图书情报领域个性化服务研究热点和演化趋势分析

张园芳

(华中师范大学 信息管理学院,湖北 武汉 430079)

0 引言

大数据环境下，用户行为信息不断增加，用户对信息的需求量也不断提高，如何从海量信息中提取出有效信息并为用户提供服务，是个性化服务研究的关键。个性化服务是以用户为中心, 基于用户信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需要, 向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的服务。个性化服务不仅应用于电子商务和影视音乐领域，在图书管理、数字城市、医疗、教育等领域也得到了广泛的应用。图书情报学科领域，自1999年美国国会图书馆与信息技术联合会(LITA)的图书馆专家将“个性化服务”列为图书馆发展的研究内容，国内也相继展开相关研究。本文以图书情报学科领域为例，从研究的时间、作者、机构等个性化服务研究现状、研究热点、研究演化趋势等内容对2009-2018年10年间我国个性化服务的相关文献进行梳理，并通过可视化的方式呈现，使之能够直观的了解图书情报领域个性化服务研究现状及发展趋势。

1 数据来源与研究方法

本文数据来源于中国知网的中国学术期刊网络出版总库，以“主题=个性化服务”作为检索项，检索年份选择2009-2018年，期刊来源为CSSCI，检索日期2019年10月8日。初步检索，获得文献755篇，经过对检索结果筛选，去掉年度索引、篇名索引、精选文摘以及不相关文献后共获得有效文献729篇。

本文采用文献计量的方法对个性化服务研究的文献时序分布、作者分布、机构分布以及关键词进行分析，借助SATI进行作者、机构、关键词词频统计，而知识图谱能够通过共引分析和共现分析，以可视化的形式呈现某一领域在一定时期内的研究热点、演进历程和发展趋势，通过Citespace对个性服务研究的关键词进行聚类分析、突变词分析以及时区分析，进一步揭示我国2009-2018年个性化服务的研究热点及研究演化趋势，为个性化服务相关研究提供参考。

2 结果分析

2.1 个性化服务研究文献时序分布

将筛选好的数据按照发文年度加以梳理，得出图1的2009-2018年我国近10年个性化服务研究的发文量趋势图。发文数量的变化可以直观地看到某学科在特定时间段内研究热度的变化，是衡量该学科在该时间段内发展态势的重要指标，对分析发展动态和预测未来趋势具有重要的意义。如图1所示，2010年前，发文量呈上升趋势，国内个性化服务研究最早开始于2000年后一直保持研究热度，在2010年发文量达到最高值；2010-2015年，发文量逐渐趋于相对稳定的状态，2015年以后，发文量有逐年下降的趋势，2019年发文在33篇左右。

2.2 个性化服务研究作者分析

对作者的分析主要从高产作者和与作者合作关系这两方面入手，作者发文量可以揭示作者对具体领域研究的持续性、深度以及贡献大小。首先对从CNKI获取的729篇文献按照作者对其发文量进行统计，根据普赖斯定律，高产作者的最低发文量 m=0.749*nmax1/2(nmax是最高产作者发文量)，本研究发文量最多的作者是陈臣，共计21篇，计算得出高产作者最低发文量m≈3.96篇，因此高产作者的发文量应大于4篇，根据统计，发文量在4篇及以上的作者共18位，如表1所示。

表1 高产作者发文量

图1 发文量

图2 作者合著关系

同时，将处理好的数据导入Citespace进行作者合作分析，时间限定在2009-2018年，1年为一个时间片段，生成作者合作关系网络，如图2所示。图中节点大小表示作者发文量的多少，节点越大表示发文量越多，节点之间的连线表示作者之间的合作关系，连线的粗细，代表作者之间合作关系的密切程度，连线的多少，代表作者之间的合作数量多少。如图2所示,陈臣的节点最大，是最高产的作者，其次是马晓婷，且两位作者之间是合作关系。核心作者在对推动学科发展，开拓领域的深度和广度方面都发挥着重要作用。此外还可以发现何胜、曹红兵的连线最多，说明他们已经形成了一定规模的合作小团体，其形成有利于加快个性化服务研究工作的进展，但合作关系还局限于团体内部合作，与其他机构的学者之间的合作较少。

