图书馆智慧化服务模式的研究成果

（一）图书馆情景感知与个性化服务的关系

基于情景感知的图书馆个性化推荐服务是以图书馆用户的信息需求为基础，将图书馆信息服务以泛在的形式贯穿于用户活动的始终。系统需要自适应的调整服务内容及服务方式，目的是满足用户泛在的个性化信息需求。推荐服务的实现依赖于服务系统的构建及处理过程。为了更精确地为图书馆用户推荐图书馆的内容，从而实现情景感知的服务，系统必须要通过用户的移动终端或可穿戴设备获取图书馆用户的情景信息。图书馆用户的情景信息与其他领域的情景信息相比有其独有的特征。首先，在情景信息的选择上，不是图书馆用户所有的情景信息都体现在情景模型中，而且是会选择图书馆内容推荐的能够利用的情景信息进行情景建模；其次，图书馆用户的情景模型要随着用户情景的变化而更新情景模型，但由于情景信息具有不完整性，不是每个时段的情景信息都包含推荐系统所需要的情景信息，因此在情景感知的过程中，除了获取用户的显性情景信息外，还需要注意对图书馆用户隐性情景的挖掘。总之，系统感知用户的当前情景，也就是通过识别用户的时间、位置、情绪、同伴等情景信息，从而预测用户正在做的事，以及想要做的事。

1.图书馆情景感知与个性化服务的关系形成

在经历传统图书馆向图书馆转变后，虽然用户在利用图书馆资源方面的便捷程度得到了改善，但图书馆利用率较低的现状仍然是图书馆亟待解决的问题。图书馆的海量资源与图书馆用户的信息素养有待提高是图书馆长期发展所面临的问题。

国内学者对图书馆服务的研究多集中在共性方面问题的研究，例如图书馆的使用行为、图书馆的服务模式等，虽然在图书馆信息服务方面取得了成果，在实践方面提升了图书馆用户体验的感知效果和用户对图书馆的满意度，但是缺乏对用户个性化服务的深入研究。

智慧图书馆将情景运用到了图书馆服务中，而在移动环境下，情景在提供信息服务方面显得尤为重要。在个性化推荐服务中，用户情景是图书馆研究的重要内容，也是智慧型图书馆信息服务质量提升的着力点。图书馆的情景在随时发生着变化，在图书馆不同的情景中，用户的信息需求也会随情景的变化发生着变化，从而激发用户信息交互行为的变化。即用户信息请求与信息接受行为的变化。可以说，图书馆情景的变化引发用户信息需求的变化，导致用户检索行为的改变，从而影响用户信息接收的意愿，最终影响用户信息接收的期望。

2.图书馆的情景是图书馆用户信息行为的支撑

在移动环境下，用户的信息需求除了受用户主观意识形态的影响外，还会受到情景的影响。前文论述中提到，图书馆的情景包含用户情景、移动情景、资源情景和服务情景。这些情景虽有共性，但推理后的高级情景极具个性化特征。图书馆基于情景感知的个性化服务是通过用户信息交互行为与情景相互作用完成的。从系统的角度而言，是“情景—需求—服务”的自适应过程。

（二）基于情景感知的图书馆个性化推荐服务构建的目标和原则

1.基于情景感知的图书馆个性化推荐服务模型构建的目标

情景成为继内容、形式、社交之后媒体的另一种核心要素。为了提升移动过图书馆的信息服务质量，提高信息服务的效率，研究人员将情景感知技术引入了图书馆的信息服务过程中。在基于情景感知的信息推荐服务中，系统需要根据用户的情景推理用户的需求、信息行为习惯并记录用户的兴趣偏好。用户的情景是图书馆内容推荐的基础和重要依据。因此，在利用情景之前，首先要厘清情景在图书馆内容推荐过程中的作用，也就是情景的功能。在内容推荐的过程中，用户在经历着情景的变化。首先是需求情景，即用户在产生信息需求时所处的情景，主要包括以用户个人信息和环境信息为主的静态情景和以用户检索行为为主的动态情景。其次，在用户接收到图书馆推荐内容后，用户的情景发生了改变，此时用户的情景以接收信息的感受为主，即用户的情绪情景。

用户的情景多种多样，但是根据用户不同的信息需求，情景将被有选择性地应用。例如用户的信息需求为“查找附近的酒店”，那么位置情景将作为内容推荐的主要依据。在用户收到系统推荐的内容后，做出再次请求“查找附近的酒店”时，说明用户对推荐结果并不满意，那么应考虑用户的其他情景（如历史入住记录），将其进行细化后，为用户继续推荐。

