基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统设计研究

王 恒

（徐州工程学院图书馆，江苏 徐州 221000）

数字智能技术的发展赋予图书馆智慧化的特征，使图书馆具备更强的感知力、数据分析能力。数据融合能力、推荐计算能力和逻辑思考能力，传统的图书馆转型升级为智慧图书馆，使读者随时随地借助智能终端享受便捷化的知识服务，而精准化推荐服务已成为智慧图书馆未来发展的重要方向。由于智慧图书馆具有更强的智慧性、情境性和感知性的特点，因此借助全景感知技术更能精准探察读者个性化阅读需求。精准化推荐服务的实现是建立在读者数据、情境数据与阅读资源数据多样态感知采集和画像构建的基础上。随着数字智能技术的快速发展，智慧图书馆的数据源不断丰富，数据的应用维度不断扩大，为基于全景感知技术的精准化推荐服务提供丰富的数据支持。基于此，本研究以智慧图书馆作为研究对象，针对智慧图书馆的数据来源、服务场景及读者特征，应用全景感知技术构建精准化推荐系统，并提出具体的技术实施方案，旨在为智慧图书馆面向读者提供精准化推荐服务，为提升读者的阅读服务体验提供新思路和新方法，促进智慧图书馆精准化推荐服务得到创新和发展。

1 全景感知技术、智慧图书馆精准化推荐系统概述

1.1 全景感知技术概述

全景感知技术（panoramic perception technology）是针对物理空间实体事物和物理环境信息感知的技术，是源于深度学习和自动驾驶领域的一种技术机制。国外对全景感知技术的研究开展较早。美国陆军计算机研究中心1995年在针对智能侦察车项目IRV（Intelligent Reconnaissance Vehicle）研究过程中，首次对全景感知技术开展研究。智能侦察车项目研究过程中融合计算机视觉、视觉图像算法、雷达传感器、机器视觉等多种技术工具，主要应用多传感器感知、全景图像拼接、自由视角图像转换、全景图像预处理、特征点检测、图像配准、图像融合等技术实现对机器视觉、传感器数据的处理，进而对物理环境和实体事物的智能感知。智能感知系统形成的360°全景鸟瞰图和三维立体全息图像，可以对物理空间中各类事物分布状态和物理环境进行探测，并清晰反馈到全景屏幕中，供观测者识别和判断。Liu Y 等研究发现，全景感知技术是用更简单、更通用的技术、方法解决物理环境感知侦测的长尾问题，因在实际感知探测过程中长尾问题较少出现，并且缺乏大量有效的观测数据支持。全景感知可以通过对不同实体事物的识别、定义和分类赋予视觉模型更强的通用性，最后通过多层级的类型定义方法将已知的实体事物尽可能覆盖到，进而形成一套统一连贯的全景感知的技术方案［1］。Chun等人研究指出，全景感知系统由全景分割和细颗粒度分类器两个子系统构成。全景分割给出物理环境及实体事物的位置、状态、态势和粗颗粒度分类信息，之后细粒度分类器再给出更详细的类别信息，进而实现360°全景感知映射［2］。

1.2 智慧图书馆精准化推荐系统概述

智慧图书馆精准化推荐系统是通过感知分析读者数据、情境数据、馆藏资源数据，发现不同读者的个性化需求，通过多维数据勾勒用户画像，探察用户的阅读兴趣和行为偏好，面向读者精准推送阅读资源的智慧服务系统［3］。精准化推荐系统主要通过各类传感器和嵌入式AI程序搜集各类数据，主要应用全景感知技术、大数据分析技术、人工智能技术、用户画像构建技术及精准化推荐技术［4］。与传统面向读者的个性化推荐服务模式不同的是，基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统实现对智慧图书馆物理空间中读者、虚拟空间读者的全态势感知，并通过大数据分析技术对各类传感器搜集的数据分析，构建用户画像，形成可视化图谱，全景反映读者的个性化阅读需求，基于读者的个性化阅读需求精准推荐阅读资源［5］。这种以读者为中心、面向读者个性化阅读需求的主动式阅读服务模式不但能帮助智慧图书馆提升读者服务满意度，更有利于智慧图书馆建立“读者多维度特征数据库”，对不同类型读者分类管理，面向不同的读者群精准推送阅读资源，给读者以更加自主化、个性化、多元化的阅读服务体验。

