汪 圳

(長(zhǎng)安大學(xué)圖書(shū)館，陜西西安 710064)

1 引言

著名圖書(shū)館學(xué)家阮岡納贊的《圖書(shū)館學(xué)五定律》(Five Laws of Library Science)一書(shū)系統(tǒng)闡述了圖書(shū)館學(xué)思想，出版后對(duì)圖書(shū)館界產(chǎn)生巨大影響，逐漸成為圖書(shū)館人的指路明燈。不僅影響著圖書(shū)館事業(yè)的發(fā)展，而且指導(dǎo)著現(xiàn)代圖書(shū)館的實(shí)踐，至今仍然指引著圖書(shū)館未來(lái)發(fā)展的方向?！皥D書(shū)館學(xué)五定律”自1931年誕生至今，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和信息技術(shù)在圖書(shū)館領(lǐng)域的應(yīng)用，五定律中“讀者”與“圖書(shū)”的概念已經(jīng)被“公民”“用戶”和“資源”“信息”“知識(shí)”“情報(bào)”等概念所代替。

隨著“大數(shù)據(jù)(Big Data)”時(shí)代的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)產(chǎn)生大量的信息資源和新的知識(shí)需求，推薦系統(tǒng)平臺(tái)以海量信息的組織與整合為特點(diǎn)，推薦結(jié)果的冗余問(wèn)題依舊存在，用戶面臨的“信息過(guò)載(Information Overloading)”問(wèn)題愈加嚴(yán)重，在這種背景下，如何實(shí)現(xiàn)用戶與信息資源的智能匹配和個(gè)性化服務(wù)，成為推薦系統(tǒng)發(fā)展中面對(duì)的一個(gè)重要問(wèn)題。情境感知(Context Awareness)技術(shù)開(kāi)拓了個(gè)性化推薦研究的新方向，電子商務(wù)[1]、圖書(shū)館[2]、商業(yè)旅游[3]及智慧醫(yī)療[4]等系統(tǒng)逐漸引入情境信息，圍繞情境感知系統(tǒng)的構(gòu)建展開(kāi)了研究。

2 相關(guān)研究綜述

1994年，Schilit將情境定義為：用戶、位置及實(shí)體之間的識(shí)別和變化[5]，隨著情境感知概念的提出，情境感知技術(shù)迅速被應(yīng)用在個(gè)性化推薦領(lǐng)域。最早關(guān)于情境感知推薦系統(tǒng)(Context-Aware Recommender Systems，CARS)的研究可追溯至2001年，Herlocker和Konstan將兒童偏好的書(shū)籍作為任務(wù)相關(guān)的情境，將情境要素融入推薦系統(tǒng)，過(guò)濾掉相關(guān)的書(shū)籍信息，提高了推薦結(jié)果的質(zhì)量[6]；Mallat N 等論證了情境信息對(duì)用戶的行為偏好會(huì)產(chǎn)生影響，闡明了推薦系統(tǒng)引入情境要素的重要性[7]；Adomavicius G指出情境感知推薦系統(tǒng)的核心是將傳統(tǒng)的二維推薦提升至多維推薦，將時(shí)空、環(huán)境、系統(tǒng)等全面的情境信息融入個(gè)性化推薦系統(tǒng)[8]，同時(shí)提出了三種情境信息融入推薦系統(tǒng)的基本模式：情境預(yù)過(guò)濾、情境后過(guò)濾和情境建模[9]，并且設(shè)計(jì)了基于情境驅(qū)動(dòng)的搜索和基于情境的偏好推理與評(píng)估推薦系統(tǒng)[10]；研究表明融入情境信息的推薦算法所產(chǎn)生的推薦結(jié)果，可以提高用戶的體驗(yàn)[11][12]；顧君忠認(rèn)為完整的情境感知推薦系統(tǒng)包括情境信息的獲取、表示、推理、使用及存儲(chǔ)五個(gè)部分[13]；陳媛嫄等概括了情境感知推薦系統(tǒng)的三個(gè)特點(diǎn)：獲取實(shí)體的情境信息、推理系統(tǒng)的狀態(tài)及挖掘用戶行為偏好[14]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館界關(guān)于情境感知推薦服務(wù)的研究蓬勃發(fā)展，將情境要素引入推薦系統(tǒng)是一新興的研究方向和必然的趨勢(shì)[15]。然而由于研究的領(lǐng)域、對(duì)象及背景等多方面的差異，情境感知推薦系統(tǒng)的內(nèi)涵同情境一樣，也沒(méi)有形成廣泛認(rèn)可的定義；另外大多數(shù)研究停留在情境要素的分類、獲取及融入情境信息的推薦策略等方面，真正意義上的應(yīng)用實(shí)踐并不多見(jiàn)。表面上看“圖書(shū)館學(xué)五定律”通俗易懂，卻因其順應(yīng)歷史發(fā)展、揭示真知、言簡(jiǎn)意賅而廣受業(yè)界認(rèn)可[16]，至今仍然指引著現(xiàn)代圖書(shū)館事業(yè)理論與實(shí)踐的發(fā)展。本文期望透過(guò)“圖書(shū)館學(xué)五定律”視角，對(duì)情境感知推薦系統(tǒng)展開(kāi)關(guān)聯(lián)性的研究，分析和探討情境感知推薦系統(tǒng)的內(nèi)涵及組成要素，進(jìn)而揭示五定律對(duì)情境感知推薦系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展的指導(dǎo)作用。

