圖書情報與檔案管理領(lǐng)域的個性化信息服務(wù)研究和應(yīng)用問題辨析

金潔潔

摘? 要：在梳理圖書情報與檔案管理領(lǐng)域個性化信息服務(wù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從理論和技術(shù)兩個方面進行辨析，并對個性化信息服務(wù)建設(shè)策略、推薦算法以及推送技術(shù)提出合理化建議，以期能夠進一步完善圖情檔個性化信息服務(wù)相關(guān)理論和技術(shù)方法，促進圖情檔個性化信息服務(wù)研究與發(fā)展。

關(guān)鍵詞：圖書情報與檔案管理;個性化信息服務(wù)

Abstract： Based on the research status of personalized information service of library information and Archives， discriminated from both theoretical and technical aspects. It also puts forward reasonable suggestions on the construction strategy of personalized information service， recommendation algorithm and push technology. It is hoped that the theories and technical methods related to personalized information services of library and information files can be further enriched.

Keywords： Library information and archives management; Personalized information service

個性化信息服務(wù)技術(shù)研究是圖書情報與檔案管理和計算機科學(xué)領(lǐng)域的共同研究主題，其研究成果如推薦算法、用戶聚類、需求建模、數(shù)據(jù)挖掘等近年來呈爆發(fā)式增長，且研究層次和成果質(zhì)量具有較高水平（核心期刊發(fā)文量比例達38.2%）。近年來，關(guān)于個性化信息服務(wù)的研究側(cè)重點已從基礎(chǔ)理論探討向?qū)嵺`方法驗證研究轉(zhuǎn)變。通過對當(dāng)前研究內(nèi)容的梳理，我們也發(fā)現(xiàn)部分研究存在偏頗之處和薄弱環(huán)節(jié)，個別觀點需要進一步辨析。

1 個性化信息服務(wù)與相關(guān)概念的辨析

本文認為，個性化信息服務(wù)是指在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，信息服務(wù)機構(gòu)利用現(xiàn)代信息技術(shù)，根據(jù)用戶的專業(yè)背景、瀏覽軌跡、使用習(xí)慣等基礎(chǔ)信息，分析用戶的當(dāng)前信息需求和潛在信息需求，并利用信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和信息過濾等技術(shù)從海量信息中有針對性地為用戶提供其所需信息資源的一種精準信息服務(wù)。

在當(dāng)前的理論研究中，部分研究者將重點服務(wù)、定題服務(wù)、特色服務(wù)等服務(wù)概念等同于個性化信息服務(wù)，并在此基礎(chǔ)上開展理論研究。研究者因?qū)ρ芯繉ο蟮母拍?、?nèi)涵和特點等把握不準確，致使其后續(xù)研究結(jié)果如個性化信息服務(wù)建設(shè)策略等存在偏差。[1]

2 個性化信息服務(wù)建設(shè)實施策略辨析

2.1 關(guān)于服務(wù)方式。個別研究者將個性化信息服務(wù)理解為以人工為主的服務(wù)。實際上，依靠人工分析和跟蹤用戶信息需求，開展個性化信息服務(wù)并不具有可行性。沒有信息技術(shù)手段的支撐，全面的個性化信息服務(wù)也只能停留在理論研究階段，無法廣泛實施。

2.2 關(guān)于資源建設(shè)策略。部分研究者認為，實施個性化信息服務(wù)需要進一步加大信息資源采購力度，增加文獻資源數(shù)量，以滿足個性化信息服務(wù)對信息資源的多樣化需求。這一觀點沒有抓住解決問題關(guān)鍵，相對于信息資源的數(shù)量，更注重信息資源的質(zhì)量。[2]

圖書館、檔案館實施個性化信息服務(wù)在信息資源方面更應(yīng)該注重解決好信息資源“可用”、“好用”和“共享”問題?！翱捎谩痹谟谔岣呶墨I資源建設(shè)質(zhì)量;“好用”在于資源組織的標準統(tǒng)一;“共享”則要加強機構(gòu)間信息資源優(yōu)勢互補和互通有無。[3]

2.3 關(guān)于實施路徑策略。部分研究者[4]將提高工作人員的個性化信息素養(yǎng)和服務(wù)能力水平作為個性化信息服務(wù)建設(shè)的實施策略之一。本文認為提升工作人員的個性化服務(wù)意識和個性化服務(wù)能力，無法解決現(xiàn)實遇到的技術(shù)問題。個性化信息服務(wù)的實施具有跨學(xué)科特性，技術(shù)水平要求高，即便是具有一定信息技術(shù)背景的工作人員，不經(jīng)過較長時間專門學(xué)習(xí)研究也很難掌握。