2 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统数据来源分析

基于全景感知技术的智慧图书馆精准推荐系统需要大量感知数据的支持，依靠分布在实体阅读空间的传感器设备和互联网虚拟空间的嵌入式感知程序对读者行为数据、情境数据、背景信息数据及馆藏资源数据的全面搜集，建立用户画像，并通过可视化图谱实现对读者个性化阅读需求的精准分析，实现读者阅读需求与馆藏资源的精准匹配，进而向读者精准推荐阅读资源［6］。由此，基于全景感知技术的智慧图书馆精准推荐系统数据根据来源不同可以划分为读者数据、情境数据、阅读资源数据3种类型。

2.1 读者数据

读者数据主要是通过分布在实体阅读空间的传感器和互联网空间的嵌入式AI感知程序针对读者阅读行为、个人身份、职业工作观测感知获取的数据信息［7］。读者数据划分为基本信息数据和阅读行为数据，如表1所示。读者数据是智慧图书馆精准推荐系统推荐功能实现的核心资源，读者的基本信息数据包括基本属性信息数据、科研动态信息数据及专业研究领域信息数据。全景感知系统不仅对读者到实体阅读空间的书籍借阅行为、阅读行为及心理情绪变化感知，也会嵌入式AI 感知程序对读者的社交媒体记录、网络阅读记录及工作单位的信息管理系统获取读者职业、科研成果、专业研究领域方面的信息数据，对于读者在智慧图书馆使用的阅读App、微信公众平台、数字阅读终端、阅读服务机器人等智能终端产生的各类行为数据也会由分布在各个端口的传感器设备感知搜集，会详细记录读者使用智慧图书馆的行为动态和运动轨迹，能够精准反映读者阅读、科研、学习等活动的具体行为，有利于智慧图书馆建立用户画像，挖掘读者的阅读兴趣。

表1 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的读者数据

2.2 情境数据

情境数据主要是指读者在使用智慧图书馆过程中获得的各种服务场景与所处环境高度关联的数据。情境数据包括读者所处各种服务场景产生的数据。读者应用智慧图书馆的服务场景包括地点、时间、智慧服务设施、移动终端及其他服务端口构成的多种智慧服务环境；读者所处的物理环境包括温度、湿度、光照、干扰噪声等因素，情境数据具体内容如表2所示。智慧图书馆全景感知系统能精准感知并搜集读者产生的各类情境数据，通过对情境数据的挖掘，感知读者的个性化需求，并通过全景分割和颗粒度分类器实现读者画像的全景映射，分析读者情境数据、个性化阅读需求及阅读资源的内在关联，从而基于读者的个性化阅读需求精准匹配阅读资源。

2.3 阅读资源数据

阅读资源数据是包括智慧图书馆馆藏资源、链接的数据库数据及使用的各类网络资源数据，如表3 所示。多样态的阅读资源是智慧图书馆精准推荐系统功能实现的基础，能在精准感知读者阅读需求的基础上实现阅读资源的有效供给。伴随着智慧图书馆智慧阅读服务范围的扩大、服务内容的丰富，多样化的数字资源会使读者面临“阅读选择困境”，而基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的设计实现读者知识服务需求与数字资源的精准耦合。

3 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统设计

3.1 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统架构

基于智慧图书馆精准化推荐系统设计目标，本研究应用全景感知技术、大数据分析集群进行架构设计。全景感知系统中的传感器、全景图像拼接、图像配准、图像融合、特征点检测、全景分割和颗粒度捕捉器实现对智慧图书馆物理环境、互联网虚拟空间中读者行为动态、运动轨迹及网络浏览记录、社交媒体信息、各类移动终端操作日志记录的精准感知、精准捕捉，实时感知并获取读者数据、情境数据和资源数据。基于大数据Hadoop 集群进行数据的分布式处理，并由Hadoop 集群中的MapReduce、HDFS 工具为精准化推荐系统的功能实现提供可靠的数据处理与融合的技术支持。其中：全景感知系统中的传感器设备实现对读者数据、情境数据的精准捕捉；全景图像拼接技术对捕捉的各类图片信息实现拼接处理，映射360°全景，特征点检测用于识别读者全景场域的行为特征、轨迹特征；全景分割技术用于读者所处物理环境的位置、态势、状态进行识别，由颗粒捕捉器给出读者所处物理环境位置、状态及态势的详细类别信息，并实现全景映射。Hadoop 大数据集群框架中的MapReduce 对全景感知系统采集的各类数据分布式计算，由HDFS 形成分布式的文件系统进行存储，Hbase形成分布式的阵列数据库对数据在系统节点上分布式存储，由Hive针对结构化数据形成数据列表应用HDFS 存储，用于SQL 的检索和查询［8］。由此，基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统架构主要由感知层、数据层、计算层和服务层四部分组成，如图1所示。