2.3 个性化服务研究机构分析

图3 机构合作关系

个性化服务研究机构主要集中在高校和高校图书馆，发文量前五的研究机构依次是兰州财经大学信息工程学院23篇、兰州财经大学信息中心20篇、武汉大学信息管理学院20篇、南京大学信息管理学院18篇、天津农学院图书馆7篇。其中，兰州财经大学信息工程学院和信息中心汇集了陈臣、马晓亭等，说明其对个性化服务研究关注密切，科研成果产出丰硕，其研究内容主要集中在图书馆、数字图书馆；武汉大学信息管理学院明均仁等，研究内容是数字信息服务；南京大学信息管理学院陈雅、郑建明等，研究内容集中在数字图书馆，天津农学院图书馆解金兰等，研究内容集中在图书馆服务，服务模式。由Citespace生成的机构之间的合作关系网络，如图3所示，分别形成了以广西大学图书馆、中国科学院国家科学图书馆为代表的合作团体，也有武汉大学信息管理学院、华南师范大学经济与管理学院为代表的单向合作团体，说明个性化服务研究已经形成一定规模的研究合作机构，这对个性化服务进一步发展起到促进作用。

2.4 个性化服务研究热点分析

文献的关键词或标题词是文章核心内容的浓缩和提炼，如果某一关键词或标题词在其所属领域反复出现，则可以反映出该关键词或标题词所表征的研究主题是当前研究热点。本文借助SATA对关键词进行预处理，并统计关键词频次，关键词频次之和占全部关键词总频次的40%以上就能代表该领域的研究热点。本文通过SATA对获得文献进行关键词抽取、清洗，经统计获到关键词1 231个，总频次2 779，对频次大于等于8次的33个关键词进行统计，共计频次1 151次，占总频次的41%，如表2所示。

表2 关键词频次表(频次≥8)

对文献研究主题的分析可以准确掌握个性化服务研究的动态、发展方向和研究热点。聚类分析是共词分析方法的一种重要辅助手段, 通过聚类分析, 能把关系密切的主题聚集在一起形成类团，本文通过Citespace对关键词进行聚类分析，聚类结果如图4所示，形成高校图书馆、个性化信息服务、图书馆、个性化服务、自适应服务、信息资源整合、Web 2.0、用户需求、知识服务、搜索引擎、公共图书馆、大数据12个聚类。

图4 个性化服务研究主题聚类

图5是2009年-2018年我国个性化服务研究前10的突变词，突变词分析是通过词频的变化来分析正在兴起或突然涌现的新的热点主题，可以了解某一时期的学术前沿话题。根据图5，2014年前的服务模式、Web2.0、用户需求突变词持续研究时间较短，在2014年以后出现了新的研究内容，大数据、小数据、智慧图书馆、移动图书馆、微信公众号从出现到2018年持续研究，说明它们是个性化服务研究的热点内容。

结合表2、图4、图5分析看出，图书馆、高校图书馆、数字图书馆、个性化信息服务、大数据、知识服务等关键词的频次较高，而大数据、移动图书馆、小数据、Web2.0、智慧图书馆等的突显强度较高。综合分析，我国近10年图书情报领域的个性化服务研究热点主要集中在3个方面：图书馆个性化服务、图书馆服务技术应用、个性化服务内容。

图5 个性化服务研究Top10突变词

(1)图书馆个性化服务，包括各类型的图书馆个性化服务，如高校图书馆、数字图书馆、公共图书馆、智慧图书馆，个性化服务是图书馆研究关注的重点，而高校是图书馆个性化服务研究的重要机构，汇集了大量研究人员和图书资源。信息时代，读者的个性化信息需求不断增加，使得图书馆个性化服务显得尤为重要，通过个性化服务，不仅能满足读者的个性需求，也能促进图书馆资源开发。大数据时代，图书馆服务也从传统服务形式逐渐向数字图书馆、移动图书馆、智慧图书馆转变，李嘉华认为智慧图书馆是基于系统文献资源、智能知识服务和智慧保障支撑的新型知识服务体系, 它不是一个机构, 而是一种服务形式。

(2)图书馆服务技术应用，图书馆服务技术包括数据挖掘、Web2.0、大数据、云计算、RSS等，尤其是大数据相关技术，大数据的研究和应用已经在互联网、商业智能、咨询与服务、医疗服务、零售业、金融业、通信等行业显现，并产生了巨大的社会价值。大数据环境下，图书馆利用大数据相关技术来挖掘、整合读者的行为信息，更好的定位用户的需求，从而为读者提供有针对性的个性化服务。

