基于智慧推荐的图书馆服务模式创新研究
2024-07-10宋淑米
宋淑米
摘要:智慧图书馆依赖先进的计算机技术和智能化设备,打破时间和空间的限制,为用户提供更加多样化、智能化、舒适化的服务。为深入了解智慧化图书馆的发展现状及其创新服务模式,文章选择河南省内市级社会化图书馆和本科高校图书馆作为调研对象,通过查看其官网提供的个性化智慧推荐服务情况,结合文献研究,总结存在的问题,并依据个性化推荐原理,综合考虑用户属性、书籍特征、时间因素,提出了基于智慧推荐的图书馆服务创新模式框架,该框架旨在优化图书馆智慧推荐服务形式,提升用户体验,推动智慧图书馆服务的进一步发展。同时,这一框架也为河南省图书馆智慧化建设提供了有益的借鉴和参考。
关键词:智慧推荐;智慧图书馆;推荐系统;服务模式
中图分类号:G250 文献标志码:A
0 引言
大数据、云计算等新技术的不断普及和深化,加快了社会数字化转型升级。图书馆作为重要的公共文化服务机构,在信息技术的驱动下,已经进入智慧图书馆发展阶段。智慧图书馆研究的核心要义之一是智慧服务,智慧服务是智能服务的更高阶段,强调在智能化的基础上,利用人工智能等算法来预测用户的需求,消除时间、空间、设备等对读者的约束,实现资源之间的共享和协同,满足读者个性化的需求。推荐系统能够根据读者的搜索记录、身份信息、借阅历史、书籍信息等内容,为用户提供个性化的推荐服务,使用户在大量的图书信息中高效、准确地找到自己需要的信息资源,实现智慧化服务。因此,融合了机器学习、数据挖掘、信息检索等手段的个性化推荐技术是实现图书馆智慧化服务的重要手段。
智慧图书馆作为目前图书馆发展的最新阶段,如何实现智慧化转型,提升用户阅读体验,实现智慧化服务是智慧图书馆目前研究工作重点。个性化推荐技术作为实现智慧服务的一项重要技术手段,能够较大程度满足用户个性化需求,缓解数字资源浪费问题。因此,在智慧推荐服务基础上研究图书馆的服务创新模式,兼具理论价值和实践意义。
1 研究基础
1.1 智慧图书馆
“智慧图书馆”一词早在2003年由芬兰奥卢大学图书馆学者Aittola等[1]提出,被定义为摆脱时间和空间限制,是能够被感知的移动服务。但发展到现在,不同学者分别从不同角度对智慧图书馆进行分析,并没有形成一个统一的定义。严栋[2]从物联网技术的角度,定义智慧图书馆是依赖智慧化设备实现图书馆的智慧化管理和智慧化服务,最终达到无人干预的图书馆服务状态;王世伟[3]提出智慧图书馆是以书人相互关联为核心,数字化、网络化、集群化为特征,绿色发展、数字惠民为本质的图书馆发展模式;乌恩[4]指出智慧图书馆是图书馆发展的最高阶段,是以云计算技术为基础,智慧化设备为手段,在数字化图书馆服务基础上提供智慧化服务的图书馆发展阶段。程焕文等[5]从历史、管理、技术3个维度对智慧图书馆进行分析后,归纳出智慧图书馆是以智慧平台为体系架构,以智慧空间为形态标志、以智慧服务为终极目标的一种生态体系;陈丽冰[6]在分析了多个学者的研究后,总结出智慧图书馆的构成要素由智慧资源、智慧人员、智慧服务、智慧场所、智慧治理、可持续发展的平台和环境6个部分构成,进而定义智慧图书馆是采用新进的技术和手段实现数据-信息-知识-智慧的进阶转化,最终实现图书馆“知识智慧化”的一种“以人为本”的图书馆生态。
1.2 个性化推荐
推荐系统是介于用户和信息之间,通过分析用户的历史行为推测用户兴趣,为用户提供个性化需求,提高用户体验,缓解信息过载问题的工具[7]。目前,推荐系统已较广泛地应用于生活的各方面,极大提高了用户获取信息的效率。陈臣[8]通过分析大数据背景下图书馆智慧服务需求,将资源和服务进行融合,构造出基于大数据的图书馆智慧服务体系;李晓敏等[9]从用户的自然属性、兴趣属性、社交属性3个维度刻画出用户画像,计算用户相似度和图书相似度,实现基于用户和图书的混合推荐系统,提高了图书的个性化推荐质量;金洁洁[10]从用户个性化档案角度设计图书馆推荐系统,并展示了该系统在智慧图书馆中的应用,为智慧图书馆建设提供了借鉴和参考;叶颖[11]利用智慧图书馆框架将图书馆中多源数据根据用户、资源、联系3个角度进行重新组合,再通过计算相似度实现个性化推荐,为图书馆个性化推荐提供了新的角度,拓宽了推荐范围。
本文在分析目前基于智慧推荐的图书馆服务模式的基础上,通过调研河南省内市级图书馆和本科高校图书馆的官网应用智慧推荐技术的程度,研究现阶段智慧图书馆的个性化智慧服务建设情况,并提出改进建议,为图书馆智慧推荐服务的优化提供指导框架,同时,为河南省智慧图书馆的建设提供一定的参考和借鉴。
2 图书馆智慧推荐服务实证调查分析
本研究以河南省部分图书馆为调研对象,统计现阶段省内图书馆采用智慧推荐技术的现状,分析图书馆在智慧服务维度上存在的不足,为后续将智慧推荐技术融入智慧服务的建设提供一定参考。
2.1 调查研究方法
以河南省图书馆、省下辖18个市级图书馆、55个本科高校图书馆为调研对象,分别对其官网进行详细访查。
