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    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式研究*

    2021-08-20 06:30:34
    圖書館 2021年8期
    關(guān)鍵詞:智慧圖書館資源

    潘 輝

    (華南理工大學圖書館 廣州 510641)

    隨著以價值共創(chuàng)為核心的大數(shù)據(jù)時代的來臨,社會各行業(yè)均向著數(shù)據(jù)密集型的模式發(fā)展,催生出數(shù)據(jù)驅(qū)動思維。作為現(xiàn)代科學研究重要的動力源之一,數(shù)據(jù)驅(qū)動逐漸成為知識資本化的重要驅(qū)動力,同時也為傳統(tǒng)圖書館服務(wù)模式向智慧服務(wù)方向轉(zhuǎn)換提供了有力支持。而閱讀推薦服務(wù)作為智慧圖書館的核心服務(wù)之一,一方面可以為讀者的選擇提供科學依據(jù),另一方面也能為閱讀知識價值的提升創(chuàng)造有利環(huán)境。因此,在數(shù)據(jù)驅(qū)動背景下深入研究分析智慧圖書館閱讀推薦服務(wù),可以重新定義閱讀推薦服務(wù)的內(nèi)涵與形式,提升智慧圖書館的建設(shè)發(fā)展水平與服務(wù)質(zhì)量,進一步提高圖書館閱讀資源數(shù)據(jù)的綜合利用水平,創(chuàng)建高效的資源共享與傳播機制,更好地滿足讀者需求。

    1 研究文獻梳理

    21世紀初,谷歌搜索等現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)知識服務(wù)工具的出現(xiàn)給傳統(tǒng)圖書館服務(wù)帶來了巨大沖擊,導(dǎo)致圖書館用戶流失,動搖了傳統(tǒng)圖書館服務(wù)的基礎(chǔ)。為解決上述問題,維持圖書館自身良性發(fā)展,各圖書館積極開展業(yè)務(wù)創(chuàng)新工作,努力為廣大讀者提供更加高效、便捷的服務(wù),以此獲得讀者的重新認可。如美國國家信息標準協(xié)會(National Information Standards Organization, NISO)于2005年提出了一項名為“元搜索”的倡議,倡導(dǎo)現(xiàn)代圖書館打造一套與谷歌等免費互聯(lián)網(wǎng)搜索服務(wù)不同的檢索工具,實現(xiàn)差異性的閱讀服務(wù)[1]?;谝陨铣h,不少圖書館紛紛尋求與內(nèi)容供應(yīng)商及開發(fā)者的合作機會,突破傳統(tǒng)整合性的聯(lián)邦檢索服務(wù)模式,加快資源檢索服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展速度,逐步形成了以智慧圖書館為核心代表的新型服務(wù)模式。經(jīng)過漫長的探索發(fā)展,目前智慧圖書館已經(jīng)形成了相對完善、科學的發(fā)展模式,其中就包括為廣大讀者提供基于數(shù)據(jù)分析的閱讀推薦服務(wù)模式[2]。

    在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,智慧圖書館能夠提供更加全面、高效、準確的閱讀推薦服務(wù),并充分保證數(shù)據(jù)服務(wù)的質(zhì)量水平[3]。而數(shù)據(jù)挖掘算法的創(chuàng)新與發(fā)展,使得智慧圖書館的閱讀推薦不再局限于傳統(tǒng)、淺顯的文獻資料推送,而是更加注重閱讀資源內(nèi)涵價值的深度挖掘,以此提升閱讀資源的綜合利用水平與圖書館閱讀推廣服務(wù)的質(zhì)量水平。特別是最近幾年,在現(xiàn)代移動通信技術(shù)、傳感器技術(shù)等創(chuàng)新發(fā)展的推動下,情景感知推薦服務(wù)呈現(xiàn)出快速發(fā)展勢頭,無論在理論研究領(lǐng)域還是實踐領(lǐng)域都引起了相關(guān)學者的廣泛關(guān)注[4-5],基于移動圖書館技術(shù)的閱讀推薦服務(wù)模式正在興起[6]。從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘再到情景感知,以數(shù)據(jù)為視角來研究圖書館智慧服務(wù),數(shù)據(jù)驅(qū)動逐漸滲透包含閱讀推薦服務(wù)的智慧圖書館各個環(huán)節(jié)中。

