基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务模式研究

侯 滨

(首都经济贸易大学图书馆 北京 100070)

随着大数据、情景计算技术的快速发展，如何应用情景计算技术提高移动图书馆知识服务效能已成为图书情报界学者研究的重点课题。根据当前“情景计算”相关研究，结合移动图书馆知识服务的理论与实践，本文引入“情景计算”这一新兴技术，从构成移动图书馆场景化知识服务实现条件解析，深入剖析移动图书馆场景化知识服务实现的场景要素，构建出基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务模式，以期通过移动图书馆场景化知识服务模式精准定位用户个性化需求，提高移动图书馆知识服务的精准性和有效性。

1 情景计算和移动图书馆场景化知识服务模式概述

1.1 情景计算

“情景计算”是计算机科学领域研究的一个重要方向，又被译为“context—aware(上下文感知)”，在1994年由B.SCHILIT提出，被认为是感知情景，是研究、分析、开发、应用情景资源的理论、方法及系统的一门技术科学。钟宙认为，情景计算的最终目的是向用户提供情景信息和相关服务，无论用户处于何种时空场域，都会形成反映用户动态、行为、兴趣、职业的情景信息。学者李荟认为，情景计算是机器学习和智能感知独有的一种计算形态，在有效应用和明确标记情景信息后，可以将地点、时间、人物、设备、行为动态清晰表现出来，适用于智能移动终端及常规运算。因此，情景计算是计算机科学一种新的计算模式，与大规模集群计算、智能计算、边缘计算有着密切联系，具有适应性、反应性、响应性、情景敏感性及环境导向性特点，在技术实现上涉及情景感知、智能传感器技术、情景模型、深度学习算法、决策系统等工具，这些技术能为移动图书馆面向用户的场景化知识服务，包括知识服务场景模型构建、场景推荐服务、场景适配、资源场景搭建方面提供有效的算力和决策支持，使移动图书馆场景化知识服务效能全面提升。

1.2 移动图书馆场景化知识服务

移动图书馆场景化知识服务是指图书馆从传统以用户为中心的服务转移到以场景为中心的知识服务模式，需要具备场景内容、场景游戏、场景跨界、场景社交、场景迭代等基础条件。自场景理念传入我国以来，图情界学者展开了众多有益探索。学者旭荣花、郝喜凤认为移动图书馆场景化知识服务是基于场景资源与场景数据的适配化知识服务模式，能根据用户的个性化需求自动匹配场景，提供知识服务。学者张一丹认为，场景内容是场景服务的核心，移动图书馆每个场景都要与之匹配独特内容，不仅仅是简单的知识产品，更多是具有温度、情感、故事的产品。学者汤丽媛、秦岽力认为，场景游戏和场景社交是移动图书馆场景化知识服务重要组成内容，提升用户在场景中的互动体验，需针对不同知识主题设置游戏化交互方式丰富场景内容，通过游戏带动用户参与到场景化知识服务；场景社交需满足用户场景互动体验中的知识分享需求，依靠社交系统实现用户线上线下的无缝连接。学者徐海玲认为，场景迭代和场景跨界是场景化知识服务的重要呈现方式，移动图书馆需跨界合作，阅读推广服务活动、数字阅读活动、真人讲堂、“云”讲座都要依靠“移动图书馆+活动信息+知识内容主题”的场景化知识服务予以具体呈现。美国哥伦比亚大学信息情报研究委员会认为，场景分享是移动图书馆场景化知识服务最引发用户深度学习的核心驱动力，场景化知识服务以知识信息接受为起点，丰富的场景内容会激发用户场景分享需求，让用户借助移动社交工具更为真切表达自身知识服务体验，形成有效的知识服务反馈。英国利物浦大学智能研究院根据移动图书馆的形态、结构及智能技术应用现状，开展了“Front Bar Library(情感图书馆)”研究项目，借助智能感知设备建立了“Bionic emotion system”(仿生情景传感系统)精准捕捉读者的情绪变化，根据读者所处的位置情景、时间情景、设备情景、社交情景融合情景计算模型，分析用户潜在知识需求，智慧匹配符合用户兴趣的知识服务场景，使用户沉浸式学习知识。