调研的主要手段和内容是:登录各调研对象的官方网站,在首页查找并记录为所有用户提供的一般性推荐服务,如新书推荐、热门图书、热门排行等,再通过在搜索栏内检索书目,根据返回的结果、类目,记录是否有推荐技术、推荐方式和推荐内容等服务。最后将调查的内容整理汇总、分类统计、对比分析。
在对各调研对象的官方网站进行查看时,发现商丘市、周口市、驻马店市尚没有官方网站,濮阳市、平顶山市、鹤壁市图书馆因访问权限和系统维护升级等原因也无法调查访问,故河南省下辖市图书馆实际共调研到13份有效数据。在对55所高校的图书馆访问过程中,发现中原工学院、南阳师范学院、南阳理工学院、河南警察学院、郑州师范学院、河南开封科技传媒学院6所高校的图书馆无法访问,因此共收集到49所高校的信息。
2.2 图书馆智慧推荐服务现状
2.2.1 智慧推荐服务应用现状
在访查了62个图书馆的官网后发现,如图1所示,有一半的图书馆都没有提供推荐服务,其中高校图书馆未提供的占比大于提供推荐服务的占比,而社会图书馆中只有2个市级图书馆没有提供推荐服务。
2.2.2 个性化推荐与非个性化推荐服务应用现状
根据技术的不同,推荐又分为个性化推荐和非个性化推荐。个性化推荐指系统根据用户的身份数据、查询记录、借阅历史等信息,采用一定的挖掘算法预测用户的兴趣点,为不同的用户推荐符合自己需求的书籍信息,满足用户的个性化需求。常见的个性化推荐如猜你喜欢、相似书籍等,这在电子商务领域已经取得了较好的应用成效。非个性化推荐指以简单页面的形式,将推荐信息直接展示给所有的用户,推荐内容没有针对性,常见的如新书推荐、热门借阅等。非个性化推荐又可分为静态推荐和动态推荐。静态推荐指推荐的内容由馆员在后台自己编辑输入内容后展示给用户,如新书推荐;动态推荐指所有用户得到的内容虽然相同,但推荐内容需要依据一定的算法和计算实现,它会随着时间的变化而变化,如热门推荐,根据后台读者借阅搜索的记录,计算出借阅或搜索量较高的书籍,推荐给用户。
在提供推荐服务的图书馆中,如图2所示,32所图书馆中只有4所提供了个性化推荐服务,分别是郑州市图书馆、郑州大学图书馆、河南大学图书馆、许昌学院。非个性化推荐中,大多是热门图书、借阅排行榜、新书推荐。
在静态推荐和动态推荐的比较中,如图3所示,所有受访图书馆中,采用动态推荐服务的只占了23%,绝大多数还是静态推荐。其中,社会图书馆中,郑州市图书馆、信阳市图书馆、开封市图书馆、漯河市图书馆采用了动态推荐,如热门借阅、热门排行。高校图书馆中,河南理工大学图书馆、河南科技大学图书馆、平顶山学院、河南工学院4所高校使用了动态推荐,其他高校大多还是停留在新书推荐、馆员推荐等静态推荐方式上。
2.3 调查结果分析
2.3.1 推荐服务智慧化程度低
调查数据结果显示,在所有的调查图书馆中,仅有12.5%的图书馆提供了个性化推荐服务,且大多数都是“猜你喜欢”服务,只有一所提供了“借阅关系图”,因此推荐形式单一。在非个性化推荐中,大多数也是静态推荐,需依赖馆员在后台编辑,没有将图书馆的实时信息展示出来供用户参考,造成部分图书馆显示的推荐信息滞后,缺乏时效性。
2.3.2 推荐服务的专业化程度低
在访查各图书馆官网时,发现部分图书馆的网站结构具有很大的相似性,提供的新书推荐、热门排行等结构也较相似,几乎都是完全依赖于OPAC系统所附带的推荐服务功能,这在很大程度上制约着智慧图书馆的发展及智慧服务程度。
2.3.3 信息利用率低
图书馆智慧推荐程度和专业化程度低的原因,很大程度上是对信息的利用率较低。现阶段图书馆的推荐服务并没有将用户的个人信息、书籍信息进行融合,导致推荐形式单一,推荐结果非个性化。现在图书馆都引入了门禁刷脸系统、自动借书和还书设备、检索机器等智能化设备,使得后台存储的数据成指数级增加,这些数据包含大量的信息,智慧化图书馆建设的重要一步就是需要对这些信息进行提取、清洗、挖掘,使之成为智慧化服务中重要的元素。但从现阶段河南省图书馆的建设来看,大多仅仅使用了图书的借阅次数、新书的到馆数据,重要的读者信息几乎都未能有效利用起来。
3 图书馆智慧推荐服务模式创新研究
通过文献研究和实际调研后,发现目前多数的图书馆不注重将用户的信息和书籍信息融合,且未考虑到时间的因素,导致推荐结果不准确,用户依赖度低。本文借鉴电子商务领域的研究基础,从时间、用户、书籍3个维度提出适合图书推荐的个性化智慧推荐模型,如图4所示。
将图书馆各智能设备后台收集到的用户数据分为2大类:用户信息和书籍信息。书籍信息指书籍的类目、出版社、作者等本身入馆时的信息;用户信息分为用户属性信息、用户社交信息、历史借阅或搜索时间记录、历史借阅信息。用户属性信息指用户的身份、学历、年龄、专业等基本信息,这些影响着用户的兴趣及社会层次;社交信息指与用户身份相似、借阅图书相似的其他用户,根据用户的社交信息和属性信息找到用户较信任的社交圈和兴趣圈,并根据社交用户的权威度划分出领域专家,提高这部分用户的推荐权重。用户历史行为记录影响着用户阶段性的兴趣,将时间信息和用户借阅书籍信息结合,发现每阶段用户的兴趣书籍,再结合书籍特征计算书籍相似度。最后将融合了专家用户的用户相似度和融合了时间的书籍相似度进行综合计算,生成最终的个性化推荐结果。
