移动商务环境下个性化主动信息服务机制研究

1、移动商务环境下个性化主动信息服务机制研究*崔虹燕2012-9-21 16:37:36来源：情报资料工作2012年03期【英文标题】A Study of Mechanism of Personalized Active Information Service in a Mobile Business Environment【作者简介】崔虹燕，女，1980年生，兰州商学院信息工程学院讲师，甘肃730020【内容提要】 文章在分析移动商务环境下个性化主动信息服务的特征与服务流程的基础上，结合移动商务的信息特征与用户需求，构建了多技术融合的移动商务个性化主动信息服务机制模型。该模型不仅能够使海量信息资

2、源为移动商务信息服务所用，也能最大限度地满足多样性、个性化的用户需求。First, the paper analyzes features and service process of personalized active information service in m-commerce environment. And then, concerning to the characteristics of information and user demand of m-commerce, the author introduces a multi-technology fusion of

3、 m-commerce personalization active information service mechanism model, which not only can make the mass information resources for m-commerce information service uses, but also fully meet the diversity and personality requirements of uses. 【关 键 词】移动商务/个性化/信息服务/多技术融合/机制模型mobile commerce/personalizati

4、on/information service/multi-technology fusion/mechanism model随着移动通讯技术、计算机技术和移动终端技术的发展，移动商务在国内外商业环境中获得了空前的发展，越来越多的用户在使用移动技术获取信息的同时，也逐渐成为信息和通信的中心。移动商务作为一种新的商业服务模式，使用户摆脱了所处地理位置的限制，真正实现了商务活动的“随时随地，无处不在”，但同时也对移动运营商和相关服务企业提出了更高的要求。因此，如何在这种环境下不断提高通信带宽，增强终端处理能力，特别是有效改善用户服务模式，为用户提供量身定制的、安全的信息，就成了目前亟待解决的重要问题

5、。个性化主动信息服务作为现代网络环境下为解决“信息过载”和“资源迷向”问题而提出的解决方案，将其应用于移动商务环境中，不仅可以很好地满足用户移动性、个性化、多样化的信息需求，也是无线网络环境下移动商务服务向纵深发展的结果和主流模式。1、移动商务环境下的个性化主动信息服务1.1个性化主动信息服务概述个性化主动信息服务（Personalized Active Information Services，PAIS）是基于用户兴趣、偏好和行为等多样性特征，在不需要用户指示和没有用户干预的情况下，通过用户定制、系统推荐或推送等方式，自动按照用户的信息需求为用户提供相应的信息服务，并根据用户的反馈不断修正、

6、更新其信息需求，从而持续地获取满足用户动态需求的信息，以最大程度满足用户的个性化需求。作为一种从信息提供者的角度为用户量身定制信息的服务方式，按照获取用户需求方式的不同，目前个性化主动信息服务的模式主要包括基于用户定制和基于用户跟踪两种。在基于用户定制的服务中，用户可以根据自己的兴趣和信息需求定制信息资源和界面等，最终实现多样化和个性化的权限和界面风格，使用户能够访问不同的信息资源，以便找到自己所需要的信息。基于用户跟踪的服务是指不需要用户明确提供其信息需求偏好，而是通过跟踪的方式自动收集并动态更新用户信息需求，以提供相应的信息与服务。根据这两种模式我们可以提取出一个通用的个性化主动信息服务模

7、型（如图1），该模型是以用户需求为导向、以个性化服务应用为目标的功能模型，是适用于大多数个性化主动信息服务的一般形式。 1.2移动商务环境下的个性化主动信息服务移动商务（M-Commerce）是一种通过无线通信网络进行数据传输，利用手机、PDA等移动终端开展各种商业经营活动的新型电子商务模式。虽然移动商务是电子商务（E-Commerce）的子集，但它却并不是电子商务的简单扩展，与传统的基于Internet的电子商务相比，移动商务环境下的信息服务是基于移动商务技术环境的，并具有典型的位置相关性、时间相关性和随时随地访问的特性，它充分体现了移动商务技术条件下的信息服务应用1-2。由此，我们可以归纳

8、出移动商务个性化主动信息服务的两个基本特征，即以移动商务环境为基础和以主动提供信息产品的个性化信息服务为形式。作为一种新型信息服务方式，移动商务个性化主动信息服务不仅遵循信息服务的一般规律，即从过程的角度分为信息体系（或资源体系）和服务体系3，同时，它又是一种商业活动，包括从产品生产到交付的基本环节。那么，以图l的通用模型为基础，结合信息服务的一般过程，可以用图2描述移动商务个性化主动信息服务的基本流程。在整个服务流程中，信息资源、用户、服务环境是移动商务个性化主动信息服务的关键要素，信息体系负责信息的收集、加工、提取和存储，以实现信息资源的利用和建设，最终形成信息产品；服务体系则根据用户的具

