張宇 阮雪靈 張星

（武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院 湖北省武漢市 430073）

1 引言

普適服務(wù)是指根據(jù)用戶偏好、行為習(xí)慣和時空環(huán)境等因素，將相關(guān)內(nèi)容通過各種網(wǎng)絡(luò)和終端提供給用戶的一種動態(tài)服務(wù)模式[1]。該服務(wù)將描述用戶情境(Situation)的各種上下文(Context)信息引入服務(wù)過程，以進一步提高服務(wù)的精確度和用戶滿意度，具有重要的研究意義和實用價值，近年來一直是個性化服務(wù)與上下文感知計算領(lǐng)域交叉研究的熱點。迄今，研究人員對該領(lǐng)域的問題進行了大量研究，主要包括：用戶需求分析，上下文數(shù)據(jù)的采集、處理和融合，服務(wù)模型的構(gòu)建與算法設(shè)計，情境感知推薦系統(tǒng)等，取得了很多成果。我國在普適個性化領(lǐng)域的研究起步較晚，相對于美國、德國、日本和韓國等國家的研究存在滯后性。

學(xué)者們從不同視角對本領(lǐng)域的研究進行了梳理和評述，但國內(nèi)鮮見采用文獻計量學(xué)的方法研究普適服務(wù)領(lǐng)域問題的文獻。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、深度學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈等一系列新技術(shù)的發(fā)展，本領(lǐng)域的研究也在不斷深入和細化，并逐步走向?qū)嵺`應(yīng)用。為明確直觀地展現(xiàn)本領(lǐng)域不同時期研究側(cè)重點的變化，學(xué)科交叉發(fā)展情況、研究機構(gòu)的合作情況，特別是研究主題的演進脈絡(luò)和未來趨勢的預(yù)測情況，本文通過搜集國內(nèi)十年來的相關(guān)文獻，采用文獻計量學(xué)的方法和可視化工具，從學(xué)科分布、關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜、研究機構(gòu)圖譜、時區(qū)視圖等方面進行了分析，展現(xiàn)了本領(lǐng)域研究的歷程、現(xiàn)狀，熱點與趨勢。為國內(nèi)進一步的研究提供參考和借鑒，從而促進普適服務(wù)領(lǐng)域研究的深入發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)來源與整理

本文選取中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫為主要數(shù)據(jù)來源，檢索時間為2009-2019年，限定期刊來源類別為SCI 期刊、EI 期刊、核心期刊、CSSCI 期刊和CSCD 期刊。用主題檢索，先進行廣泛搜索，主題詞包括“普適”、“泛在”、“上下文”、“情境”、“情景”等，然后進一步篩選，以確保檢索結(jié)果的主題相關(guān)性和準(zhǔn)確性。最終得到3513 篇文獻搜索結(jié)果。利用工具GooSeeker 提取出每篇論文的詳細信息，包括：論文標(biāo)題、作者、機構(gòu)、摘要、關(guān)鍵詞、發(fā)表時間等。

為發(fā)掘論文數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系，利用分詞工具ROST CM6 對整理好的數(shù)據(jù)進行分詞處理，統(tǒng)計出高頻詞匯，并收集與本領(lǐng)域研究相關(guān)聯(lián)的詞匯，自定義出詞典。根據(jù)構(gòu)建好的詞典進行詞頻分析；剔除一般性的詞匯，如：研究、模型、方法、數(shù)據(jù)、算法、分析、技術(shù)等，生成可視化詞云圖如圖1 所示。

去除情境、服務(wù)、上下文等主題詞本身的高頻詞，篩選得到20位高頻詞統(tǒng)計表如表1 所示。表明本領(lǐng)域的研究主要與圖書情報領(lǐng)域、計算機領(lǐng)域以及教育領(lǐng)域的研究具有較大相關(guān)性。

3 圖譜分析

3.1 發(fā)文量圖

2009年到2019年的論文發(fā)表數(shù)量直方圖如圖2所示。近十年來，普適服務(wù)類論文數(shù)量平穩(wěn)增長，本領(lǐng)域保持著持續(xù)的研究熱度。

3.2 學(xué)科分布圖

表1：普適服務(wù)領(lǐng)域研究相關(guān)的詞頻統(tǒng)計表

圖1：普適服務(wù)領(lǐng)域研究相關(guān)的詞云圖

圖2：2009-2019年論文發(fā)表量年代分布圖

學(xué)科分布餅狀圖如圖3 所示。十年來國內(nèi)普適服務(wù)領(lǐng)域的研究重點大部分集中在圖書情報檔案、計算機及教育三大領(lǐng)域；其余部分集中在工商管理、信息通信、新聞傳播等學(xué)科。