4 结语
推荐系统在电商领域发挥重要作用的同时,也需要为智慧图书馆的智慧服务提供技术支撑。本文通过调研河南省内市级图书馆和本科高校图书馆的官网,了解其提供智慧推荐服务的现状,发现目前河南省内多数图书馆存在推荐智慧化程度低、专业化推荐技术落后、对用户和书籍信息利用率低及官网信息存在更新不及时的问题。在此基础上,为提高图书馆智慧化推荐水平,从用户、书籍、时间3个维度构造了基于智慧推荐的图书馆服务创新模型,旨在为智慧图书馆建设提供一定借鉴和参考。同时,本文的研究尚存在一些不足,如基于现实原因,未能拿到图书馆内部真实的读者借阅数据,无法对提出的模型进行验证。
参考文献
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[3]王世伟.未来图书馆的新模式:智慧图书馆[J].图书馆建设,2011(12):1-5.
[4]乌恩.智慧图书馆及其服务模式的构建[J].情报资料工作,2012(5):102-104.
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[10]金洁洁.用户个性化档案信息在智慧图书馆中的应用研究:以个性化图书精准推荐系统为例[J].河南图书馆学刊,2021(9):128-130.
[11]叶颖.多源数据融合视角下的智慧图书馆个性化推荐方法[J].图书馆论坛,2022(3):154-161.
(编辑 沈 强)
Research on library service mode innovation based on wisdom recommendation
SONG Shumi
(School of Economics, Henan Institute of Technology, Xinxiang 453003, China)
Abstract: Intelligent libraries rely on advanced computer technology and intelligent equipment to break the limitations of time and space, and provide users with more diversified, intelligent and comfortable services. In order to gain an in-depth understanding of the development status of intelligent libraries and their innovative service models, this study selects municipal social libraries and undergraduate college libraries in Henan Province as the research objects, and summarizes the existing problems by checking the provision of personalized intelligent recommendation services on their official websites and combining them with literature research. Then, based on the principle of personalized recommendation and considering user attributes, book characteristics, and time factors, a framework of library service innovation model based on wisdom recommendation is proposed, which aims to optimize the form of library wisdom recommendation service, improve user experience, and promote the further development of wisdom library service. At the same time, this framework also provides useful reference for the intelligent construction of libraries in Henan Province.
Key words: wisdom recommendation; smart library; recommendation system; service mode