(3)个性化服务内容，包括信息服务、知识服务、学科服务、隐私保护等，针对不同用户需求，为用户提供相应的服务，图书情报领域的图书馆知识服务研究重点主要侧重于知识服务理论研究、技术研究、服务模式研究3个方面，其中服务模式研究是最为活跃的研究内容。大数据环境下也更加关注隐私保护问题，马晓亭分析了大数据时代图书馆个性化服务用户隐私保护存在的问题, 并提出大数据环境下图书馆用户个性化服务隐私保护的对策与方法。

2.5 个性化服务研究发展演化趋势分析

Citespace的时区图可以用来对个性化服务研究的发展演化趋势进行分析，时区图从时间维度表示知识演进过程,时区图可以清晰地呈现出研究内容的更新及相互影响情况。结合文献和图6时区图分析，将我国近10年个性化服务研究发展划分为两个阶段，第一个阶段是2009年-2012年，包含了图书馆、高校图书馆、个性化推荐、个性化信息服务、知识服务等关键词，这一阶段的研究集中在个性化服务模式、个性化服务技术在图书馆中的应用，其中个性化服务模式主要包括定制式服务、主动推送式服务以及互动式服务，从针对用户需求的定制服务到根据用户行为信息主动推送服务再到交互式服务，化被动为主动，深入挖掘用户的隐性需求，不断提升用户体验。个性化服务技术包括Web2.0和云计算，Web2.0通过博客、RSS、百科全书、网摘、社会网络、P2P、即时信息等形式向用户提供个性化服务，云计算除了提供基础设施服务，还提供平台、软件等服务，图书馆利用云计算技术将软件、硬件和服务加以整合形成资源池，在此基础上形成网络，利用综合云应用，针对个性化需求，提供各类服务。

第二个阶段是2013-2018年，大数据时代，出现了移动图书馆、智慧图书馆、隐私保护、大数据挖掘、用户画像、社交网络等关键词，这一阶段的个性化服务研究主要关注服务模式和体系、用户行为、隐私保护，曾子明等在分析个性化推荐智慧服务需求的基础上构建了智慧图书馆个性化推荐服务体系，并提出智慧服务模式的保障机制。何胜等设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,将用户行为本体建模和大数据挖掘技术相结合为用户提供个性化服务。为用户提供个性化服务需要收集用户的个人信息，因此在利用大数据技术进行信息分析和挖掘时可能会侵犯用户个人隐私，针对大数据环境下个性化服务用户隐私保护问题，赵天昀从政策法规和技术层面提出用户隐私信息保护机制的方法。

图6 时区分布

3 结语

本文以我国2009-2018年图书情报领域的个性化服务相关文献为研究对象，对我国个性化服务文献的研究现状、研究热点、研究演化趋势等进行文献计量、聚类分析，并以可视化方式呈现，经过综合分析，主要从以下3个方面进行总结：

(1)文献研究现状。从发文量看，2009年-2018年10年间，我国图情领域个性化服务研究的文献量总体呈现缓慢下降的趋势，从作者合作情况看，研究者合作小团体较少，合作关系局限在研究机构内部，除了两个合作团体，其他大部分研究者都是独立作者；从机构合作情况看，已经形成一定规模的研究合作组织。

(2)研究热点。通过关键词聚类、突显词分析，我国近10年图书情报领域的个性化服务研究热点主要集中在图书馆个性化服务、图书馆服务技术应用、个性化服务内容3个方面，随着大数据时代的来临，图书馆服务已经从传统的服务形式转变为智慧图书馆的智慧服务，个性化服务涉及的用户隐私问题也引起了更多关注；并利用大数据技术对用户行为特征进行深入挖掘，发掘用户的隐性需求，为用户提供针对性强的个性化服务。

(3)研究演化趋势。信息时代，个性化服务研究的演化和大数据息息相关，图书情报领域的个性化服务主要集中在图书馆领域，早期，图书馆的个性化服务主要集中在图书馆服务模式、环境个性化，服务内容个性化以及服务技术的应用；大数据时代，更多关注大数据环境下图书馆服务模式和体系、用户行为、隐私保护等内容。