情景感知视角下档案信息推荐服务质量的影响因素分析与优化路径探究

■谢佩云，何 阳

（1.珠海电力建设工程有限公司,广东 珠海 519000；2.广东海洋大学,广东 湛江 524000）

20世纪90年代，Schilit和Theimer首次提出情境感知概念，指出情景感知就是依靠智能传感器技术，自动感知使用情景、智能化推算用户需求、自适应提供推送服务。情境感知概念自提出以来，就在各个服务领域有着广泛的应用，特别是随着互联网、大数据、人工智能技术的发明与应用，服务领域融入情景感知已经成为一种常态化现象，档案馆基于情景感知的资源信息推荐服务也取得了不错的实践效果，但是，当前学术界关于情景感知融入档案信息推荐服务的相关研究很少。因此，本文以情境感知为切入点，探究档案信息推荐服务影响因素，提出档案信息推荐服务的优化路径。

一、情景感知视角下档案信息推荐服务的运作机制

情境感知视角下档案信息推荐服务，实现档案信息资源、用户、推荐平台之间的互联互通，是以情景为中心点的信息挖掘、匹配与推送过程。

一方面，情景感知下自动推理分析用户动态信息需求。情境感知视角下档案信息推荐服务的基础是用户档案信息需求，只有准确了解用户的信息需求，才能够为用户提供需要的档案信息服务。档案馆通过传感器技术，实时感知用户的情境信息，接着通过情境建模方法，转变用户情境信息为可量化的情境数据，再通过数据关联等技术挖掘用户的静态需求，了解用户的实时需求，最后通过横向和纵向比较，分析获取用户的动态化信息需求。

另一方面，情景感知下精准发现匹配档案资源信息。情境感知视角下档案信息推荐服务的核心是档案信息匹配，只有精确的匹配用户的信息需求，才能确保档案信息服务的精准性与针对性。档案馆通过语义关联方法将用户的实时情境变化显性化，了解用户何时何地何景需要何种信息，再通过语义挖掘方法连接档案资源历史情境，形成档案何时何地何景的情境信息库，最后通过语义匹配技术，将档案情境信息库与用户实时动态需求进行自适应匹配，从而精准匹配用户需要。

此外，情景感知下快速评估反馈信息推荐结果。基于情境感知档案信息推荐服务的保障是高效高质量的反馈机制，只有高效地构建用户信息反馈机制，才能确保档案信息服务的有效性与有用性。档案馆通过评估机制快速获取用户对信息推荐服务的感知和评价，了解信息推荐的可取与不可取之处，再通过反馈机制进一步挖掘用户对信息推荐服务的需求与变化，明确信息推荐的重点与焦点，最后通过评估反馈结果优化完善档案信息资源情境模型，不断提高信息推荐服务质量。

二、情景感知视角下档案信息推荐服务质量的影响因素

根据情境感知的档案信息推荐服务运作机制，参考已有学者的研究成果，结合档案馆资源信息推荐服务实践，提出情境感知视角下档案信息推荐服务质量的可能影响因素包括：（1）情境数据挖掘，具体包括用户性别年龄文化个体特征、用户习惯偏好、用户行为心情、资源内容特征、资源下载浏览、资源评价信息等数据挖掘；（2）情境数据分析，具体包括用户实时信息需求、档案信息资源整合、用户需求与档案资源匹配等数据分析；（3）情境数据推送，具体包括推送时间、推送频率、推送内容、推送方式等数据推送。

首先，邀请6名档案馆领域的专家学者，针对情境数据挖掘、情境数据分析、情境数据推送等具体指标进行1-5级评分，分值越高，正面评价越好。其次，采用因子分析法，验证上述影响因素是否是情境感知视角下档案信息推荐服务质量的关键影响因子。采用SPSS软件针对情境数据挖掘、情境数据分析、情境数据推送等变量进行因子分析，因子分析过程及结果如下。

