摘要：移動(dòng)環(huán)境下用戶個(gè)性化需求具有典型情境特性，然而傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈的信息推薦卻未考慮情境因素。對(duì)此，文章通過在移動(dòng)環(huán)境下集成用戶情境展開對(duì)服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦研究。首先分析有效服務(wù)供應(yīng)鏈在進(jìn)行信息推薦時(shí)應(yīng)具有的特性，其次集成情境設(shè)計(jì)服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦框架，最后給出基于情境感知服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦的具體實(shí)現(xiàn)過程。在服務(wù)供應(yīng)鏈信息推薦過程中融入用戶情境，不僅使得推薦結(jié)果滿足移動(dòng)環(huán)境下用戶的個(gè)性化需求，更為重要的是顯著提高了服務(wù)供應(yīng)鏈的服務(wù)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：服務(wù)供應(yīng)鏈；個(gè)性化信息推薦；情境感知；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)

一、 引言

傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈主要從終端用戶出發(fā)提供信息服務(wù)，在一定程度上滿足了用戶需求。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，移動(dòng)終端成為了用戶獲得信息的主要渠道，在此過程中用戶的個(gè)性化特征、需求習(xí)慣、興趣特點(diǎn)及周邊環(huán)境等情境因素對(duì)用戶個(gè)性化需求產(chǎn)生了極大影響，即移動(dòng)環(huán)境下服務(wù)供應(yīng)鏈具有顯著情境敏感特性。然而在當(dāng)前服務(wù)供應(yīng)鏈研究領(lǐng)域，結(jié)合情境為用戶提供個(gè)性化信息服務(wù)（Personalized Information Service，簡(jiǎn)稱PIS）尚未受到廣泛關(guān)注。對(duì)此，本文對(duì)移動(dòng)環(huán)境下基于情境感知的服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦展開研究。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及IT技術(shù)的廣泛應(yīng)用，采集用戶數(shù)據(jù)，感知用戶情境變得切實(shí)可行，基于用戶情境的信息推薦不僅使得信息服務(wù)的準(zhǔn)確性與可靠性大大提高，更為重要的是極大提升了用戶個(gè)性化需求滿意度。

二、 研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)

1. “服務(wù)供應(yīng)鏈”研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)。2004 年以前供應(yīng)鏈研究多聚焦于產(chǎn)品供應(yīng)鏈，之后隨著美國(guó)學(xué)者Lisa M. Ellram的《Understanding and Managing the Service Supply Chain》的發(fā)表，有關(guān)服務(wù)供應(yīng)鏈的研究逐漸增多。以下五個(gè)方面是學(xué)者們較為關(guān)注的領(lǐng)域：（1）服務(wù)供應(yīng)鏈的定義，以2007年發(fā)表在文中“服務(wù)供應(yīng)鏈”的定義最具代表性；（2）從不同視角構(gòu)建服務(wù)供應(yīng)鏈模型，展示其形成的規(guī)律；（3）服務(wù)供應(yīng)鏈的評(píng)價(jià)，包括績(jī)效的評(píng)價(jià)、鏈條上服務(wù)供應(yīng)商的選擇、協(xié)調(diào)與優(yōu)化；（4）服務(wù)供應(yīng)鏈的測(cè)度分析；（5）服務(wù)供應(yīng)鏈的行業(yè)應(yīng)用，如在旅游行業(yè)、物流行業(yè)、港口行業(yè)等。

綜上，有關(guān)服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量的研究尚未得到重點(diǎn)關(guān)注。然而隨著服務(wù)經(jīng)濟(jì)重要性凸顯，隨著服務(wù)需求向個(gè)性化方向轉(zhuǎn)變，以滿足用戶個(gè)性需求的服務(wù)供應(yīng)鏈信息推薦能力成為衡量服務(wù)供應(yīng)鏈信息服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵，本文正是以此為核心展開研究的。

