摘要：[目的/意義]移動視覺搜索是智慧圖書館知識服務創新的重要內容。移動環境下，根據動態變化的情境推斷用戶意圖，為用戶提供合適的資源是智慧型知識服務的必然要求。[方法/過程]在分析融合情境的智慧圖書館移動視覺搜索服務模型構建動因的基礎上，歸納模型的內在特征，對模型體系框架和關鍵問題進行了設計和論述，并提出相應的技術要點。[結果/結論]將情境計算應用于移動視覺搜索服務中，是彌補語義鴻溝、提高查詢相關度和用戶滿意度的有效途徑。該研究可為智慧圖書館個性化知識服務的優化提供參考。

　　關鍵詞：智慧圖書館：移動視覺搜索：情境感知：知識服務

　　《大學圖書情報學刊》(雙月刊)創刊于1983年，是安徽省高等學校圖書情報工作委員會主辦的圖書館學、情報學、檔案學等方面的綜合性學術刊物。

　　隨著物聯網、云計算、大數據和人工智能等信息技術的高速發展，以及用戶對深層次、個性化、泛在化知識服務的質量要求的不斷提高，圖書館學界掀起了一場“智慧”革新。智慧化已成為圖書館未來發展的必然趨勢、主導模式和最高形態[1]。智慧圖書館以數字化、智能化、網絡化的信息技術為基礎，其真正的內在特征表現為互聯、高效和便利[2]。圖書館應借助智能技術，敏銳感知讀者情境，充分理解讀者需求，無縫嵌入到讀者的工作、科研、學習活動中，提供資源類型豐富、高效率、泛在化、個性化的智慧型知識服務。

　　由于大數據技術的發展以及一系列文化資源數字化工程的開展，以圖書館為代表的一批文化服務機構生成、積累了大量的視覺資源，圖像、視頻、幾何模型、地圖等視覺資源逐漸成為知識內容的重要信息載體。與此同時，隨著移動互聯網產業的高速發展，移動智能終端的普及，以及云計算和大數據等技術應用的不斷深入，用戶對多媒體信息的移動便捷性、查詢意圖精確性提出了進一步的要求。移動視覺搜索( Mobile Visual Search，MVS)以智能手機、平板電腦等移動終端為載體，從攝像頭獲取現實對象的圖像或視頻作為檢索對象，通過無線網絡查詢視覺對象及其關聯信息并在移動終端顯示[3]。用戶使用移動智能終端的攝像頭捕捉視覺對象并利用觸摸屏交互修正查詢意圖進行檢索，相比于傳統的檢索模式，由手動輸入文本關鍵詞轉變為文字、圖像、體感及情境信息的綜合輸入，檢索信息更豐富，交互性更強，因此有助于減少查詢的語義鴻溝，提升用戶體驗。可以看出，圖書館借助MVS技術擴展其信息資源檢索服務模式有其合理性和可行性，能夠更好地為讀者提供智慧化知識服務，二者的有機結合勢在必行。

　　在圖書情報領域，目前研究主要集中于移動視覺搜索服務機制和資源建設，僅僅意識到用戶移動情境的動態變化特性導致了用戶個性化信息需求的變化，較少有全面研究融合情境的智慧圖書館MVS的構建動因、內在特征與體系架構;缺乏深度挖掘用戶在MVS任務下的情境要素與情境感知需求，而用戶情境感知才是真正關系到MVS結果質量，決定了智慧圖書館信息服務的精準性。針對這些問題，本文將情境計算應用到MVS服務中，針對MVS的特點采用分層和模塊化思想，構建了融合情境的智慧圖書館MVS服務模型，分析其內在特征、體系框架及關鍵問題，為移動情境下智慧圖書館知識服務優化提供思路。

　　1 相關研究

　　1.1 移動視覺搜索

　　2009年，在斯坦福大學主辦的第一屆移動視覺搜索研討會上首次系統提出移動視覺搜索概念，吸引了學術界和產業界的廣泛關注。目前MVS在國外市場營銷、電子商務、旅游服務等領域已有較為成熟的應用，如谷歌“Goggoles”、亞馬遜“Snaptell”和“Kooaba”，在國內，淘寶、京東等電商平臺上也已推出了移動圖像搜索人口。學術界研究的重點在技術發展和理論研究兩方面。

　　Girod B等[3]提出了一個完整的MVS流程，包括特征提取、特征匹配和幾何驗證等，對各環節設計了適用于移動環境的技術解決方案。為了更好地應對移動環境下設備內存、電量、網絡帶寬有限的挑戰，一些新的移動視覺識別方法被開發出來改善MVS體驗，研究者提出了一些壓縮視覺特征的移動端編碼方法，例如SURF[4]、ChoC[5]、BoHB[6]。除了分析圖像內容，情境信息(位置、時間、方向等)也被利用來提高視覺識別性能，例如，Chen D M等利用GPS信息縮小搜索空間，進行地標圖片識別[7]; Ji R等設計了基于GPS的詞匯編碼，實現了對移動地標搜索的極低比特速率查詢傳輸[8];Runge N等建議使用位置名稱和時間段來標記圖像[9]。

　　國內圖書館領域對MVS的研究主要集中在服務機制探討、視覺資源建設和應用實現3個方面。張興旺等分析了數字圖書館移動視覺搜索機制建設的內涵、分類和架構設計，提出軟硬件資源局限性、用戶體驗質量、用戶需求多樣性、協同管理、互操作性等關鍵要素[10]。趙宇翔等提出了移動視覺搜索在大數據環境下的游戲化機制設計[11]。李晨暉等對基于大數據的文化遺產領域移動視覺搜索機制的基本原理、業務流程、體系結構、功能模塊等進行了研究[12]。張亭亭等提出建設數字圖書館移動視覺資源庫的眾包模式[13]。齊云飛等探討關聯數據在移動視覺搜索方法中的應用，實現了語義搜索和移動視覺搜索的融合[14]。曾子明等將去中心化思想和云計算、區塊鏈等技術應用于智慧圖書館MVS資源管理[15]。胡蓉等以學術期刊中文內圖像為研究對象，探索文內視覺資源的移動搜索實現框架并開發原型系統進行了驗證[16]。

　　1.2 情境感知

　　目前學術界普遍采用Dey的關于情境的定義：情境( Context)是指任何可以描述實體特征的信息，該實體可以是與人和應用的交互相關的物理或虛擬的對象，包括人和應用本身[17]。情境感知( Context Awareness)是試圖利用人機交互或傳感器提供給計算設備關于人和設備環境等情境信息，并讓計算設備給出相應的反應，實際上反映了從以計算機為中心到以人為中心的轉變[18]。圖書情報領域對情境感知的研究主要關注理論探討和方法研究方面。潘旭偉等提出采用本體和情境感知的方法實現自適應的個性化信息服務，以解決獲取用戶信息需求的準確性、可靠性和自適應性較差等問題[19]。袁靜認為具有環境導向性、情景適應性、智能性和主動性等特征的個性化情景感知服務是圖書館信息服務未來發展的方向，可應用于檢索、推薦和咨詢等服務[20]。李楓林等基于本體建模、語義關聯的實例相似度算法和情境后過濾模式為用戶推薦符合當前情境和用戶興趣偏好的項目，并進行實驗驗證了方法有效性[21]。陳氫等采集多維情境數據提取用戶特征，再結合情境的相似度為用戶進行個性化推薦[22]。周樸雄等結合BP神經網絡方法和項目協同過濾算法實現情境化信息推薦[23]。