3 透過(guò)“圖書(shū)館學(xué)五定律”內(nèi)涵的情境感知推薦系統(tǒng)分析

阮岡納贊“圖書(shū)館學(xué)五定律”的內(nèi)容言簡(jiǎn)意賅：“書(shū)是為了用的”；“每個(gè)讀者有其書(shū)”；“每本書(shū)有其讀者”；“節(jié)約讀者的時(shí)間”；“圖書(shū)館是一個(gè)生長(zhǎng)著的有機(jī)體”。

3.1 書(shū)是為了用的：情境感知推薦系統(tǒng)的出發(fā)點(diǎn)

第一定律——“書(shū)是為了用的”，這是圖書(shū)館學(xué)的基本定律，是圖書(shū)館開(kāi)展服務(wù)的出發(fā)點(diǎn)和目的，指出了圖書(shū)館的主要職能不是豐富館藏資源，更重要的是讓圖書(shū)得到充分使用，實(shí)現(xiàn)“為人找書(shū)”“為書(shū)找人”及“節(jié)約用戶時(shí)間”的三個(gè)目標(biāo)。

情境感知推薦系統(tǒng)的目標(biāo)就是完成用戶與信息的智能匹配，讓知識(shí)資源產(chǎn)生價(jià)值，與第一定律的內(nèi)涵是一致的?；仡檾?shù)字圖書(shū)館的OPAC系統(tǒng)，用戶在明確知道自己的興趣偏好，通過(guò)導(dǎo)航目錄、關(guān)鍵詞檢索等查詢方式獲取需求的知識(shí)，這一平臺(tái)以用戶為主，雖然實(shí)現(xiàn)了“為人找書(shū)”“節(jié)約用戶”的時(shí)間兩個(gè)目標(biāo)，卻忽視了“為書(shū)找人”的命題[17]；而情境感知推薦系統(tǒng)首先是以五定律中包含的三個(gè)關(guān)鍵詞——讀者、書(shū)、圖書(shū)館(設(shè)備、空間及館員等)為出發(fā)點(diǎn)，獲取包括用戶、知識(shí)資源及圖書(shū)館系統(tǒng)三個(gè)方面的信息，然后基于用戶行為、大數(shù)據(jù)、推薦算法及人工智能等技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)“為人找書(shū)”“為書(shū)找人”及“節(jié)約用戶時(shí)間”的目標(biāo)。

3.2 每個(gè)讀者有其書(shū)：用戶情境

第二定律——“每個(gè)讀者有其書(shū)”，由此很容易聯(lián)想到“讀者要有什么樣的書(shū)？”的疑問(wèn)[18]，用戶情境是推理用戶需要什么樣書(shū)的理論依據(jù)，所謂觀其言、察其行、知其底，方識(shí)其人，這是知識(shí)集成與個(gè)性化知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)。

圖書(shū)館的知識(shí)服務(wù)并非圖書(shū)館單方發(fā)起的活動(dòng)，用戶是其中至關(guān)重要的參與者[19]，由于在不同的任務(wù)情境下，用戶的角色千差萬(wàn)別，導(dǎo)致對(duì)知識(shí)的需求有所不同[20]，用戶情境作為情境的一個(gè)維度，能描述用戶的行為信息，反映其時(shí)間和地點(diǎn)等狀態(tài)的信息，從而推理用戶內(nèi)心的動(dòng)機(jī)、興趣偏好等[21]，用戶情境化挖掘的實(shí)質(zhì)是將用戶偏好信息與情境信息整合在同一個(gè)模型中[22]，研究人員根據(jù)不同的研究對(duì)象使用不同的情境要素分類標(biāo)準(zhǔn)[23]，在情境要素判定規(guī)則的指導(dǎo)下，確定研究對(duì)象的信息要素[24]。雖然用戶情境的內(nèi)涵及要素分類等方面在學(xué)界沒(méi)達(dá)成共識(shí)，但用戶情境是情境感知推薦系統(tǒng)中不可或缺的部分，其數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括兩個(gè)方面，第一，用戶的基本信息，例如籍貫、年齡及專業(yè)背景等信息；第二，用戶的情境信息，例如用戶的查詢與借閱記錄、用戶的各種職業(yè)技能考試的需求、當(dāng)前的科研任務(wù)以及時(shí)間地點(diǎn)等情境信息。用戶情境的信息分類框架如圖1。

