发布时间：2021-03-03所属分类：管理论文浏览：1次
摘 要： 摘要以CNKI数据库为数据来源，以图书馆与推荐为组合主题进行检索，使用CiteSpace软件分析文献信息，通过构建关键词共现网络、聚类视图及时区视图等知识图谱反映研究现状及热点;在全景展示的基础上进行深入解析，从图书馆资源建设、服务创新、技术实现3个角度
摘要以CNKI数据库为数据来源，以“图书馆”与“推荐”为组合主题进行检索，使用CiteSpace软件分析文献信息，通过构建关键词共现网络、聚类视图及时区视图等知识图谱反映研究现状及热点;在全景展示的基础上进行深入解析，从图书馆资源建设、服务创新、技术实现3个角度探讨图书馆个性化推荐研究的发展趋势，并提出相应建议，以期为我国图书馆个性化管理与服务提供借鉴。
关键词知识图谱;图书馆;个性化推荐;CiteSpace
1引言
图书馆作为重要的文化教育机构，在我国教育强国、文化强国建设进程中得到了进一步重视与发展。互联网及数字化技术的应用进一步提高了图书馆存储与传播信息的能力。图书馆资源丰富，除传统的文献资源外，还有大量其他形式的知识信息，以及用户个人信息、借阅记录等。然而，一方面，人们难以有效利用图书馆信息，读者借阅记录等信息更是鲜少得到利用，导致大量馆藏无人问津，造成资源浪费;另一方面，面对繁杂的信息，人们难以及时准确地获取最需要的内容，“信息过载”日益严重。
为解决上述问题、获得新的发展动力，融合数据挖掘、人工智能等新技术实现图书馆管理与服务的创新已成为图书馆界的共识[1-3]。个性化推荐是在数据挖掘基础上实现的智能信息服务，能够有效满足人们对各类信息的个性化需求，已在电子商务等领域得到广泛应用。图情领域的专家、学者及相关从业人员就如何将个性化推荐引入图书馆领域进行了一系列创新性研究，涌现出大量研究成果，包括对图书馆个性化推荐的阐释，对服务体系、应用模式及推荐策略等的分析等[4-6]。
目前，我国图书馆个性化推荐研究主题相对分散，尚未形成统一的认知与完善的体系，综述类研究尤为不足，难以反映不同研究之间的联系及该领域研究的整体发展趋势。鉴于此，本文以CNKI数据库收录的相关文献为研究对象，采用文献计量分析法对其进行全面梳理，利用CiteSpace软件构建知识图谱，以此反映我国图书馆个性化推荐领域的研究现状及热点，展望未来的发展趋势，并提出相应建议，旨在为后续研究与实践提供参考。
2数据来源与研究方法
国内对个性化推荐的研究起步于2000年前后，对其在图书馆领域应用的研究起步更晚，同时以“图书馆”与“个性化推荐”为主题的文献相对较少。但图书馆领域的研究中早有根据用户需求进行推荐的思想，这与“个性化推荐”不谋而合。因此为保证分析的全面性，笔者以中国知网(CNKI)数据库收录的文献为数据来源，以“图书馆”与“推荐”为组合主题进行检索，检索时间范围设定为1999-2018年，共得到相关文献1326篇，剔除图书馆推荐书单、新闻报道、会议通知及其他与研究主题无关的文献，最终得到有效文献1194篇。
本研究使用陈超美教授开发的CiteSpace软件进行文献计量分析。该软件能够绘制一系列知识图谱，通过对图谱信息的分析解读研究现状、探测学科前沿，为研究者开展知识管理或进行科学决策提供依据[7]。首先笔者使用CiteSpace软件提取所选文献的关键词、特征词，构建共现网络;其次，综合利用词频分析、中心性分析与聚类分析等方法构建并解读知识图谱，分析总结我国图书馆领域个性化推荐的研究现状;再次，通过绘制时间线视图与时区视图，分析不同时间节点的关键词以反映研究主题的演化趋势，探究不同主题之间的关系;最后，提出未来个性化推荐在我国图书馆领域的发展模式，围绕相关研究中的热点问题提出具体建议。
