基于情境感知的智慧图书馆近场服务模式研究∗

吴 凡 刘树春

（辽宁中医药大学图书馆，辽宁 沈阳 110847）

互联网技术的发展与普及应用，推动了图书馆信息资源管理与服务方式的转变。面对信息资源的海量增长，导致信息用户在多载体、多途径、多方式的信息服务面前无所适从。而图书馆为用户提供的服务存在资源大众性推广、服务形式单一、内容重复时效性差、无视用户需求及用户体验，甚至形成信息骚扰等现象，导致服务质量和效率不高。读者不知道在哪里以及如何有效地获得自己所需要的目标资源来实现自主学习，使读者失去对图书馆的服务依赖。构建基于情境感知的图书馆近场服务模式，通过“用户-资源-情景”之间多维度的匹配，将需求和服务密切关联起来。深入感知用户的实际需求，实现情境敏感信息的主动、精准的个性化推送，从而使读者摆脱知识获取和资源利用的困境，这是当前智慧图书馆研究与建设所要达成的重要目标。

近年来，近场服务在商业领域得到充分推广，覆盖场景涉及商场、餐饮、交通、景点、医院、酒店和超市等。十二家手机品牌推出了通过手机操作系统负一屏应用，实现感知消费者需求的服务信息应用。近场技术在图书馆服务方面也有一定的探索。如：近场通信NFC 技术的工作模式及其融入图书馆服务过程的可行性、蓝牙iBeacon 近场感知技术在图书馆实时服务的应用、图书馆情景敏感服务模式及支撑技术[1]，以及基于物理位置感知的图书馆推荐服务系统[2]等方面的研究，已得到国内图书馆界专家学者的重视，但近场服务在图书馆场景的构建研究尚未受到广泛关注。用户场景下无感知的即时需求服务，将另辟图书馆信息服务蹊径，势必推进图书馆的智慧服务建设。

1 近场服务及其在信息管理与服务中的应用

情境感知（Context Awareness）由“情境”+“感知”组合而成。“情境”是在一定时间内各种情况相对的或结合的境况。“感知”是意识对内外界信息的觉察、感觉、注意、知觉的一系列过程。情境感知即系统能够主动察觉识别用户所在的场景，并且能够利用相对的或结合的信息境况为用户提供个性化服务。

近场服务是运用感知传感设备（WIFI、蓝牙、GPS 和手机陀螺仪）等多种数据，准确理解用户当前行为的AI 深度学习技术，自动探测场景识别用户当前所在场所，“主动感知场景变化”，给出当下位置附近或当前场景的移动端的服务。而近场服务在图书馆的场景应用即基于情境感知的场景化服务应用也具有泛在性。在图书馆围栏场景下可阐述为近距离主动感知服务。推荐系统引擎根据感知匹配让精准的图书馆服务找到读者。深度融合情境感知技术的近场服务称为近场情境感知服务，笔者所指的近场服务即为近场情境感知服务。

2 图书馆近场情境感知服务的特点

图书馆近场服务融合了物联网、人工智能、大数据分析、云计算等互联网技术，符合图书馆“读者第一”“服务至上”的服务理念，呈现给目标读者以用户为中心，个性化、泛在化、集成化、实时前瞻性和服务自适应性的显著特征[3]。

2.1 以用户为中心

智慧科技的发展核心是服务于人。近场情境感知的以用户为中心首先体现在服务方式的主动感知。围绕用户需求提供用户适宜场景的主动应用服务模式及内容，以求满足用户的隐性需求。此外，以用户为中心还体现在用户服务的体验度方面，而体验度的好坏通常依据用户的状态、系统的性能以及环境来评判。近场情境感知服务则从三要素出发，自动发觉用户情境的潜在需求，实时完成近场服务过程，帮助用户解决某一方面需求，如节省时间、解决问题、提升效率等。服务内容是个性的，服务响应是实时的，服务结果是有效的。

2.2 服务的个性化

情境感知个性化是通过对用户行为的跟踪分析，结合用户的实时时空维度和行为动作信息，为用户提供当前场景下个性化的服务方式和个性化的服务内容等，即为用户及时提供其想要的东西，洞察其何时、何地需要何种资源及服务。近场服务使虚拟线上资源服务和现实需求有效连接起来，将情境感知的能力与用户偏好、用户标签进行关联。近场服务的精髓在于提供一人一策的个性化服务而并非是群体对象的统筹服务。即所感知的对象并非“一视同仁”，而是针对不同的用户提供差异化情境服务。

