張若蘭

（廣州圖書館，廣東 廣州 510623）

隨著圖書館資源建設的完善與服務理念的變革，傳統的知識推薦服務日益暴露出弊端與缺陷，刺激了部分圖書館積極進行轉型升級，也為智慧圖書館開發情景化知識推薦服務創造了空間與機遇。智慧圖書館的情景化知識推薦服務是以為用戶提供最匹配的情景知識資源為最終目的，根據對讀者個人信息、興趣分布、瀏覽訪問軌跡、借閱分布情況與多元情境分析狀況等的追蹤歸納，擇選和用戶匹配度最高的知識內容與資源，開展知識服務的一種服務方式。在這種服務模式中，用戶服務管理領域中的用戶畫像建設也逐步融入智慧圖書館的情景化知識推薦服務中，成為圖書館提供智慧服務的神來之筆。然而，用戶數據信息庫的完善與智慧圖書館數據挖掘技術的更新應用，加劇了智慧圖書館用戶信息的相關要素建設，尤其在用戶畫像方面，更是提出了嚴格參照用戶畫像建設要素規定開展知識推薦的指導方針，縮小了智慧圖書館情景化知識推薦服務的范圍。

1 用戶畫像的構成及情景化知識推薦的應用

1.1 用戶畫像的構成

用戶畫像是針對用戶自身信息建立的能夠體現其基本特征的系統化、標簽化、個性化的集合數據庫，主要利用圖書館智能采集與挖掘技術、篩選與分析技術、鏈接與引擎技術等開展目標用戶數據建模與分類的模型體系[1]。主要包括采集用戶背景信息、獲取用戶性格表征、鑒定用戶閱讀能力、分析用戶行為習慣、獲取興趣愛好分布、建立用戶檔案模型等模塊。當前，智慧圖書館構建用戶畫像，主要在于增強用戶與館所之間的聯系，進而精確信息推送與知識推薦的精準性，提升智慧圖書館服務信譽度。

1.2 情景化知識推薦的應用

情景化知識推薦服務是圖書館依照用戶處境信息設計的，旨在提升知識信息推薦準確性的服務方式，是通過獲取用戶當前處境信息與歷史處境信息，綜合比較歷史處境信息下用戶知識信息的選擇與各項活動狀態的概況后，對當前處境下目標用戶可能感興趣的信息與知識進行推薦的服務。隨著圖書館數據挖掘技術的成熟，情景化知識推薦服務已運用到不同類型圖書館的服務建設過程中，如高校圖書館開展基于用戶心理的情景化知識推薦服務，保證了高校用戶獲取知識信息的及時性[2]；地方歷史圖書館設計了基于地方歷史文化的用戶情景化知識推薦服務，進一步提升了地方用戶歷史知識獲取的準確性；智慧圖書館也緊隨情景化知識推薦的建設步伐，設置了獨立的基于用戶畫像的情景化知識推薦服務，以此展現智慧圖書館發展與創新的理念與決心。

2 用戶畫像下智慧圖書館情景化知識推薦服務的目標設定

為切實達到向用戶精確推薦知識，優化服務的最終目的，在明確用戶畫像的建設要素與服務理念的基礎上，智慧圖書館設定了情景化知識推薦服務的具體目標，主要包括以下3個。

2.1 保護尊重用戶隱私

在掌握用戶全部信息，構建用戶畫像的基礎上，智慧圖書館提供情景化知識推薦服務的首要目標在于保護與尊重用戶隱私。當前網絡“病毒”爆發的頻率加速，越來越多的網絡不法分子利用網絡漏洞與法律缺口，通過獲取用戶的信息開展網絡詐騙，嚴重影響了用戶日常生活的運行，給用戶帶來了不可估量的損失。智慧圖書館樹立保護尊重用戶隱私的目標，有利于避免用戶信息的泄露而造成的人財物損失及垃圾信息的騷擾。同時，智慧圖書館構建用戶畫像，獲取用戶信息，提供情景化知識推薦服務須提前征得用戶的同意與理解，告知用戶相關的知識推薦服務權益與弊端，有利于切實保證用戶的知情權與監督權，保護好用戶的隱私。

2.2 精確掌握推薦方向

確定精確掌握推薦方向的目標，為智慧圖書館提供情景化知識推薦指明了服務的基本方向。在構建用戶畫像的基礎上，智慧圖書館不僅全面掌握了用戶的背景信息、性格特征、興趣愛好、行為習慣、個人能力等基本的信息，還通過智能設備記錄與備份了用戶的出入館記錄、瀏覽訪問記錄、評論下載記錄等相關細節信息，為開展知識推薦服務提供了參照數據[3]。同時，依照用戶參考數據與類別判定結果，分析用戶在特定場合、不同場景的心理行為特征與所需知識，開展用戶的情景狀況分析與預判，進一步縮小了智慧圖書館情景化知識推薦的范圍，體現了智慧圖書館精確掌握推薦方向的目標和理念。

