基于新媒体视角的市校共建图书馆个性化信息推送

桑 艳 陈燕明 锁 燕

(亳州职业技术学院 图书馆，安徽 亳州 236800)

0 引言

计算机技术的迅速发展，对社会和经济的各个领域产生深远的影响。信息技术在图书馆应用领域的普及，已经改变了图书馆传统的运营模式。特别是进入5G场景的应用后，由于新媒体工具和社交工具的普及，读者需要通过图书馆平台快速获取自己所需的个性化图书信息，这直接推动了读者知识推送服务的发展。图书馆采取传统的图书发布会、读者交流见面活动等方式，已经不能满足读者的个性化阅读需求。如何借助计算机网络和信息技术的优势，将新媒体与传统媒体的推广模式相融合[1]，通过微信、微博、APP等方式，针对不同读者需求，将馆藏资源进行个性化推广，从而更好地提高读者的阅读满意度，提高图书馆的服务水平，是目前图书馆亟待解决的重要问题。

亳州职业技术学院图书馆(亳州市图书馆)作为市校共建图书馆，占地面积1.8万M2，馆藏纸质图书50余万册，电子图书23万册，各种报纸期刊近700种，同时还拥有中国知网、万方数据库、龙源网络期刊、超星电子图书等数字资源。图书馆除了为本校师生提供图书借阅和查询浏览服务外，还承担着亳州市公共图书馆的服务功能，因此对于图书馆的信息服务提出了更高的要求。不仅要满足本校师生的教科研需求，还要根据亳州市民的阅读需求，同时结合亳州地方产业经济的发展，为用户提供全方位的优质信息服务。

移动互联技术的迅速发展，为个性化信息推送提供了技术支撑[2]。新媒体工具借助移动互联平台，特别是在5G技术的支持下，成为目前网络社交生态圈的主要使用工具，同时也为图书馆开展个性化信息推送服务提供了解决途径[3]。各公共图书馆和高校图书馆针对读者需求，通过网络查询、开通微信公众号、开设抖音快手公众号等多种方式，完成图书网上查询、网上借阅、数字资源浏览、推送信息、举行读者云见面会等服务，以便更好地满足用户多样化需求。其中，信息推送服务是提高读者满意度和参与度的重要方式。但是在信息推送过程中，读者主动参与度不高、推送信息不能满足读者个性化需求等问题，在一定程度上阻碍了信息推送服务的发展。因此，进一步分析读者的阅读兴趣点，通过大数据手段挖掘用户对于阅读资源的个性化需求，深入了解用户的阅读兴趣方向，对于提高读者的主动参与度、提升图书馆的社会服务能力，能够发挥重要作用。

1 新媒体技术在个性化信息推送中的应用

1.1 应用意义

本文从理论与实践的双重视角入手，在理论上对相关概念进行界定，对已有研究进行梳理和分析，构建图书馆知识服务的新媒体推送模型。在实践上通过对亳州职业技术学院图书馆(亳州市图书馆)的调研与服务分析，深入挖掘其知识服务内容，尤其结合亳州特色中药材产业、白酒产业、文旅产业等优势产业的发展，深入剖析亳州职业技术学院(亳州市图书馆)的用户个性化知识需求，在分析师生信息需求和市民信息需求的基础上，构建基于新媒体的个性化服务推送模型，从而使本研究既能够为亳州职业技术学院图书馆(亳州市图书馆)开展创新服务模式提供理论支撑，同时也从实践层面提供信息技术的策略支持。

1.2 基于内容的个性化推送模型建立

1.2.1 用户需求分析

个性化推送是针对信息过滤和筛选的重要解决方案，在电子商务推广中应用于网络商品的推荐。随着信息技术的发展，系统运营商对用户行为的关注度逐步提高，个性化推送从实体商品到多种多样的服务，如旅游、阅读、社交等。推荐系统的出现，使得信息推送由以往仅从他人的角度出发进行推荐，进一步融合用户的行为作为输入，更符合用户的个性化需求。对推送系统的定义，学术界基本上认可由 Resnick P 和Varian H R 在 1997 年提出的概念：信息推送系统基于电子商务网站[4]，为消费者提供有关商品的信息与建议，帮助用户做出购买决策，推送者与接收者并不需要建立直接的联系，建议可能包括特定感兴趣的项目。

在信息推送过程中，读者的阅读兴趣点非常关键，只有获取读者的阅读兴趣点，才能够准确把握读者的个性化需求，这样图书馆在开展信息推送时，才能够保证读者收到信息后保持继续阅读信息，并主动参与图书馆相关的推送活动，提高图书的借阅成功率。由于新媒体工具广泛使用，用户每天都要接受大量推送信息，如商品销售、房产销售、微商信息等，会导致用户对信息推送服务出现阅读疲劳现象。因此要借助大数据手段，在保护读者隐私的前提下，对读者个人信息、往来图书借阅信息的采集基础上，开展个性化信息提取与筛选处理，从而获得读者精准个性化阅读兴趣点，保证信息推送的成功率。