2. “情境”與“情境感知”研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)。情境（Context）通常指某一時(shí)期各種情況的結(jié)合信息，這些信息既可以用來(lái)描述實(shí)體（如人、位置）的情形，也可以用來(lái)描述虛擬對(duì)象（如交互應(yīng)用）的特征。情境感知（Context Awareness）是一種用于提高信息服務(wù)系統(tǒng)性能的技術(shù)，它通過傳感器等設(shè)備獲取用戶所處環(huán)境的信息，在了解用戶行為動(dòng)機(jī)基礎(chǔ)上自動(dòng)發(fā)現(xiàn)用戶需求，自適應(yīng)地將相關(guān)信息或服務(wù)推薦給用戶，從而提高系統(tǒng)服務(wù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)應(yīng)用的普及極大改變了人類的生產(chǎn)生活方式，然而在信息的海洋中信息過載和信息迷航等問題日益嚴(yán)重，個(gè)性化信息推薦被提上日程。1995 年Carnegie Mellon University的 Robert Armstrong和Stanford University的 Marko Balabanovic 等人設(shè)計(jì)出了Web Watcher（個(gè)性化導(dǎo)航系統(tǒng)） 和LIRA（個(gè)性化推薦系統(tǒng)），之后來(lái)自不同國(guó)家的學(xué)者紛紛投入到信息推薦相關(guān)研究中。

近年來(lái)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)促使越來(lái)越多的用戶通過移動(dòng)終端獲取信息，用戶獲取信息時(shí)的情境也不盡相同，這些變化的情境影響了用戶的信息需求，即情境成為了影響移動(dòng)環(huán)境下個(gè)性化信息推薦的重要因素。對(duì)此，為提高移動(dòng)環(huán)境下服務(wù)供應(yīng)鏈的個(gè)性化信息服務(wù)質(zhì)量，感知和推理用戶當(dāng)前情境，更新合成歷史情境，將情境融入到服務(wù)供應(yīng)鏈的個(gè)性化信息推薦中變得十分有研究?jī)r(jià)值。

三、 服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦特性分析

一個(gè)有效的服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)在為用戶推薦信息時(shí)應(yīng)滿足以下四個(gè)特性：

1. 自動(dòng)性和隱匿性。這是指系統(tǒng)獲取用戶個(gè)性化需求時(shí)應(yīng)具有的特性。傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)通常采用用戶主動(dòng)注冊(cè)和提交反饋表的方式獲取需求，不僅耗費(fèi)用戶的時(shí)間精力，而且信息一旦獲得則長(zhǎng)時(shí)間不會(huì)發(fā)生改變，這與移動(dòng)環(huán)境下用戶需求隨情境變化而變化的事實(shí)相違背，結(jié)果導(dǎo)致用戶對(duì)系統(tǒng)推薦的個(gè)性化信息滿意度差。今天，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)解決了這個(gè)問題，通過該技術(shù)系統(tǒng)可實(shí)時(shí)感知用戶所處情境，如瀏覽的網(wǎng)頁(yè)、感興趣的話題等，通過分析和挖掘獲取用戶的潛在需求，基于此向其推薦信息。這個(gè)過程不僅是自動(dòng)的，而且不需要用戶主動(dòng)參與，具有隱匿性。

2. 準(zhǔn)確性和可靠性。傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)獲取用戶需求時(shí)沒有考慮情境因素，因此系統(tǒng)推薦的信息質(zhì)量滿意度差。對(duì)此，有效的服務(wù)供應(yīng)鏈在進(jìn)行個(gè)性化信息推薦時(shí)，必須將用戶情境納入，確保推薦的準(zhǔn)確性和可靠性。

3. 自適應(yīng)性。傳統(tǒng)信息推薦系統(tǒng)采用的方法是獲得用戶需求，并假設(shè)它們長(zhǎng)時(shí)間不發(fā)生改變。然而移動(dòng)環(huán)境下，用戶的需求會(huì)隨著情境的變化而不斷變化，對(duì)此，服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)應(yīng)能及時(shí)捕捉情境對(duì)用戶需求的影響，自適應(yīng)地調(diào)整推薦信息，從而提高用戶滿意度。

4. 推測(cè)性。有時(shí)用戶并不了解或清晰地描述出自己的真實(shí)需求，對(duì)此，服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)應(yīng)能借助大數(shù)據(jù)技術(shù)根據(jù)用戶情境推測(cè)出潛在需求，為其提供更好的個(gè)性化服務(wù)。

四、 服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦框架設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈以終端用戶為中心，根據(jù)用戶在平臺(tái)上提出的明確查詢需求，通過供應(yīng)鏈整體資源的整合與協(xié)同，響應(yīng)用戶請(qǐng)求，提供服務(wù)，整個(gè)運(yùn)作過程如圖1所示。