9、体需求，通过识别用户及其周围环境的特征，将个性化的信息与服务提供给用户。2、基于多技术融合的移动商务个性化主动信息服务机制2.1移动商务信息服务的信息特征与用户需求信息资源作为移动商务环境下开展个性化主动信息服务活动的基础，除信息内容本身所构成的信息有序化集合外，还应包括提供信息的机构、组织、设备、人员等。因此，从信息资源的自身属性和来源两个不同的角度来看，移动商务环境下信息资源的特征表现为：（1）领域性。由于移动商务用户的需求往往为主题驱动，具有明确的专业性特点，不同行业或职业、不同性别、不同兴趣的用户对信息领域有不同的倾向，对信息的需求上也将表现出明显的主题领域差别，因此，移动商务内容信息

10、具有领域性强、概念联系紧密的特点。（2）层次性。为了满足用户不同程度的决策需要，移动商务环境下的信息表现为包括数据、信息、知识三种级别元素的层次性结构，且级别层次越高，其所包含的附加值也越大，对用户决策的作用也越大。（3）分散且异构。由于移动商务信息主要来源于由Internet广泛连接的庞大信息源，信息来源多、存放分散且数据存储结构及访问语言等方面都存在差异。用户作为移动商务环境下开展信息服务的目标对象，信息的价值取决于用户需求。信息越符合用户需求，则越具有使用价值和商业价值。而移动商务用户的信息需求除了受用户自身的特征（如性别、职业、知识层次、兴趣爱好、所处环境等）影响外，还与用户所处的移动

11、商务环境和其所使用设备的特性有关（如移动设备的性能、网络带宽、资费等）。因此，移动商务用户的信息需求除具有个性化特征外，还具有实时动态性、简洁性、隐私性的特征。通过上面的分析可以看出，移动商务环境下信息资源与用户需求所表现出的特征对移动商务信息服务提出了更高的要求与约束。因此，只有选择并使用合适的技术手段，才能使海量信息资源为移动商务信息服务所用，并最大限度地满足用户需求。2.2关键技术的特点与应用优势（1）用户建模技术。用户建模是指在收集用户信息的基础上，建立用户模型。用户模型是一个对给定类别用户的形式化描述，不仅记录了用户各种特征的详细说明，也可以用来推理用户兴趣。在个性化信息服务领域，用

12、户模型通常由一组向量集构成，用以表示用户在行为模式、知识模式、兴趣偏好和认知等方面的特点，它不仅可以清晰地表示用户对信息的需求和偏好，有针对性地过滤无关信息，也可以根据用户活动的变化或用户反馈更新用户模型，从而进一步提高信息服务的质量。但是在不同的个性化服务系统中，用户模型的表示方法有所不同，从内容上可以分为基于兴趣的用户模型和基于行为的用户模型两种4，在具体实现时大多采用两者相结合的表示方式。（2）智能Agent技术5-6。智能Agent是具有通信能力、感知能力和问题求解能力的，并能持续自主地发挥作用的一种软件实体。作为信息系统用户的“自动助手”和用户与信息资源的“中介”，智能Agent具有

13、自主性、主动性、社会性、学习性和智能性等特点，它不仅可以根据用户定义的准则自动收集用户可能感兴趣的信息，也能按照用户指定的时间将这些信息传送至用户指定的地点，是开放环境下个性化主动信息服务的高级阶段。由于智能Agent可以有效整合各种服务模式，构建动态的信息资源系统提供，因此，个性化主动信息服务系统中通常通过界面Agent实现用户与系统的交互；通过用户Agent收集、分析、跟踪与反馈用户信息，并建立和动态更新相应的用户模型；通过信息Agent在信息源中搜索与用户需求相关的各类信息；通过推送Agent对搜索结果进行过滤；最终再通过界面Agent将符合用户需求的信息推送给用户。（3）本体。本体用于

14、描述事物的本质，是“共享概念模型的明确的形式化规范说明”7。它不仅准确地描述了概念的含义、概念之间的内在联系，而且能够通过逻辑推理获取概念之间的蕴含关系，具有很强的语义表示和推理能力。作为一个中间逻辑层，本体存在于用户和文档集之间，并将知识表示扩展到语义的层次上，能更好地实现语义上的信息表示与推理，达到分布式环境下知识共享和重用的目的。因此，根据用户的个性化需求，本体可以为用户兴趣描述和文档特征之间的语义一致性提供保证，从而进一步提高人机交互的针对性。（4）Web数据挖掘技术。Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web环境下的应用，是从Web文档、集合和活动中提取隐含在其中的、未知的、但又有潜在应用