通过后台大数据平台进行算法分析以后，可以将用户的信息进行整合，通过图书馆公共服务平台，建立统一认证接口，这样读者只需要通过统一认证界面，就可以轻松获得自己所需要的全部图书馆服务功能。统一认证界面可同时提供电脑端和手机端登录，更好地方便用户的使用。

1.2.2 个性化推送算法和模型的建立

在个性化信息推送算法中，协同过滤推荐算法是目前应用较为广泛一种算法。该算法借鉴了日常购物或消费行为中，根据用户的喜好和行为，对用户行为进行预测，进而进行推荐。可以分为两种，一种是基于用户的推荐，另一种是基于书籍的推荐。前者从用户出发，计算该用户的历史阅读行为与哪些用户类似，并对相似度进行评分，对评分较高，即相似度高的用户的历史阅读行为进行分析，进而向用户推荐其尚未阅读而很可能感兴趣的书籍[5]。该方法适用于用户数量并不是很大的系统。而基于物品的推荐，是从书籍角度出发，计算书籍资源之间的相似度或关联度，对当前用户对某一书籍的评分出发，找出与该书籍相似的书籍进行推荐。相较于基于用户的推荐方法，基于物品的推荐方法使用较多。此外，还有基于内存的协同过滤推荐算法和基于构建模型的预测推荐算法，主要使用神经网络法、最大熵值方法以及矩阵和概率分析方法等。

基于内容的推送是对用户的历史行为进行回溯和分析，进而对用户行为进行建模，针对用户历史行为中涉及到的物品特征进行提取，进而匹配新的物品特征做出推荐选择。目前，主要是基于文本分析，通过词频统计来提取物品特征，并使用贝叶斯分析、神经网络算法、决策树分类算法等机器学习方法对用户建模[6]，其中，最简单的算法是向量夹角余弦法。该算法适用于文字较多的推荐对象，如新闻、文档和基本网页等，而对于图片、音视频内容较多的多媒体和超媒体暂时还不能满足要求。

对于文本类采用基于内容的推送算法，而超文本多采用标签、分众分类和社会化标签推荐的模式就行特征标注和推荐。基于标签的方法主要方法有矩阵法、聚类法和图论法等[7]。由此，将用户、资源对象和标签有机连接。除了以上3种常用的方法，将不同方法进行组合使用也是改进算法的常用手段，如将关联规则与聚类相结合的方法。

1.3 亳州职业技术学院图书馆实践

(1)通过深入分析亳州职业技术学院图书馆(亳州市图书馆)的双重服务功能，在推广应用中，需要考虑信息推送群体的不同性质，既要满足教科研需要的师生群体，同时也要满足亳州市民用户的服务需求。因此在建立个性化推送模型时，要将以上需求进行有机融合。

(2)亳州职业技术学院图书馆兼具亳州市公共图书馆的社会服务功能，在开展个性化信息推广时，要考虑到为学院的教科研服务，紧密结合学院专业的发展方向，为师生阅读服务。同时也要充分考虑亳州地方产业的发展方向，在进行读者需求分析和大数据样本采集时候，加大对亳州中医药产业、文旅产业、白酒产业等地方特色产业，开展需求调查，了解读者用户对于图书阅读的需求，从而使图书馆的图书资源建设服务于地方经济，更好地体现公共图书馆的社会化服务功能。

(3)开展新媒体方式的个性化信息推送，后期可依托亳州市图书馆资源开发个性化信息推送APP，在亳州市信息局已开展应用的“我家亳州”客户端预留接入端口，使读者能够方便通过APP方式获取自己感兴趣的图书资源，包括纸质资源和电子资源，以及目前资源的使用状态和借阅状态，更好地为读者服务。

在图书馆个性化信息推送服务中，使用新媒体工具，能够为读者提供更快捷的方式，通过移动互联平台达到高效、及时、所见即所得的效果。同时借助新媒体工具，读者与图书馆之间可以进行信息互动，提高了读者的体验感。借助增强虚拟现实技术AR，使用超媒体方式，可以进一步开发虚拟现实体验场景，大大提高用户的沉浸式体验感。通过新媒体方式的信息推送方式，很好地实现了用户与官方之间的实时交流，真正做到图书馆为读者服务的宗旨。

2 结语

在5G互联时代，要紧紧抓住万物互联的重要发展机会，利用信息技术更好地实现图书馆的各项服务功能，将新媒体工具应用于读者信息采集与分析中，为读者开展个性化阅读信息的推送，不断完善阅读服务，在满足高校师生的服务需求同时，提高市校共建图书馆的社会化服务能力，让图书馆在满足人民日益增长的文化需求方面发挥更大的作用。