2 基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务实现条件

基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务需实现知识资源、服务空间、服务内容场景化。

2.1 知识资源场景化

情景计算赋予了移动图书馆深刻的感知洞察力，依托情景计算模型精准感知用户所处的不同情景及情绪变化，依靠用户画像呈现出用户的需求变化趋势，移动图书馆场景化知识服务需根据用户情景变化、需求变化呈现不同的知识场景，具体包括文献信息资源、虚拟馆藏资源和实体馆藏资源。对于文献信息资源而言，需要对移动图书馆服务涉及的各类文献资源重新组织、加工、挖掘、揭示，对于依托计算机设备和智能终端数字界面呈现的知识资源需重新设计加工，在充分考虑用户、情景、内容及呈现工具的前提下，以数字场景化方式加工与呈现，应用虚拟仿真技术、3D立体成像技术将移动图书馆知识资源转化为场景资源，使用户能更好地获取所需的资源。对于虚拟馆藏资源而言，需围绕馆藏主题、资源内容、资源类别、学科需求应用全息投影、AR/VR以场景化方式呈现出来，可以通过学科主题与场景化知识互动使虚拟馆藏资源与用户深度关联，帮助用户在“沉浸式场景”获得丰富的学习认知体验。对于实体图书资源来说，要将移动图书馆实体馆藏图书馆与其他文化服务机构的实体馆藏资源深度挖掘与加工创新，使不同类别的实体馆藏资源产生新的关联，形成新的知识体系，为用户知识创新提供支持。新加坡国立大学图书馆借助全息投影技术、虚拟仿真模拟技术将线上移动图书馆实体馆藏和虚拟馆藏转化为场景资源，用户借助可穿戴设备沉浸式体验，开发了“智能知识助手”帮助用户深度交互学习，使用户在沉浸式虚拟场景获得良好的知识服务体验。

2.2 服务空间场景化

基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务空间包括实体知识空间服务和虚拟知识空间服务。实体知识服务空间场景化包括阅读场景、社交场景、借阅场景、实体环境、馆内氛围等。实体知识服务空间场景化需要移动图书馆基于情景模型应用人工智能AI、大数据算法工具、UI设计工具根据用户需求搭建符合情景感知需求的数字化场景界面，应用可视化显示工具及虚拟显示技术将实体知识服务空间全景化映射出来，并应用智能终端和数字化操作设备使知识在不同场景呈现，丰富用户的情景感知。对于虚拟空间场景化知识服务，移动图书馆需借助数字交互工具、AR/AR、全息投影技术在数字虚拟空间映射出不同的知识服务场景加强用户的服务感知，在知识资源推荐、读物推送方面要融入交互性、娱乐性服务内容，以轻松愉快的阅读氛围引导用户完全沉浸。在知识服务场景社交方面，可以运用知识社区系统将不同的知识内容、主题阅读活动、学科课程、读者全面串联起来，通过搭建知识交流社区为用户营造不同的互动场景，使用户在丰富的场景内容驱使下进行场景分享，吸引更多读者关注。

2.3 服务内容场景化

服务内容场景化主要体现在知识推送、知识活动、阅读推广、知识普及四个维度上。移动图书馆基于情景计算有效洞察用户需求后，要引导读者全程参与到场景化知识服务构建中，结合用户需求依靠3D成像、全息投影、VR/AR建构知识服务场景，使知识推送、知识普及、知识活动、阅读推广在服务场景中全面呈现。移动图书馆要注重读者与场景的交互，知识服务内容要与用户个性化需求贴合，促进用户从场景化知识服务认知、阅读、沉浸式学习、社交分享，提升读者知识服务满意度。墨尔本大学图书馆依托全息投影技术开发了“动感知识社区”，依托虚拟场景为师生读者提供“动感游戏”“虚拟社交”“专题学习”“知识演绎”“全息沉浸”在内的多种服务项目，将知识游戏、著作推荐、知识推送、阅读指导等场景化知识服务内容有效融入，从学习、娱乐、社交、阅读多个维度满足了师生需求。

