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“圖書館學(xué)五定律”視角下的情境感知推薦系統(tǒng)研究

2022-05-07 11:24:34
山東圖書館學(xué)刊 2022年2期
關(guān)鍵詞:圖書館情境資源

汪 圳

(長(zhǎng)安大學(xué)圖書館,陜西西安 710064)

1 引言

著名圖書館學(xué)家阮岡納贊的《圖書館學(xué)五定律》(Five Laws of Library Science)一書系統(tǒng)闡述了圖書館學(xué)思想,出版后對(duì)圖書館界產(chǎn)生巨大影響,逐漸成為圖書館人的指路明燈。不僅影響著圖書館事業(yè)的發(fā)展,而且指導(dǎo)著現(xiàn)代圖書館的實(shí)踐,至今仍然指引著圖書館未來(lái)發(fā)展的方向。“圖書館學(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)在圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用,五定律中“讀者”與“圖書”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)果的冗余問題依舊存在,用戶面臨的“信息過(guò)載(Information Overloading)”問題愈加嚴(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)重要問題。情境感知(Context Awareness)技術(shù)開拓了個(gè)性化推薦研究的新方向,電子商務(wù)[1]、圖書館[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。表面上看“圖書館學(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)代圖書館事業(yè)理論與實(shí)踐的發(fā)展。本文期望透過(guò)“圖書館學(xué)五定律”視角,對(duì)情境感知推薦系統(tǒng)展開關(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“圖書館學(xué)五定律”的內(nèi)容言簡(jiǎn)意賅:“書是為了用的”;“每個(gè)讀者有其書”;“每本書有其讀者”;“節(jié)約讀者的時(shí)間”;“圖書館是一個(gè)生長(zhǎng)著的有機(jī)體”。

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

第一定律——“書是為了用的”,這是圖書館學(xué)的基本定律,是圖書館開展服務(wù)的出發(fā)點(diǎn)和目的,指出了圖書館的主要職能不是豐富館藏資源,更重要的是讓圖書得到充分使用,實(shí)現(xiàn)“為人找書”“為書找人”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。回顧數(shù)字圖書館的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”“節(jié)約用戶”的時(shí)間兩個(gè)目標(biāo),卻忽視了“為書找人”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、圖書館(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”“為書找人”及“節(jié)約用戶時(shí)間”的目標(biāo)。

3.2 每個(gè)讀者有其書:用戶情境

第二定律——“每個(gè)讀者有其書”,由此很容易聯(lián)想到“讀者要有什么樣的書?”的疑問[18],用戶情境是推理用戶需要什么樣書的理論依據(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)。

圖書館的知識(shí)服務(wù)并非圖書館單方發(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 每本書有其讀者:知識(shí)情境

第三定律——“每本書有其讀者”,這同樣會(huì)引發(fā)“書適合什么樣的讀者?”的疑問[27]。知識(shí)資源是用戶需求與圖書館進(jìn)行知識(shí)服務(wù)的內(nèi)容載體,圖書館在傳統(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)間及提高圖書館知識(shí)服務(wù)的質(zhì)量,用戶選擇了圖書館提供的知識(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)字圖書館平臺(tái)沒有產(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)量不高的問題。

在數(shù)字圖書館系統(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——“圖書館是一個(gè)生長(zhǎng)著的有機(jī)體”,這將圖書館看作一個(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(為人找書的前提);②高質(zhì)量的知識(shí)情境服務(wù)(為書找人);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”“每本書有其讀者”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”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?”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“書適合怎么樣的讀者?”的問題;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”“每本書有其讀者”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“圖書館學(xué)五定律”的內(nèi)涵;反之,“圖書館學(xué)五定律”又從理論層面上指導(dǎo)著圖書館情境感知系統(tǒng)的理論發(fā)展及實(shí)踐應(yīng)用。

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