然而在移動(dòng)互聯(lián)環(huán)境下，隨著用戶情境的變化，用戶需求也表現(xiàn)出復(fù)雜、多維、異構(gòu)、變化，甚至沖突等特點(diǎn)，并不始終保持一致。對(duì)此，打破傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈的運(yùn)作模式，根據(jù)用戶的目標(biāo)和任務(wù)，結(jié)合用戶當(dāng)前及歷史情境，通過情境的感知、處理和應(yīng)用向用戶提供信息服務(wù)，實(shí)現(xiàn)信息推薦的個(gè)性化，提高用戶的滿意度。基于情境感知的服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦框架如圖2所示。

將用戶情境融入到信息推薦過程分為三步，即：

1. 情境感知層：主要指情境的獲取，包括獲取用戶歷史和當(dāng)前情境，主要渠道來(lái)自用戶工作的工作流引擎、用戶使用的各種程序、用戶網(wǎng)上瀏覽的行為軌跡，及各種傳感器的反饋等。

2. 情境處理層：根據(jù)情境處理規(guī)則，對(duì)獲取的用戶情境進(jìn)行更新、合成和推理，建模后存儲(chǔ)至情境模型庫(kù)。

3. 情境應(yīng)用層：主要由情境匹配和信息推薦兩步構(gòu)成。首先將情境模型與平臺(tái)提供的信息資源模型進(jìn)行匹配，其次基于此為用戶提供信息服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)基于情境的個(gè)性化信息推薦。

五、 基于情境感知的服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦過程實(shí)現(xiàn)

1. 當(dāng)前情境的獲取與推理。實(shí)現(xiàn)個(gè)性化信息推薦的首要任務(wù)是識(shí)別用戶當(dāng)前情境，即用戶當(dāng)下所做所想。當(dāng)前情境的獲取方式分為直接和間接兩種。

（1）直接當(dāng)前情境：是指從各種信息源直接獲取的與用戶相關(guān)的各種情境信息，通常從以下三種途徑獲得。

通過物理傳感器——通過在相關(guān)的物理實(shí)體上安裝傳感器，讀取傳感器中數(shù)據(jù)獲得情境信息，主要用于獲取與用戶相關(guān)的物理實(shí)體的信息。

通過工作流管理系統(tǒng)等應(yīng)用軟件——通過與應(yīng)用軟件的交互獲取用戶當(dāng)前正在執(zhí)行的業(yè)務(wù)過程信息，如執(zhí)行的具體業(yè)務(wù)過程和事件的名稱、系統(tǒng)的狀態(tài)、使用的資源等。

通過用戶行為記錄 通過Web2.0——直接自動(dòng)識(shí)別用戶當(dāng)前的行為信息，如用戶最近的Tagging關(guān)注傾向、Blog主題列表、Wiki學(xué)科領(lǐng)域等知識(shí)信息行為和表現(xiàn)，感知用戶所想。

（2）間接當(dāng)前情境：是一種需要通過推理才能獲得的情境，以直接當(dāng)前情境為基礎(chǔ)，根據(jù)預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行推理識(shí)別。

直接當(dāng)前情境和間接當(dāng)前情境共同構(gòu)成了當(dāng)前情境，具體過程如圖3所示。

2. 綜合情境的更新與合成。事實(shí)上用戶行為具有連貫性，這就要求用于推薦的情境也是持續(xù)更新的。當(dāng)前情境只能反映用戶短時(shí)期內(nèi)行為，不具連續(xù)性，因此完全基于當(dāng)前情境的信息推薦準(zhǔn)確性和可靠性較差。對(duì)此，將用戶的歷史和當(dāng)前情境進(jìn)行綜合，通過更新合成形成能反映用戶連續(xù)行為的綜合情境，以此為基礎(chǔ)的信息推薦用戶滿意度顯然較高。綜合情境的計(jì)算方法如公式1所示：

