侯 濱

(首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)圖書館 北京 100070)

隨著大數(shù)據(jù)、情景計算技術(shù)的快速發(fā)展，如何應(yīng)用情景計算技術(shù)提高移動圖書館知識服務(wù)效能已成為圖書情報界學(xué)者研究的重點課題。根據(jù)當(dāng)前“情景計算”相關(guān)研究，結(jié)合移動圖書館知識服務(wù)的理論與實踐，本文引入“情景計算”這一新興技術(shù)，從構(gòu)成移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)條件解析，深入剖析移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)的場景要素，構(gòu)建出基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)模式，以期通過移動圖書館場景化知識服務(wù)模式精準(zhǔn)定位用戶個性化需求，提高移動圖書館知識服務(wù)的精準(zhǔn)性和有效性。

1 情景計算和移動圖書館場景化知識服務(wù)模式概述

1.1 情景計算

“情景計算”是計算機科學(xué)領(lǐng)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(fā)、應(yīng)用情景資源的理論、方法及系統(tǒng)的一門技術(shù)科學(xué)。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(guān)服務(wù)，無論用戶處于何種時空場域，都會形成反映用戶動態(tài)、行為、興趣、職業(yè)的情景信息。學(xué)者李薈認為，情景計算是機器學(xué)習(xí)和智能感知獨有的一種計算形態(tài)，在有效應(yīng)用和明確標(biāo)記情景信息后，可以將地點、時間、人物、設(shè)備、行為動態(tài)清晰表現(xiàn)出來，適用于智能移動終端及常規(guī)運算。因此，情景計算是計算機科學(xué)一種新的計算模式，與大規(guī)模集群計算、智能計算、邊緣計算有著密切聯(lián)系，具有適應(yīng)性、反應(yīng)性、響應(yīng)性、情景敏感性及環(huán)境導(dǎo)向性特點，在技術(shù)實現(xiàn)上涉及情景感知、智能傳感器技術(shù)、情景模型、深度學(xué)習(xí)算法、決策系統(tǒng)等工具，這些技術(shù)能為移動圖書館面向用戶的場景化知識服務(wù)，包括知識服務(wù)場景模型構(gòu)建、場景推薦服務(wù)、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(wù)效能全面提升。

1.2 移動圖書館場景化知識服務(wù)

移動圖書館場景化知識服務(wù)是指圖書館從傳統(tǒng)以用戶為中心的服務(wù)轉(zhuǎn)移到以場景為中心的知識服務(wù)模式，需要具備場景內(nèi)容、場景游戲、場景跨界、場景社交、場景迭代等基礎(chǔ)條件。自場景理念傳入我國以來，圖情界學(xué)者展開了眾多有益探索。學(xué)者旭榮花、郝喜鳳認為移動圖書館場景化知識服務(wù)是基于場景資源與場景數(shù)據(jù)的適配化知識服務(wù)模式，能根據(jù)用戶的個性化需求自動匹配場景，提供知識服務(wù)。學(xué)者張一丹認為，場景內(nèi)容是場景服務(wù)的核心，移動圖書館每個場景都要與之匹配獨特內(nèi)容，不僅僅是簡單的知識產(chǎn)品，更多是具有溫度、情感、故事的產(chǎn)品。學(xué)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(wù)重要組成內(nèi)容，提升用戶在場景中的互動體驗，需針對不同知識主題設(shè)置游戲化交互方式豐富場景內(nèi)容，通過游戲帶動用戶參與到場景化知識服務(wù)；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(tǒng)實現(xiàn)用戶線上線下的無縫連接。學(xué)者徐海玲認為，場景迭代和場景跨界是場景化知識服務(wù)的重要呈現(xiàn)方式，移動圖書館需跨界合作，閱讀推廣服務(wù)活動、數(shù)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(nèi)容主題”的場景化知識服務(wù)予以具體呈現(xiàn)。美國哥倫比亞大學(xué)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(wù)最引發(fā)用戶深度學(xué)習(xí)的核心驅(qū)動力，場景化知識服務(wù)以知識信息接受為起點，豐富的場景內(nèi)容會激發(fā)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(wù)體驗，形成有效的知識服務(wù)反饋。英國利物浦大學(xué)智能研究院根據(jù)移動圖書館的形態(tài)、結(jié)構(gòu)及智能技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，開展了“Front Bar Library(情感圖書館)”研究項目，借助智能感知設(shè)備建立了“Bionic emotion system”(仿生情景傳感系統(tǒng))精準(zhǔn)捕捉讀者的情緒變化，根據(jù)讀者所處的位置情景、時間情景、設(shè)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(wù)場景，使用戶沉浸式學(xué)習(xí)知識。