3 基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务实现的场景要素

基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务主要为用户提供知识查询、知识检索、知识管理、知识创新、知识资源下载、远程访问、知识共享、资源共享与学科服务，由于不同的用户具有不同的背景、教育经历、学习能力，用户出于科研、学习、阅读需求，对移动图书馆知识服务具有多样化的要求，因此，基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务场景要素包括用户要素、兴趣要素、时间要素、位置要素、设备要素，如图1所示。

图1 基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务实现的场景要素

3.1 用户要素

基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务需要深度洞察用户的背景信息，用户要素指的是用户的基本信息，包括姓名、年龄、职业、教育背景等。移动图书馆基于情景模型对用户背景资料全面分析、深入解读，才能勾勒出清晰的用户画像，分析出用户潜在的知识需求。移动图书馆对用户情景信息的搜集可以根据用户学习、科研、阅读的不同阶段借助知识服务场景向用户推荐知识资源。比如，郑州大学图书馆借助虚拟性知识服务场景，应用情景计算分析师生的知识需求，得出的结论是本科生侧重于专业学科知识获取，本科毕业生更关注考研资讯，硕士生和博士生更注重依托知识场景获得科研支持，通过对用户分类，使具有不同身份用户的知识资源获得支持。

3.2 兴趣要素

用户兴趣是移动图书馆情景计算的重要数据源，也是移动图书馆场景化知识服务实现的关键环节。借助情景计算技术，移动图书馆精准感知用户使用线上资源以及使用社交媒体实时动态变化的兴趣，再辅助对用户知识资源检索时输入的关键词能准确预测用户的知识需求。

3.3 时间要素

用户使用移动图书馆获取知识服务受到时间的影响。在不同的时间节点上用户对移动图书馆场景化知识服务有着不同的需求，在周一到周五学习工作时间关注与学习和工作有关的知识资讯，在周末和节假日时间关注旅游休闲方面信息咨讯，这也反映出用户的知识需求处于动态变化中。一天中的不同时间段，用户出于学习、科研、阅读目的，知识需求也有所不同，移动图书馆需依托情景计算精准感知用户的知识需求变化。

3.4 位置要素

移动图书馆基于情景计算能对用户所处位置及实时变化的行程轨迹快速捕捉，能挖掘出用户的行为偏好和动作习惯。从用户所处的位置，如科研机构、高校、政府部门、家庭、酒店可以探究用户的职业，根据用户的职业可以向用户提供场景化知识服务。如在高校中，化学实验室中的科研学者具有化学知识需求，教学楼中的教师具有教学方面的知识需求，物理楼中的师生具有物理方面的知识需求，在教学楼听课的本科生对本专业知识更具兴趣。

3.5 设备要素

智能设备的规格、参数、性能、数字界面设计方式、信息交互模式直接影响着移动图书馆场景化知识服务效果。在面对高运算能力的智能设备的用户时，要将知识服务场景以5G数字信号向用户提供；面对介入智能手机连接WiFi网络的用户，将3D场景化知识资源借助WiFi网络提供给用户，保障用户能便捷享受到场景化知识服务。

4 基于情景计算的移动图书馆知识服务模式构建

为了满足不同类型用户的知识服务需求，需根据用户动态变化的行为轨迹和兴趣提供场景化知识服务。场景化知识服务需要从场景建模、实时计算、双向处理三个维度，建立基于大数据挖掘的场景模型、基于Hadoop集群的算法处理工具及线上线下交互耦合的处理机制，构建完善的场景化知识服务模式，如图2所示。