    數(shù)據(jù)驅(qū)動的本質(zhì)是數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)驅(qū)動通過數(shù)據(jù)收集、分析、建模、反饋等對數(shù)據(jù)進行實時分析,以此構(gòu)建精準度更高、效率更快的數(shù)據(jù)分析模式。在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式逐漸由傳統(tǒng)的以數(shù)據(jù)為中心向以讀者為中心的方向轉(zhuǎn)變[7]。2009年是國內(nèi)學術(shù)界研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的元年。目前國內(nèi)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究熱點為數(shù)據(jù)的驅(qū)動哲學、驅(qū)動應(yīng)用、驅(qū)動創(chuàng)新等。不過,在CNKI平臺以“數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“閱讀推薦”為主題詞進行檢索,未發(fā)現(xiàn)相關(guān)研究成果。而在國外,關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動下的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的代表性研究成果包括:Shelton B E等人對分眾語義的內(nèi)涵及應(yīng)用方式進行了研究分析,在開放式教育資源領(lǐng)域探討分析了一種基于分眾語義數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化閱讀推薦的應(yīng)用途徑[8];HaiHong E等人認為個性化閱讀推薦服務(wù)的發(fā)展和應(yīng)用將成為防止信息過載的有效措施之一,并基于聚類分析、協(xié)同過濾、異常值分解等數(shù)據(jù)驅(qū)動算法研究了高校圖書館個性化智慧閱讀推薦系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的提升渠道[9];Paul S對圖書推薦服務(wù)這一現(xiàn)代圖書館的核心服務(wù)進行研究,肯定數(shù)據(jù)驅(qū)動對現(xiàn)代智慧圖書館建設(shè)發(fā)展的重要意義,并建立閱讀推薦服務(wù)框架[10];Tejeda-Lorente á等人強調(diào)閱讀推薦系統(tǒng)必須以數(shù)據(jù)質(zhì)量為核心,借助項目質(zhì)量評估工具搭建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的閱讀推薦系統(tǒng)影響因素評估分析模型[11]。

    通過以上文獻梳理,我們可以發(fā)現(xiàn):現(xiàn)代圖書館服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展的根本目標就是提升服務(wù)質(zhì)量,基于這個目標,圖書館在技術(shù)環(huán)境以及服務(wù)模式等方面積極創(chuàng)新。在大數(shù)據(jù)的技術(shù)環(huán)境下,智慧圖書館以數(shù)字圖書館為發(fā)展基礎(chǔ),在知識傳播與服務(wù)模式創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動構(gòu)建起更加高效、快捷、精準的閱讀推薦服務(wù)模式,這是為廣大讀者提供個性化、差異性服務(wù)的最佳途徑之一?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)可以保持良好的創(chuàng)新發(fā)展動力。積極探索融合數(shù)據(jù)驅(qū)動的閱讀推薦服務(wù),可以構(gòu)建起全新的圖書館閱讀推薦服務(wù)模式,加快圖書館閱讀推廣服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展速度,實現(xiàn)圖書館服務(wù)模式的科學轉(zhuǎn)型,幫助圖書館重新獲得讀者的認同和支持,優(yōu)化圖書館閱讀資源數(shù)據(jù)管理模式。

    2 研究的必要性與可行性

    2.1 讀者閱讀需求與閱讀推薦服務(wù)間的正相關(guān)關(guān)系迫使閱讀推薦服務(wù)走向數(shù)據(jù)驅(qū)動

    閱讀推薦服務(wù)是智慧圖書館的核心業(yè)務(wù)之一。在現(xiàn)代信息技術(shù)的推動下,該模式的服務(wù)特征逐漸由依據(jù)傳統(tǒng)的信息源提供服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐宰x者為中心提供服務(wù),更加注重圖書館與讀者之間的信息交流,在滿足讀者需求的基礎(chǔ)上實現(xiàn)圖書館自身發(fā)展。因為閱讀推薦服務(wù)與讀者需求之間存在著正相關(guān)的關(guān)系,可將讀者與閱讀資源數(shù)據(jù)的交互關(guān)系看作是圖書館智慧服務(wù)的核心所在。圖書館若能充分滿足讀者的閱讀需求,就可極大激發(fā)讀者利用圖書館的積極性,從而發(fā)掘出更多的閱讀需求。而大量的新閱讀需求可以為閱讀推薦服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),為圖書館閱讀推薦服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展提供強大的驅(qū)動力。因此,充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動研究讀者閱讀需求,可以提升閱讀推薦服務(wù)的質(zhì)量水平,構(gòu)建起圖書館與讀者之間的良好關(guān)系,在獲得讀者滿意和認可的基礎(chǔ)上實現(xiàn)圖書館自身的持續(xù)發(fā)展,推動圖書館服務(wù)創(chuàng)新。

    2.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展推動閱讀推薦服務(wù)朝著數(shù)據(jù)驅(qū)動方向前進

    隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,圖書館閱讀推薦服務(wù)的形式也在不斷轉(zhuǎn)變,逐漸由傳統(tǒng)靜態(tài)、穩(wěn)定的服務(wù)模式向動態(tài)、擴展的服務(wù)模式轉(zhuǎn)變。如何滿足讀者隨時隨地的閱讀需求則成為智慧圖書館服務(wù)要解決的關(guān)鍵問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)在收集、挖掘、分析讀者各種顯性與隱性的閱讀需求等方面具有優(yōu)勢。因此,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣,數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學研究視角越來越重要。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動視角,可以準確把握各種閱讀資源數(shù)據(jù)之間的科學關(guān)聯(lián),深度挖掘其應(yīng)用價值,構(gòu)建起全新的閱讀知識結(jié)構(gòu)與服務(wù)模式?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動研究智慧圖書館閱讀推薦服務(wù),可以為廣大讀者提供更加科學、準確且高效的閱讀推薦服務(wù),同時也可以讓圖書館保持自身良好的創(chuàng)新發(fā)展驅(qū)動力,實現(xiàn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動思維在圖書館傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)上的科學運用。

