張弸 李強

（1. 哈爾濱醫(yī)科大學圖書館，哈爾濱 150081；2. 南通大學圖書館，南通 226019）

42-47.

情景要素是影響智能移動終端用戶服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵資源，基于情景要素的高校圖書館資源推薦服務(wù)能夠更為契合用戶信息期望、資源搜索習慣及其信息獲取偏好：通過創(chuàng)建有助于用戶一站式獲取教學與科研信息的資源共享平臺，為用戶提供與其所處場景高度適配的定制化知識服務(wù)[1]。當前學術(shù)界已經(jīng)圍繞基于情景要素適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)展開了廣泛而深入的研究：周宇等[2]根據(jù)高校用戶群體的自然屬性與學習科研進度建模，創(chuàng)新地利用二維碼圖片形式為目標用戶推送資源，極大地提高了高校圖書館資源推薦的靶向性與貼近性；洪亮等[3]結(jié)合高校圖書館的資源布局與推送規(guī)律，設(shè)計了基于用戶畫像與情景感知的個性化資源推薦方法，并面向移動社會網(wǎng)絡(luò)中的用戶信任關(guān)系提出了差異化的知識服務(wù)路徑；Liu等[4]基于個性化知識推薦理念，構(gòu)建了旨在實現(xiàn)高校圖書館情景化知識服務(wù)的模型與算法，利用改進受限玻爾茲曼機的協(xié)同過濾算法來提高不同使用情景下的知識資源推薦的針對性與實效性；黃麗芳[5]基于現(xiàn)行的高校數(shù)字圖書館服務(wù)平臺，創(chuàng)建了融合微信小程序、微信公眾號與閱讀App的資源推薦服務(wù)矩陣，能夠在實施采集用戶資源使用偏好與行為的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，為用戶推送具有沉浸式感知的模塊化資源。在肯定現(xiàn)有研究成果的學術(shù)貢獻之余，亦應(yīng)該看到鮮有文獻針對高校圖書館資源推薦要素的內(nèi)容構(gòu)成，及其情景適配的內(nèi)在邏輯與實踐路徑進行分析。由于用戶信息接受的意愿程度直接決定高校圖書館資源推薦服務(wù)的持續(xù)性，因此有必要識別面向目標用戶信息需求的資源推薦要素，并對其關(guān)聯(lián)關(guān)系進行合理化、有序化與適配化的關(guān)系梳理，為用戶提供與所處場景相契合的知識資源，進而全面提升其使用體驗與價值感知水平。另外，在理念、經(jīng)費與技術(shù)等因素的制約下，我國高校圖書館資源推薦服務(wù)方式方法亦存在較大的提升空間——不僅缺乏權(quán)變高效的智能化服務(wù)模式，而且在內(nèi)容精細化與平臺一體化等方面亦難以滿足用戶需求[6]。2019年中國圖書館年會指出，細分用戶使用場景、有效集成情景要素，進而實現(xiàn)用戶信息接受期望的“場景-用戶-情景”的演進適配，是推動高校圖書館資源推薦服務(wù)可持續(xù)發(fā)展的重要前置條件[7]。可見，高校圖書館資源推薦服務(wù)是一類情景化、立體化、多維度的知識傳播行為，其功能主旨是在用戶與圖書館間形成常態(tài)化情景適配的交互關(guān)系，進而實現(xiàn)信息資源的靶向投放。鑒于此，本文圍繞高校圖書館資源推薦要素的核心構(gòu)成內(nèi)容、資源推薦要素情景適配的服務(wù)框架，以及情景化資源推薦服務(wù)實施策略等問題進行系統(tǒng)研究，以期為優(yōu)化高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)提供直觀的參考借鑒。