图1 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统架构

3.1.1 感知层

感知层主要功能是实现对读者数据、情境数据和资源数据的全景感知，主要由传感器设备、智能摄像头、嵌入式AI感知程序、全景图像融合技术、特征点检测技术、全景分割技术和颗粒度分类器提供支持，实现对读者行为、基本信息、运动轨迹、服务场景、物理环境、习惯偏好、阅读习惯、移动设备使用习惯、读者分布态势、馆藏资源状态、社交媒体偏好的精准感知。通过各类传感器设备、雷达设备、智慧摄像头实现对读者阅读行为、运动态势、借阅习惯、设备操作、运动轨迹方面图片视频类型数据的精准捕捉。基于全景图像拼接技术实现视频图像的无缝拼接，应用视觉图像算法工具实现全景图像预处理。基于特征点检测技术进行读者行为动态的精准识别，全景分割给出读者物理环境中位置、状态、态势、运动轨迹等信息。由颗粒度分类器给出类别信息。最终形成图像数据流与由嵌入式AI感知程序及其他感知设备获取的读者基本信息数据、行为数据、情境数据及阅读资源数据上传给数据层进行处理。

3.1.2 数据层

数据层的主要功能是针对感知层获取的数据进行处理，将半结构化、异构化的数据转换成为标准化的结构数据，并在数据处理过程中保障数据的完整性、价值性和及时性。通过数据验证、数据补充、主题分类、主题匹配、多元映射等操作步骤实现数据融合，构建出满足读者个性化需求识别与精准化推荐算法匹配的数据集，为运算层提供数据支持。

3.1.3 运算层

运算层的主要功能是对各类数据进行计算，对于融合后的数据集应用精准化推荐算法实时计算。运算层主要由精准化推荐模块和数据运算模块组成。其中，数据运算存储模块主要应用大数据Hadoop 框架中的Hbase、Hive、HDFS实现数据的分布式存储，并划分为实时运算、离线运算两部分功能模块，实现对数据的分析处理，从而给精准化推荐提供支持。精准化推荐模块包括内容调整、计算排序、过滤优化3个模块，应用精准化推荐算法对推荐内容筛选、过滤和优化。

3.1.4 服务层

服务层主要面向读者提供精准化推荐服务，包括经典图书推荐、文献期刊推荐、智慧阅读服务场景推荐、学习资源推荐、信息资讯推荐等内容。服务层基于智慧图书馆各类移动终端和服务设备在感知读者阅读偏好，预测分析读者个性化阅读服务需求基础上向读者推荐满足其知识服务需求的服务项目、阅读资源，并根据读者阅读偏好和兴趣的变化及时调整推荐策略，为读者提供个性化精准推荐服务［9］。

3.2 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统运作流程

基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的架构设计，本研究将基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统运行流程分为“全景数据感知—数据处理—数据融合—精准化推荐计算—结果输出”5个步骤，面向读者进行精准化推荐，如图2所示。

图2 基于全景感知技术的智慧图书馆个性化推荐系统工作流程

3.2.1 全景数据感知

由于基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统需要的读者数据、情境数据和资源数据分布在智慧图书馆的实体阅读空间、互联网虚拟空间及其他移动终端、数字端口和智能设备上，因此，需要全景感知系统中的各类传感器、高清摄像头及其他智能感知设备实现对读者数据、情境数据及阅读资源数据的感知和采集。这些数据结构各异，需要应用全景感知系统中的全景图像拼接、图像配准、特征点检测、全景分割和细颗粒度分类器对图像视频数据批量感知融合，应用Python 爬虫、kattle、Flume 等工具实现对数据采集；应用全景感知系统中嵌入式AI 感知程序对读者使用智慧图书馆的情境数据、阅读资源数据进行感知与采集，实现针对读者个性化需求的全景感知，为下一步的数据处理奠定基础。