    3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式特征

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的服務(wù)體系,核心是以元數(shù)據(jù)為中心的索引技術(shù),對大規(guī)模、異構(gòu)數(shù)據(jù)信息進行科學處理與整合,從中提取有價值的信息資源,用來滿足特定用戶的信息需求。所以,在此概念基礎(chǔ)上,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式具有數(shù)據(jù)情景化、數(shù)據(jù)索引性、數(shù)據(jù)目錄化、數(shù)據(jù)集成性的特征。

    3.1 數(shù)據(jù)情景化影響閱讀推薦服務(wù)的維度與形式

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與智能交互設(shè)備的興起,圖書館的服務(wù)形式呈現(xiàn)出多樣化趨勢。依據(jù)讀者情景數(shù)據(jù)為其提供服務(wù)成為智慧圖書館服務(wù)的重要形式之一。數(shù)據(jù)情景化的運用,可以協(xié)助智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)根據(jù)讀者情景數(shù)據(jù)為讀者推薦適合其當下閱讀行為的閱讀資源;通過收集讀者在現(xiàn)實社會中的各種情景數(shù)據(jù),如資源情景數(shù)據(jù)、服務(wù)情景數(shù)據(jù)、社交情景數(shù)據(jù)、移動情景數(shù)據(jù)、技術(shù)情景數(shù)據(jù)、環(huán)境情景數(shù)據(jù)等[12],將讀者閱讀行為感知的各種情景數(shù)據(jù)進行整合,再對其進行分析,發(fā)現(xiàn)讀者潛在的閱讀需求,拓展閱讀推薦服務(wù)的維度,豐富閱讀推薦服務(wù)的形式。

    3.2 數(shù)據(jù)索引性決定閱讀推薦服務(wù)的深度與廣度

    隨著信息超載以及數(shù)據(jù)量的成倍增長,圖書館閱讀推薦服務(wù)更加注重數(shù)據(jù)索引技術(shù)的應(yīng)用。智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)需要在對相關(guān)數(shù)據(jù)、摘要、目錄表等進行研究分析的基礎(chǔ)上,才能形成讀者所需的閱讀資源數(shù)據(jù)。所以,數(shù)據(jù)索引性的特征就是指:在圖書館提供的經(jīng)梳理后的閱讀資源數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,讀者可通過特定的鏈接、按鈕等與圖書館構(gòu)建起自身與目標資源數(shù)據(jù)的直接關(guān)聯(lián),以此獲得所需的閱讀資源數(shù)據(jù)。這就是智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)數(shù)據(jù)索引性特征的具體體現(xiàn)。數(shù)據(jù)索引性特征能夠拓展讀者閱讀信息檢索內(nèi)容的深度,拓寬閱讀推薦服務(wù)的廣度。

    3.3 數(shù)據(jù)目錄化引導(dǎo)閱讀推薦服務(wù)的方式與方法

    在數(shù)據(jù)驅(qū)動視角下,圖書館可以構(gòu)建起以數(shù)據(jù)索引為基礎(chǔ)的在線目錄系統(tǒng),以此實現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄搜索功能,便于讀者對圖書館的閱讀資源數(shù)據(jù)進行查詢和訪問。目前市面上較為成熟的商用搜索引擎都是采用目錄化的形式提供服務(wù),但因其過度追求經(jīng)濟利益,導(dǎo)致搜索結(jié)果并不一定具有公正性與客觀性。反之,智慧圖書館提供的閱讀推薦服務(wù),采用數(shù)據(jù)目錄化特征搭建搜索引擎,可以在保證具有一定的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)水平的條件下,滿足讀者復(fù)雜的數(shù)據(jù)目錄搜索服務(wù)需求,創(chuàng)造兼具直觀性與客觀性的閱讀資源數(shù)據(jù)檢索方式,創(chuàng)新讀者通過簡單操作即可獲得相關(guān)性最強的閱讀資源數(shù)據(jù)的檢索方法。

    3.4 數(shù)據(jù)集成性提升閱讀推薦服務(wù)的技術(shù)水平與智慧程度

    智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)屬性為一種基于現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動思維的綜合性數(shù)據(jù)信息服務(wù)平臺系統(tǒng)。該平臺系統(tǒng)提供的服務(wù)能夠打破閱讀資源數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、內(nèi)容方面的差異性與局限性,集成不同數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢,搭建起一種讀者與圖書館廣泛交互、充分共享的閱讀資源數(shù)據(jù)渠道,從而實現(xiàn)閱讀推薦服務(wù)功能,提升智慧圖書館的服務(wù)層次。數(shù)據(jù)集成性的特征體現(xiàn)和升華了智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)在數(shù)據(jù)驅(qū)動的作用力下的技術(shù)水平與智慧程度。