1 高校圖書館資源推薦的情景要素分析

1.1 資源推薦對象要素

科學地分析與引導用戶需求是高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)的重要前提。從資源獲取主體來看，獲取勢、獲取能、獲取力三類要素可全面反映高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)質(zhì)量。①獲取勢。代表高校圖書館資源推薦能力與用戶信息接受能力之間的勢差。其中，較小的勢差不僅是促進高校圖書館提供維系情景化資源推薦服務(wù)可持續(xù)發(fā)展的動因，更是強化用戶使用忠誠度與感知度的基礎(chǔ)[8]。②獲取能。代表用戶識別和獲取情景化推薦資源的客觀能力。該能力的大小直接決定了用戶信息接受預期與現(xiàn)實之間的差距。③獲取力。代表用戶對圖書館情景化推薦資源認同及內(nèi)化的主觀能力。獲取力是圖書館情景化推薦資源的橋梁紐帶：在用戶資源辨識、資源傳輸、資源內(nèi)化等主觀能力的作用下，用戶信息接受與信息利用水平將實現(xiàn)跨越式發(fā)展[9]。從用戶需求維度來看，鑒于用戶資源獲取情景始終處于動態(tài)變化之中，因此高校圖書館資源推薦服務(wù)具有顯著的演進性與生態(tài)性特征：隨著用戶資源需求規(guī)模與結(jié)構(gòu)的演進發(fā)展，通過動態(tài)契合用戶資源需求節(jié)、需求鏈與需求網(wǎng)中的異質(zhì)性需求，將顯著增強資源推薦的整體優(yōu)勢。①用戶資源需求節(jié)。代表用戶基于研究方向、學科特點與資源偏好所形成的具有動態(tài)演進特點的需求節(jié)點[10]。②用戶資源需求鏈。代表基于用戶資源需求節(jié)所形成的可全面反映資源需求要素間關(guān)系的鏈式結(jié)構(gòu)。③用戶資源需求網(wǎng)。用戶資源需求網(wǎng)是高校圖書館完善資源推薦服務(wù)的重要依據(jù)，其實質(zhì)是基于用戶資源需求節(jié)、用戶資源需求鏈所形成的體現(xiàn)用戶資源需求發(fā)展態(tài)勢的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1.2 資源推薦過程要素

系統(tǒng)梳理與優(yōu)化資源推薦動因及過程是高校圖書館資源推薦服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)。首先，拓展域、收縮域、調(diào)和域是高校圖書館情景化資源推薦的主要動因。①拓展域。其代表高校圖書館資源推薦服務(wù)的覆蓋面，隨著資源推薦服務(wù)方式不斷升級，圖書館資源推薦的拓展域?qū)⒉粩嘣黾覽6]。②收縮域。收縮域是用戶主體情景與資源接受情景彼此間交互作用結(jié)果的客觀反映，它體現(xiàn)了用戶在資源供需差異化態(tài)勢下所做出的收縮資源獲取范圍的決策情形。③調(diào)和域。調(diào)和域真實地反映出高校圖書館在拓展域與收縮域影響下所做出的知識服務(wù)決策變化情況。其次，自由度、拓展度與收縮度是高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)過程中的核心要素。①自由度。自由度是高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)的出發(fā)點，其在實踐中表現(xiàn)為情景化資源推薦限制條件。如基于用戶信息需求變化來科學規(guī)劃資源推薦的時間節(jié)點，基于用戶信息接受能力差異化特質(zhì)來重構(gòu)資源推薦服務(wù)流程[11]。②拓展度。拓展度用來測度高校圖書館資源推薦服務(wù)在信息類型、時空、載體等維度上的拓展情況。為提高用戶數(shù)據(jù)挖掘與資源獲取效率，高校圖書館應(yīng)有效利用資源推薦拓展度，以便將目標資源囊括至拓展域中。③收縮度。收縮度與資源推薦收縮域相對應(yīng)，是用戶有效獲得情景化資源推薦服務(wù)的彈性變化程度。

1.3 資源推薦效能要素

資源推薦效能要素是分析高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)實效性的關(guān)鍵指標，其主要包括期望域、現(xiàn)實域與接受域。①期望域。其是高校圖書館對情景化資源推薦服務(wù)運營效率的科學研判。由于用戶對與自身資源需求相適配的資源推薦服務(wù)具有強烈的使用偏好，因此期望域是用戶信息接受場域的現(xiàn)實映射[12]。②現(xiàn)實域。其是用戶在一定時空范圍內(nèi)有效利用情景化資源推薦服務(wù)的現(xiàn)實狀況。由于不同層次的知識環(huán)境對于用戶資源需求具有顯著影響，因此差異化的資源推薦服務(wù)情景將使用戶產(chǎn)生迥然不同的價值感知，從而形成了一種涵蓋多類型用戶信息接受結(jié)果的現(xiàn)實域。③接受域。接受域不僅是高校圖書館在期望域與現(xiàn)實域之間持續(xù)性調(diào)和的結(jié)果，更是情景化資源推薦服務(wù)效果的真實反映。另外，期望場、現(xiàn)實場與調(diào)和場是評價高校圖書館情景化資源推薦績效的主要依據(jù)。①期望場。期望場可用于評價用戶對情景化資源推薦服務(wù)的價值認知水平，能夠系統(tǒng)描述在差異化資源推薦服務(wù)情景下的用戶感知度與滿意度[13]。②現(xiàn)實場?，F(xiàn)實場是用戶與特定資源推薦情景相互作用而形成的具有一定能量的時空范圍。如用戶在社交媒介、傳感器、定位系統(tǒng)等技術(shù)情景下的資源獲取績效將表現(xiàn)出顯著性差異，現(xiàn)實場則有針對性地詮釋了情景化資源推薦效能的異質(zhì)性特征。③調(diào)合場。調(diào)合場全面反映了高校圖書館情景化資源推薦供需平衡的臨界狀態(tài)，此時高校圖書館的資源配置與知識服務(wù)實現(xiàn)了協(xié)同共生式發(fā)展。

