基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務模式研究

侯 濱

(首都經濟貿易大學圖書館 北京 100070)

隨著大數據、情景計算技術的快速發展，如何應用情景計算技術提高移動圖書館知識服務效能已成為圖書情報界學者研究的重點課題。根據當前“情景計算”相關研究，結合移動圖書館知識服務的理論與實踐，本文引入“情景計算”這一新興技術，從構成移動圖書館場景化知識服務實現條件解析，深入剖析移動圖書館場景化知識服務實現的場景要素，構建出基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務模式，以期通過移動圖書館場景化知識服務模式精準定位用戶個性化需求，提高移動圖書館知識服務的精準性和有效性。

1 情景計算和移動圖書館場景化知識服務模式概述

1.1 情景計算

“情景計算”是計算機科學領域研究的一個重要方向，又被譯為“context—aware(上下文感知)”，在1994年由B.SCHILIT提出，被認為是感知情景，是研究、分析、開發、應用情景資源的理論、方法及系統的一門技術科學。鐘宙認為，情景計算的最終目的是向用戶提供情景信息和相關服務，無論用戶處于何種時空場域，都會形成反映用戶動態、行為、興趣、職業的情景信息。學者李薈認為，情景計算是機器學習和智能感知獨有的一種計算形態，在有效應用和明確標記情景信息后，可以將地點、時間、人物、設備、行為動態清晰表現出來，適用于智能移動終端及常規運算。因此，情景計算是計算機科學一種新的計算模式，與大規模集群計算、智能計算、邊緣計算有著密切聯系，具有適應性、反應性、響應性、情景敏感性及環境導向性特點，在技術實現上涉及情景感知、智能傳感器技術、情景模型、深度學習算法、決策系統等工具，這些技術能為移動圖書館面向用戶的場景化知識服務，包括知識服務場景模型構建、場景推薦服務、場景適配、資源場景搭建方面提供有效的算力和決策支持，使移動圖書館場景化知識服務效能全面提升。

1.2 移動圖書館場景化知識服務

移動圖書館場景化知識服務是指圖書館從傳統以用戶為中心的服務轉移到以場景為中心的知識服務模式，需要具備場景內容、場景游戲、場景跨界、場景社交、場景迭代等基礎條件。自場景理念傳入我國以來，圖情界學者展開了眾多有益探索。學者旭榮花、郝喜鳳認為移動圖書館場景化知識服務是基于場景資源與場景數據的適配化知識服務模式，能根據用戶的個性化需求自動匹配場景，提供知識服務。學者張一丹認為，場景內容是場景服務的核心，移動圖書館每個場景都要與之匹配獨特內容，不僅僅是簡單的知識產品，更多是具有溫度、情感、故事的產品。學者湯麗媛、秦崠力認為，場景游戲和場景社交是移動圖書館場景化知識服務重要組成內容，提升用戶在場景中的互動體驗，需針對不同知識主題設置游戲化交互方式豐富場景內容，通過游戲帶動用戶參與到場景化知識服務；場景社交需滿足用戶場景互動體驗中的知識分享需求，依靠社交系統實現用戶線上線下的無縫連接。學者徐海玲認為，場景迭代和場景跨界是場景化知識服務的重要呈現方式，移動圖書館需跨界合作，閱讀推廣服務活動、數字閱讀活動、真人講堂、“云”講座都要依靠“移動圖書館+活動信息+知識內容主題”的場景化知識服務予以具體呈現。美國哥倫比亞大學信息情報研究委員會認為，場景分享是移動圖書館場景化知識服務最引發用戶深度學習的核心驅動力，場景化知識服務以知識信息接受為起點，豐富的場景內容會激發用戶場景分享需求，讓用戶借助移動社交工具更為真切表達自身知識服務體驗，形成有效的知識服務反饋。英國利物浦大學智能研究院根據移動圖書館的形態、結構及智能技術應用現狀，開展了“Front Bar Library(情感圖書館)”研究項目，借助智能感知設備建立了“Bionic emotion system”(仿生情景傳感系統)精準捕捉讀者的情緒變化，根據讀者所處的位置情景、時間情景、設備情景、社交情景融合情景計算模型，分析用戶潛在知識需求，智慧匹配符合用戶興趣的知識服務場景，使用戶沉浸式學習知識。