圖1 用戶情境信息的類別框架

用戶情境信息的獲取方式有顯性與隱性獲取兩種方法。顯性獲取方法中，通過(guò)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔的問(wèn)卷直接獲取用戶的偏好信息，這種方式有兩個(gè)缺點(diǎn)，一方面，面向用戶的程序操作復(fù)雜；另一方面，對(duì)調(diào)查人員而言，用戶偏好的準(zhǔn)確程度與用戶配合、問(wèn)卷設(shè)計(jì)有關(guān)[25]。隱性獲取方法中，系統(tǒng)基于用戶的基本信息與行為信息來(lái)推斷興趣信息。用戶所處的當(dāng)前情境信息則可以通過(guò)網(wǎng)站接口、終端及傳感器等方式獲取[26]。

3.3 每本書(shū)有其讀者：知識(shí)情境

第三定律——“每本書(shū)有其讀者”，這同樣會(huì)引發(fā)“書(shū)適合什么樣的讀者？”的疑問(wèn)[27]。知識(shí)資源是用戶需求與圖書(shū)館進(jìn)行知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容載體，圖書(shū)館在傳統(tǒng)的閱讀推廣方面以知識(shí)內(nèi)容為主體，忽略了用戶的心理狀態(tài)和興趣偏好，缺乏對(duì)用戶所處情境的考慮。

劉志國(guó)等認(rèn)為圖書(shū)館為用戶提供的服務(wù)應(yīng)該是知識(shí)情境[28]，汪圳等在研究科研用戶的知識(shí)推薦時(shí)，借鑒了知識(shí)管理領(lǐng)域知識(shí)情境的概念[29]，分析了應(yīng)用情境、知識(shí)載體、知識(shí)內(nèi)容三個(gè)要素及其屬性關(guān)系，構(gòu)建了數(shù)字圖書(shū)館的知識(shí)模型：用戶在特定情境(Context(H))下使用包含特定知識(shí)內(nèi)容(Content)的知識(shí)載體(Carrier)[30]。圖書(shū)館知識(shí)模型LKM={Context(H),Content,Carrier}可以理解為，用戶在期末考試借閱包含考試內(nèi)容的書(shū)籍；科研用戶進(jìn)行某科研時(shí)查看或者下載包含相關(guān)研究對(duì)象的文獻(xiàn)。

本文借鑒潘旭偉提出的集成情境的知識(shí)管理模型[31]，構(gòu)建的圖書(shū)館知識(shí)應(yīng)用情境包括知識(shí)載體、知識(shí)內(nèi)容、用戶情境及三者之間的關(guān)系4個(gè)組成部分，融合了用戶情境的知識(shí)應(yīng)用情境集成過(guò)程如圖2所示。

圖2 圖書(shū)館知識(shí)應(yīng)用情境的模型

該模型中,用戶在特定的情境下查詢知識(shí)，當(dāng)圖書(shū)館系統(tǒng)提供的知識(shí)資源支持用戶的需求，將知識(shí)應(yīng)用情境提交至情境管理系統(tǒng)。

3.4 節(jié)約讀者的時(shí)間：服務(wù)情景

第四定律——“節(jié)約讀者的時(shí)間”，這主要強(qiáng)調(diào)用戶獲取知識(shí)資源的效率，服務(wù)情境主要解決用戶與知識(shí)資源的智能匹配，實(shí)現(xiàn)節(jié)約讀者的時(shí)間及提高圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)的質(zhì)量，用戶選擇了圖書(shū)館提供的知識(shí)服務(wù)的過(guò)程被視為該次服務(wù)所處的服務(wù)情境。服務(wù)情境框架如圖3所示。

圖3 服務(wù)情境框架

在服務(wù)情境框架中，單一匹配策略無(wú)法實(shí)現(xiàn)節(jié)約讀者時(shí)間的目標(biāo)，因此用戶需求與知識(shí)資源的匹配需要考慮多種推薦策略來(lái)實(shí)現(xiàn)。情境匹配中心包括三種推薦策略：基于熱門資源的推薦、基于用戶情境及知識(shí)情境的推薦。

用戶在數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)沒(méi)有產(chǎn)生任何信息的情況下被視為游客用戶，因此數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)需要對(duì)知識(shí)資源進(jìn)行質(zhì)量評(píng)判，對(duì)用戶進(jìn)行熱門資源或新資源上架的推薦，通過(guò)知識(shí)資源的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，應(yīng)用皮爾森(Person)線性相關(guān)分析法，構(gòu)建知識(shí)資源的熱門程度模型，最后根據(jù)知識(shí)資源的模型篩選用戶可能感興趣的資源集合W。該推薦策略可以彌補(bǔ)僅根據(jù)用戶需求產(chǎn)生的推薦資源單一而導(dǎo)致質(zhì)量不高的問(wèn)題。