2 基于情景要素適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)框架

促進資源推薦服務(wù)與用戶資源獲取情景間的動態(tài)契合，是塑造高校圖書館用戶服務(wù)比較優(yōu)勢的重要前提。在充分利用移動情景與社交情景的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)在物理環(huán)境、資源偏好與社會氛圍等層面上的資源推薦服務(wù)關(guān)聯(lián)耦合，進而持續(xù)拓展高校圖書館資源推薦服務(wù)的功能邊界。本文參考于浩[14]的研究成果，構(gòu)建了基于情景要素適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)框架（見圖1）。

圖1 基于情景要素適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)框架

高校圖書館資源推薦情景適配的邏輯關(guān)系主要分為關(guān)聯(lián)關(guān)系、耦合關(guān)系與適配關(guān)系三類。①關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)關(guān)系反映了用戶在不用使用情景條件下資源獲取偏好動態(tài)變化的客觀規(guī)律，即通過科學描述用戶資源需求節(jié)、需求鏈與需求網(wǎng)三者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，便于高校圖書館定向精準地為用戶推送目標信息。②耦合關(guān)系。耦合關(guān)系是高校圖書館資源推薦行為與用戶資源獲取情景的耦合，這一關(guān)系的實質(zhì)是高校圖書館利用場景識別、新媒體等智能信息技術(shù)來實時捕捉用戶的資源偏好信息，以增強情景化資源推薦服務(wù)的人性化與貼近性程度。③適配關(guān)系。適配關(guān)系旨在通過打造基于用戶畫像的立體化、智能化資源推薦服務(wù)矩陣，來高效滿足用戶在此前情景、此時情景與此后情景中的需求。可見，基于情景要素適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)表現(xiàn)出多維度、深層次特征，其實現(xiàn)路徑如下。①場景適配。即高校圖書館資源推薦服務(wù)與用戶全情景資源需求的無縫適配。②成本適配。即確保高校圖書館情景化資源推薦服務(wù)投入與產(chǎn)出動態(tài)平衡的基礎(chǔ)上，最大化降低用戶資源獲取成本。③綜合適配。為提高情景化資源推薦服務(wù)的可靠性與功能性，高校圖書館應(yīng)綜合運用大數(shù)據(jù)技術(shù)、自媒體來促進資源推薦服務(wù)實現(xiàn)場景與成本的融合適配。

3 基于情景適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)實施策略

3.1 面向推薦對象的情景化資源推薦服務(wù)——用戶畫像、場景識別、體驗反饋

面向推薦對象的情景化資源推薦服務(wù)的實踐方向是滿足用戶在需求節(jié)、需求鏈與需求網(wǎng)等不同維度的需求。①可通過構(gòu)建用戶畫像來精準識別用戶需求。高校圖書館可從資源獲取勢、資源獲取能與資源獲取力三方面來系統(tǒng)識別用戶在不同使用情景下的資源需求，以持續(xù)增強用戶使用忠誠度與滿意度。北京理工大學圖書館的做法值得復制推廣：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、眼動追蹤技術(shù)實時動態(tài)地分析用戶資源獲取場景與信息應(yīng)用路徑，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了以用戶畫像數(shù)據(jù)為核心的知識庫，確保能夠科學預測用戶資源需求的發(fā)展態(tài)勢[15]。②為用戶提供基于多元化、動態(tài)場景的資源推薦服務(wù)。如借助Hadoop云平臺、AI場景分析、虛擬現(xiàn)實場景搭建等場景識別技術(shù)來高精度識別用戶的情景化資源需求，據(jù)此向用戶常態(tài)化推送高度契合用戶資源偏好與高頻訪問場景的情景化數(shù)據(jù)[16]。③促進資源推薦服務(wù)實現(xiàn)“場景-用戶-情景”的聯(lián)動式適配?；谇拔恼撌觯咝D書館用戶感知價值對其持續(xù)使用意向具有正向顯著影響，因此不斷修正資源推薦服務(wù)方向與規(guī)模的重要依據(jù)是用戶感知體驗，高校圖書館應(yīng)精細化遴選用戶的反饋數(shù)據(jù)，來增強用戶資源獲取勢、獲取能與獲取力。

3.2 面向推薦過程的情景化資源推薦功能——增強體驗、拓展服務(wù)、價值體現(xiàn)