3研究现状分析
关键词是能够反映文献研究主题与内容的核心词汇，通过提取大量文献的关键词，就不同关键词出现次数及相互关系进行统计分析，能够反映该领域的研究现状[8]。
3.1关键词共现网络分析
基于1999-2018年的相关文献，以年为单位，选取各年出现次数最多的50个关键词构建共现网络，将关键词来源设定为题目、摘要、作者关键词及附加关键词。CiteSpace软件按照设定条件对所选时间区间内的文献逐年进行分析，提取关键词，在共现网络中以节点形式展现，生成图书馆个性化推荐研究关键词共现网络，如图1所示：
该关键词共现网络包含192个节点，377条连线，网络整体密度为0.0206，这表明图书馆个性化推荐相关研究主题较为广泛，且不同主题之间具有较为密切的联系，但网络整体密度仍有较大的提升空间，表明该领域研究有待进一步扩展与深化。
图1中节点与字体的大小与关键词出现的次数成正比，连线表示关键词共现，线条粗细反映共现频次[9]。从图1可以看出，“高校图书馆”“图书馆”“数字图书馆”“阅读推广”等关键词对应的节点较大，且连线密集，这类关键词能够在一定程度上反映出该领域研究者共同关注的焦点。除在图谱中进行直观展示，CiteSpace还以频次与中心度为定量指标反映关键词的重要性，通常认为出现频次和中心度越高的关键词越重要，共现网络中出现频率不小于10的部分关键词(35个)及其中心度如表所示。
“图书馆”与“个性化推荐”是文献检索时设置的关键词，在关键词共现分析中也被提取出来，但值得注意的是，词频与中心度最高的是“高校图书馆”，其为该领域最重要的关键词。这是由于高校图书馆是我国重要的教育文化机构，也是学校的信息资源中心，其信息服务具有更高的专业性、创新性需求[10]，因此我国高校图书馆在个性化推荐方面的研究与应用更具代表性，能够引领图书馆领域个性化推荐的发展方向。此外，“数字图书馆”“公共图书馆”“移动图书馆”“智慧图书馆”等也是目前我国图书馆领域个性化推荐研究的重点。
“阅读推广”也是出现频次很高的关键词，有学者对阅读推广进行了概念性解读，如于良芝等[11]认为阅读推广主要关注人们的休闲阅读，但忽略了与工作或学习相关的阅读行为，这可能适用于部分图书馆，对高校图书馆及其他服务于科学研究的图书馆而言则不然。这意味着不同类型的图书馆进行阅读推广的侧重点不同，需要结合图书馆实际实现对读者的引导，满足读者多样化的需求，同时提高馆藏利用率，这一点恰好可以通过个性化推荐实现，因此，“阅读推广”也成为该领域研究的重要关键词。
3.2关键词聚类分析通常认为，关键词的共现次数能够反映其联系的密切程度。为进一步了解上述关键词之间的内在联系，本文对关键词共现网络进行聚类处理，将关键词划分为不同的知识子群，对其进行分析，从而把握研究现状。借助CiteSpace中的LLR聚类功能获得相关知识子群，选择以关键词为标签对各知识子群进行标注，聚类结果如图2所示：
CiteSpace以聚类模块性指数Q和聚类轮廓性指数S两个指标评价聚类效果，其中Q值对应网络结构，S值表示聚类清晰度。通常认为，Q>0.3时，表明划分出的不同知识子群结构是显著的，S>0.5时，表明聚类是合理的[12]。由图2可知，该关键词聚类视图Q=0.5273，S=0.4248，聚类结果在网络结构上较为合理，但S值不高。分析发现，由于关键词共现网络中的节点是选取每年出现次数位列前50的关键词，自动聚类后产生了许多小的聚类，这些聚类内部成员较少导致该值的可信度降低。将关键词选取阈值从top50改为top30时，S值大于0.5，但Q值与聚类数目均会降低。为避免遗漏重要热点，首先提取文献中的名词性术语(NounPharse)，将节点类型设置为“Term”与“Keyword”后再次进行聚类，结果如图3所示。