    4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型

    在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,數(shù)據(jù)環(huán)境一直處于動態(tài)變化中。這對智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的內(nèi)容與形式提出了更高要求:內(nèi)容追求數(shù)據(jù)化,形式追求可視化。智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)進入一種全新的創(chuàng)新發(fā)展模式,逐漸形成全面、開放、協(xié)同、交互的生態(tài)系統(tǒng)。所以,在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,從生態(tài)系統(tǒng)金字塔的研究角度,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型包含以下四大功能模塊。一功能模塊:用戶行為感知模塊。該模塊是系統(tǒng)的底層要素,決定了閱讀推薦服務(wù)的內(nèi)容與方向。二功能模塊:閱讀資源數(shù)據(jù)模塊。該模塊是系統(tǒng)的中間層要素,能夠?qū)λ槠?、異?gòu)化的閱讀資源數(shù)據(jù)進行整合處理。三功能模塊:閱讀知識組織模塊。該模塊是系統(tǒng)的核心層,完成閱讀資源數(shù)據(jù)的挖掘再生從而實現(xiàn)更多價值。四功能模塊:閱讀推薦服務(wù)模塊。該模塊是系統(tǒng)的頂層要素,實現(xiàn)閱讀與讀者之間的高效交互,是系統(tǒng)的應(yīng)用層面。文章基于以上四個功能模塊,構(gòu)建起基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型,以此實現(xiàn)閱讀資源數(shù)據(jù)的充分利用與高度共享(見圖1)。

    圖1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型

    4.1 用戶行為感知模塊

    用戶在知識結(jié)構(gòu)、認知能力等領(lǐng)域所表現(xiàn)出的主觀性差異顯著影響著智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)水平。與普通閱讀推薦服務(wù)不同,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的讀者需求感知過程是一個隱性交互過程。閱讀推薦服務(wù)系統(tǒng)通過讀者終端感知讀者情景數(shù)據(jù),推斷讀者潛在閱讀需求;在讀者行為感知的過程中,積極主動地收集讀者閱讀需求、閱讀行為習慣、閱讀興趣偏好等數(shù)據(jù);用對讀者閱讀行為的自動感知取代讀者閱讀需求的主動表達,圍繞讀者本身,基于終端平臺收集各種讀者情景數(shù)據(jù),共同組成系統(tǒng)化的用戶行為感知模塊。而這個模塊也成為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型的基礎(chǔ)層,即底層,它決定了閱讀推薦服務(wù)的內(nèi)容與方向。

    4.2 閱讀資源數(shù)據(jù)模塊

    閱讀資源數(shù)據(jù)模塊主要作用于數(shù)據(jù)的碎片化處理與重新整合。通過對開放性的碎片化閱讀資源數(shù)據(jù)進行重新整合,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)基于讀者需求對閱讀資源數(shù)據(jù)進行加工,將其轉(zhuǎn)變?yōu)樽x者需要且便于讀者理解接收的閱讀資源數(shù)據(jù)形式。在這一過程中,碎片化閱讀資源數(shù)據(jù)將根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),實現(xiàn)閱讀資源數(shù)據(jù)的深度分析,然后借助智慧圖書館系統(tǒng)獨特的算法將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)性、帶有索引的閱讀資源數(shù)據(jù),有針對性地滿足讀者個性化、差異化的閱讀需求。

    4.3 閱讀知識組織模塊

    閱讀資源數(shù)據(jù)內(nèi)在知識價值的挖掘與創(chuàng)造是閱讀推薦服務(wù)的核心內(nèi)容,也是閱讀資源數(shù)據(jù)向知識轉(zhuǎn)變的語義化、結(jié)構(gòu)化、分析化的組織過程。其基本流程為:第一步,通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等技術(shù)手段,對原始閱讀資源數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理,根據(jù)讀者需求將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的數(shù)據(jù)粒度等級,然后經(jīng)過分割、抽取等處理手段對其進行語義識別,形成閱讀知識元,明確每一個閱讀知識元的內(nèi)涵與類型,并將其歸類整合為不同的閱讀概念單元,完成閱讀資源數(shù)據(jù)語義化組織處理;第二步,對上述閱讀知識元進行加工,構(gòu)建起閱讀知識元的內(nèi)外部關(guān)聯(lián)體系,通過聚類分析、數(shù)據(jù)集成及融合技術(shù),對閱讀知識元進行結(jié)構(gòu)化處理,使其轉(zhuǎn)變?yōu)閷?yīng)的閱讀知識鏈,然后通過多變量處理等技術(shù)手段完成關(guān)聯(lián)分析,將閱讀知識鏈轉(zhuǎn)化為以閱讀領(lǐng)域知識為對象的結(jié)構(gòu)化閱讀知識庫,完成閱讀資源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化組織處理;第三步,借助數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),對閱讀知識庫的相關(guān)信息進行加工處理,構(gòu)建起新的閱讀知識體系,為高水平閱讀推薦服務(wù)奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ),完成閱讀資源數(shù)據(jù)組織化處理。通過以上三個流程,閱讀資源數(shù)據(jù)將完成從閱讀知識元到閱讀知識鏈再到閱讀知識庫最后到閱讀知識體系的轉(zhuǎn)變。