3.3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

利用可視化工具CiteSpace[2]，對樣本文獻的關(guān)鍵詞進行分析，首先在得到的關(guān)鍵詞中對同義、近義及相關(guān)性詞匯進行合并，最終得到有效的關(guān)鍵詞200 個，有效關(guān)鍵詞出現(xiàn)總數(shù)3208 次，平均每個關(guān)鍵詞出現(xiàn)16 次。本領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識圖譜如圖4，選取頻次排名前30 位關(guān)鍵詞的統(tǒng)計情況得到表2。

表2：頻次排名前30 位關(guān)鍵詞統(tǒng)計表

表3：頻次排名前10 位的科研機構(gòu)表

圖3：文獻學(xué)科分布圖

由表2 可見，由于將“情境”作為主題詞檢索，所以其出現(xiàn)的頻次最高，擁有的節(jié)點也最大，處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置?！皡f(xié)同過濾”頻次為52，中心度為0.04，與“情境”相連距離最短，說明協(xié)同過濾方法與情境感知服務(wù)的研究最為密切。其次，“數(shù)字圖書館”、“大數(shù)據(jù)”、“泛在學(xué)習(xí)”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次也較高，這些關(guān)鍵詞一直以來都與本領(lǐng)域的發(fā)展密切相關(guān)。除高頻關(guān)鍵詞外，中心度高的關(guān)鍵詞也應(yīng)受到重視，中心度越高，在網(wǎng)絡(luò)中越重要。中心度高而頻次低的節(jié)點是近年出現(xiàn)的樞紐節(jié)點，通常與其他節(jié)點間的關(guān)系最為密切，起承接作用，具有一定的發(fā)展?jié)摿?。諸如“移動學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“人工智能”、“區(qū)塊鏈”等。

3.4 機構(gòu)分布圖譜

圖5 展示了本領(lǐng)域文獻的主要來源機構(gòu)，其中比較活躍的機構(gòu)包括武漢大學(xué)信息管理學(xué)院、吉林大學(xué)管理學(xué)院、南京大學(xué)信息管理學(xué)院、中國科學(xué)院大學(xué)等。研究機構(gòu)頻次排名前10 的機構(gòu)如表3 所示。

總體來看，目前國內(nèi)相對于國外對本領(lǐng)域的研究院校和機構(gòu)仍然較少。由圖5 可以看出，圖中各機構(gòu)之間只有信息管理、計算機和信息工程等學(xué)科有連接，且交叉并不頻繁，其它學(xué)科很少涉及，說明學(xué)科交叉弱。而機構(gòu)合作和學(xué)科交叉是影響本領(lǐng)域研究發(fā)展的重要因素。普適服務(wù)過程中幾個重點問題包括：情境與用戶需求的關(guān)系構(gòu)建問題；構(gòu)建情境所需的具體上下文的種類、粒度問題；上下文數(shù)據(jù)的采集、清洗、分析、存儲和利用問題；多媒體內(nèi)容與網(wǎng)絡(luò)終端的適配問題等。這些問題的研究均需要更多學(xué)科、專業(yè)和技術(shù)的交叉與融合，如：市場營銷學(xué)、消費者行為學(xué)、客戶關(guān)系管理、數(shù)理統(tǒng)計、決策支持系統(tǒng)；移動通信、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬仿真、多媒體、大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)等，才能得到有效發(fā)展，實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。

4 發(fā)展歷程和趨勢分析

十年來本領(lǐng)域研究主題和熱點變化的關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)視圖如圖6 所示。

4.1 時區(qū)視圖

從研究結(jié)果的發(fā)展趨勢來看，國內(nèi)普適服務(wù)領(lǐng)域的相關(guān)研究呈現(xiàn)從“普適計算、數(shù)字圖書館、個性化服務(wù)、泛在學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)”；到“社會網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾、虛擬現(xiàn)實”；到“大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+、移動圖書館、推薦系統(tǒng)”；到“用戶畫像、深度學(xué)習(xí)、智慧圖書館”；再到“人工智能、區(qū)塊鏈、信息接受情境、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)”的演進發(fā)展態(tài)勢。

