基于情景感知的高校图书馆电子资源个性化推荐服务研究*

贺宜春

（广西机电职业技术学院图书馆，广西 南宁 530007）

基于情景感知的高校图书馆电子资源个性化推荐服务研究*

贺宜春

（广西机电职业技术学院图书馆，广西 南宁 530007）

介绍了高校图书馆电子资源的概念，以及图书馆用户的个性化推荐服务需求，分析了情景感知在高校图书馆个性化推荐服务中的应用现状，在此基础上构建了基于情景感知的电子资源个性化推荐系统，并探讨了系统的主要服务模式。

情景感知 高校图书馆 电子资源 个性化推荐

自20世纪90年代至今，互联网技术的飞速发展使得电子资源迅速增多，高校图书馆电子资源所占的比例也越来越大，开发利用电子资源成为信息时代的必然趋势。借助移动通讯技术与多媒体工具，用户可以随时随地访问高校图书馆电子资源，突破了时空的阻碍。由于网络环境下用户需求并非一成不变，而是与地点、信息任务、文化背景等情景信息密切相关，并且用户所处的情景存在多方面影响因素，这就出现了多元化的信息需求。若高校图书馆无法有效感知与掌握用户情景信息，则很难了解用户的个性化需求，自然无法保障个性化推荐服务的质量。因此，高校图书馆可以引入情景感知理论，构建基于情景感知的电子资源个性化推荐系统，通过对用户情景信息的智能采集，自动推送符合用户情景的信息资源，进而提高电子资源个性化推荐服务的精准度。

1 高校图书馆电子资源及其个性化推荐服务需求

1.1 电子资源的定义

电子资源就是以电子数据的形式对各类信息进行存储，并且借助互联网平台展示的资源。网络环境下电子资源得到广泛应用，也是高校图书馆馆藏的重要构成部分[1]。从内容上来看，电子资源包括电子图书、电子参考书、数据库等；从传播载体来看，包括光盘、磁带、视频等。与传统的纸质馆藏资源相比，高校图书馆电子资源存储更加方便，获取和使用不受时空限制，更新速度快，能够依托互联网平台实现多人共享。高校图书馆存储的电子资源种类繁多，为信息化建设提供了有力支撑，当前如何有效开发利用电子资源，满足图书馆用户日益增长的信息需求成为亟待解决的问题。

1.2 电子资源馆藏形式

高校图书馆电子资源的馆藏形式包括构建数据库、直接采购和在线检索等[2]。其中数据库是使用普遍的电子资源存储载体，它利用先进信息加工技术实现与互联网的结合，为用户获取信息提供了便利。根据馆藏资源信息化建设需求，高校图书馆也需要通过采购的方式，获取更多优质电子资源，或者采用信息检索工具搜集、链接网络资源，在分类处理的基础上变为馆藏电子资源，以满足读者的多元化需求。高校图书馆除了整理存储电子资源，为用户获取电子资源提供便利之外，还需要对这些资源进行深层次加工，在图书馆主页建立电子资源导航标识，为用户提供增值服务，提升馆藏电子资源的利用率。

1.3 电子资源个性化服务需求

网络环境下电子资源获取渠道逐渐增多，用户不再满足于单纯对图书馆馆藏资源的获取，而是要求获取更为深层次、专业化的服务，提高电子资源服务的针对性与个性化。因此，高校图书馆应树立以用户为中心的意识，寻求满足用户个性化需求的服务模式。信息时代电子资源的更新速度加快，数量也得到成倍增长，但是由于网络平台中生成电子资源的随意性大，内容繁杂，异构分布，增加了用户获取优质资源的难度。这就要求高校图书馆借助先进技术，对电子资源进行搜集整合，根据学科分类构建特色数据库，如学科导航数据库等，实现对电子资源的高效利用，为个性化推荐服务奠定基础。

2 情景感知在高校图书馆个性化推荐服务中的应用现状

高校图书馆作为学科分类精细的信息服务中心，满足用户的电子资源个性化需求，是其信息化建设的基本目标。然而高校图书馆要想了解用户的真实需求，对用户情景信息进行感知是必要的，也是提升电子资源个性化推荐效果的重要途径。

2.1 情景与情景感知服务

所谓情景，即表明个体所处环境的所有信息，如位置、时间、应用系统等。情景是随实体的变化而变化的，其中实体可以表示人、物理对象，也可以表示一个地方。随着信息时代传感器技术的应用，系统提高了对用户所处情景的感知与捕获能力，也催生了基于情景感知的自适应服务。情景感知技术来源于普适计算，在移动终端、互联网平台等所有情景中均可应用[3]。情景感知服务能够利用传感设备感知用户当前情景，建立基于情景信息的自适应调节机制，保障系统更好地适应和利用情景。在情景感知服务中，系统还可以对用户个人偏好、当前环境进行分析，选择适应用户情景的信息服务，同时向应用系统反馈情景变化信息，方便系统随时调整服务策略。

