基于SoLoMo模式的信息推荐服务模型

面向读者的智慧图书馆嵌入式信息推荐不同于传统的图书馆和数字图书馆的信息推荐服务，也不同于一般意义上的智慧图书馆知识服务，它以读者为导向，将智慧图书馆知识服务与嵌入式信息推荐相结合发生化学反应，依托泛在网络、信息资源云以及智能感知设备，深入感知并融入读者的场景活动，通过开发SoLoMo应用平台，智慧图书馆将资源共享和存储到信息资源云中，并从云提取符合读者当前场景活动的知识资源，通过泛在网络推荐给读者。

由此看出，基于SoLoMo模式的智慧图书馆嵌入式推荐模型以读者场景活动需求为导向，以泛在网络、信息资源云和智能技术为依托，为读者提供知识推荐、在线社交以及LBS服务为核心的多类型智慧化服务，如图9-4所示。

图9-4　智慧图书馆嵌入式信息推荐服务模型

服务流程具体如下:(www.xing528.com)

①情境信息采集和存储:将图书馆的知识服务嵌入读者的移动终端(智能手机、平板电脑的浏览器、搜索引擎等)，通过各种感知传感设备(RFID、GPS、红外感应器、蓝牙等)深入感知，动态捕捉读者的情境信息，包括读者所处的位置和环境、时间、所进行的场景活动、交互信息、行为特征等。在此基础上通过泛在网络传输到信息资源云进行存储。

②大数据处理和分析:对获取的海量数据进行整理、分类、分析和计算，挖掘出有价值的信息以更好地理解读者特征和需求，为智慧图书馆的知识服务提供决策支持。这些海量数据包括传感设备采集的情境数据、社会化数据、查询数据、其他服务数据等。通过对数据进行相应的情境建模、社会化分析、聚类分析、语义分析等计算和处理，得到读者的偏好和倾向，进而获取读者的特征模型，包括读者的社会关系模型、社会化推荐模型等。这些特征将为智慧图书馆的LBS推荐、社会化推荐服务等提供依据。

③信息推荐:推荐服务模型根据以往的阅读记录等相关数据智能计算读者的准确需求，根据推荐算法和技术选取其可能感兴趣或所需的信息资源，通过泛在网络推送到终端并根据设备及网络状况等因素选择合适的展示方式呈现给读者，其信息推荐服务形式包括LBS推荐、社会推荐、推荐结果的评价反馈以及智慧显示等。