用戶個(gè)性化檔案信息在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用研究

金潔潔

摘 要：文章從智慧圖書(shū)館建設(shè)需求出發(fā)，分析圖書(shū)館加強(qiáng)用戶個(gè)性化檔案信息歸集整理和利用的必要性，闡述圖書(shū)館用戶個(gè)性化檔案信息的主要內(nèi)容、類(lèi)別和功用，并以作者設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的圖書(shū)館個(gè)性化圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)為例，詳細(xì)展示用戶個(gè)性化檔案信息在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用，指出在歸集和使用圖書(shū)館用戶個(gè)性化檔案信息的過(guò)程中應(yīng)該注意的問(wèn)題，以期能夠?yàn)橹腔蹐D書(shū)館建設(shè)提供參考和借鑒。

中圖分類(lèi)號(hào)：G252文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-1588（2021）09-0128-03

關(guān)鍵詞：用戶個(gè)性化檔案信息;智慧圖書(shū)館;個(gè)性化圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)

隨著移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，用戶對(duì)圖書(shū)館提出了更高的需求。他們不僅要求圖書(shū)館可以隨時(shí)隨地為用戶提供資源與服務(wù)，更希望圖書(shū)館能夠根據(jù)用戶的個(gè)性化需求直接從圖書(shū)館海量的資源中有針對(duì)性地篩選出用戶最有可能使用的資源，提供智能化、精準(zhǔn)化的信息資源，以實(shí)現(xiàn)資源與服務(wù)的高效獲取，智慧圖書(shū)館正是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生的。智慧圖書(shū)館是圖書(shū)館在“人工智能+5G”技術(shù)視域下，充分利用5G網(wǎng)絡(luò)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，全面掌握不同類(lèi)型用戶的需求，并為用戶提供精準(zhǔn)化、智能化信息服務(wù)的綜合性知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)[1]。智慧圖書(shū)館強(qiáng)調(diào)圖書(shū)館資源、用戶、館舍（系統(tǒng)）以及服務(wù)的相互感知。通過(guò)智慧圖書(shū)館建設(shè)，圖書(shū)館服務(wù)將由被動(dòng)轉(zhuǎn)為主動(dòng)，通過(guò)人工智能、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算技術(shù)精準(zhǔn)分析用戶個(gè)性化信息需求，繼而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、推薦算法等應(yīng)用系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館資源與服務(wù)的主動(dòng)精準(zhǔn)推介。

1 圖書(shū)館的用戶個(gè)性化檔案

1.1 加強(qiáng)用戶個(gè)性化檔案信息的歸集整理和利用的必要性

檔案是國(guó)家機(jī)構(gòu)、社會(huì)組織或個(gè)人在社會(huì)活動(dòng)中直接形成的有價(jià)值的各種形式的歷史記錄[2]。圖書(shū)館作為圖書(shū)的收集、傳遞、服務(wù)機(jī)構(gòu)，用戶在使用圖書(shū)館資源與服務(wù)的過(guò)程中必然會(huì)留下很多“痕跡”。這些痕跡以數(shù)字、數(shù)據(jù)、符號(hào)等形式記錄存儲(chǔ)在圖書(shū)館的各類(lèi)系統(tǒng)中，形成圖書(shū)館用戶個(gè)性化信息檔案。

由于圖書(shū)館員素質(zhì)和技術(shù)條件的限制，當(dāng)前大部分圖書(shū)館對(duì)用戶個(gè)性化檔案信息僅作存檔，并未對(duì)其進(jìn)行充分開(kāi)發(fā)和利用，基本處于閑置狀態(tài)。而在智慧圖書(shū)館環(huán)境下，智能化、精準(zhǔn)化、個(gè)性化是其顯著特征。提供智能、精準(zhǔn)、個(gè)性化智慧服務(wù)均以分析用戶當(dāng)前需求和潛在需求為前提，以用戶個(gè)性化檔案信息為基礎(chǔ)。因此，在智慧圖書(shū)館建設(shè)過(guò)程中，加強(qiáng)用戶個(gè)性化檔案信息的歸集整理和利用是重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