總體來看，本領(lǐng)域的演化發(fā)展脈絡(luò)可分為三個階段。

第一階段是發(fā)展初期（2009-2012年），此階段出現(xiàn)了許多本領(lǐng)域的核心熱點，首先普適服務(wù)背景下圖書館開始整體轉(zhuǎn)型和變革，實現(xiàn)圖書館情境感知服務(wù)的技術(shù)和工具成為熱點，同時開始將不同上下文信息融入傳統(tǒng)個性化服務(wù)過程之中，實現(xiàn)普適化和個性化的結(jié)合。該階段的熱點包括：解決普適環(huán)境下協(xié)同過濾算法存在的數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動問題、處理上下文數(shù)據(jù)的不確定性問題，挖掘不同情境下用戶偏好變化的規(guī)律性等問題。

第二階段是過渡期（2013-2016年），大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+成為當(dāng)時的研究熱點，相關(guān)學(xué)者開始利用大數(shù)據(jù)研究用戶潛在的規(guī)律特征，為用戶提供個性化精準(zhǔn)化的服務(wù)，來滿足不同層次的用戶偏好。其次，數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)開始應(yīng)用于普適推薦系統(tǒng)，成為本領(lǐng)域的研究熱點，對普適環(huán)境下的用戶體驗、用戶行為和用戶需求進行分析，形成用戶畫像，實現(xiàn)多維度動態(tài)用戶興趣建模。智慧城市、智慧教育、智慧服務(wù)等熱點在本領(lǐng)域的出現(xiàn)也體現(xiàn)了普適服務(wù)的智慧化發(fā)展。

第三階段是深入期（2017-2019年），人工智能、信息接受情境、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等方面的研究成為新一輪的熱點，這些熱點均是前兩個階段中核心熱點衍生出的新熱點，是對前兩個階段的理論和方法進行調(diào)整、融合與創(chuàng)新，不再局限于傳統(tǒng)的本體建模、數(shù)據(jù)挖掘和混合推薦等方法，本領(lǐng)域的研究主題逐漸從理論演化為具體的行業(yè)應(yīng)用，研究角度逐漸從單一領(lǐng)域轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)集群，研究方法逐漸偏向多元化。

普適服務(wù)在行業(yè)應(yīng)用的研究主要包括三個方面：

（1）在圖書館方面的應(yīng)用。本領(lǐng)域在圖書館演變過程中的研究主要包括：基于情境感知的信息檢索服務(wù)、基于情境感知的個性化定制服務(wù)、基于情境感知的信息推送服務(wù)以及基于情境感知的學(xué)科咨詢服務(wù)。目前本領(lǐng)域在圖書館方面的理論研究與實際應(yīng)用仍有不足，未來將繼續(xù)實現(xiàn)圖書館服務(wù)的實時性、個性化、動態(tài)性，切實提升用戶服務(wù)質(zhì)量。

（2）在教育方面的應(yīng)用。普適學(xué)習(xí)強調(diào)環(huán)境智能化、資源開放性和學(xué)習(xí)個性化，在真實的教學(xué)情境中以學(xué)習(xí)者為中心，為學(xué)習(xí)者充分利用資源進行終身學(xué)習(xí)提供支持。本領(lǐng)域在教育方面的研究主要是針對泛在學(xué)習(xí)、智慧教育、翻轉(zhuǎn)課堂、教學(xué)模式、學(xué)科服務(wù)以及學(xué)習(xí)資源等方面展開。

圖4：關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

圖5：研究機構(gòu)分布圖譜

（3）在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)方面的研究。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)是泛在物聯(lián)網(wǎng)在電力行業(yè)的表現(xiàn)形式和應(yīng)用落地，即應(yīng)用現(xiàn)代信息技術(shù)在電力系統(tǒng)的各環(huán)節(jié)實現(xiàn)萬物互聯(lián)、人機交互，構(gòu)建全息感知、開放共享的智慧服務(wù)系統(tǒng)。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)目前主要應(yīng)用于智能交通、智能家居、智慧城市等領(lǐng)域，未來泛在電力物聯(lián)網(wǎng)將與智能電網(wǎng)融合發(fā)展，構(gòu)建一個能源、業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)三體合一的智能化能源網(wǎng)絡(luò)平臺。

4.2 突變詞分析

突變詞(Bursts)是指短期內(nèi)具有很大變化特征的變量詞，突變詞可用來反映更深層的變化，由此來探索領(lǐng)域發(fā)展的前沿與趨勢。由本領(lǐng)域的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜得出的突變詞時間階段圖如圖7 所示。