图3的聚类视图虽然在视觉上分类效果不够明显，但其聚类评价指标Q=0.7258，S=0.878，说明提取名词性术语后聚类结果更加合理。对比两次聚类结果，可将目前图书馆领域个性化推荐方面的研究分为三大主题：一是围绕图书馆主体展开的个性化推荐研究，相关标签包括图书馆、数字图书馆、高校图书馆、图书馆网站、文化机构、馆藏资源等;二是以图书馆服务为主题，形成推荐书目(图书推荐、书目推荐)、导读工作、读者荐购(荐购系统)等知识子群，包含阅读推广、个性化服务、信息服务、服务模式、推荐服务等关键词;三是对技术与方法的研究，通过聚类形成了关联规则、用户画像、信息处理、数据挖掘等标签，包括推荐系统、协同过滤、大数据、本体、新媒体等关键词。这三大主题相辅相成，服务既是图书馆建设的目的，也是图书馆发展的手段，技术则为图书馆服务提供重要支撑。
4研究热点分析
通过上述关键词共现及聚类分析可以对我国图书馆个性化推荐相关研究有全面、系统的认识，但具体研究内容随时间的推移发生变化。为明确该领域的研究热点，了解其演进发展方向，利用CiteSpace软件构建关键词时区视图与聚类后的时间线视图，前者侧重于反映不同研究主题随时间的演变趋势及影响关系，后者则清晰地呈现出研究主题的时间跨度与基础内容[13]76。
4.1时区视图分析
CiteSpace的时区视图将主要研究内容呈现于以时间为横轴的坐标系中，根据关键词首次出现的时间，将对应节点设置于不同的时区，节点位置随时间轴依次向上[13]76。图书馆个性化推荐研究领域关键词时区视图如图4所示，其横向表示时间，纵向反映研究内容，线条颜色与出现年份相对应，整体上由冷色调向暖色调的转变表示时间由远及近的变化。
由图4可知，1999-2004年节点数量相对较少，表明图书馆领域对个性化推荐的研究处于起步阶段，研究成果较少。该阶段主要是对图书馆主体的研究，“高校图书馆”“图书馆”“建筑物”是代表性关键词。观察连线情况可以发现，此类研究内容在时区视图中出现时间早且贯穿图书馆个性化推荐研究的整条时间线，尤其是“高校图书馆”的连线持续到2018年之后，表明学者对高校图书馆个性化推荐研究的关注度较高。2005年之后时区视图中的节点与连线均更加密集，表明图书馆个性化推荐研究得到了快速发展。“数字图书馆”“个性化推荐”“图书馆服务”等主题集中出现，这与信息技术的发展及个性化推荐技术的应用密不可分。接下来的5年间，研究内容得到进一步深化，热点内容包含“推荐系统”“协同过滤”“数据挖掘”“关联规则”“图书推荐”等，主要是对个性化推荐相关技术的研究与应用。
随着人们需求的变化与技术的升级，图书馆越来越重视个性化服务的效果。同时，电子信息资源与移动设备的普及为图书馆带来了新的挑战，因此2010-2015的时间区间中出现了“阅读推广”“移动图书馆”等关键词，表明我国图书馆个性化推荐的应用方式得到了进一步拓展，不再局限于高校图书馆、公共图书馆等常见的图书馆主体，还与移动图书馆等新型主体及更加具体的图书馆服务相联系。时区视图反映出各类研究主题随时间的发展而不断推进，2015年之后的研究主要是既有热点的延伸与发展，因此在时区视图中新的关键词不多，但更加侧重于讨论新型服务模式，如将个性化推荐与更为智能的“智慧图书馆”相结合，“大数据”“微信”等新技术手段也在图书馆个性化推荐中得到更广泛的应用。——论文作者：邵必林杨龙
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