個性化信息服務(wù)系統(tǒng)一般通過自主開發(fā)與聯(lián)合開發(fā)兩個途徑來實現(xiàn)。自主開發(fā)是由信息服務(wù)機構(gòu)自己組建團隊開發(fā)個性化信息服務(wù)系統(tǒng)。聯(lián)合開發(fā)即信息服務(wù)機構(gòu)和信息服務(wù)商聯(lián)合合作開發(fā)個性化信息服務(wù)系統(tǒng)。在具體實施階段，圖書館、檔案館等信息服務(wù)機構(gòu)提出業(yè)務(wù)需求，通過軟件外包、勞務(wù)派遣等方式，依托信息服務(wù)商的人才技術(shù)力量，委托他們代工完成個性化信息服務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)。

3 個性化信息服務(wù)推薦算法辨析

推薦算法是近年來個性化信息服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點，是解決“信息過載”問題最有效的途徑。當(dāng)前主流的推薦算法包括基于項目內(nèi)容的過濾算法和基于用戶行為的協(xié)同過濾推薦算法。[5]這兩種類型的推薦算法各有優(yōu)劣，又互為補充。

基于內(nèi)容的信息推薦方法的理論依據(jù)主要來自于信息檢索和信息過濾?；趦?nèi)容的推薦算法不足之處在于其推薦結(jié)果是線性的，始終無法突破推薦策略（如專業(yè)、學(xué)科、主題等）的限制。在實際應(yīng)用中基于內(nèi)容的過濾算法大多應(yīng)用于系統(tǒng)冷啟動階段，即在用戶和數(shù)據(jù)較少的情況下通過一定策略推薦相關(guān)資源。

基于用戶行為的協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的核心思想是“物以類聚、人以群分”“用戶喜歡和他具有相似喜好的用戶喜歡的資源”。兩個用戶喜歡的資源交集越大，用戶越相似;越相似的用戶喜歡的資源權(quán)重越高，被推薦的可能性越大。

基于用戶行為的協(xié)同過濾系統(tǒng)的不足之處在于無法解決新用戶冷啟動、新資源推薦以及部分用戶推薦數(shù)據(jù)稀疏性問題。

目前，研究者往往采用單一模式的推薦算法來解決個性化推薦問題，具有一定片面性。雖有部分學(xué)者采用復(fù)合集成、算法迭代等方式對相關(guān)推薦算法進行優(yōu)化，但始終無法突破推薦算法類型的局限和不足，效果并不理想，且因優(yōu)化后存在算法過于復(fù)雜、對計算能力要求過高、服務(wù)響應(yīng)時間過長等問題，存在實踐可行性不高的風(fēng)險。對此，解決個性化信息服務(wù)推薦算法問題有兩點建議。

一是注意兩種模式的混合應(yīng)用，即將兩種類型的推薦模式融合運用，揚長避短，優(yōu)勢互補來解決個性化資源推薦問題。在用戶行為數(shù)據(jù)較少、相似用戶不具規(guī)模的情況下，采用內(nèi)容推薦算法進行資源推薦，解決系統(tǒng)冷啟動問題。當(dāng)系統(tǒng)運行一段時間，用戶數(shù)據(jù)積累一定數(shù)量時采用基于用戶行為的協(xié)同推薦算法，提高推薦的科學(xué)性和準確率。推薦模式融合策略的研究應(yīng)成為今后個性化信息服務(wù)研究的主題之一。二是推薦算法的實踐可行性需進一步驗證。為解決推薦數(shù)據(jù)精度問題，部分研究者提出的優(yōu)化推薦算法大多采用多種協(xié)同算法組合運用或單一算法迭代運算，計算過程非常復(fù)雜，這將必然導(dǎo)致計算量的急劇增加和服務(wù)響應(yīng)時間的增長，無法滿足個性化信息服務(wù)實時性的要求。就目前研究成果而言，有些算法具有理論合理性，但實踐過程中并不一定真實可用，需要我們進一步驗證和鑒別。

4 個性化信息服務(wù)推送技術(shù)辨析

目前，圖情檔個性化信息服務(wù)的技術(shù)研究主要集中在用戶聚類和推薦算法領(lǐng)域，而對推送技術(shù)研究較少。

4.1 三種個性化信息服務(wù)推送技術(shù)的比較分析。網(wǎng)站、APP客戶端、微信服務(wù)平臺（微服務(wù)）是圖書館、檔案館為用戶提供服務(wù)的主要平臺，在推送系統(tǒng)方面，與之對應(yīng)的推送技術(shù)分別為短信推送、APP客戶端信息推送和微信模板消息推送。