在數(shù)字圖書(shū)館系統(tǒng)新注冊(cè)的用戶缺少歷史信息，隨著用戶的使用，系統(tǒng)會(huì)獲取用戶更多的行為及任務(wù)等信息。當(dāng)系統(tǒng)僅獲取了用戶注冊(cè)時(shí)的基本信息，可通過(guò)相似性匹配算法查找目標(biāo)用戶的相似用戶群，識(shí)別用戶的需求，據(jù)此產(chǎn)生推薦集合X；隨著用戶與系統(tǒng)的交互，用戶的情境信息逐漸增加，數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)可以根據(jù)其基本信息及情境信息建立用戶的偏好模型，通過(guò)分析用戶對(duì)知識(shí)資源的需求度產(chǎn)生資源集合Y。

在集成了用戶情境的數(shù)字圖書(shū)館知識(shí)管理平臺(tái)，隨著知識(shí)應(yīng)用情境的不斷擴(kuò)充，提取用戶情境模型與知識(shí)應(yīng)用情境模型的多維信息的屬性值，通過(guò)情境相似性計(jì)算集成用戶需求的知識(shí)資源，產(chǎn)生用戶相似情境的資源集合Z。最終將集成的知識(shí)資源列表推送至圖書(shū)館人機(jī)交互界面，便于用戶的瀏覽、閱讀及收藏等。

3.5 圖書(shū)館是一個(gè)生長(zhǎng)著的有機(jī)體：技術(shù)層面的情境感知推薦系統(tǒng)

第五定律——“圖書(shū)館是一個(gè)生長(zhǎng)著的有機(jī)體”，這將圖書(shū)館看作一個(gè)不斷生長(zhǎng)的有機(jī)體。情境感知推薦領(lǐng)域相關(guān)的研究在技術(shù)層面為圖書(shū)館的發(fā)展補(bǔ)充新鮮的養(yǎng)分，情境感知推薦系統(tǒng)可以在技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)：①用戶所處情境信息的獲取及推理(為人找書(shū)的前提)；②高質(zhì)量的知識(shí)情境服務(wù)(為書(shū)找人)；③推薦結(jié)果信息過(guò)載的降低(節(jié)約用戶獲取需求知識(shí)的時(shí)間)，基于情境的雙向推薦策略可以實(shí)現(xiàn)讀者與資源的智能匹配，是“每個(gè)讀者有其書(shū)”“每本書(shū)有其讀者”及“節(jié)省讀者的時(shí)間”這三條定律能夠真正落地的技術(shù)之一。全景式的情境感知推薦系統(tǒng)框架如圖4所示。

圖4 情境感知推薦系統(tǒng)框架

該框架中，用戶情境是“人找書(shū)”的理論基礎(chǔ)，相比傳統(tǒng)的用戶特征信息，用戶情境是用戶基本信息與情境信息的整合，用戶情境是推斷“讀者要有什么樣的書(shū)？”的理論依據(jù)；知識(shí)情境是“資源尋人”的前提，知識(shí)情境可以理解為集成了情境信息的知識(shí)，融入了情境要素的知識(shí)資源可以有效解決“書(shū)適合怎么樣的讀者？”的問(wèn)題；服務(wù)情境通過(guò)多種推薦策略可以實(shí)現(xiàn)用戶情境與知識(shí)情境的智能匹配，提高了用戶獲取資源的效率及知識(shí)資源的使用率，從用戶情境與知識(shí)情境兩個(gè)方向進(jìn)行資源推送，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)“節(jié)約讀者的時(shí)間”的目標(biāo)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文以情境感知推薦系統(tǒng)為研究對(duì)象，透過(guò)“圖書(shū)館學(xué)五定律”的視角，分析了用戶情境、知識(shí)情境、服務(wù)情境及情境匹配等情境感知推薦系統(tǒng)的要素，指出情境感知在技術(shù)層面可以實(shí)現(xiàn)“每個(gè)讀者有其書(shū)”“每本書(shū)有其讀者”及“節(jié)省讀者的時(shí)間”三個(gè)目標(biāo)。顯然，情境感知推薦系統(tǒng)在技術(shù)層面上的研究豐富和延伸了“圖書(shū)館學(xué)五定律”的內(nèi)涵；反之，“圖書(shū)館學(xué)五定律”又從理論層面上指導(dǎo)著圖書(shū)館情境感知系統(tǒng)的理論發(fā)展及實(shí)踐應(yīng)用。