    4.4 閱讀推薦服務(wù)模塊

    作為讀者與圖書館閱讀推薦服務(wù)的交互媒介,閱讀推薦服務(wù)模塊發(fā)揮著重要作用,實現(xiàn)了閱讀資源數(shù)據(jù)在圖書館與讀者之間的科學交互。具體表現(xiàn)為:①從使用者主觀感受來說,閱讀推薦服務(wù)模塊的服務(wù)界面需要滿足讀者個性化、差異性、可視化的閱讀信息檢索服務(wù)需求。而借助現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),基于數(shù)據(jù)驅(qū)動,閱讀推薦服務(wù)可以為廣大讀者提供高效、便捷的閱讀信息檢索服務(wù),并將閱讀資源數(shù)據(jù)推薦以個性、特質(zhì)的形式送達讀者,以保證閱讀推薦服務(wù)的質(zhì)量水平;②從數(shù)據(jù)客觀處理來說,閱讀推薦服務(wù)模塊能夠及時、精準地捕捉到圖書館閱讀知識元的更新數(shù)據(jù),圍繞動態(tài)變化的閱讀知識鏈,綜合運用視覺編碼等技術(shù)手段對已經(jīng)結(jié)構(gòu)化、分析化的靜態(tài)閱讀知識體系進行處理,形成一種可視化的動態(tài)閱讀知識圖譜,以一種讀者容易理解的方式將閱讀資源數(shù)據(jù)提供給讀者,提高讀者對推薦的閱讀資源的認知和掌握能力,將閱讀資源數(shù)據(jù)以閱讀知識圖譜的形式可視化呈現(xiàn);③從系統(tǒng)工具角度來說,在充當交互媒介的過程中,閱讀推薦服務(wù)模塊還需充當交流溝通的工具,一邊向讀者推薦滿足其潛在閱讀需求的閱讀資源數(shù)據(jù),一邊收集和整理讀者使用閱讀推薦服務(wù)的體驗與感受,根據(jù)讀者反饋信息對推薦服務(wù)進行改進,讓智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)按照自我成長的生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律保持自身的持續(xù)優(yōu)化。

    5 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型運行機理

    機理是為實現(xiàn)特定功能,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成要素之間的工作方式,以及各要素在一定環(huán)境條件下相互聯(lián)系、共同作用的運行規(guī)則與原理[13]。具體到智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型運行機理,則是指圖書館在數(shù)據(jù)驅(qū)動下開展閱讀推薦服務(wù)的過程中,閱讀推薦服務(wù)系統(tǒng)各組成要素之間的運行規(guī)則、運轉(zhuǎn)原理與作用方式。

    5.1 運行規(guī)則具有生態(tài)性

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)是圖書館在傳統(tǒng)閱讀推薦服務(wù)的基礎(chǔ)上提供的一種創(chuàng)新工作,其本質(zhì)就是信息服務(wù)。根據(jù)信息生態(tài)學的觀點以及前文分析的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型構(gòu)成,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型可由三部分組成,分別是閱讀推薦服務(wù)主體、閱讀推薦服務(wù)本體、閱讀推薦服務(wù)環(huán)境。①閱讀推薦服務(wù)主體,即閱讀推薦服務(wù)相關(guān)人員,包括閱讀推薦服務(wù)的提供者和消費者。其中,閱讀推薦服務(wù)的消費者是決定閱讀推薦服務(wù)是否需要開展、服務(wù)是否有價值的關(guān)鍵主體,也是模型運行中用戶行為感知模塊的數(shù)據(jù)來源。②閱讀推薦服務(wù)本體,即閱讀推薦服務(wù)內(nèi)容本身。按照模型構(gòu)建層次與模型運行內(nèi)容,可分為閱讀推薦內(nèi)容的資源建設(shè)與閱讀推薦內(nèi)容的組織建設(shè),閱讀資源數(shù)據(jù)模塊與閱讀知識組織模塊分別作用于它們。③閱讀推薦服務(wù)環(huán)境,則可分為包含閱讀推薦服務(wù)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、個人隱私等宏觀層面的外部環(huán)境和圖書館開展閱讀推薦服務(wù)所需要的軟硬件條件等微觀層面的內(nèi)部環(huán)境,模型運行中的閱讀推薦服務(wù)模塊需要基于本要素才能起作用。閱讀推薦服務(wù)主體、閱讀推薦服務(wù)本體、閱讀推薦服務(wù)環(huán)境,三個組成要素在用戶行為感知、閱讀資源數(shù)據(jù)、閱讀知識組織、閱讀推薦服務(wù)四大功能模塊中,為實現(xiàn)智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的總目標構(gòu)建起相互聯(lián)系、相互作用的具有生態(tài)關(guān)系的運行規(guī)則(見圖2)。