利用CiteSpace 的Bursts 功能得到11 個突變詞。結(jié)果表明：

（1）2015年之前，普適計算的突變率最高，突變發(fā)生時間段是2009-2012年，本領(lǐng)域的在圖書情報領(lǐng)域的研究主要包括：普適服務(wù)框架、普適個性化內(nèi)容推薦、基于情境的圖書館內(nèi)容服務(wù)等。

（2）2015年以后，用戶畫像的突變率最高，突變發(fā)生時間段是2017-2019年。用戶畫像作為普適服務(wù)領(lǐng)域的新興發(fā)展方向，主要集中在大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館用戶畫像構(gòu)建、基于用戶畫像的情境化推薦服務(wù)研究、用戶個性化精準(zhǔn)營銷等方面。

（3）總的來看，普適服務(wù)的前沿趨勢體現(xiàn)在：研究背景轉(zhuǎn)變?yōu)榛诖髷?shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)+等方面；研究重點集中在緩解數(shù)據(jù)稀疏性、提高推薦精度和信息接受情境化等問題；研究方法主要包括人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)等；而泛在圖書館、推薦系統(tǒng)仍然作為普適服務(wù)在圖書情報領(lǐng)域的主要研究和應(yīng)用陣地。

圖6：關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)視圖

圖7：突變詞時間階段圖

4.3 研究趨勢

通過對本領(lǐng)域時區(qū)視圖、突變詞趨勢的分析以及相關(guān)權(quán)威文獻的深入研讀，總結(jié)出國內(nèi)普適服務(wù)領(lǐng)域發(fā)展主要的四大趨勢：

4.3.1 趨勢一：形成精準(zhǔn)動態(tài)的個性化服務(wù)模式

精準(zhǔn)動態(tài)的個性化服務(wù)趨勢，即在普適服務(wù)的基礎(chǔ)上，考慮情境上下文信息等動態(tài)因素，滿足用戶的個性化需求。目前普適個性化領(lǐng)域的研究已逐漸進入實踐應(yīng)用階段，如Kam-Yiu 等[3]提出了一種利用無線局域網(wǎng)定位和近場通信技術(shù)的新型普適商業(yè)模型來促進零售店促銷，通過解讀顧客的動作作為對商品的興趣指標(biāo)來制定個性化的促銷策略；Shini等[4]詳細介紹了旅游推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程，與早期基于內(nèi)部知識資源提供靜態(tài)的旅行推薦系統(tǒng)相比，目前的系統(tǒng)能夠生成高度個性化、實時、上下文感知的推薦等。隨著數(shù)據(jù)資源的爆炸式增長，用戶畫像成為大數(shù)據(jù)時代實現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)的數(shù)據(jù)分析工具之一，武慧娟等[5]基于用戶認(rèn)知的理論，將移動用戶微閱讀的情境感知、社交網(wǎng)絡(luò)和情感體驗進行融合構(gòu)建用戶畫像，生成個性化微閱讀自適應(yīng)信息推薦。未來的普適個性化服務(wù)將結(jié)合更多新興技術(shù)，實現(xiàn)多維度的動態(tài)情境服務(wù)。

4.3.2 趨勢二：普適服務(wù)的智慧化

所謂“智慧化”，就是要從以資源、技術(shù)為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀藶橹行?，建設(shè)全面感知、智慧與普適相融合的服務(wù)。各種新興技術(shù)為普適服務(wù)的智慧化提供了有力的技術(shù)支持。普適服務(wù)的智慧化正在逐漸改變?nèi)藗兩畹姆椒矫婷?，如：Jamel 等[6]集成云計算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，開發(fā)了一個普適醫(yī)療健康監(jiān)測系統(tǒng)，使醫(yī)療服務(wù)提供者能遠程監(jiān)測和評估患者的健康狀況；SoYeop 等[7]學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)的方法，提出并實現(xiàn)了一個有效管理社交媒體內(nèi)容、實時分析并預(yù)測用戶情感路徑的系統(tǒng)，提高了情緒分析和預(yù)測的準(zhǔn)確性，據(jù)此來提供服務(wù)。普適服務(wù)智慧化的目標(biāo)是使人們的生活更加舒適、輕松，使技術(shù)透明化。人們完全不用刻意感覺各種工具的存在，正如使用水、電和空氣一般。