2.3 落實個性服務定位

智慧圖書館樹立了堅持貫徹落實個性服務定位的運營目標，強調了在用戶畫像的基礎上，要著重設計情景化服務流程，構設多元、個性、全面、專業的特色服務，穩固其功能建設，體現智能定位標準與個性服務理念。傳統的智慧圖書館在進行知識推薦時，一般參照上級用戶畫像的建設標準與模板，根據已驗證的能夠切實產生實際效果的標準參數或數據，設計知識推薦流程與環節。但由于智慧圖書館用戶群體層次與水平、素質與需求的特殊性不同，在傳統的知識推薦服務中，容易導致功能單一、定位不清等問題，嚴重影響了其個性服務的建設與發展。而在用戶畫像的基礎上，根據情景化需求與分析結果開展知識推薦，有利于智慧圖書館發揮自身優勢，建設獨特、個性、專業的服務，明確落實個性服務的功能定位。

3 用戶畫像下智慧圖書館情景化知識推薦服務的流程設計

用戶畫像下，智慧圖書館設置情景化知識推薦服務，可以分為4個具體的操作步驟，并按照排列順序逐一開展推薦工作，維持情景化知識推薦服務的有序性與系統性。

3.1 建立用戶畫像模型

建立用戶畫像模型是精確各模型要素的質、量和度，掌握與保證相關用戶數據的及時性與全面性，做好情景化知識推薦服務的基礎準備工作。如圖1，用戶畫像模型的建設主要包含數據獲取、標簽分類與屬性界定3個方面。其中，數據獲取主要負責采集、完善用戶的基礎數據，如用戶的姓名、年齡、家庭住址、職業、受教育情況等基本信息，情景數據主要是用戶出入館的時間、天氣狀況、社交狀況以及心理狀況等特殊的用戶數據[4]。在保證完善相關數據的同時，開展用戶的標簽分類工作，按照用戶個性特征、行為習慣、從業需求、社交需求、情景需求等將用戶數據進行類型的劃分與歸納[5]。最后根據劃分結果進行用戶屬性信息的初步界定，如對于需要開展情景化知識推薦服務的用戶進行相關數據的上傳、備份，等待進一步匹配加工結果，對于初步判定不需要推薦服務的用戶，進一步將用戶的隱私信息進行封存，刪除已經備份的數據，做好后期信息維護工作。

圖1 智慧圖書館用戶畫像模型構建示意圖

3.2 設計大數據分析平臺

在用戶畫像基礎上設計大數據分析平臺，綜合運用云計算、語義關聯技術、關鍵詞提取技術、數據轉換、數據清洗與加工等技術的優勢，提升情景化知識推薦服務中的技術因素與數據的精準度，為用戶提供精確的推薦方向。大數據分析平臺，是通過對采集的用戶數據資源進行挖掘，并提供整合結果的綜合服務處理器。設計大數據分析平臺，智慧圖書館要有充分的數據資源，制定相應的數據分析步驟與流程，嚴格參照規章管理約定的事項進行用戶畫像的構建與屬性界定。同時，要發揮智慧圖書館的團隊建設力量，加大數據分析師的影響與操控范圍，協同助力數據分析的用戶體驗與精準度的提升，幫助大數據分析平臺的搭建。

3.3 構建智慧知識推薦系統

在用戶畫像的基礎上，構建智慧知識推薦系統，為進一步開展情景化知識推薦服務提供理論依據與參考標準，減少智慧圖書館在情景化知識推薦服務中，開展數據整合與重構所造成的人力、財力資源的浪費。智慧圖書館在通過數據分析技術掌握了目標用戶的實際需求資源與行為興趣的分布數據后，會根據用戶標簽與模型建立不同的用戶層次與主題等級。然后根據不同的分析結果與計算數據縮小用戶所需的知識范圍，并通過對應的匹配系統進行知識的推送與匹配[6]。對于推薦系統中不能滿足用戶實際需求的服務，智慧圖書館可重新開展數據的分析與匹配結果的返工，直至滿足用戶的實際知識需求，同時，繼續保持后續的數據記錄、反饋與推薦工作，著力保證智慧知識推薦的持續性與及時性。

3.4 開展情景化推薦驗證

開展情景化知識推薦的驗證工作，保證智慧圖書館情景化服務的準確性與實用性。要選取極具代表性的智慧圖書館作為驗證對象，在實際的管理過程中，通過系列的輔導與驗證，證明情景化知識推薦方向與目標制定的可行性，以此助力智慧圖書館情景化知識推薦服務的大規模推廣。開展這一工作，要在確定目標驗證智慧圖書館，逐步完善智慧圖書館用戶畫像各項指標的基礎上，采取隨機取樣、個案調查的方式，抽選出目標用戶的畫像數據與信息，并依據歷史情景與當前情景的分類準則與劃分標準，確定目標用戶當前情境下可能感興趣的項目與知識信息區域，并據此開展下一步知識信息的推薦服務工作。在這一環節，要注意進行試驗數據的收集與匯總、問題的記錄、用戶的反饋等，為智慧圖書館開展后續驗證，調整情景化知識推薦服務方向提供實踐數據支撐。