4.1 场景建模：基于大数据挖掘的场景模型

移动图书馆依托情景计算对用户显著地点、行为动态、行程轨迹感知与分析，会涉及到大量的用户数据。传统的统计分析工具和数据挖掘方法已不能满足大规模数据处理需要，需要移动图书馆从海量动态数据中对用户地点、行为动态、行程轨迹多样采集与挖掘。对于显著地点数据挖掘，移动图书馆可借助GPS对用户日常地点进行数据挖掘，如工作单位、家庭位置等。对于室内空间无法进行GPS定位的地方可以借用WiFi信号确定位置信息，将用户显著地点数据与时间信息深度结合，运用大数据进行关联规则分析，可以发现用户显著地点规律和场景化知识服务映射规则。对于用户行程轨迹挖掘需要按照关联规则确定用户行程轨迹规律，根据用户的位置信息提供场景化知识服务。用户行为动态能揭示用户的兴趣习惯和行为规律。是移动图书馆场景化知识服务实现的重要基础。可以借助关联规则和序列模式基于大数据的分类算法探究用户的行为规律。在进行关联规则挖掘时，可以应用基本的关联规则序列发现用户行为与场景间的联系，也可以借助关联规则映射用户的行为动态模型，使用户行为偏好完全呈现在移动图书馆情景模型中，从而预测用户的场景服务需求，为场景化知识服务推荐奠定基础。如上海浦东图书馆依托用户情景数据，应用大数据关联算法对图书馆用户建立了行为动态模型，上线了“小智”知识推荐服务系统，根据用户所处的不同位置场景推荐知识资源。

4.2 实时计算：基于Hadoop集群的算法处理

Hadoop集群是包括众多数据处理工具与算法的完整生态系统，基于情景感知的移动图书馆场景化知识服务，需依托实时数据处理、数据计算面向用户即时开展场景化知识服务，基于Hadoop+Spark的大数据处理集群能实时为情景计算和场景化知识服务提供算力支持，使各类数据得到实时处理。Spark能搭载中低端计算机设备减少移动图书馆硬件投入，帮助移动图书馆节约成本。Hadoop集群搭载了包括可扩展数据库、MySQL、SparkSQL数据引擎、机器学习库MLlib、SparkStreaming流处理程序等。MLlib包含聚类、回归、分类等算法工具，能对移动图书馆情景数据和用户场景数据进行协同过滤，为基于大数据挖掘的场景模型和场景化知识服务实现提供支持。Spark SQL为移动图书馆情景计算提供了数据查询端口，能对各类数据流动变化趋势实时监测，保障知识服务场景实时查询和匹配。Spark Streaming将用户产生的不同情景数据按照相关规则组合成分布式数据集，然后进行分类处理，进而实现大规模集成性数据资源的高效处理，使移动图书馆各类情景数据和场景化知识服务实时计算，多样态匹配，全面提升场景化知识服务效能。

图2 基于情景计算的移动图书馆场景化知识服务模式

4.3 双向处理：线上线下交互耦合

基于情景计算的移动图书馆场景知识服务需建立线上、线下交互耦合的智能控制系统，针对用户在线和离线两种使用状态实现双向处理。首先，移动图书馆需采集用户不同状态下产生的情景数据，对用户状态和特征进行勾勒，实现对目标用户的清晰描述。同时，系统要从用户数据库、社交平台、日志记录获取用户的实时数据，建立清晰反映用户特征的数据映射集，通过与GPS、WiFi 网络高效联通对用户位置信息、设备信息、行为信息进对用户的个性化需求进行描述。其次，根据用户的个性化需求状态调用场景资源和知识资源为用户提供场景化知识服务，并进行实时场景匹配和演绎推理，使场景根据用户实时变化的兴趣快速迭代更新。最后，移动图书馆根据场景呈现模式在用户知识获取不同时段依靠线下实体空间和线上虚拟社区匹配音频、视频、论文、图书、3D立体图像等知识资源，促进用户与场景化知识服务深度交互和互动共享。

5 结语

情景算法是移动图书馆场景化知识服务实现的重要技术工具。移动图书馆基于情景计算，构建科学系统的知识服务模式有利于馆藏知识资源的传播、共享、获取，能在提高知识资源组织利用效率的同时，依托用户、兴趣、时间、地点、位置等场景要素赋予场景化知识服务模式更强的数据处理与计算能力。依托大数据场景建模、Hadoop集群的实时计算线上线下交互耦合的双向处理使场景化知识服务模式进一步完善，能更有效满足用户实时变化迁移的个性化需求，促进移动图书馆知识服务效能全面提升。