3.2.2 数据处理

全景感知系统获取的读者数据、情境数据和阅读资源数据形式不一、结构各异，无法直接应用于精准化推荐计算，所以需要对数据进行处理。考虑到精准化推荐算法运算的连续性，可以考虑应用Flume、ODI、Python 爬虫、Sqoop、ETL 工具进行清洗处理，并消除歧义，使数据结构统一，具有可用性［10］。经过清洗处理后的数据可以使用分布式数据库存储，为下一阶段的数据融合提供支持。同时，经过清洗处理后的数据要同步到精准化推荐系统的HDFS 信息推送引擎，便于精准化推荐计算使用。HDFS是一款开源的消息推送传输软件，提供了可靠的信息传递机制，支持消息分布式存储和及时推送。

3.2.3 数据融合

数据融合是精准化推荐系统中读者数据、情境数据和阅读资源数据相互关联、互相补全、交叉验证和计算使用的重要步骤。通过对清洗处理后数据的结构特征、表征的具体维度，从主题关联、读者关联和情境关联三个方面制定数据融合规则，构建统一的数据融合框架，为智慧图书馆建立读者画像、情境画像和阅读资源画像提供数据支持，并针对实时的数据融合结果对画像补充和完善。

3.2.4 精准化推荐计算

在建立读者画像、情境画像、阅读资源画像后，通过内容调整、计算排序、信息过滤，建立读者、情境和阅读资源的联系，实现精准化推荐。其中：内容调整主要采用基于画像模型的精准化推荐和基于内容的精准化推荐两种方式。根据读者的兴趣特征标签和行为偏好属性选择与其特征属性具有高度重叠性读者喜欢的阅读资源，同步到大数据Hadoop 集群中Hbase 数据库中的历史记录中；计算排序需要以分布式数据库中存储的读者特征数据、情境特征数据和阅读资源特征数据作为机器训练的数据资源包，通过机器学习对读者的阅读需求预测，并判断读者的阅读资源偏好程度，然后再开始精准化推荐计算排序，缩小阅读资源精推荐选择范围［11］。考虑到读者的阅读时效，精准化推荐系统既要具备基于历史数据与日志历史记录的离线计算功能，也要考虑到读者实时登录、访问、注册、下载等实时在线计算，要做好精准化推荐策略备选预案，通过搭建分布式计算体系和算力资源占用切分等方法解决超时访问、下载获取、远程访问失败等问题，及时调整精准化推荐策略，保障读者的精准化推荐服务体验。

3.2.5 结果输出

基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统会将精准化推荐计算获得的推荐结果进行可视化输出，会向读者精准推荐其感兴趣的阅读资源，对读者针对推荐结果反馈的数据也会感知分析，并对读者画像、情境画像及阅读资源画像不断补充完善，提高精准化推荐服务质量。

4 基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的功能实现——以张家口职业技术学院图书资源精准化推荐实践为例

根据上述研究过程论述的精准化推荐系统的体系架构和工作流程，本研究在征得张家口职业技术学院同意后，将其应用到张家口职业技术学院图书馆精准化推荐服务中。基于该校已有的图书App进行了实践，并以图书资源精准化推荐为例，具体分析该推荐系统的功能实现。

4.1 全景数据感知与处理

根据精准化推荐系统框架，首先，应用全景感知系统中的各类传感器设备、高清摄像头及智能感知程序对使用该校图书馆读者的行为数据、情境数据、资源数据进行感知和采集，应用图像拼接、图像融合、全景分割和细颗粒分类器实现图像数据的标注、读者阅读态势的定义与分类，保障读者的阅读行为、阅读动态全景映射。图书数据、情境数据、读者数据要同步到精准化推荐系统的分布式数据库，并应用数据仓储创建读者信息列表、图书列表，将经常访问使用该校图书馆的读者信息和馆藏图书信息进行关联，便于精准化推荐系统进行实时的数据运算。值得注意的是，在数据感知与融合过程中，需要以读者基本信息（姓名、职务、工号/学号、年龄）作为主映射表，建立包括院系（机构）信息表、文献成果表、专利信息表及科研项目信息表的数据映射关系，实现数据融合［12］。其次，全景感知系统针对读者动态产生的行为数据、情境数据，在精准感知后可使用代理工具Flume、Agent从智慧图书馆服务平台、App、微信账号及小程序的日志数据流、传感器与摄像头的情境数据流中实现动态采集，汇总到大数据Hadoop 集群中，由Hadoop 集群将数据汇总成为数据流导入到Kafka 消息簇列，由Spark Streaming 对数据流切片，实现对大规模数据的实时解析、关联分析和控制，将解析后的数据存储到Hbase 数据库，为后续精准化推荐计算做好准备。