1.2 圖書(shū)館用戶個(gè)性化檔案信息的主要內(nèi)容和功用

圖書(shū)館用戶個(gè)性化檔案信息主要包含個(gè)人身份識(shí)別信息、個(gè)人資源與服務(wù)使用信息及個(gè)人行為軌跡信息等[3]。個(gè)人身份識(shí)別信息主要包含具有身份識(shí)別屬性的文本信息和生物特征信息，文本信息主要包括用戶姓名、性別、身份證號(hào)、讀者證號(hào)、專(zhuān)業(yè)、學(xué)歷、家庭住址等，生物特征識(shí)別信息主要包含指紋、人臉、虹膜等信息。個(gè)人身份識(shí)別信息主要用于實(shí)現(xiàn)用戶身份識(shí)別，以確定圖書(shū)館與用戶的一對(duì)一關(guān)系，區(qū)分圖書(shū)館的不同用戶。個(gè)人借閱檔案信息主要指讀者在圖書(shū)館借閱過(guò)程中產(chǎn)生的各種記錄，主要包含借閱圖書(shū)信息、借閱行為信息（如借閱時(shí)間、歸還時(shí)間）、資源使用記錄等。通過(guò)對(duì)借閱信息的處理和分析可以了解讀者的基本閱讀偏好、閱讀習(xí)慣、借閱信用、專(zhuān)業(yè)背景、研究方向等信息，掌握用戶的個(gè)性化信息需求，并將其需求與新書(shū)推薦、參考咨詢、專(zhuān)題服務(wù)等業(yè)務(wù)相結(jié)合，有針對(duì)性地為用戶推送他們所需的資源和服務(wù)。個(gè)人軌跡信息主要利用圖書(shū)館門(mén)禁、借閱讀卡器、監(jiān)控?cái)z像頭等設(shè)備，依托RFID和人臉識(shí)別等生物識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶在館內(nèi)的動(dòng)態(tài)身份識(shí)別，并不間斷地記錄用戶在圖書(shū)館的時(shí)空運(yùn)動(dòng)軌跡。在智慧圖書(shū)館建設(shè)中，目前圖書(shū)館采用最廣泛、最便捷的生物特征識(shí)別技術(shù)即人臉識(shí)別技術(shù)，人臉信息對(duì)于實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館人與館舍環(huán)境的感知具有決定性作用。軌跡信息是圖書(shū)館針對(duì)用戶開(kāi)展信息空間精準(zhǔn)推送服務(wù)的重要依據(jù)。

2 個(gè)性化檔案信息在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用——以個(gè)性化圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)為例

筆者在實(shí)際工作中將智慧圖書(shū)館理念融入數(shù)字圖書(shū)館建設(shè)中，進(jìn)行了智慧圖書(shū)館嘗試性建設(shè)，特別是在圖書(shū)個(gè)性化推薦方面，充分利用用戶個(gè)性化檔案信息，精準(zhǔn)分析用戶需求，開(kāi)展資源推送服務(wù)，并取得了一定成效?，F(xiàn)以筆者設(shè)計(jì)的個(gè)性化圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)為例，展示個(gè)性化檔案信息在智慧圖書(shū)館的應(yīng)用，以期能夠?yàn)闃I(yè)內(nèi)同仁開(kāi)發(fā)同類(lèi)系統(tǒng)提供參考，為智慧圖書(shū)館建設(shè)提供參考和借鑒。