2.2 情景化用户偏好研究

高校图书馆用户存在一定的信息行为偏好，通过跟踪分析用户信息行为，描述用户的兴趣方向、行为规律等，可以预测或计算用户信息需求。用户行为偏好存在特定的情景，因此研究用户行为偏好，是高校图书馆开展个性化推荐服务的基础[4]。我国一些学者已经通过研究图书馆个性化推荐服务，从用户对象的行为特点、信息来源等方面进行分析，提出构建用户长期偏好和短期偏好相结合的动态模型。同时引入心理学理论，区分个人信息与情景兴趣，了解用户不同状态下的信息需求，在适应动态用户情景的基础上，构建个性化信息推荐系统。在信息技术迅速发展的背景下，高校图书馆要想保障电子资源个性化服务质量，提升用户满意度，用户情景信息是不可或缺的因素。

2.3 构建情景感知模型的意义

高校图书馆开展电子资源个性化推荐服务，首先需要全面掌握用户需求，这就有必要构建用户情景感知模型，对用户行为偏好、学科背景等进行描述，从中发现潜在信息。网络环境下用户需求具有易变性，目前基于Ontology的用户模型，虽然能够通过对用户信息的语义描述，实现个性化服务中的关键词匹配，但是该模型只能反映静态用户需求，无法反映用户情景信息的动态变化。在采集即时情景信息的基础上构建情景模型，有助于提升用户信息描述的准确性，提高个性化推荐服务质量[5]。信息时代数据挖掘、云计算技术得到广泛应用，为开发利用电子资源提供了便利，高校图书馆通过调整电子资源个性化推荐策略，构建基于用户情景感知动态模型，将成为创新个性化推荐服务模式的研究领域之一。

3 基于情景感知的高校图书馆电子资源个性化推荐系统的构建

网络环境下多元化信息技术的应用，虽然为用户获取感兴趣内容提供了便利，但是海量电子资源也增加了用户甄别处理的难度。高校图书馆利用智能传感设备，实现对用户所处情景的自动感知，构建基于情景模型的电子资源个性化推荐系统（见图1），是提升个性化推荐服务质量的有效方式。

3.1 用户情景信息采集

用户情景信息采集主要是利用设置GPS、智能手机等传感设备，实现对用户活动、用户信息行为的持续跟踪，并及时捕获用户特定情景下的特征信息，包括行为偏好、使用设备、位置、网络浏览记录等。情景信息分为静态、动态两类，其中静态信息长期维持不变，采集与加工相对简单[6]。动态信息是随着用户信息环境变化而变化的，如天气、心情等，具有情景敏感性，需要合理选择与设计推荐算法，提高数据采集的准确率。在获取用户数据的基础上，还需要对这些数据进行识别和降噪处理，过滤其中不符合要求的信息，以提高情景信息采集的准确性。

3.2 用户情景需求分析

高校图书馆在迅速感知与捕捉用户情景信息后，需要对这些信息进行语义描述，发现不同信息的内在联系，形成用于表示交互关系的描述性文件。然后利用计算机提取用户兴趣特征项，对用户兴趣度与情景偏好进行计算，赋予不同情景因素相应的权重因子。此后对用户情景数据进行科学组织，构建电子资源领域本体，结合用户偏好空间向量构建情景模型。同时以隐性方式读取用户的页面浏览记录、资源收藏、信息检索等数据，借助情景模型推荐算法和数据挖掘技术，实现对用户兴趣的智慧感知，预测用户的行为动向和潜在需求，以为他们提供合适的资源。

3.3 用户情景信息云存储

高校图书馆在对用户情景信息进行采集、描述与处理后，需要构建用户信息库，将包括用户职业、兴趣爱好、专业背景等在内的静态信息存储其中，并且不断补充情景模型中使用过的信息。根据用户需求进行电子资源检索，并整合包括用户浏览网页、用户信息行为等在内的动态情景信息，构建情景信息仓储，实现对用户需求的综合分析。信息环境下高校图书馆有必要构建云存储平台，实现对用户情景数据的备份与高效管理[7]。云存储平台也方便系统随时调取用户信息，借助网络层传感器设备感知用户情景，在数据描述的基础上迅速构建情景模型，并结合个性化推荐算法、大数据技术等，实现对用户需求的准确预测，实现智慧化的电子资源个性化服务。

图1 高校图书馆基于情景感知的电子资源个性化推荐系统

4 高校图书馆电子资源个性化推荐系统的主要服务模式

高校图书馆基于情景模型的电子资源个性化推荐系统，主要通过对用户各项资料的综合分析，在感知用户情景信息的基础上构建情景模型，为用户提供更加及时、准确的服务。目前常见的服务模式主要有基于信息内容的个性化推荐、基于数据关联的个性化推荐以及基于协同过滤的的个性化推荐3种。