4.2 画像模型构建

在张家口职业技术学院应用图书馆精准化推荐系统的图书资源精准化推荐实践中，应用精准化推荐系统数据层处理后的读者数据、情境数据、馆藏图书数据可以构建图书画像、读者画像和情境画像模型，进而挖掘读者、图书和情境间的内在联系。

4.2.1 图书画像构建

在张家口职业技术学院图书馆精准化推荐系统应用实践中，针对图书画像构建主要应用馆藏图书的类目标签和主题词标签构建图书画像。首先，精准化推荐系统会对Hadoop 集群中Hive数据库中的图书类目信息表、主题词标签表进行调用，然后对每本图书的简介做分词处理。应用智能算法工具计算每个词的权重，将权重最高的词作为主题词。其次，将图书类目标签和主题词标签存储到Hbase 数据库，用于构建图书画像表［13］。最终，借助WrodVec计算模型图书类目标签的平均向量，作为图书推荐的词向量，与Hbase 存储的图书向量表进行关联，应用语义测量工具计算图书间的语义相似度，将与该图书语义相似度最高的图书信息存储到对应的图书列表，由此构建出完整的图书画像、图书的词向量和相似语义度的图书列表。

4.2.2 读者画像构建

读者画像由读者背景信息标签和阅读偏好标签组成。首先，需要对精准化推荐系统中的读者数据读取，从中提取读者的基本信息，组建成读者的基本信息标签。其次，从图书画像表中获取图书主题，计算读者阅读行为（登录、访问、浏览、下载、获取、评论）对应图书主题的权重。在获得读者图书主题偏好标签及权重后，建立读者画像，并将读者画像数据存储到Hadoop集群中的Hbase 数据库。通常情况下，读者的图书主题偏好包括图书馆、阅读资源、阅读服务、阅读体验等。

4.2.3 情境画像构建

情境画像主要用于描述读者的情境偏好，将读者的阅读兴趣、专业领域、研究范畴和学习模式等信息都全面反映出来，用来支持系统的情境化推荐功能，从而使精准化推荐系统依靠全景感知从情境交互中及时调整推荐内容及推荐方式。可以选择Hadoop 大数据集群中的Hbase 数据中的情境数据与读者行为数据同步处理，面向读者建立“情境—行为关联模型”，对不同情境读者的登录、点击、访问、浏览和获取等行为数据进行记录，应用大数据分析读者的情境偏好，构建情境画像并将情境画像存储到Hbase数据库。

4.3 精准化推荐功能的实现

根据上述构建的读者画像、情境画像和图书画像，可以针对全景感知系统获取的读者数据、情境数据、图书数据计算处理，获得读者的图书主题偏好特征和情境偏好特征，借助精准化推荐计算模块中的内容调整和计算排序功能，面向不同情境的读者精准推荐满足其兴趣需求的图书。具体步骤包括：

4.3.1 离线内容派发

阅读内容派发是精准化推荐计算最核心的步骤，应用目标是从大量馆藏资源中优先选择出与读者兴趣相符，满足其偏好特征的阅读资源作为优先推荐内容。后续选择与读者偏好特征具有较高贴合度的阅读资源作为备选派发内容，提高后续精准化推荐的时效性和稳定性。在张家口职业技术学院图书馆精准化推荐系统应用中，主要是基于读者的阅读偏好和情境特征实现的离线内容派发。系统通过读取Hbase 数据库读者画像特征数据、图书画像特征数据，获得了与读者图书主题偏好特征语义相似度最高的图书，然后对系统内容派发的历史数据过滤，防止重复派发，再将过滤后的图书列表存储到Hbase 的推荐历史数据表中，进而实现离线内容派发。

4.3.2 在线内容派发

在线内容派发可以基于读者实时的行为数据快速对读者的阅读兴趣进行追踪，能解决精准化推荐过程中数据延时与算力支持不足的问题。在张家口职业技术学院图书馆精准化推荐系统应用实践中，主要应用Spark Streaming 组件对Kafka 中读者实时产生的行为数据读取，及时获取读者使用图书馆点击、登录、分享、评论、转发等方面的实时信息，然后系统会自动读取Hbase 存储的图书画像特征数据，选取与读者实时行为特征相似度最高的图书用于推荐，并及时过滤，核准图书主题内容后在线派发，防止重复推荐，并将过滤后的推荐历史数据存储到Hbase数据库的图书推荐结果列表［14］。