2 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務實現條件

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務需實現知識資源、服務空間、服務內容場景化。

2.1 知識資源場景化

情景計算賦予了移動圖書館深刻的感知洞察力，依托情景計算模型精準感知用戶所處的不同情景及情緒變化，依靠用戶畫像呈現出用戶的需求變化趨勢，移動圖書館場景化知識服務需根據用戶情景變化、需求變化呈現不同的知識場景，具體包括文獻信息資源、虛擬館藏資源和實體館藏資源。對于文獻信息資源而言，需要對移動圖書館服務涉及的各類文獻資源重新組織、加工、挖掘、揭示，對于依托計算機設備和智能終端數字界面呈現的知識資源需重新設計加工，在充分考慮用戶、情景、內容及呈現工具的前提下，以數字場景化方式加工與呈現，應用虛擬仿真技術、3D立體成像技術將移動圖書館知識資源轉化為場景資源，使用戶能更好地獲取所需的資源。對于虛擬館藏資源而言，需圍繞館藏主題、資源內容、資源類別、學科需求應用全息投影、AR/VR以場景化方式呈現出來，可以通過學科主題與場景化知識互動使虛擬館藏資源與用戶深度關聯，幫助用戶在“沉浸式場景”獲得豐富的學習認知體驗。對于實體圖書資源來說，要將移動圖書館實體館藏圖書館與其他文化服務機構的實體館藏資源深度挖掘與加工創新，使不同類別的實體館藏資源產生新的關聯，形成新的知識體系，為用戶知識創新提供支持。新加坡國立大學圖書館借助全息投影技術、虛擬仿真模擬技術將線上移動圖書館實體館藏和虛擬館藏轉化為場景資源，用戶借助可穿戴設備沉浸式體驗，開發了“智能知識助手”幫助用戶深度交互學習，使用戶在沉浸式虛擬場景獲得良好的知識服務體驗。

2.2 服務空間場景化

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務空間包括實體知識空間服務和虛擬知識空間服務。實體知識服務空間場景化包括閱讀場景、社交場景、借閱場景、實體環境、館內氛圍等。實體知識服務空間場景化需要移動圖書館基于情景模型應用人工智能AI、大數據算法工具、UI設計工具根據用戶需求搭建符合情景感知需求的數字化場景界面，應用可視化顯示工具及虛擬顯示技術將實體知識服務空間全景化映射出來，并應用智能終端和數字化操作設備使知識在不同場景呈現，豐富用戶的情景感知。對于虛擬空間場景化知識服務，移動圖書館需借助數字交互工具、AR/AR、全息投影技術在數字虛擬空間映射出不同的知識服務場景加強用戶的服務感知，在知識資源推薦、讀物推送方面要融入交互性、娛樂性服務內容，以輕松愉快的閱讀氛圍引導用戶完全沉浸。在知識服務場景社交方面，可以運用知識社區系統將不同的知識內容、主題閱讀活動、學科課程、讀者全面串聯起來，通過搭建知識交流社區為用戶營造不同的互動場景，使用戶在豐富的場景內容驅使下進行場景分享，吸引更多讀者關注。

2.3 服務內容場景化

服務內容場景化主要體現在知識推送、知識活動、閱讀推廣、知識普及四個維度上。移動圖書館基于情景計算有效洞察用戶需求后，要引導讀者全程參與到場景化知識服務構建中，結合用戶需求依靠3D成像、全息投影、VR/AR建構知識服務場景，使知識推送、知識普及、知識活動、閱讀推廣在服務場景中全面呈現。移動圖書館要注重讀者與場景的交互，知識服務內容要與用戶個性化需求貼合，促進用戶從場景化知識服務認知、閱讀、沉浸式學習、社交分享，提升讀者知識服務滿意度。墨爾本大學圖書館依托全息投影技術開發了“動感知識社區”，依托虛擬場景為師生讀者提供“動感游戲”“虛擬社交”“專題學習”“知識演繹”“全息沉浸”在內的多種服務項目，將知識游戲、著作推薦、知識推送、閱讀指導等場景化知識服務內容有效融入，從學習、娛樂、社交、閱讀多個維度滿足了師生需求。