    圖2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型運行規(guī)則

    5.2 運轉(zhuǎn)原理符合生命周期

    系統(tǒng)要正常運轉(zhuǎn),必須遵守一定的運轉(zhuǎn)原理。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型運行機理,前文已分析其運行規(guī)則具有生態(tài)性,所以生態(tài)學中的生命周期也適應(yīng)于本模型運轉(zhuǎn)。根據(jù)生命周期理論[14],智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型運轉(zhuǎn)需要歷經(jīng)四個階段,分別是萌芽期、成長期、成熟期、衰退期。①萌芽期。圖書館探索數(shù)據(jù)驅(qū)動對閱讀推薦服務(wù)的具體工作模式運行的作用,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型初具雛形。②成長期。在讀者需求不斷增長的推動下,閱讀推薦服務(wù)獲得快速發(fā)展,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型與圖書館服務(wù)工作制度化、規(guī)范化的結(jié)合越來越緊密。③成熟期。智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型已形成特色服務(wù)路徑,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)體系健全,能夠完全滿足讀者的需求。④衰退期。讀者需求發(fā)生質(zhì)的變化,智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型不能滿足讀者需求,服務(wù)面臨轉(zhuǎn)型升級?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型,隨著生命周期的運轉(zhuǎn),其運行機理可以逐步健全并優(yōu)化。

    5.3 作用方式為正向數(shù)據(jù)流

    統(tǒng)一的標準化檢索入口是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)[15]?;跇藴驶臋z索入口,閱讀推薦服務(wù)系統(tǒng)才能夠?qū)ο嚓P(guān)閱讀資源數(shù)據(jù)進行分析處理,才能發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)勢,高效、快捷地處理海量閱讀資源數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的閱讀知識體系。在這個過程中,數(shù)據(jù)驅(qū)動貫穿始終,閱讀資源數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)驅(qū)動力作用的起點——閱讀知識元,到數(shù)據(jù)驅(qū)動力作用的終點——閱讀知識體系,形成了一股正向作用的數(shù)據(jù)流,并將數(shù)據(jù)驅(qū)動閱讀推薦服務(wù)的最終結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)(見圖3)。

    圖3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模型作用方式

    如圖3所示,數(shù)據(jù)驅(qū)動的作用就是將數(shù)據(jù)從整個服務(wù)過程的起點一直作用到服務(wù)過程的終點。在這期間,數(shù)據(jù)一直處于正向流動。而閱讀資源數(shù)據(jù)在這個過程中的具體流動路徑如下:以API接口為基礎(chǔ)對閱讀資源數(shù)據(jù)進行調(diào)用和提取,結(jié)合讀者需求完成閱讀元數(shù)據(jù)的索引準備工作,然后借助數(shù)據(jù)抽取、映射及導(dǎo)入技術(shù)對閱讀元數(shù)據(jù)進行聚合處理,使其轉(zhuǎn)變?yōu)樽x者需要的閱讀資源數(shù)據(jù)內(nèi)容與格式進行反饋輸出,最終以可視化的形式供讀者了解和掌握;必要時可結(jié)合其他數(shù)據(jù)處理技術(shù)對閱讀資源數(shù)據(jù)進行加工處理,將閱讀資源數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為面向不同讀者的不同形式進行輸出,以此保證閱讀推薦服務(wù)的針對性與有效性。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)通過其數(shù)據(jù)驅(qū)動的正向數(shù)據(jù)流作用力實現(xiàn)閱讀資源數(shù)據(jù)的高效處理與綜合利用,以此保證閱讀推薦服務(wù)的質(zhì)量。

    6 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式

    在智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)過程中,數(shù)據(jù)驅(qū)動著閱讀資源數(shù)據(jù)的流動,就是為了將閱讀資源數(shù)據(jù)以揭示其內(nèi)在知識價值為目標推送給讀者,以滿足讀者潛在的閱讀需求,引導(dǎo)讀者閱讀以及利用圖書館資源。所以,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式,可以從技術(shù)服務(wù)的數(shù)據(jù)流、內(nèi)容服務(wù)的知識發(fā)現(xiàn)、讀者服務(wù)的可視化三方面展開。

    6.1 基于數(shù)據(jù)流創(chuàng)新智慧圖書館閱讀推薦技術(shù)服務(wù)過程

    從數(shù)據(jù)流這個技術(shù)層面來看,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù),可以創(chuàng)新傳統(tǒng)閱讀推廣服務(wù)模式,使其轉(zhuǎn)換成為一種更加開放、友好、安全的閱讀資源數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),在確保相關(guān)數(shù)據(jù)安全性與可靠性的基礎(chǔ)上實現(xiàn)閱讀資源數(shù)據(jù)的高度共享、高效傳播與有效利用,最終形成特定的閱讀知識生態(tài)系統(tǒng),滿足讀者個性化的閱讀信息需求。在這一過程中,充分發(fā)揮相關(guān)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)勢,借助數(shù)據(jù)解構(gòu)、數(shù)據(jù)整合等技術(shù)對數(shù)據(jù)流進行科學管理,可以保證閱讀推薦服務(wù)的智能化與智慧化,實現(xiàn)閱讀資源數(shù)據(jù)由原始資源數(shù)據(jù)向知識資源數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化與流動,推動智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。