C（t）=γ*C（t-1）+（1-γ）*Ct（t）（1）

其中C（t）為t時(shí)刻用戶綜合情境；C（t-1）為t時(shí)刻前用戶歷史情境；Ct（t）為t時(shí)刻用戶當(dāng)前情境；γ為影響系數(shù)，γ∈[0，1]，表示歷史情境對(duì)綜合情境的影響程度，γ越大，表示歷史情境對(duì)綜合情境影響越大，當(dāng)γ=0時(shí)，表示綜合情境完全忽略歷史情境的影響，信息推薦只與用戶當(dāng)前情境有關(guān)。因此，可通過調(diào)節(jié)影響系數(shù) 控制當(dāng)前和歷史情境對(duì)推薦的影響。

3. 集成情境的查詢、匹配與推薦。傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈的信息推薦主要分為兩步：首先用戶在平臺(tái)上輸入查詢信息項(xiàng)，如向平臺(tái)指定的屬性設(shè)置屬性值，或直接輸入關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢；其次系統(tǒng)將查詢信息項(xiàng)與信息資源庫(kù)中的信息項(xiàng)進(jìn)行匹配，而后直接進(jìn)行推薦。由于整個(gè)推薦過程未考慮用戶綜合情境，信息推薦結(jié)果準(zhǔn)確性和可靠性差。而基于情境感知的服務(wù)供應(yīng)鏈在進(jìn)行信息推薦時(shí)采用將傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈的特性查詢與用戶綜合情境相結(jié)合的方式，通過將用戶的情境要素和屬性進(jìn)行匹配，而后實(shí)現(xiàn)推薦，具體步驟如下：

第一步：不考慮用戶綜合情境，查詢信息項(xiàng)k和信息資源庫(kù)提供的信息項(xiàng)q的相似度記為sim（k，q），采用矩陣余弦函數(shù)計(jì)算匹配相似度，即：

sim（k，q）=cos（k，q）=（k*q）/（||k|*|q||）（2）

第二步：查詢信息項(xiàng)C（t）和用戶綜合情境 的相似度記為sim（k，C（t）），采用矩陣余弦函數(shù)計(jì)算匹配相似度，即：

sim（k，C（t））=cos（k，C（t））=（k*C（t））/（||k|*|C（t）||）（3）

第三步：考慮用戶綜合情境，查詢信息項(xiàng)k和信息項(xiàng)q的最終相似度記為SIM（k，q，C（t）），采用線性組合方法進(jìn)行計(jì)算，即

SIM（k，q，C（t））=λ*sim（k，C（t））+（1-λ）*sim（k，q）（4）

其中λ為情境影響系數(shù)，表示用戶情境對(duì)信息推薦的影響程度，λ∈[0，1]。當(dāng)λ=0時(shí)，信息推薦完全不考慮用戶情境，屬于傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈的信息推薦；當(dāng)λ=1時(shí)，信息推薦則完全以用戶綜合情境為基礎(chǔ)，屬于服務(wù)供應(yīng)鏈的主動(dòng)推送服務(wù)。λ取值需要根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)節(jié)。

六、 結(jié)論

傳統(tǒng)服務(wù)供應(yīng)鏈在信息推薦時(shí)未考慮用戶情境，因而無(wú)法滿足移動(dòng)環(huán)境下用戶對(duì)信息的個(gè)性化需求。對(duì)此，本文對(duì)移動(dòng)環(huán)境下基于用戶情境的服務(wù)供應(yīng)鏈信息推薦展開研究。文章首先分析了有效服務(wù)供應(yīng)鏈在進(jìn)行信息推薦時(shí)應(yīng)具有的四個(gè)特性，其次設(shè)計(jì)了包含情境感知、情境處理和情境應(yīng)用三層的服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦框架，最后給出了基于情境感知服務(wù)供應(yīng)鏈個(gè)性化信息推薦的具體實(shí)現(xiàn)過程。將用戶的歷史和當(dāng)前情境融入到服務(wù)供應(yīng)鏈的信息推薦過程中，不僅提高了用戶對(duì)推薦結(jié)果的滿意度，而且也提升了服務(wù)供應(yīng)鏈的服務(wù)質(zhì)量。作者今后將在推薦算法方面展開進(jìn)一步的研究和驗(yàn)證。

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作者簡(jiǎn)介：李燕（1979-），女，漢族，廣西壯族自治區(qū)貴港市人，上海海事大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)博士，研究方向?yàn)樾畔①Y源管理、供應(yīng)鏈管理、電子商務(wù)物流管理。

收稿日期：2015-10-10。