（一）数据有效性检验

针对情境感知视角下档案信息推荐服务质量影响因素分析的KMO和Bartlett检验结果见表1。KMO值为0.955，大于阈值0.7，Bartlett球形检验Sig.值为0.006，小于0.05，通过有效性检验。可见，可以针对情境感知视角下档案信息推荐服务质量影响因素进行因子分析。

表1 KMO和Bartlett检验结果

（二）公因子方差

针对情境感知视角下档案信息推荐服务质量影响因素分析的公因子方差分析结果见表2。用户个体特征、用户习惯偏好、用户行为心情、资源内容特征、资源下载浏览、资源评价信息、用户实时信息需求、档案信息资源整合、用户需求与档案资源匹配、推送时间、推送频率、推送内容、推送方式的公因子方差分别为0.729、0.778、0.816、0.732、0.832、0.806、0.746、0.711、0.806、0.893、0.846、0.821、0.734，均大于0.7，说明上述变量公因子转化能够较好反映原始数据。

表2 公因子方差

（三）构造因子变量

针对情境感知视角下档案信息推荐服务质量影响因素分析的特征根、方差贡献率及累计贡献率见附表1。前3个公因子特征值分别为2.455、1.576、1.092，均大于1，其余8个公因子特征值均小于1，说明共有3个主因子。3个主因子的累计贡献率高达84.377%，说明这3个公因子基本能够解释大部分数据。

附表1 特征根、方差贡献率及累计贡献率

（四）旋转后的成分矩阵

采用方差最大正交旋转法对初始因子载荷进行旋转，从而使各类因子最大限度地向两级转化。

情境感知视角下档案信息推荐服务质量影响因素分析的成分矩阵见表3。因子F1在“用户个体特征、用户习惯偏好、用户行为心情、资源内容特征、资源下载浏览、资源评价信息”六个变量上均有着超过0.7的载荷，因此可以将F1命名为“情境数据挖掘因子”。因子F2在“用户实时信息需求/档案信息资源整合/用户需求与档案资源匹配”三个变量上均有着超过0.7的载荷，因此可以将F2命名为“情境数据分析”。因子F3在“推送内容、推送方式”两个变量上均有着超过0.7的载荷，因此可以将F3命名为“情境数据推送”。

表3 旋转后的成分矩阵

三、情景感知视角下档案信息推荐服务的优化路径

（一）基于数据挖掘优化情境数据捕获与存储

上述因子分析结果表明，用户性别年龄文化个体特征、用户习惯偏好、用户行为心情、资源内容特征、资源下载浏览、资源评价信息等情境数据挖掘是档案信息推荐服务质量的重要影响因子。因此，情境感知视角下应当注重用户情境和资源情景的数据挖掘。

第一，全方位、多层次情境数据捕获。情境数据不仅包括用户情境数据，也包括档案资源情境数据，而用户情境数据又可以分为个体特征静态信息和习惯偏好、行为心情等动态信息，档案资源情境信息又可以分为资源内容特征基本信息和下载浏览、评价信息等使用信息，两者都具有复杂性和多样性特征，需要运用情景感知技术进行全方位、多层次数据捕获。比如，采用射频识别（RFID）、无线通信技术（NFC）等感知技术实现用户情境数据的挖掘与获取；采用无线传感器网络技术（WSN）、定位系统（GPS）等感知技术实现档案资源情境信息的分析与捕获。

第二，系统化、分层级情境数据存储。情境数据的挖掘不仅包括数据捕获过程，也包括数据传输与存储结果，只有对捕获到的情境数据进行实时动态传输和科学合理存储，才能够有效保证情境信息的时效性与有用性，才能够保障情境数据的可用性和易用性，需要运用情景感知技术进行系统化、分层级的情境数据存储。比如，采用物联网、5G通信网络等传输技术，实现用户与档案资源情景信息的实时传输；采用云存储、分布式存储等存储技术，实现用户与档案资源情景信息的分层级存储。