    基于數(shù)據(jù)流創(chuàng)新智慧圖書館閱讀推薦技術(shù)服務(wù)過程,主要包括確定分析對象、信息分類模型、分析手段、分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型四個部分。其中,分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型是工作重點。智慧圖書館閱讀推薦技術(shù)服務(wù),就是指對閱讀資源數(shù)據(jù)的整理?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動的智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)模式數(shù)據(jù)情景化、數(shù)據(jù)索引性、數(shù)據(jù)目錄化、數(shù)據(jù)集成性的特征,我們可選取單指標推動力結(jié)構(gòu)模型[16]為智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型,通過該模型進行閱讀資源數(shù)據(jù)分析與閱讀資源數(shù)據(jù)可視化前的數(shù)據(jù)建模。在具體建模過程中,系統(tǒng)可按照閱讀資源數(shù)據(jù)整理的指標將每一位讀者設(shè)為閱讀資源數(shù)據(jù)總量、閱讀資源數(shù)據(jù)推動力、閱讀資源數(shù)據(jù)增速、閱讀類目百分比四類;利用單指標推動力結(jié)構(gòu)模型對其進行數(shù)據(jù)建模,將閱讀資源數(shù)據(jù)總量及推動力指標按照維度進行分解,將主節(jié)點的增速分解到從節(jié)點的推動力、增速與百分比上(見表1),通過閱讀資源數(shù)據(jù)總量與分解后的一級維度和二級維度進行疊加制定建模方案(見表2)。

    表1 閱讀資源數(shù)據(jù)總量及推動力結(jié)構(gòu)按維度分解圖

    表2 閱讀資源數(shù)據(jù)流分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型建模方案

    面向單指標視角的閱讀資源數(shù)據(jù)流分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型建模方案的設(shè)計,實質(zhì)就是以推動力結(jié)構(gòu)模型為基礎(chǔ),對某一主題的閱讀資源數(shù)據(jù)開展定量邏輯梳理,形成滿足閱讀推薦服務(wù)目的的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),為數(shù)據(jù)挖掘與可視化設(shè)計提供量化指標。基于數(shù)據(jù)流的閱讀推薦技術(shù)服務(wù),能夠有效克服傳統(tǒng)分析工具的缺陷和不足,根據(jù)讀者需求有針對性地采取最佳方式完成閱讀資源數(shù)據(jù)的整理工作。

    6.2 基于知識發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新智慧圖書館閱讀推薦內(nèi)容服務(wù)方向

    數(shù)據(jù)挖掘等現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動思維的科學運用加快了智慧圖書館服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展的速度。從數(shù)據(jù)驅(qū)動智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)過程中可以發(fā)現(xiàn),閱讀資源數(shù)據(jù)在服務(wù)過程中的起點以知識元的形式存在,在服務(wù)過程中以知識鏈、知識庫的形式發(fā)生價值傳遞,在服務(wù)過程的后期以知識體系、知識圖譜的形式對外呈現(xiàn)。整個服務(wù)過程中,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動,閱讀資源數(shù)據(jù)實現(xiàn)了增值,形成了能引導(dǎo)讀者閱讀行為走向或?qū)ψx者有決策參考作用的閱讀知識。這是閱讀推薦內(nèi)容服務(wù)方向從傳統(tǒng)推薦閱讀書目向推薦閱讀知識的一種轉(zhuǎn)變。

    所以,在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,圖書館可以基于知識發(fā)現(xiàn)研究分析讀者數(shù)據(jù),對讀者的潛在需求、使用偏好、興趣習慣等進行深度挖掘,通過建立用戶畫像對其閱讀需求進行預(yù)測,以此作為閱讀推薦服務(wù)開展的依據(jù),提高讀者使用智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的滿意度;同時,利用知識發(fā)現(xiàn)中的分析、評價等技術(shù)手段對閱讀資源數(shù)據(jù)進行收集、處理,將知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)與閱讀推薦服務(wù)進行融合,實現(xiàn)圖書館館藏資源的深度加工、深層挖掘,深度挖掘圖書館現(xiàn)有資源的閱讀價值,提升閱讀推薦服務(wù)的層次。

    具體操作可以分為三個部分進行:①建立起目標數(shù)據(jù)與查詢數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程。將待查詢數(shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)庫進行連接,通過服務(wù)平臺將待查詢數(shù)據(jù)與本地數(shù)據(jù)庫、遠程數(shù)據(jù)庫進行精確匹配,依據(jù)相關(guān)分析技術(shù)完成從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化知識的閱讀資源數(shù)據(jù)的收集、處理。②搭建起服務(wù)平臺與其他數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)協(xié)作渠道。將服務(wù)平臺與圖書館基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、機構(gòu)知識庫、專家學者庫、科研人員庫、學科館員庫等數(shù)據(jù)庫之間實現(xiàn)跨庫協(xié)同,將不同數(shù)據(jù)庫進行關(guān)聯(lián),進而完成深度挖掘,實現(xiàn)數(shù)據(jù)到知識的升華。③開發(fā)服務(wù)平臺與讀者服務(wù)使用終端之間的數(shù)據(jù)智能技術(shù):從用戶角度出發(fā),豐富數(shù)據(jù)收集方式;從分析角度出發(fā),強化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);從服務(wù)角度出發(fā),優(yōu)化數(shù)據(jù)評價模式;從環(huán)境角度出發(fā),完善服務(wù)軟硬件條件。