面向推薦過程的情景化資源推薦功能的實質(zhì)在于打造圖書館與用戶進行常態(tài)化交互的渠道通路。在動態(tài)調(diào)節(jié)高校圖書館情景化資源推薦拓展域與收縮域的基礎(chǔ)上，為用戶提供可實現(xiàn)自由度、拓展度與收縮度三維增強的資源獲取體驗。①合理控制圖書館資源推薦調(diào)和域，為用戶提供具有場景細分化優(yōu)勢的知識服務(wù)。南開大學圖書館的做法具有代表性：利用云OPAC系統(tǒng)與基于元數(shù)據(jù)的一站式檢索技術(shù)創(chuàng)建了具有廣視域、全覆蓋特征的資源推薦場景，利用超星學習通客戶端中的RSS訂閱功能來細分用戶群體，實現(xiàn)了為用戶提供多來源信息的個性化閱讀體驗[17]。②應(yīng)適度拓展情景化資源推薦服務(wù)場域。高校圖書館須認識到滿足用戶常規(guī)化資源獲取需求僅是基礎(chǔ)目標，為用戶提供增值知識服務(wù)方是提高用戶使用黏性的不二之舉。廣州大學圖書館的做法值得借鑒：一方面，有效整合了24小時云傳遞服務(wù)與HTML閱讀服務(wù)等基本功能，在移動端上實現(xiàn)了資源的一站式搜索、導航和全文獲取服務(wù)；另一方面，開辟了微課堂、學分銀行、短視頻等增值服務(wù)專區(qū)，讓用戶能夠更加形象直觀地進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘[18]。③提供定制化、靶向化的知識服務(wù)。高校圖書館可利用語義關(guān)聯(lián)檢索、資源聚合等技術(shù)來精細化分析用戶需求，以提高資源推薦服務(wù)的個性化水平。如浙江大學圖書館與百度神燈搜索合作推出了語音智能交互服務(wù)，利用自然語言處理、語義機器學習、全息投影語音合成等人工智能技術(shù)，為用戶提供面向資源推薦自由度、拓展度與收縮度的個性化知識服務(wù)。

3.3 面向推薦效能的情景化資源推薦路徑——空間融合、需求驅(qū)動、情景重組

面向推薦效能的情景化資源推薦路徑的價值主張在于通過協(xié)同拓展期望域、現(xiàn)實域與接受域，進而擴張用戶資源獲取調(diào)合場的規(guī)模邊界。①空間融合。即通過促進線上與線下資源推薦服務(wù)情景的泛在連接來提升用戶服務(wù)體驗。暨南大學圖書館的做法獨具創(chuàng)新性：在不斷鞏固線上數(shù)字資源共享、線下數(shù)字學術(shù)空間服務(wù)彼此間關(guān)聯(lián)關(guān)系的基礎(chǔ)上，提供旨在增強用戶情景化資源獲取體驗的極致內(nèi)容單品。②需求驅(qū)動。需求驅(qū)動是提高用戶資源獲取效率的首要前提，因此高校圖書館應(yīng)嘗試打造可實時采集用戶感知體驗與信息反饋的服務(wù)平臺，促進資源推薦服務(wù)與用戶信息接受現(xiàn)實域間的精準適配，提高資源推薦服務(wù)的情景化水平[19]。③場景重組。根據(jù)前文論述，不同情景下的高校圖書館資源推薦服務(wù)效果異質(zhì)性程度較高，因此高校圖書館應(yīng)正視場景重組之于資源推薦服務(wù)的重要性，通過構(gòu)建融合不同時間節(jié)點與不同使用場景的情景化資源推薦服務(wù)模型，來有針對性地判斷用戶偏好，以便科學預測用戶在遠期時段的資源獲取行為。

4 結(jié)語

全媒體時代，用戶對知識付費與情景體驗的需求日益增強，因此推動高校圖書館資源推薦服務(wù)轉(zhuǎn)型升級的戰(zhàn)略著眼點在于實現(xiàn)推薦要素的多元情景適配。本文基于資源需求理論，從推薦對象、推薦過程與推薦效能三方面分析了圖書館情景化資源服務(wù)的核心要素，并基于情景化關(guān)系與情景化適配雙重視角揭示了資源推薦要素間的關(guān)聯(lián)本質(zhì)。通過科學把握推薦要素間的關(guān)聯(lián)、耦合、適配邏輯關(guān)系，促進用戶資源獲取價值感知與資源推薦服務(wù)實現(xiàn)場景適配、成本適配與綜合適配。據(jù)此提出了基于情景適配的高校圖書館資源推薦服務(wù)實施策略。但我國在實踐層面的探索才剛起步，高校圖書館情景化資源推薦目標的實現(xiàn)離不開數(shù)據(jù)實時采集、實時計算與實時處理能力的強有力支撐：不僅需要促進情景化資源推薦對象要素、過程要素與效能要素間的深度融合，亦需要面向用戶資源獲取感知有用性與感知易用性來豐富情景化資源推薦服務(wù)的功能內(nèi)涵，據(jù)此才能讓用戶切實獲取到基于各類情景要素的資源推薦服務(wù)紅利。