2.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的基本流程

用戶到館借閱資源，流通管理系統(tǒng)記錄用戶的借閱行為形成用戶借閱檔案。系統(tǒng)通過(guò)用戶的借閱檔案信息，從流通管理系統(tǒng)中查找具有相似借閱記錄的若干用戶進(jìn)行用戶聚類(lèi)，形成相似用戶群;依托用戶群獲取相似用戶的借閱歷史記錄，形成初始資源推薦集合，同時(shí)對(duì)用戶和相似用戶進(jìn)行借閱歷史行為比較，生成用戶與相似用戶群中每位用戶的相似度;通過(guò)初始資源推薦集合與用戶相似度的加權(quán)計(jì)算形成擬推薦資源權(quán)重，并通過(guò)一定的協(xié)同過(guò)濾規(guī)則對(duì)結(jié)果進(jìn)行刪除和排序，形成最終的推薦資源庫(kù);依托用戶使用的圖書(shū)館服務(wù)終端，如網(wǎng)站、App、微信公眾號(hào)等將資源推薦給用戶，進(jìn)而完成整個(gè)推送過(guò)程。見(jiàn)圖1。

2.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵模塊——推薦算法

推薦算法是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，其通過(guò)對(duì)用戶資源使用檔案記錄進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶之間的潛在聯(lián)系，并經(jīng)過(guò)一系列模型計(jì)算，最終推薦用戶最有可能感興趣的資源[4]。目前，主流的推薦算法包括基于項(xiàng)目?jī)?nèi)容的過(guò)濾推薦算法和基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾推薦算法。

基于內(nèi)容的推薦方法是根據(jù)用戶過(guò)去的借閱記錄和用戶個(gè)人信息屬性向用戶推薦用戶沒(méi)有接觸過(guò)的推薦資源，其推薦過(guò)程主要包含信息檢索和信息過(guò)濾兩個(gè)部分。在實(shí)際應(yīng)用中，基于項(xiàng)目?jī)?nèi)容的過(guò)濾算法大多應(yīng)用于系統(tǒng)冷啟動(dòng)階段，即在用戶和數(shù)據(jù)較少的情況下通過(guò)一定策略推薦相關(guān)資源，如：智慧圖書(shū)館可以根據(jù)用戶個(gè)人檔案信息中的專(zhuān)業(yè)信息，從系統(tǒng)中自動(dòng)隨機(jī)選取一部分本專(zhuān)業(yè)的圖書(shū)作為推薦資源。

基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾算法按照“物以類(lèi)聚、人以群分”的基本思想，為用戶推薦和他有相似行為的用戶（鄰域用戶）喜歡的資源。用戶行為相似度越高，其喜歡的資源被推薦的可能性就越大。相似度計(jì)算是基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾算法的核心，其計(jì)算結(jié)果決定了推薦結(jié)果的排序，進(jìn)而影響被推薦資源能否被有效展示。常見(jiàn)的相似度算法包括余弦相似度、Jaccard相似系數(shù)、歐式距離、曼哈頓距離等。相對(duì)于基于內(nèi)容的線性推薦，基于用戶行為的協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)推薦的資源更科學(xué)和準(zhǔn)確，推薦資源的范圍可以脫離系統(tǒng)冷啟動(dòng)階段推薦策略限制（如專(zhuān)業(yè)、學(xué)科等），結(jié)果集合更廣泛;當(dāng)用戶和使用數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后，其推薦結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確率，也更符合用戶實(shí)際需求?；谟脩粜袨榈膮f(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)推薦的不足之處主要在于無(wú)法解決新資源、新用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題以及個(gè)別用戶推薦數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。

無(wú)論哪種推薦系統(tǒng)均是在分析用戶個(gè)性化檔案信息的基礎(chǔ)上，了解用戶興趣愛(ài)好和需求，進(jìn)而為用戶推薦資源。用戶個(gè)性化檔案信息是推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)和出發(fā)點(diǎn)[5]。筆者設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化圖書(shū)推薦系統(tǒng)將兩種推薦算法結(jié)合使用，即在用戶行為數(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(jìn)行冷啟動(dòng)推薦相關(guān)資源，保證推薦系統(tǒng)的全面性;當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間，用戶數(shù)據(jù)積累到一定數(shù)量時(shí)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(zhǔn)確率。