4.1 基于数据关联的个性化推荐服务

数据关联即利用数据挖掘技术，对大量数据信息进行分析处理，发现不同信息资源之间的联系，为服务或决策提供支持。高校图书馆基于数据关联的电子资源个性化推荐，是对用户历史访问数据进行分析，借助数据挖掘技术探索不同资源的关联，并根据关联规则进行分类处理，以提供电子资源推荐服务。这种个性化推荐方式以用户需求为中心，信息转化率相对较高，这是因为用户在访问集中度较高的部分电子资源后，访问该集合中其它资源的概率更大。由于图书馆信息服务系统较多，如参考咨询系统、OPAC系统等，要求图书馆设计统一的身份认证机制，降低用户信息认证的复杂度，并且方便推荐系统对用户情景信息进行采集，减少用户需求分析的中间环节，提高图书馆资源的利用率。

4.2 基于信息内容的个性化推荐服务

借助情境模型开展个性化推荐服务，基本原理在于寻找与用户情景模型相匹配的信息内容，或者寻找与用户检索结果相似度高的信息，进而推荐相关信息资源[8]。推荐系统利用传感设备，对用户情景任务进行监测，并预测用户所需的相关电子资源内容，也可以满足用户特定情景任务下的信息需求。在个性化服务过程中，情景模型的作用在于描述用户当前情景，发现用户所需的信息内容，并据此调取数据库中与之相匹配的资源，经过个性化处理后推送给用户，基本服务流程见图2。由图2可知推荐系统首先需要对用户情景信息进行捕获分析，然后根据情景模型描述的即时情景信息，从资源库中检索与之匹配的信息，并返回情景模型进行个性化处理，最后将个性化推荐列表发送至用户桌面。此外，系统可以对比不同用户的情景信息，将推荐列表发送给具有相似情景需求的用户，帮助他们获得更多相关知识。

图2 高校图书馆基于信息内容的个性化推荐服务流程

4.3 基于协同过滤的个性化推荐服务

基于协同过滤的个性化推荐服务，即预先设计相应的推荐算法，筛选与用户需求匹配度高的信息，进而推荐给用户的服务模式。系统基于用户兴趣的协同过滤，首先需要寻找与某个用户具有相似兴趣的群体，并从这些群体中检索相关信息，最后根据用户偏好信息，为他们提供最感兴趣的电子资源。这种推荐方式意味着，只有馆藏电子资源被某个用户利用后，才有可能被系统筛选进入推荐列表中，若部分资源使用率低，则很难被推荐给用户。高校图书馆也可以将情景任务作为分析对象，借助不同用户情景任务之间的相似性，取代用户之间的相似性，首先获取用户的历史访问数据，并利用线性回归方程、贝叶斯函数等构建用户偏好模型，预测用户的个性化电子资源需求，为其提供具有针对性的推荐服务。

5 结语

网络环境下各类信息技术的应用，促进了电子资源的传播流通与共享，也提高了用户对获取专业化电子资源的需求。高校图书馆将情景感知技术引入个性化推荐服务中，是全面了解和预测用户需求的前提，也是智慧化服务的体现。目前高校图书馆基于情景感知的个性化推荐系统的构建，需要解决海量异构资源的技术处理问题，也需要注重对用户隐私的有效保护，并通过不断探索实践增强系统性能。

[1]郭顺利，李秀霞.基于情境感知的移动图书馆用户信息需求模型构建[J].情报理论与实践，2014（8）：64-68.

[2] 陈茫，周力青，吕艳娥.大数据时代下的图书馆移动服务创新研究[J].图书与情报，2014（1）：117-121.

[3]苏瑞竹，邵迪.基于情景感知的移动图书馆学科服务搜索初探[J].图书馆界，2015（6）：81-86.

[4]周玲元，段隆振.基于情境感知的图书馆移动信息服务研究[J].图书馆理论与实践，2015（7）：71-74.

[5] 党永杰，郑世珏，明均仁.多维视角下移动图书馆用户偏好模型构建研究[J].情报理论与实践，2016（1）：104-108.

[6]谢珍，杨九龙.基于SNS的图书馆My Library个性化信息服务研究[J].图书馆论坛，2014（4）：70-74.

[7]詹丽华，李育嫦，潘瑞冰.基于情景感知的移动搜索的演变和实现[J].图书馆理论与实践，2015（11）：102-105.

[8]李雅辉.基于协同推荐的高校个性化图书推荐系统[J].福建电脑，2015（7）：97-98.

贺宜春男，1977年生。本科学历，馆员。研究方向：资源建设和图书馆管理。

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2016-10-19；责编：王天泥。）

*本文系“泛在知识环境下高职图书馆信息资源建设模式研究”的成果之一，编号：（2013）JG021。