    6.3 基于可視化創(chuàng)新智慧圖書館閱讀推薦用戶服務(wù)方式

    智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下,需要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動的作用力,才能夠?qū)σ?guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的原始閱讀資源數(shù)據(jù)進行加工處理,將其轉(zhuǎn)化為具有特定結(jié)構(gòu)特征的閱讀資源數(shù)據(jù),向讀者提供可以滿足其特定應(yīng)用需求的閱讀推薦服務(wù)。在服務(wù)過程中,為了讓讀者更加直觀、簡便、準確地了解和把握相關(guān)推薦的閱讀資源,圖書館除了注重內(nèi)容服務(wù)的個性化外,還應(yīng)重視服務(wù)方式的選擇,這關(guān)系到讀者的接受程度。由此,基于各種視覺編碼技術(shù)的可視化呈現(xiàn),就成為了智慧圖書館閱讀推薦用戶服務(wù)方式創(chuàng)新的一個方向。

    可視化可以從根本上解決智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)中遇到的推薦數(shù)據(jù)龐大且關(guān)系復(fù)雜的問題,可視化方案的設(shè)計則可以提升閱讀推薦服務(wù)質(zhì)量。目前,可視化系統(tǒng)設(shè)計最基本的形式為靜態(tài)顯示與動態(tài)顯示。通常情況下,靜態(tài)數(shù)據(jù)顯示具體表現(xiàn)為基于可視化系統(tǒng)模型,結(jié)合視覺編碼技術(shù)工具以圖元的形式對數(shù)據(jù)處理過程及結(jié)果進行輸出展示;而動態(tài)顯示輸出則采取一種交互式的數(shù)據(jù)處理和輸出方式,針對大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)系統(tǒng)開展研究分析,可以更加全面、準確地顯示即時數(shù)據(jù)信息,充分滿足讀者對閱讀資源數(shù)據(jù)時效性、可靠性的需求,以此提升讀者使用推薦服務(wù)的滿意度。

    就智慧圖書館閱讀推薦服務(wù)可視化方案設(shè)計來說,圖書館可選擇將靜態(tài)數(shù)據(jù)以多視圖關(guān)聯(lián)交互為主要呈現(xiàn)方案。以單指標推動力結(jié)構(gòu)模型分解為基礎(chǔ),集合前文閱讀資源數(shù)據(jù)流分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達模型建模方案,設(shè)計好數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以后,即可展示相應(yīng)的可視化方案。而讀者與圖書館之間交互的含義具體表現(xiàn)為:單個閱讀資源數(shù)據(jù)之間讀者可以與之直接進行信息交互;面對多個閱讀資源數(shù)據(jù)彼此關(guān)聯(lián)的頁面交互行為時,需要將任一閱讀資源數(shù)據(jù)的操作行為設(shè)置成可以影響所有對應(yīng)的閱讀信息數(shù)據(jù);而來源于同一閱讀資源數(shù)據(jù)的不同顯示內(nèi)容時,可以在多視圖關(guān)聯(lián)操作時完成數(shù)據(jù)篩選,從而呈現(xiàn)出由讀者操作行為引起的特定交互推薦閱讀資源數(shù)據(jù)的變化。

    可視化技術(shù)的應(yīng)用可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息以簡單、直觀的形式進行顯示輸出,能顯著提升閱讀資源數(shù)據(jù)的可讀性;同時,能夠發(fā)揮智能標簽技術(shù)的優(yōu)勢,根據(jù)讀者的閱讀需求、個性偏好對閱讀資源數(shù)據(jù)進行選擇性呈現(xiàn)與重要程度排列。讀者通過日常的閱讀瀏覽行為逐漸接受圖書館的閱讀推薦服務(wù)內(nèi)容,圖書館因此能將閱讀推廣服務(wù)潤物細無聲地轉(zhuǎn)變?yōu)橐龑?dǎo)讀者開展閱讀行為,最終提升圖書館閱讀推薦服務(wù)的精準性。

    7 結(jié)語

    在創(chuàng)新閱讀推薦服務(wù)模式的過程中,只有準確把握圖書館的未來發(fā)展趨勢,才能讓創(chuàng)新工作事半功倍。在大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的時代潮流中,只有利用數(shù)據(jù)驅(qū)動思維,以讀者需求為中心開展閱讀資源數(shù)據(jù)的分析與處理,才能構(gòu)建起高度共享、高效傳播、廣泛交互的閱讀推薦服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與平臺,發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的真正價值,為讀者提供更好的閱讀推薦服務(wù),這也是圖書館開展閱讀推廣所努力追求的目標之一。

    (來稿時間:2020年12月)

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