2 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)條件

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)需實現(xiàn)知識資源、服務(wù)空間、服務(wù)內(nèi)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(zhǔn)感知用戶所處的不同情景及情緒變化，依靠用戶畫像呈現(xiàn)出用戶的需求變化趨勢，移動圖書館場景化知識服務(wù)需根據(jù)用戶情景變化、需求變化呈現(xiàn)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(wù)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(shè)備和智能終端數(shù)字界面呈現(xiàn)的知識資源需重新設(shè)計加工，在充分考慮用戶、情景、內(nèi)容及呈現(xiàn)工具的前提下，以數(shù)字場景化方式加工與呈現(xiàn)，應(yīng)用虛擬仿真技術(shù)、3D立體成像技術(shù)將移動圖書館知識資源轉(zhuǎn)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(nèi)容、資源類別、學(xué)科需求應(yīng)用全息投影、AR/VR以場景化方式呈現(xiàn)出來，可以通過學(xué)科主題與場景化知識互動使虛擬館藏資源與用戶深度關(guān)聯(lián)，幫助用戶在“沉浸式場景”獲得豐富的學(xué)習(xí)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(wù)機構(gòu)的實體館藏資源深度挖掘與加工創(chuàng)新，使不同類別的實體館藏資源產(chǎn)生新的關(guān)聯(lián)，形成新的知識體系，為用戶知識創(chuàng)新提供支持。新加坡國立大學(xué)圖書館借助全息投影技術(shù)、虛擬仿真模擬技術(shù)將線上移動圖書館實體館藏和虛擬館藏轉(zhuǎn)化為場景資源，用戶借助可穿戴設(shè)備沉浸式體驗，開發(fā)了“智能知識助手”幫助用戶深度交互學(xué)習(xí)，使用戶在沉浸式虛擬場景獲得良好的知識服務(wù)體驗。

2.2 服務(wù)空間場景化

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)空間包括實體知識空間服務(wù)和虛擬知識空間服務(wù)。實體知識服務(wù)空間場景化包括閱讀場景、社交場景、借閱場景、實體環(huán)境、館內(nèi)氛圍等。實體知識服務(wù)空間場景化需要移動圖書館基于情景模型應(yīng)用人工智能AI、大數(shù)據(jù)算法工具、UI設(shè)計工具根據(jù)用戶需求搭建符合情景感知需求的數(shù)字化場景界面，應(yīng)用可視化顯示工具及虛擬顯示技術(shù)將實體知識服務(wù)空間全景化映射出來，并應(yīng)用智能終端和數(shù)字化操作設(shè)備使知識在不同場景呈現(xiàn)，豐富用戶的情景感知。對于虛擬空間場景化知識服務(wù)，移動圖書館需借助數(shù)字交互工具、AR/AR、全息投影技術(shù)在數(shù)字虛擬空間映射出不同的知識服務(wù)場景加強用戶的服務(wù)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(wù)內(nèi)容，以輕松愉快的閱讀氛圍引導(dǎo)用戶完全沉浸。在知識服務(wù)場景社交方面，可以運用知識社區(qū)系統(tǒng)將不同的知識內(nèi)容、主題閱讀活動、學(xué)科課程、讀者全面串聯(lián)起來，通過搭建知識交流社區(qū)為用戶營造不同的互動場景，使用戶在豐富的場景內(nèi)容驅(qū)使下進行場景分享，吸引更多讀者關(guān)注。