大数据环境下，推荐系统的研究备受关注。推荐系统的开发与更新成为个性化信息服务的基础。传统的推荐系统在大数据环境下仍然存在不足，导致个性化服务不够精准。主要表现为：①现有的推荐系统储存了大量的用户交互信息以及评分信息，对于用户的隐私信息获取程度不高；②要进行个性化信息推荐，就要获取用户的个性化信息需求，然而传统的推荐系统无法精准地获取个性化信息需求；③随着可穿戴设备的更新与使用，用户不断变化的状态在可穿戴设备中实时更新，但推荐系统所提供的个性化服务无法及时对用户的某一状态做出响应，不能够适应用户的即时信息需求；④大数据环境下，面对海量的数据，用户的信息需求具有不明确性的特点，而且当用户处在某一状态时很有可能没有信息需求，通过感知用户的情景为其提供推荐服务是个性化主动服务的关键，而现在的推荐系统并没有深入探测用户的需求，导致推荐不主动不系统。

2.基于情景感知的图书馆个性化推荐服务模型构建的原则(www.xing528.com)

（1）泛在服务

情景感知的过程是一个获取用户情景数据的过程。在图书馆环境下，用户无需坐在图书馆中等待提供信息服务，相反，用户处于一个动态的环境中。基于情景感知的图书馆推荐系统需要对用户在动态变化中的情景进行及时的获取、处理、存储，以便更好的建立情景化模型，为用户提供内容推荐。因此泛在服务是基于情景感知图书馆推荐系统的设计目标之一。

（2）情景化推荐

图书馆基于内容的推荐服务主要的依据是用户的情景。推荐系统通过感知用户的位置、时间、客观环境、主观情绪等情景，为用户提供个性化内容推荐，从而主动为用户提供服务。为了保证图书馆内容推荐的精准，推荐系统需要能够随时随地感知用户的情景，并对用户的情景信息进行清洗、存储，建立用户情景模型，预测用户的情景化兴趣模型，并依据合理的推荐算法为用户信息内容的推荐。

（3）自适应性

图书馆用户的信息需求具有泛在的特征，用户需求是在动态过程中产生的，用户所处情景起决定性作用。推荐系统在为用户进行内容推荐时，需要以用户的情景信息作为推荐的依据，提供情景感知自适应个性化内容推荐。基于情景感知的图书馆内容推荐系统以用户的环境为基础、兼顾情景适应性、感知智能性、服务主动性的特点。

（4）推荐内容的有序化

图书馆内容推荐系统中存储着海量无序的内容，其中非结构化内容占据多数；内容的格式也是多种多样，包括文档、视频、图片等。为了更好地匹配图书馆资源，从而进行内容推荐，推荐系统需要对图书馆的内容进行有序化存储。

（5）可扩展性原则

大数据环境下，信息资源的增加速度无法预计，图书馆用户的数量也会随着大数据的利用率以及信息技术的发展呈指数型增长。图书馆平台，再开发基于情景感知的信息推荐服务模型时，大都是孤立存在的，各个平台都通过自己的情景感知模块完整用户情景的采集与处理，再经过推荐模块为用户推荐资源。然而，在传统图书馆时，从图书馆联盟的诞生开始，研究人员就试图将信息资源整合，图书馆亦是如此。图书馆平台基于情景的信息服务将得到有序化集成。一方面，可以弥补图书馆用户的情景缺省，构建基于情景的用户画像资源库；另一方面，也集成了图书馆的资源，降低了单个图书馆平台的负担。发展一直是系统构建的原则，基于情景感知服务的系统也要求具有可扩展的原则，集成系统架构需要有足够的扩展空间，以备系统完善及扩用。

（6）安全与隐私原则

感知风险一直是用户接受基于情景感知个性化推荐的重要影响因素。由于情景感知信息服务的特点，用户会实时与图书馆情景感知系统交互，提供包括隐私信息在内的情景信息。这就要求图书馆情景感知信息推荐服务模型具有较强的安全性，以保障图书馆用户的隐私。

情景感知系统的工作原理是整合图书馆的所有信息，规范是保证海量信息汇集的重要保障，安全、隐私等伦理性问题也是基于情景感知信息服务模型研究不可规避的研究内容。图书馆情景中的移动情景包含用户的位置信息，用户信息还包含了用户的个人隐私信息。只有保证用户隐私的安全，保障平台的安全与通信的安全就是保障图书馆情景感知信息服务系统的安全。图书馆基于情景感知的个性化推荐服务的宗旨是为用户个性化信息服务，而服务的基础正是系统安全运行。