3 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務實現的場景要素

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務主要為用戶提供知識查詢、知識檢索、知識管理、知識創新、知識資源下載、遠程訪問、知識共享、資源共享與學科服務，由于不同的用戶具有不同的背景、教育經歷、學習能力，用戶出于科研、學習、閱讀需求，對移動圖書館知識服務具有多樣化的要求，因此，基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務場景要素包括用戶要素、興趣要素、時間要素、位置要素、設備要素，如圖1所示。

圖1 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務實現的場景要素

3.1 用戶要素

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務需要深度洞察用戶的背景信息，用戶要素指的是用戶的基本信息，包括姓名、年齡、職業、教育背景等。移動圖書館基于情景模型對用戶背景資料全面分析、深入解讀，才能勾勒出清晰的用戶畫像，分析出用戶潛在的知識需求。移動圖書館對用戶情景信息的搜集可以根據用戶學習、科研、閱讀的不同階段借助知識服務場景向用戶推薦知識資源。比如，鄭州大學圖書館借助虛擬性知識服務場景，應用情景計算分析師生的知識需求，得出的結論是本科生側重于專業學科知識獲取，本科畢業生更關注考研資訊，碩士生和博士生更注重依托知識場景獲得科研支持，通過對用戶分類，使具有不同身份用戶的知識資源獲得支持。

3.2 興趣要素

用戶興趣是移動圖書館情景計算的重要數據源，也是移動圖書館場景化知識服務實現的關鍵環節。借助情景計算技術，移動圖書館精準感知用戶使用線上資源以及使用社交媒體實時動態變化的興趣，再輔助對用戶知識資源檢索時輸入的關鍵詞能準確預測用戶的知識需求。

3.3 時間要素

用戶使用移動圖書館獲取知識服務受到時間的影響。在不同的時間節點上用戶對移動圖書館場景化知識服務有著不同的需求，在周一到周五學習工作時間關注與學習和工作有關的知識資訊，在周末和節假日時間關注旅游休閑方面信息咨訊，這也反映出用戶的知識需求處于動態變化中。一天中的不同時間段，用戶出于學習、科研、閱讀目的，知識需求也有所不同，移動圖書館需依托情景計算精準感知用戶的知識需求變化。

3.4 位置要素

移動圖書館基于情景計算能對用戶所處位置及實時變化的行程軌跡快速捕捉，能挖掘出用戶的行為偏好和動作習慣。從用戶所處的位置，如科研機構、高校、政府部門、家庭、酒店可以探究用戶的職業，根據用戶的職業可以向用戶提供場景化知識服務。如在高校中，化學實驗室中的科研學者具有化學知識需求，教學樓中的教師具有教學方面的知識需求，物理樓中的師生具有物理方面的知識需求，在教學樓聽課的本科生對本專業知識更具興趣。

3.5 設備要素

智能設備的規格、參數、性能、數字界面設計方式、信息交互模式直接影響著移動圖書館場景化知識服務效果。在面對高運算能力的智能設備的用戶時，要將知識服務場景以5G數字信號向用戶提供；面對介入智能手機連接WiFi網絡的用戶，將3D場景化知識資源借助WiFi網絡提供給用戶，保障用戶能便捷享受到場景化知識服務。

4 基于情景計算的移動圖書館知識服務模式構建

為了滿足不同類型用戶的知識服務需求，需根據用戶動態變化的行為軌跡和興趣提供場景化知識服務。場景化知識服務需要從場景建模、實時計算、雙向處理三個維度，建立基于大數據挖掘的場景模型、基于Hadoop集群的算法處理工具及線上線下交互耦合的處理機制，構建完善的場景化知識服務模式，如圖2所示。