4.3.3 离线计算排序

精准化推荐系统的离线在线排序通过读取Hbase 数据库中的读者画像特征数据、图书画像特征数据，并组合两类数据成为数据集，分别作为训练集、测试集，将两类数据合并作为训练集的输入特征，并将读者实时的图书阅读、点赞、评论、分享和转发等行为数据作为训练集标签。最后，应用机器学习模型进行深度训练，通过对RMSE 和AUC 的评分指标进行计算从而实现系统的精准化推荐效果评估。

4.3.4 在线计算排序

精准化推荐系统的在线计算排序是根据读者即时性的精准化推荐请求，对内容派送进行预测分析，通过计算获得精准化推荐排序最佳结果。在张家口职业技术学院图书馆精准化推荐系统应用实践中，首先，对Hbase 数据库中的历史推荐数据进行读取，将Kafka 中的读者行为数据、情境数据作为系统测试集，应用支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等机器学习模型实现对读者行为预测，计算出读者阅读量、点赞量、评论量最高的图书。然后，读取Hbase 存储的历史推荐数据，并对历史推荐数据过滤。最后，将其存储到Hbase推荐结果列表。

4.4 精准推荐策略优化与推荐结果可视化

经过内容调整和计算排序后的推荐结果需按照精准化推荐算法的运行逻辑进一步优化，优化调整后的结果通过图书馆的移动服务平台呈现给读者。推荐优化策略包括推荐测试、超时调整和内容补全。其中：推荐测试主要是基于读者的阅读偏好特征组合应用不同的推荐算法工具，提高精准化推荐质量；超时调整、内容补全主要是在读者网络信号传输中断的情况下，如果系统推荐的反应时间超时则进行调整，再向读者推荐备选的图书。最后，系统再通过获取HBase缓存中的推荐结果向读者推荐，若HBase中缓存失效或丢失，系统对内容派送结果进行计算排序，重新匹配图书，再向读者推荐。

应用上述精准化推荐系统解决方案的张家口职业技术学院图书馆的App精准化推荐页面，与图书馆App原推荐页面相比，加入精准化推荐功能的图书馆App不仅对操作界面进行了优化，还加入了精准化推荐功能，可以基于读者的阅读兴趣偏好实现精准化推荐，能根据读者的情境特征（阅读环境、位置场所）切换不同的阅读背景，提供了书单、阅读排行榜等热门书籍推荐功能，有效提升了张家口职业技术学院图书馆读者的阅读体验。

5 结语

随着数字智能技术快速发展，基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐已成为智慧图书馆解决读者个性化阅读感知精准预测、阅读推荐服务不精准等问题的重要手段。本研究在概述全景感知技术的基础上，对基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐服务系统的数据来源进行了分析，具体划分为读者数据、情境数据和阅读资源数据3 种类型，从感知层、数据层、运算层、服务层4 个方面设计了精准化推荐系统架构，并从全景数据感知、数据处理、数据融合、精准化推荐计算和结果输出5 个方面分析了精准化推荐系统的运作流程。在此基础上，综合应用大数据Hadoop 集群、机器学习、画像构建等技术，阐述精准化推荐系统的设计方案，并在张家口职业技术学院图书馆进行应用实践，分析该推荐系统的应用实践效果，为其他类型智慧图书馆精准化推荐服务实现创新提供可借鉴的思路。

本研究的不足之处：一是对于基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的数据来源总结方面，主要根据智慧图书馆资源类型、读者需求及服务场景，从读者、情境和阅读资源3 个方面进行了归纳，在数据来源、数据类型的分析上可能存在疏漏；二是基于全景感知技术的智慧图书馆精准化推荐系统的设计是复杂的系统性工程，受制于篇幅字数限制未尽全述，在系统设计方案上仅选择了有代表性的智慧图书馆精准化推荐系统的实现进行阐述，未能呈现研究的全貌。在后续工作研究中，将进一步丰富研究对象，拓展研究范围，归纳更多的数据源、数据类型，通过与其他机构深度合作继续优化基于全景感知技术的精准化推荐系统的架构和功能，促进智慧图书馆精准化推荐服务创新升级。