2.3 服務(wù)內(nèi)容場景化

服務(wù)內(nèi)容場景化主要體現(xiàn)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(dǎo)讀者全程參與到場景化知識服務(wù)構(gòu)建中，結(jié)合用戶需求依靠3D成像、全息投影、VR/AR建構(gòu)知識服務(wù)場景，使知識推送、知識普及、知識活動、閱讀推廣在服務(wù)場景中全面呈現(xiàn)。移動圖書館要注重讀者與場景的交互，知識服務(wù)內(nèi)容要與用戶個性化需求貼合，促進用戶從場景化知識服務(wù)認知、閱讀、沉浸式學(xué)習(xí)、社交分享，提升讀者知識服務(wù)滿意度。墨爾本大學(xué)圖書館依托全息投影技術(shù)開發(fā)了“動感知識社區(qū)”，依托虛擬場景為師生讀者提供“動感游戲”“虛擬社交”“專題學(xué)習(xí)”“知識演繹”“全息沉浸”在內(nèi)的多種服務(wù)項目，將知識游戲、著作推薦、知識推送、閱讀指導(dǎo)等場景化知識服務(wù)內(nèi)容有效融入，從學(xué)習(xí)、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(wù)實現(xiàn)的場景要素

基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)主要為用戶提供知識查詢、知識檢索、知識管理、知識創(chuàng)新、知識資源下載、遠程訪問、知識共享、資源共享與學(xué)科服務(wù)，由于不同的用戶具有不同的背景、教育經(jīng)歷、學(xué)習(xí)能力，用戶出于科研、學(xué)習(xí)、閱讀需求，對移動圖書館知識服務(wù)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(wù)場景要素包括用戶要素、興趣要素、時間要素、位置要素、設(shè)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(wù)實現(xiàn)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(wù)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(yè)、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(jù)用戶學(xué)習(xí)、科研、閱讀的不同階段借助知識服務(wù)場景向用戶推薦知識資源。比如，鄭州大學(xué)圖書館借助虛擬性知識服務(wù)場景，應(yīng)用情景計算分析師生的知識需求，得出的結(jié)論是本科生側(cè)重于專業(yè)學(xué)科知識獲取，本科畢業(yè)生更關(guān)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(shù)據(jù)源，也是移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。借助情景計算技術(shù)，移動圖書館精準(zhǔn)感知用戶使用線上資源以及使用社交媒體實時動態(tài)變化的興趣，再輔助對用戶知識資源檢索時輸入的關(guān)鍵詞能準(zhǔn)確預(yù)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(wù)受到時間的影響。在不同的時間節(jié)點上用戶對移動圖書館場景化知識服務(wù)有著不同的需求，在周一到周五學(xué)習(xí)工作時間關(guān)注與學(xué)習(xí)和工作有關(guān)的知識資訊，在周末和節(jié)假日時間關(guān)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(tài)變化中。一天中的不同時間段，用戶出于學(xué)習(xí)、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(zhǔn)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(xí)慣。從用戶所處的位置，如科研機構(gòu)、高校、政府部門、家庭、酒店可以探究用戶的職業(yè)，根據(jù)用戶的職業(yè)可以向用戶提供場景化知識服務(wù)。如在高校中，化學(xué)實驗室中的科研學(xué)者具有化學(xué)知識需求，教學(xué)樓中的教師具有教學(xué)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(xué)樓聽課的本科生對本專業(yè)知識更具興趣。

3.5 設(shè)備要素

智能設(shè)備的規(guī)格、參數(shù)、性能、數(shù)字界面設(shè)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(wù)效果。在面對高運算能力的智能設(shè)備的用戶時，要將知識服務(wù)場景以5G數(shù)字信號向用戶提供；面對介入智能手機連接WiFi網(wǎng)絡(luò)的用戶，將3D場景化知識資源借助WiFi網(wǎng)絡(luò)提供給用戶，保障用戶能便捷享受到場景化知識服務(wù)。

4 基于情景計算的移動圖書館知識服務(wù)模式構(gòu)建

為了滿足不同類型用戶的知識服務(wù)需求，需根據(jù)用戶動態(tài)變化的行為軌跡和興趣提供場景化知識服務(wù)。場景化知識服務(wù)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(shù)據(jù)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(gòu)建完善的場景化知識服務(wù)模式，如圖2所示。