4.3.3 趨勢三：普適服務(wù)的社會化

普適服務(wù)的社會化即基于社會網(wǎng)絡(luò)，利用社會化媒體上的交互關(guān)系實現(xiàn)用戶興趣的擴展，構(gòu)建用戶群體、情境集合和服務(wù)集合三者之間的關(guān)系，全方位記錄用戶行為、預(yù)測用戶需求?；谄者m社會網(wǎng)絡(luò)的傳播比以前的人際傳播、互聯(lián)網(wǎng)傳播更能滿足用戶群體多樣性、不確定性、動態(tài)性的需求。房小可等[8]學(xué)者提出一個社會化媒體用戶興趣推薦框架，將情境關(guān)系考慮到推薦中，抓取新浪微博數(shù)據(jù)進行驗證，拓展了用戶的社會關(guān)系，同時得到更好的推薦結(jié)果。張繼東等[9]通過研究移動社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶偏好和情境化內(nèi)涵，提出了一個基于上下文感知的情景化用戶行為預(yù)測與感知方案，為移動社交網(wǎng)絡(luò)的信息服務(wù)提供實踐指導(dǎo)。普適服務(wù)的社會化促進了信息服務(wù)的情境共享性，普適社會網(wǎng)絡(luò)可建立各種關(guān)系的多維度連接，實現(xiàn)用戶群體、情境集合和服務(wù)集合的有機融合。

4.3.4 趨勢四：隱私保護和信息安全的問題得到廣泛重視

普適服務(wù)在給用戶帶來便利的同時，也面臨著用戶隱私泄露的風(fēng)險。通常，服務(wù)越精準(zhǔn)，需要的用戶信息就越多，如：用戶的基本特征信息、行為信息、位置信息等。各種搜集、分析、挖掘、推薦的技術(shù)都有可能在用戶未知的情況下影響用戶隱私信息安全，很多情況下，這是用戶所不愿意接受的。因此，隱私保護、信息安全相關(guān)的研究得到廣泛重視。如：Aliza[10]研究了人工智能技術(shù)在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的具體應(yīng)用，但同時指出病人的電子病歷作為重要的研究數(shù)據(jù)，需要合理的支配權(quán)限規(guī)范以及相應(yīng)的隱私保護技術(shù)和監(jiān)管機制；Qaisar 等學(xué)者[11]剖析了普適環(huán)境下的安全性和用戶數(shù)據(jù)保護問題，通過回顧分析現(xiàn)有普適計算模型的安全性，在隱私管理參數(shù)的基礎(chǔ)上評估出其中的最佳模型等。在相關(guān)研究逐漸深入的同時，區(qū)塊鏈技術(shù)成為不可忽視的新興技術(shù)，區(qū)塊鏈具有去中心化、去信任化、信息不可篡改、安全可靠等特點，王震等[12]學(xué)者重點介紹了區(qū)塊鏈技術(shù)在個人數(shù)據(jù)管理、數(shù)字財產(chǎn)保護、物聯(lián)網(wǎng)通信以及醫(yī)療數(shù)據(jù)共享等方面的應(yīng)用。作為當(dāng)下最具普適性的技術(shù)架構(gòu)，區(qū)塊鏈?zhǔn)请[私保護、信息安全問題的重要突破口。

5 總結(jié)

本文利用文獻計量學(xué)的方法和可視化工具對國內(nèi)該領(lǐng)域的文獻進行了多角度分析。目前，國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究取得了一定的成果。研究的問題主要包括：用戶信息需求分析、上下文數(shù)據(jù)的本體建模、推薦算法的設(shè)計、系統(tǒng)框架的構(gòu)建、基于情境的圖書館個性化服務(wù)等，但研究文獻仍然較少且并不深入。我國對該領(lǐng)域的研究起步較晚，研究的機構(gòu)數(shù)量少，且各機構(gòu)之間疏于合作，學(xué)科交叉性弱。通過對本領(lǐng)域的發(fā)展歷程分析，未來普適服務(wù)領(lǐng)域的研究趨勢將體現(xiàn)在：服務(wù)的精準(zhǔn)化、智慧化、社會網(wǎng)絡(luò)化，以及用戶隱私保護和信息安全等方面。作為一個多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，需要新的理論、方法、模型和算法進行支撐，才能獲得更深層次的發(fā)展，實現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用。

本文研究的主要數(shù)據(jù)來源為中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，存在部分優(yōu)秀期刊文獻檢索缺失的問題；文獻的信息提取工具、分詞工具和知識圖譜生成工具相比其它的工具和軟件各有優(yōu)勢和缺點，因而本文的研究或多或少存在疏漏和不足。以后的研究中可以綜合多種文獻數(shù)據(jù)庫，利用多種工具和軟件進行分析，再綜合比對分析結(jié)果，從而使研究結(jié)論更全面、更具說服力。