2.3 服务的泛在化

泛在的网络环境、无处不在的物联网技术应用，造就了图书馆近场服务的泛在化。读者置身阅读环境，会被场景中的人脸识别智能监控系统感知[4]，会被 iBeacon 蓝牙近场识别，会被 WIFI、Zigbee 传感器捕捉，也会被通信端移动定位建立NFC 进场通信，触发情境识别建立线上服务与线下环境无缝的交互式近场服务。

2.4 服务的集成化

图书馆近场服务犹如一位资深的图书馆员，具有丰富的工作经验和知识积累，既熟悉图书馆业务，也了解图书馆的资源与服务，同时还深谙读者的需求，并具有较强的处理问题的能力。这样的架构必定要对资源、技术、人员以及服务方式等情境进行融合，实现功能优化，是具有集成性的服务体系。深度融合的近场服务在服务手段上呈现多样化，服务内容多元化，可实现图书借阅、信息获取、资源推送、咨询答疑、虚拟情景学习和讲座预约等集成服务。图书馆物理场景下的服务通过云端融合有效集成一体，运用泛在移动互联网技术灵活匹配，高效调配实现。

2.5 服务的实时性与前瞻性

近场服务与用户当前的实时场景有很强的相关性，服务架构形成“端云协同”的工作模式。当感知端传感设备捕捉用户场景信息，随即运用大数据信息分析的云计算方式预推断用户场景需求，再通过云端推荐系统引擎即时提供给用户隐性需求相关服务。从传感设备获取信息到情境分析预判至资源服务的匹配推荐是瞬间无感知的，这都依托于互联网核心科技。用户带着需求来到情境，在场景中获得实时、前瞻性的服务是图书馆近场服务的独特优势。

2.6 服务的自适应

针对用户的近场服务是多维度的。面对同一用户，在相同场景，相同（或不同）时刻，不同（或相同）时段，读者的需求是否一致呢？答案一定是否定的。因为读者的兴趣大多是短时的并具有漂移性。在时间维度下，情境分析不仅考虑历史行为，也在感知用户一段时间内的行为轨迹变化，进而预测兴趣偏好的需求变化，自动适应感知用户当下的需求，实现精准服务。

3 图书馆近场情境感知服务构建的必要性

3.1 信息用户的服务需求

图书馆服务的核心是用户，如何更好地服务用户是图书馆服务创新的努力方向。在传统图书馆服务模式中，用户欲获取信息资源及服务，最主要的方式是自身主动查找、检索或咨询，继而通过反复分析、对比、思考及操作才能达到目的。而在数字化图书馆服务中，用户面对的是海量的数据资源、多元化的信息载体、形式多样的获取方式，要实现自身需求定会带来时间成本的增加和使用操作的困扰。为解决信息技术高速发展带给用户的苦恼，图书馆需要建立了解读者需求的智慧交互型服务模式。

3.2 场景化服务的需求

在现阶段的图书馆服务中，用户在一定场景下利用图书馆时，图书馆是否能了解当前用户是谁？他的信息属性是什么？他在做什么？他需要什么？另一方面，用户又是否了解目前场景下图书馆能提供什么？自己能获得什么？它们之间无法实现实时关联，用户与图书馆资源、服务场景[5]之间关系往往是严重脱节的。图书馆无从了解用户的行为趋向，用户也不了解图书馆的资源及服务，从而无从获得自身需求服务甚至是隐性的需求。那么如何建立“用户-资源-情景”之间的有效联系，在不同的实时图书馆场景下给用户提供适宜的需求服务，是未来图书馆服务创新的关键。

3.3 资源服务融合的需求

传统数字图书馆资源是海量的、异构的，服务种类和方式繁多、独立松散、庞杂各异。用户对图书馆的利用面临着资源海量同质化、信息服务内容大众化、服务手段单一、资源服务时效性不强、复杂难用、体验度差等烦恼。因此，有必要对图书馆技术、资源、服务等进行有效整合，形成资源整合、技术渗透、服务交叉的集成服务体系，使图书馆服务模式动态化。

3.4 智慧图书馆的内在需求

智慧图书馆是数字图书馆智慧化服务的表现形式，是数字图书馆信息技术应用的高级形态。通过对读者情境信息的分析，为读者自动提供相宜的服务。“人工智能+”时代的到来，使得图书馆的职能不断扩大，深度智慧化、个性化、自动化、人性化服务是智慧图书馆的发展方向。未来的智慧图书馆将是超智慧、强人工智能的“一个会猜想的图书馆，一个懂你心思的图书馆”。智慧型服务模式应用是图书馆服务转型的必由之路。

4 图书馆近场服务模式架构的实现

图书馆近场服务的达成，是由情境感知、情境分析和应用交互3个阶段依次实现的[6]。人、空间、服务三者间通过情境感知技术有效融合，连接成一个信息生态有机体，最终提供给读者快速而精准、个性化、高体验度的场景服务（见图1）。