4.1 場景建模：基于大數(shù)據(jù)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(tài)、行程軌跡感知與分析，會涉及到大量的用戶數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析工具和數(shù)據(jù)挖掘方法已不能滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需要，需要移動圖書館從海量動態(tài)數(shù)據(jù)中對用戶地點、行為動態(tài)、行程軌跡多樣采集與挖掘。對于顯著地點數(shù)據(jù)挖掘，移動圖書館可借助GPS對用戶日常地點進行數(shù)據(jù)挖掘，如工作單位、家庭位置等。對于室內(nèi)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(shù)據(jù)與時間信息深度結(jié)合，運用大數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶顯著地點規(guī)律和場景化知識服務(wù)映射規(guī)則。對于用戶行程軌跡挖掘需要按照關(guān)聯(lián)規(guī)則確定用戶行程軌跡規(guī)律，根據(jù)用戶的位置信息提供場景化知識服務(wù)。用戶行為動態(tài)能揭示用戶的興趣習(xí)慣和行為規(guī)律。是移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)的重要基礎(chǔ)?？梢越柚P(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式基于大數(shù)據(jù)的分類算法探究用戶的行為規(guī)律。在進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時，可以應(yīng)用基本的關(guān)聯(lián)規(guī)則序列發(fā)現(xiàn)用戶行為與場景間的聯(lián)系，也可以借助關(guān)聯(lián)規(guī)則映射用戶的行為動態(tài)模型，使用戶行為偏好完全呈現(xiàn)在移動圖書館情景模型中，從而預(yù)測用戶的場景服務(wù)需求，為場景化知識服務(wù)推薦奠定基礎(chǔ)。如上海浦東圖書館依托用戶情景數(shù)據(jù)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法對圖書館用戶建立了行為動態(tài)模型，上線了“小智”知識推薦服務(wù)系統(tǒng)，根據(jù)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(shù)據(jù)處理工具與算法的完整生態(tài)系統(tǒng)，基于情景感知的移動圖書館場景化知識服務(wù)，需依托實時數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)計算面向用戶即時開展場景化知識服務(wù)，基于Hadoop+Spark的大數(shù)據(jù)處理集群能實時為情景計算和場景化知識服務(wù)提供算力支持，使各類數(shù)據(jù)得到實時處理。Spark能搭載中低端計算機設(shè)備減少移動圖書館硬件投入，幫助移動圖書館節(jié)約成本。Hadoop集群搭載了包括可擴展數(shù)據(jù)庫、MySQL、SparkSQL數(shù)據(jù)引擎、機器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)和用戶場景數(shù)據(jù)進行協(xié)同過濾，為基于大數(shù)據(jù)挖掘的場景模型和場景化知識服務(wù)實現(xiàn)提供支持。Spark SQL為移動圖書館情景計算提供了數(shù)據(jù)查詢端口，能對各類數(shù)據(jù)流動變化趨勢實時監(jiān)測，保障知識服務(wù)場景實時查詢和匹配。Spark Streaming將用戶產(chǎn)生的不同情景數(shù)據(jù)按照相關(guān)規(guī)則組合成分布式數(shù)據(jù)集，然后進行分類處理，進而實現(xiàn)大規(guī)模集成性數(shù)據(jù)資源的高效處理，使移動圖書館各類情景數(shù)據(jù)和場景化知識服務(wù)實時計算，多樣態(tài)匹配，全面提升場景化知識服務(wù)效能。

圖2 基于情景計算的移動圖書館場景化知識服務(wù)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(wù)需建立線上、線下交互耦合的智能控制系統(tǒng)，針對用戶在線和離線兩種使用狀態(tài)實現(xiàn)雙向處理。首先，移動圖書館需采集用戶不同狀態(tài)下產(chǎn)生的情景數(shù)據(jù)，對用戶狀態(tài)和特征進行勾勒，實現(xiàn)對目標(biāo)用戶的清晰描述。同時，系統(tǒng)要從用戶數(shù)據(jù)庫、社交平臺、日志記錄獲取用戶的實時數(shù)據(jù)，建立清晰反映用戶特征的數(shù)據(jù)映射集，通過與GPS、WiFi 網(wǎng)絡(luò)高效聯(lián)通對用戶位置信息、設(shè)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(jù)用戶的個性化需求狀態(tài)調(diào)用場景資源和知識資源為用戶提供場景化知識服務(wù)，并進行實時場景匹配和演繹推理，使場景根據(jù)用戶實時變化的興趣快速迭代更新。最后，移動圖書館根據(jù)場景呈現(xiàn)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(qū)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(wù)深度交互和互動共享。

5 結(jié)語

情景算法是移動圖書館場景化知識服務(wù)實現(xiàn)的重要技術(shù)工具。移動圖書館基于情景計算，構(gòu)建科學(xué)系統(tǒng)的知識服務(wù)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(wù)模式更強的數(shù)據(jù)處理與計算能力。依托大數(shù)據(jù)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(wù)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(wù)效能全面提升。