（二）基于数据分析促进档案资源与用户信息需求精准

上述因子分析结果表明，用户实时信息需求、档案信息资源整合、用户需求与档案资源匹配等情境数据分析是档案信息推荐服务质量的重要影响因子。因此，情境感知视角下应当注重用户情境和资源情景的数据分析。

第一、实时化用户情境数据分析。用户档案资源信息需求不是静态不变的，而是会随着采用情境的变化而变化，也就是说，用户情境信息需求是动态变化的，需要采用情景感知技术实时化分析用户的动态需求。比如，采用情境关联、情境聚合等技术挖掘动态化的情境信息，采用情境推理、情境扩展等算法分析实时化的情境数据，从而准确把握用户的实时信息需要，有效推理用户的动态信息需求。

第二，动态化资源情景数据分析。档案资源信息内容特征不是固定不变的，而是会随着使用情景的变化而变化，也就是说，档案资源的情境信息亦具有动态的变化特征，需要采用情景感知技术动态化分析档案资源的数据情境变动，整理出科学有效的档案信息资源。

第三，匹配化档案资源与用户信息需求。档案资源信息与用户信息需求匹配不是固化不变的，而是会随着应用情景的变化而变化，也就是说，用户信息需求与档案资源信息匹配应当综合不同的情境进行实时匹配。比如，应当立足用户的历史情境模型，采用语义标注方法，筛选出近似匹配的档案信息资源，应当立足用户的现时情境变化，采用语义关联方法，排序出相似匹配的档案信息资源集，应当立足用户与档案资源的信息情境变化，采用多维情境模型，形成不同情境下的信息匹配结果。

（三）基于数据推送匹配档案资源推荐内容和推荐方式

上述因子分析结果表明，推送内容、推送方式等情境数据推送是档案信息推荐服务质量的重要影响因子。因此，情境感知视角下应当注重情境数据的推送内容和推送方式。

第一，个性化匹配推送内容。个性化匹配推送内容是“信息推荐集—信息推荐顺序”的优先内容匹配，是档案信息推荐服务的关键。首先，利用情境感知技术，确定用户信息需求，关联档案信息资源库内容，形成档案信息推荐集。其次，利用情境个性化推荐算法，确定用户信息需求顺序，并根据情境相似度的大小进行推荐排序。再者，利用情景匹配技术，针对不同用户情境提供不同推送内容，如在用户学习与研究情境下，推荐档案资源史料或者是档案馆资源分布情况；在用户旅游情境下，推荐档案资源文创产品；在用户乘坐公共交通情境下，推荐片碎花档案资源视频、音频或文本。

第二，多样化匹配推送方式。多样化匹配推送是“匹配推送—反馈评估—再次匹配推送—再次反馈评估……”的循环过程，在此过程中，实现档案信息资源的多维化动态推送，是档案信息推荐服务终端。首先，面向持有不同移动终端的用户，可以采用微信公众号、QQ视频号、抖音等第三方公共平台，实行多样化推广，比如，很多档案馆已经开通了官方微信公众号或者官方抖音号，根据用户画像，形成用户专辑，开展针对性档案资源推送。其次，将情境感知融入原有的推荐机制，立足档案服务推送平台，整合档案服务推送渠道，实现档案信息的多层次、全方位推送。

档案馆被动式的资源信息推荐方式和单一化的资源信息推荐机制，要求档案馆引入情境感知技术，基于情景感知优化档案资源信息推送服务质量。档案资源信息推送服务质量的主要影响因子包括：用户个体特征、用户习惯偏好、用户行为心情、资源内容特征、资源下载浏览、资源评价信息等情境数据挖掘；用户实时信息需求、档案信息资源整合、用户需求与档案资源匹配等情境数据分析；推送内容、推送方式等情境数据推送。因此，提出情景感知视角下档案信息推荐服务的优化路径，包括：基于数据挖掘优化情境数据捕获与存储，基于数据分析促进档案资源与用户信息需求精准，基于数据推送匹配档案资源推荐内容和推荐方式。