4.1 場景建模：基于大數據挖掘的場景模型

移動圖書館依托情景計算對用戶顯著地點、行為動態、行程軌跡感知與分析，會涉及到大量的用戶數據。傳統的統計分析工具和數據挖掘方法已不能滿足大規模數據處理需要，需要移動圖書館從海量動態數據中對用戶地點、行為動態、行程軌跡多樣采集與挖掘。對于顯著地點數據挖掘，移動圖書館可借助GPS對用戶日常地點進行數據挖掘，如工作單位、家庭位置等。對于室內空間無法進行GPS定位的地方可以借用WiFi信號確定位置信息，將用戶顯著地點數據與時間信息深度結合，運用大數據進行關聯規則分析，可以發現用戶顯著地點規律和場景化知識服務映射規則。對于用戶行程軌跡挖掘需要按照關聯規則確定用戶行程軌跡規律，根據用戶的位置信息提供場景化知識服務。用戶行為動態能揭示用戶的興趣習慣和行為規律。是移動圖書館場景化知識服務實現的重要基礎。可以借助關聯規則和序列模式基于大數據的分類算法探究用戶的行為規律。在進行關聯規則挖掘時，可以應用基本的關聯規則序列發現用戶行為與場景間的聯系，也可以借助關聯規則映射用戶的行為動態模型，使用戶行為偏好完全呈現在移動圖書館情景模型中，從而預測用戶的場景服務需求，為場景化知識服務推薦奠定基礎。如上海浦東圖書館依托用戶情景數據，應用大數據關聯算法對圖書館用戶建立了行為動態模型，上線了“小智”知識推薦服務系統，根據用戶所處的不同位置場景推薦知識資源。

4.2 實時計算：基于Hadoop集群的算法處理

Hadoop集群是包括眾多數據處理工具與算法的完整生態系統，基于情景感知的移動圖書館場景化知識服務，需依托實時數據處理、數據計算面向用戶即時開展場景化知識服務，基于Hadoop+Spark的大數據處理集群能實時為情景計算和場景化知識服務提供算力支持，使各類數據得到實時處理。Spark能搭載中低端計算機設備減少移動圖書館硬件投入，幫助移動圖書館節約成本。Hadoop集群搭載了包括可擴展數據庫、MySQL、SparkSQL數據引擎、機器學習庫MLlib、SparkStreaming流處理程序等。MLlib包含聚類、回歸、分類等算法工具，能對移動圖書館情景數據和用戶場景數據進行協同過濾，為基于大數據挖掘的場景模型和場景化知識服務實現提供支持。Spark SQL為移動圖書館情景計算提供了數據查詢端口，能對各類數據流動變化趨勢實時監測，保障知識服務場景實時查詢和匹配。Spark Streaming將用戶產生的不同情景數據按照相關規則組合成分布式數據集，然后進行分類處理，進而實現大規模集成性數據資源的高效處理，使移動圖書館各類情景數據和場景化知識服務實時計算，多樣態匹配，全面提升場景化知識服務效能。

圖2 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務模式

4.3 雙向處理：線上線下交互耦合

基于情景計算的移動圖書館場景知識服務需建立線上、線下交互耦合的智能控制系統，針對用戶在線和離線兩種使用狀態實現雙向處理。首先，移動圖書館需采集用戶不同狀態下產生的情景數據，對用戶狀態和特征進行勾勒，實現對目標用戶的清晰描述。同時，系統要從用戶數據庫、社交平臺、日志記錄獲取用戶的實時數據，建立清晰反映用戶特征的數據映射集，通過與GPS、WiFi 網絡高效聯通對用戶位置信息、設備信息、行為信息進對用戶的個性化需求進行描述。其次，根據用戶的個性化需求狀態調用場景資源和知識資源為用戶提供場景化知識服務，并進行實時場景匹配和演繹推理，使場景根據用戶實時變化的興趣快速迭代更新。最后，移動圖書館根據場景呈現模式在用戶知識獲取不同時段依靠線下實體空間和線上虛擬社區匹配音頻、視頻、論文、圖書、3D立體圖像等知識資源，促進用戶與場景化知識服務深度交互和互動共享。

5 結語

情景算法是移動圖書館場景化知識服務實現的重要技術工具。移動圖書館基于情景計算，構建科學系統的知識服務模式有利于館藏知識資源的傳播、共享、獲取，能在提高知識資源組織利用效率的同時，依托用戶、興趣、時間、地點、位置等場景要素賦予場景化知識服務模式更強的數據處理與計算能力。依托大數據場景建模、Hadoop集群的實時計算線上線下交互耦合的雙向處理使場景化知識服務模式進一步完善，能更有效滿足用戶實時變化遷移的個性化需求，促進移動圖書館知識服務效能全面提升。