图1 近场服务的实现模式架构

4.1 情境感知层

情境感知层在图书馆近场服务架构中位于最前端，是近场服务的起始点。人与空间的关系在情境中产生交融。通过各类传感设备感知用户情境，被感知的情境信息是多样的。《MIT认知科学百科全书》将情境分为3类：物理的或基于任务的（包括人工智能或信息的外部表征）；环境的或生态的（工作环境或商业中心）；社会的或互动的（教育、教学或临床背景中）。图书馆场景下的情境则包括4 类：（1）物理情境。正在从事的活动和所处的身体与心理状态、环境状况等，比如阅读、自习、查阅资料等。（2）与用户相关的情境。比如电池电量和网络连接方式等。（3）与手机传感器等相关的情境，以及是否正在与他人交流与沟通等。（4）社会情境。比如个体社会属性、家庭环境、教育背景等。这些情境信息被传感器获取的过程称之为“情境感知层阶段”。情境信息的来源主要有传感器、移动定位、无线射频、生物识别及计算机内部处理模块等。

情境感知层是近场服务应用的关键。只有对情境信息感知精准，才能达到数据分析的对等匹配，实现触“境”生“情”，随“情”入“境”的一人一策服务的理想愿景。

4.2 情境分析层

情境分析层是图书馆近场服务架构的核心阶段。收集的用户情境信息在云端架构系统下与情境信息数据库、用户画像数据库、行为轨迹信息等图书馆基础信息数据库进行汇聚，运用语义匹配、大数据分析等技术有效运算处理，通过数据推断发现用户深层次的需求，进而依据运算得出情境预测与场景模型进行合理匹配，选择合适的情境与用户真正建立起服务关联。

架构系统要以用户的角度去推荐服务，需要做到了解用户所想所需，除了利用大数据分析及轨迹行为分析外，情境分析阶段要结合协同过滤算法进行情境分析。协同过滤算法[7]是通过用户偏好相似度来确定其相近用户。结合相近用户对某一项目的评价评分，把相似度高的项目作为预测结果向用户推荐。融入了协同过滤算法的情境预测服务是具有前瞻性的发现服务。

此外，情境分析阶段的情境数据库模型及用户画像库模型，可以帮助图书馆持续深入理解用户的行为。运用准确的场景模型是大数据环境下分析决策用户需求的关键。

4.3 应用交互层

应用交互层是图书馆近场服务架构的应用服务交付阶段。应用层把图书馆架构系统的情境分析决策结果通过移动终端输出给图书馆用户。决策的结果即为交互的方式及内容。基于情境感知实现的图书馆近场应用服务分为数字服务和实体服务，包括信息型服务、应用型服务、内容型服务、深度智能型服务，甚至包括生活服务、虚拟个人助手和外延服务等。一个完整的图书馆近场服务过程如图2所示。

图2 基于情境感知的图书馆近场服务过程

近场信息型服务可结合门禁系统实现感知入馆，给用户提供借还信息、资源推荐、新书通报、预约信息、活动咨询等面向读者的个性化信息服务。近场应用型服务是系统通过移动定位感知并反馈给读者的终端应用程序服务。于当前场景下在读者手机系统负一屏提供相应的应用服务，如图书查询、图书荐购、座位预约、查阅文献等。近场内容型服务则是运用虚拟现实及增强现实技术整合图书馆物理和虚拟资源，并融合服务与场景，为图书馆空间服务提供了多维角度[8]，可用于实现图书虚拟助读、馆舍导览、图书索引等视觉、音频的内容型服务。而近场深度智慧服务则体现出机器人馆员在全面语音交互、肢体动作交互、思维交互等智慧服务方面优势，可实现语音咨询、借还书指引、扫码找书、读者引路等图书馆基础工作智能化、智慧化。

5 结语

随着物联网、云计算与大数据等新一代信息技术的迅速崛起，面向用户的智能化、信息化服务手段日趋丰富。读者需要图书馆提供更智能的服务方式和更精准的服务内容。基于情境感知的近场服务模式建设是智慧图书馆建设的内在需求。基于图书馆场景的近场服务，可突破用户需求与传统图书馆服务间的关联瓶颈，对实现以用户为中心的个性化和精准化服务具有重要的意义。服务的精准度是图书馆近场智慧型服务的核心指标，也是未来图书馆近场应用交互架构实现的重点研究方向。伴随智能科技的发展，人体感知、眼动识别等精准传感技术的场景应用研究，也将推动图书馆服务模式的创新发展，对加快未来智慧图书馆构建具有深远意义。