2.3 推薦系統(tǒng)使用效果

筆者設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)，以“拉取”和“推送”相結(jié)合的方式為用戶推薦資源。在“拉取”模式下，在用戶進(jìn)行館藏檢索、借閱歷史查詢時(shí)，圖書(shū)館將其可能喜歡的圖書(shū)展示在對(duì)應(yīng)頁(yè)面上，供用戶點(diǎn)擊查看，提高相關(guān)資源的曝光率，進(jìn)而提升資源被借閱的可能。在“推送”模式下，系統(tǒng)主要以圖書(shū)館微信公眾號(hào)為服務(wù)平臺(tái)，以模板消息提醒的形式，定期為用戶推送其可能感興趣的圖書(shū)資源，主動(dòng)出擊，吸引用戶到館閱讀。系統(tǒng)上線后，圖書(shū)館讀者到館率、二次借閱量和資源使用量較之前均有顯著提升?；谟脩魝€(gè)性化檔案信息的圖書(shū)精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)在提升圖書(shū)館資源利用率和服務(wù)層次的同時(shí)，也增強(qiáng)了用戶的使用體驗(yàn)，提高了用戶使用資源與服務(wù)的效率，深受用戶好評(píng)。

3 智慧圖書(shū)館在使用用戶個(gè)性化檔案信息時(shí)應(yīng)注意的問(wèn)題

3.1 個(gè)性化檔案信息的搜集應(yīng)符合相關(guān)法律規(guī)范

圖書(shū)館用戶個(gè)人檔案信息涉及基本識(shí)別信息、借閱愛(ài)好信息、行為軌跡信息等，相關(guān)信息的獲取應(yīng)在國(guó)家允許采集的范圍內(nèi)進(jìn)行，采集過(guò)程應(yīng)符合國(guó)家法律規(guī)范，如：用戶人臉信息的獲取應(yīng)在明確告知用戶且在用戶允許采集的情況下才能開(kāi)展。同時(shí)，圖書(shū)館應(yīng)根據(jù)相關(guān)法律規(guī)定制定本館不同用戶個(gè)人檔案信息的機(jī)密程度、使用范圍、使用策略、安全機(jī)制等使用辦法，以制度約束使用行為，確保信息使用安全。

3.2 在資源使用過(guò)程中，應(yīng)注意用戶個(gè)人隱私權(quán)的保護(hù)

在使用用戶個(gè)性化檔案信息實(shí)現(xiàn)個(gè)性化、智能化資源推薦服務(wù)的過(guò)程中，圖書(shū)館要注意用戶個(gè)人隱私特別是敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)，應(yīng)絕對(duì)避免個(gè)人信息的泄露，涉及用戶隱私的數(shù)據(jù)應(yīng)盡量只在程序后臺(tái)使用，而不應(yīng)對(duì)他人公開(kāi)。例如，在圖書(shū)資源的智能化推薦過(guò)程中，圖書(shū)館應(yīng)盡量做到根據(jù)用戶本人借閱檔案信息，推薦具有相似借閱行為的用戶借閱了哪些書(shū)，而不應(yīng)涉及借閱相同書(shū)的用戶有哪些（以書(shū)會(huì)友），以免引起不必要的麻煩甚至是法律糾紛。

4 結(jié)語(yǔ)

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為圖書(shū)館帶來(lái)了新的機(jī)遇，為圖書(shū)館實(shí)現(xiàn)由數(shù)字化向智能化信息服務(wù)的轉(zhuǎn)變提供了可能?；谟脩魝€(gè)性化檔案信息的智慧服務(wù)可以讓圖書(shū)館主動(dòng)地服務(wù)用戶，通過(guò)信息推送實(shí)現(xiàn)用戶之間、用戶與圖書(shū)館之間、用戶與信息資源之間的溝通，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)真正意義上的智慧化服務(wù)和管理[6]。今后，圖書(shū)館將繼續(xù)發(fā)揮用戶個(gè)性化檔案信息的服務(wù)保障功能，加強(qiáng)用戶個(gè)性化檔案信息管理，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)一步挖掘用戶的潛在信息需求，為智慧圖書(shū)館建設(shè)提供強(qiáng)有力的支撐。

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（編校：崔 萌）