本文將從使用便捷程度、使用成本、推廣成本、用戶黏性等方面對三種推薦技術(shù)的優(yōu)劣差異進行辨析。

“傳統(tǒng)網(wǎng)站+手機短信”的推送模式在開展圖情檔個性化信息服務(wù)時的主要不足是短信推送服務(wù)的成本比較高。按照每條短信0.05元的價格計算，對圖書館、檔案館來說是一筆不少的支出。

APP消息推送技術(shù)具有支持內(nèi)容傳遞、使用方便快捷、使用成本低等優(yōu)勢，但其主要不足在于存在客戶端推廣困難的問題。隨著移動應(yīng)用的不斷增加，各類APP充斥于網(wǎng)絡(luò)，占用了用戶終端大量的空間和內(nèi)存。應(yīng)用APP的安裝對用戶來說已經(jīng)成為負擔(dān)。據(jù)有關(guān)調(diào)查顯示，國內(nèi)已有圖情檔類APP安裝使用率并不高，即便知名度最高的某星移動圖書館APP在學(xué)生中的安裝使用率也只有26%左右。

微服務(wù)消息推送模式主要依靠微信公眾平臺的模板消息開展信息提醒。微信公眾平臺具有開放性，允許第三方按照自身的業(yè)務(wù)需求進行第三方程序開發(fā)，將其業(yè)務(wù)作為微服務(wù)集成于微信公眾平臺對用戶開展服務(wù)，并通過模板消息對用戶進行主動提醒。從使用成本來看，微信推送的成本基本可以忽略。模板消息的使用除300元/年的賬戶認證費外，微信平臺不再單獨收費，且模板消息每天可以點對點推送消息100萬條，對于圖書館、檔案館等信息服務(wù)機構(gòu)來說完全能夠滿足其個性化信息服務(wù)推送需求。從推廣角度來講，微信作為國內(nèi)最經(jīng)常使用的社交軟件，具有超高的用戶黏性和普及率（智能手機終端安裝率在99%以上）。這對于微服務(wù)的推廣具有天然的優(yōu)勢。在使用方法上，用戶無需安裝專門客戶端程序，僅需要通過搜索或者掃描二維碼對圖書館、檔案館的公眾號進行關(guān)注，即可獲取相關(guān)服務(wù)。

4.2 個性化信息服務(wù)推送模式實施建議。從理論角度講，圖情檔個性化信息服務(wù)的內(nèi)容和途徑是多樣性的，應(yīng)采用多種平臺、多種技術(shù)為用戶提供信息資源精準推送服務(wù)，以滿足不同用戶的不同使用習(xí)慣。但在服務(wù)實施階段，基于經(jīng)濟效益和服務(wù)推廣考慮，建議應(yīng)以“微信公眾平臺+模板消息”的推送模式為技術(shù)首選來解決個性化信息服務(wù)資源推送問題。

5 結(jié)語

本文在梳理圖情檔個性化信息服務(wù)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，對當(dāng)前研究和應(yīng)用成果中存在的偏頗之處和薄弱環(huán)節(jié)進行了辨析，并對個性化信息服務(wù)建設(shè)策略、推薦算法以及推送技術(shù)提出了合理化建議，以期為圖情檔個性化信息服務(wù)研究發(fā)展提供參考。

參考文獻：

[1]楊寶洪.數(shù)字圖書館個性化信息服務(wù)面臨的幾個現(xiàn)實問題[J].現(xiàn)代情報，2007（09）：94-96.

[2]成瑛.個性化服務(wù)：高校圖書館工作的創(chuàng)新發(fā)展[J].開封文化藝術(shù)職業(yè)學(xué)院學(xué)報，2020，40（06）：197-198.

[3]仲維亮.簡析大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館個性化信息服務(wù)[J].南方農(nóng)機，2020，51（07）：233.

[4]張雋.大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館個性化信息服務(wù)策略探討[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2020，19（17）：275-276.

[5]秦沖，趙鐵柱，柳毅.個性化推薦算法的研究及發(fā)展綜述[J].東莞理工學(xué)院學(xué)報，2021，28（03）：51-60.

（作者單位：漯河醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)校 來稿日期：2021-06-20）