4 用戶畫像下智慧圖書館情景化知識推薦服務的應用經驗

開展智慧圖書館情景化知識推薦服務，除了要立足構建用戶畫像、分析具體的可實際操作的流程外，還需要進一步總結服務過程中易出現的問題，開展系列的應用經驗總結，增強智慧圖書館情景化知識推薦的精準度與用戶間的服務黏度。

4.1 整合同類信息，規范用戶數據源

作為構建用戶畫像的基礎工程，用戶的數據信息建設不僅關系著用戶畫像的可靠性，還關系著知識推薦過程中情景信息的分析與判定。當前，隨著移動互聯網的發展與大數據分析技術的發展，智慧圖書館不再單純依靠用戶首次入館填寫個人資料的方式獲取用戶個人信息，轉而開始依據網上用戶管理系統、相關門戶網站、智能檢索系統、微信、微博公眾號等平臺進行用戶信息的錄入與完善。但由于這些平臺彼此間各行其是，互不干預，所以在收集用戶信息時也自成體系，極具獨立性。智慧圖書館依據用戶的個人信息進行情景化知識推薦服務的分析與建設，需要依托準確的用戶信息，所以首要工作要進一步整合同類信息，規范用戶的數據源，為構建用戶畫像提供準確的用戶信息資源。

4.2 設置畫像標簽，明確情景推薦屬性

圖2 智慧圖書館情景化知識推薦屬性分類示意圖

要設置用戶的畫像標簽，進一步明確情景推薦的屬性，在確保安全有序運行的情況下為知識推薦提供對應參數。依托用戶信息數據，構建用戶畫像，核心工作就是根據智慧圖書館采集、整合、加工、預處理后的數據信息分析處理結果進行畫像標簽屬性的設置與識別。一般情況下，用戶畫像標簽屬性包括個人基本信息屬性、館場借閱互動屬性、相關情景數據屬性3類，其中作為情景化知識推薦服務的重點，要進一步細化與明確用戶標簽的情景屬性，設置更加詳細的推薦標準[7]。要將情景推薦屬性區別為時間信息屬性、位置信息屬性、心理信息屬性、交往信息屬性與外界環境信息屬性，系統地分析各信息屬性間的關系與影響范圍，并將用戶的歷史情景信息與當前情景信息進行匹配與分析，以此推動智慧圖書館對上述相關情景屬性信息的掌握與靈活運用。

4.3 挖掘智慧人才，構設知識推薦維度

要注意挖掘相關智慧人才，構設知識推薦維度。在智慧圖書館開展情景化知識推薦的過程中，無論是對用戶信息數據的搜集、匯總、分析、加工，以及智慧圖書館內部知識的匹配與推薦內容的選擇，還是對于智能設備的操作、管理與實踐反饋的歸納，都離不開具備信息處理知識與技能的智慧型人才。要構建情景化知識推薦服務模式，就必須要注意根據知識推薦的層次信息，尋找相似的服務機構開展互動合作，挖掘適合智慧圖書館管理與服務要求的智慧人才。要構設知識推薦的維度，根據用戶的時間、地點、位置、心理等情況，選擇適合的時機開展相關知識推薦，避免引起用戶的反感情緒，影響情景化知識推薦的初衷與理念。

4.4 開展服務評估，注重系統模型維護

不斷開展服務評估，注重系統模型的維護，是關系情景化推薦質量的關鍵環節。要關注用戶畫像的要素建設，注重情景化知識推薦服務流程建設過程中的細節處理、階段工作銜接與問題的反饋解決。智慧圖書館的知識推薦服務是一項系統的工程，用戶、信息資源、服務人員、機械設備、管理規章、運營平臺等都是必不可少的建設要素，在日常開展情景分析與知識匹配過程中，必須注意要依據智慧圖書館建設的實際情況，客觀公正地進行每個環節的預設、驗證、問題反饋、效果評估與維護，保證每個環節、每個系統與模型的精準設置與運營。同時，根據階段性的反饋與評估，建立館內自咎與用戶協同檢查機制，在抓牢用戶與圖書館的溝通互動的基礎上，提升情景化知識推薦的服務質量與效能。

5 結語

從用戶畫像的角度切入智慧圖書館情景化知識推薦研究，有助于加深對于用戶畫像與情景化知識推薦服務關系的理解，引導讀者主動建立鏈接思維，在用戶與智慧圖書館智慧服務中建立橋梁，實現學習與享受的良性互動。同時，智慧圖書館也要不斷提高動態思維與理解能力，在知識信息日新月異的潮流中站穩腳跟，推動知識推薦內容、方式與服務質量向更深更遠發展。