智慧图书馆个性化推荐系统

基于情境感知的智慧图书馆个性化推荐根据智慧图书馆的广泛互联，获取读者的情境信息，并对这些数据加以利用，进而通过推荐算法向读者提供服务。由基于情境感知的智慧图书馆个性化推荐模型构建出具体的推荐体系结构，如图9-3所示。

(1)传感器接入层

接入层是将物理设备与智慧图书馆服务结合的重要组成，为数据处理层和推荐层提供数据支持与服务，是其他各层的基础。接入层连接图书馆各种设备，自动识别读者和图书馆管理对象的情境信息，通过各种传感器设备，如RFID、红外感应器、GPS、WIFI等感知和定位图书，将架上所有的图书期刊标识信息接入服务器，实现对图书资源的定位和管理，并使读者有效获取图书资源的位置信息。通过移动智能终端设备对情境数据的采集以及对读者的感知，智慧图书馆获取读者的情境信息，实现感知能力，而物联网技术为智慧图书馆的感知提供了条件。另外，可将二维码与蓝牙Beacon技术结合，在实现读者身份、图书资源等数据对象感知、标识和处理的基础上，创建基于读者位置的情景式服务体验[28]。

图9-3　基于情境感知的智慧图书馆个性化推荐体系结构

(2)数据处理层(www.xing528.com)

数据处理层将各种感知设备感知到的读者情境信息进行传输和处理，包括读者实时的情境信息、兴趣、偏好等，并对读者的情境信息进行数据描述和表示。这些情境信息中可能存在一些与读者智慧图书馆推送资源无关的或者关系不大的情境因素。因此，数据处理层要先对情境信息进行筛选，通过匹配条件来选择情境信息，如对情境因素中位置的考虑，通过对距离设置一定的阈值来实现对位置情境的过滤。另外，不同的环境中所考虑的情境因素也不同，各种情境因素所占的权重也各不相同，需要对这些情境进行权重分析，对已经获得的情境信息进行过滤和权重分配，利用情境过滤技术剔除掉那些无用的噪音情境，对读者起到推荐作用的情境权重进行加权计算，从而为读者提供更合理的推荐资源。

(3)个性化推荐层

推荐层是整个体系结构中最关键的一层，目前比较普遍的推荐策略是协同过滤及基于内容的推荐，但随之而来的有冷启动和稀疏性等问题。基于情境感知的智慧图书馆个性化推荐融合数据处理层大量的读者阅读偏好以及兴趣等相关信息，使用各种传感器得到的数据来判定目标信息的状态，基于分析结果存储这些已经收集到的信息，为读者提供智能化服务，并综合运用推荐算法、社会网络以及情境建模技术等对读者实施知识资源推荐。在提高推荐算法质量和效率的同时，更注重读者的专业化、个性化需求，利用高质量的推荐算法综合情境信息，实现精准化、个性化的推荐，使读者切实感受到智慧图书馆的便利与智慧。

(4)应用层

应用层是智慧图书馆与平台与读者进行交互的最直接体现。智慧图书馆经过推荐层高质量推荐算法后提供给读者的不仅仅是短信推送、书籍到期提醒、新书到馆等基本服务，还应有充分发挥智慧图书馆的个性化、智慧化的服务，如移动阅读推荐、基于读者位置定位的图书推荐服务，以及针对读者所处的不同的情境而提供的定制化推荐服务。由于资源的丰富性，与读者交互的可视化，智慧图书馆能够提供更适应读者情境和兴趣的交互方式，给读者更满意的交互体验和更丰富的资源推荐服务。