓用戶方便地查詢和使用圖書館資源和服務。

4 融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務保障措施

4.1 增強用戶信息安全防護，保障服務安全穩定的開展

高度開放共享環境下，智慧圖書館實現自動化智慧感知用戶情境信息功能時，要加強用戶信息安全和隱私保護，以免用戶隱私信息泄露和網絡病毒侵入圖書館系統。

數據采集方面：通過遵循采集數據符合最小數據原則、獲得用戶授權或認同、向用戶說明采集數據內容和用途等方式避免侵犯用戶隱私。數據傳輸方面：盡量使用內部網絡或局域網來保障用戶信息傳輸的安全；采用數字加密技術對信息和數據進行加密降低泄漏風險；采用防拷貝技術避免隨意剪貼、拷貝，抑制任意轉載和引用。數據存儲方面：采用分布式存儲方式、避免集中式存儲，通過及時備份、訪問控制以及設置防火墻等措施來確保數據的安全存儲。數據應用方面：館員要加強相關數據安全意識，在處理用戶情景數據時，要嚴格遵守數據安全管理規范，合法、合規地使用數據，防止人為信息泄露。

4.2 提高資源質量和效用，構建豐富多樣化的資源體系

網絡技術的不斷發展造成信息資源海量增多，“信息超載”“知識迷航”問題也隨之而生，用戶獲取和處理信息能力面臨極大的挑戰，嚴重影響了資源的有效使用和用戶體驗。

從資源內容細粒度挖掘和服務精細化角度，有效聚合與揭示館藏資源，構建學科知識體系，確保資源從采集到加工全過程的全面、動態和優質性，提升館藏資源的閱讀價值。將復雜的數據信息通過圖表、圖形等可視化形式呈現，便于用戶更好的理解數據的含義、趨勢和關系，通過不同渠道不斷尋求創新手段，提升用戶對推送資源的體驗度和滿意度。借助云計算、物聯網等技術建立跨系統應用集成、跨部門信息共享管理系統，制定相應的資源描述元數據規范和使用標準，對印刷型、數字型、網絡型各類載體的資源等信息資源進行重組和跨平臺調用，充分實現資源共享與集成。構建科學、系統和可操作性強的資源評價體系，評估館藏資源的質量保障、使用效果和信息共享情況，合理規劃和調整館藏資源組織架構，推動資源的優化配置，加強資源的易得性和有用性。

4.3 完善服務反饋與評價，提高用戶服務滿意度和接受度

高質量服務反饋與評價機制是進一步改善服務模式和提高服務質量的重要保障。從智慧服務的精度、效度和發展等維度構建服務評價體系［15］，通過對智慧圖書館閱讀推薦服務內容、過程、效率以及效益進行整體測評來考量服務水平，是圖書館獲取用戶體驗與反饋信息的重要途徑。如通過調查問卷、專家訪談和在線留言窗等多種方式，采集和歸類用戶的反饋建議，深度挖掘用戶個性化閱讀需求與變化，調整閱讀信息情景感知、加工、處理等技術方法，提高用戶對服務質量的滿意度和接受度；采用專家評分、用戶體驗、模擬檢測以及人工對比等方法，對圖書館閱讀推薦服務模式內容和質量進行評價，明確閱讀推薦的重點與焦點，為向用戶提供個性化、精準化、多元化的智慧閱讀推送服務提供重要依據。

4.4 加強館員勝任能力建設，完善智慧服務決策

智慧館員是智慧圖書館閱讀推薦服務的提供者和執行者，是兼具多方面知識與多樣技能的高素質綜合性人才。因此，做好館員新型專業/服務能力體系的重構和布局至關重要。通過采用業務培訓、專題講座、演講活動等形式進行科學數據素養教育，培養館員信息檢索、信息捕捉挖掘和學科知識分析等專業技能，可以提升智慧化閱讀推薦服務的質量。掌握情景感知、大數據及人工智能等技術的知識和運用技能，通過對知識的感知、分析、挖掘以及整合，實現知識的有效增值和創新，為用戶提供完整的需求解決方案，確保快速、有效的執行。智慧館員除具備較強的業務能力外，還要擁有與圖書館有關的不同主體（用戶、館員、相關組織機構）之間協調溝通的能力。智慧館員集合了新型人才（學科館員、數據館員和智庫專家等）的特征，是客觀知識的擁有者、整合者和傳遞者。既要為用戶提供借閱、檢索、咨詢等基本服務，又要滿足不同層級用戶的個性化服務、協同服務和知識挖掘服務等高層次需求［16］。強化閱讀推薦服務體系人才團隊建設，完善人力資源的合理有效配置，只有提升服務團隊整體業務能力和服務水平，才能保障智慧圖書館閱讀推薦服務的有效開展。

5 結語

融合情景感知的智慧圖書館閱讀推薦服務是智慧圖書館發展的新方向。通過對用戶的情景信息進行感知、分析和挖掘，實現個性化、精準化的閱讀推薦，提高用戶的閱讀體驗和滿意度。將情景感知技術應用于圖書館的轉型升級建設中，可以為推動智慧圖書館的建設和發展提供新的動力和支持。

參考文獻

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Research on smart library reading recommendation service integrating context-aware

Abstract： Exploring the smart library reading recommendation service integrating context-aware can not only solve the problem of library user loss， improve the quality and effectiveness of library reading promotion service， but also further optimize the library reading resource recommendation model and promote the comprehensive utilization and sharing of resources. On the basis of explaining the connotation， characteristics of the smart library and research status of the context-aware service， this paper analyzes the advantages of the reading recommendation service and constructs the reading recommendation service system of the smart library that integrates the context-aware. Four measures are proposed to ensure the service： enhancing user information security， improving resource quality and effectiveness， perfecting service feedback and evaluation， and strengthening the competence of librarians.

Key words： context-aware; smart library; reading recommendation; personalized service