15、价值的、非平凡的信息和模式的过程。该技术不仅能够实现从网络文档和服务中发现和提取信息，也可以实现对Web存取模式、Web结构和规则以及动态Web内容的查找，具有处理的数据规模庞大、不能形成精确的查询要求和需要随时对规则进行更新等特点。由于Web数据挖掘可以进行概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析和演变分析等，因此，被广泛应用于个性化主动信息服务系统中，以获得相关页面、相似用户群体和用户访问模式等信息，从而推断或预测用户需求和行为。（5）个性化推荐技术。个性化推荐是通过建立用户与信息资源之间的二元关系，利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户的潜在兴趣，并在建立用户模型的基础上

16、，根据用户模型寻找与之匹配的信息，进而实现有针对性的主动信息服务，其本质是信息的选择性过滤8-9。由于个性化推荐作为一个用来描述寻找符合用户兴趣的信息处理过程，充分体现了个性化主动信息服务的核心理念，即面向用户而非面向检索，因此，它不仅是目前解决信息过载问题最有效的工具，也是使用户形成依赖的信息更新的重要方式。（6）信息推送技术。信息推送（Push）技术是一种信息发布和获取技术，是信息服务机构或网络公司通过一定的技术标准或协议，主动从网上的信息资源或信息加工者那里获取信息，然后针对不同用户的个性特征，通过一定的方式向用户发送信息的新型信息传播技术。它也是一种按照用户指定的时间间隔或根据发生的事

17、件有目的地、按时将用户感兴趣的信息自动推送到用户的计算机中，可以有效解决信息过载的一组计算机软件服务，并具有主动性、针对性、智能性、灵活性、有效性、持久性、有效利用带宽、实现无缝链接、安全性好等特点。因此，Push技术作为实现网上个性化主动信息服务的关键技术，它不仅可以有效提高信息获取的深度，也可以进一步提高用户获取信息的效率和质量10-11。2.3基于多技术融合的个性化主动信息服务机制模型图1是个性化主动信息服务通用的、较完整的服务框架，其本身并没有提供具体实施的技术、规定与建议。因此，根据个性化主动信息服务的系统性、可操作性和交互性的基本原则，以移动商务的信息特征与用户需求为基础，我们将从

18、宏观的角度构建基于多技术融合的移动商务个性化主动信息服务机制模型（如图3），以真正实现移动商务信息服务的个性化和主动性，并进一步提高服务的质量与效率。在图3中，包含并融合了针对移动商务环境下信息特征与用户需求的多种主流技术，可以实现主动获取并分析用户需求、主动收集并加工信息、主动匹配并推荐资源及自适应调整等功能，其工作机制可简单描述为：（1）通过智能Agent获取用户信息、跟踪用户行为、学习用户兴趣，并建立相应的用户模型（用户描述文件）；（2）通过Web挖掘技术收集相关信息资源，并再对资源进行分析处理，将动态、分散、异构的网络资源转化为有序、准确的结构化资源；（3）通过本体技术提取表达资源属性

19、特征的元数据，建立资源特征模型（资源描述文件），并用形式化语言来描述网络资源，确定资源之间的相互关系，以对资源进行有效的组织和管理；（4）根据用户兴趣模型对信息资源进行基于个性化推荐的匹配过滤，并将过滤后的结果按照用户的需求主动推送给用户。3、结语移动商务个性化主动信息服务作为一种新的信息服务方式，具有极富发展的前景，它不仅使用户只需利用轻巧的便携式设备，即可方便地享受“随时随地、无处不在”环境下的个性化信息服务，也有效地提高了移动商务内容服务的质量和信息资源的使用效益。但是，就理论研究和技术实现而言，移动商务环境下的个性化主动信息服务不仅是一项多学科交叉的系统工程，又具有一般信息服务和移动商

20、务的双重特性，因此，需要综合考虑与应用信息检索、人工智能、数据挖掘、网络通讯等多种理论和技术，尤其是对语义Web、本体、网格、环绕智能等新技术的应用研究，例如怎样利用本体技术来准确获取用户偏好信息、如何进行信息资源的精确检索、如何进行用户偏好与信息资源的语义匹配、如何利用语义网格解决个性化主动信息服务的规模和时效性的矛盾、泛在智能环境下如何有效开展个性化主动信息服务等。很明显，随着越来越多的用户使用移动设备获取信息，我们只有充分研究和发掘移动商务个性化主动信息服务的潜力，并有效地进行相关技术整合，才能使用户在高效便捷地使用多样的、个性化信息和享受智能化服务的同时，真正成为信息资源的组织者与建设

21、者。【参考文献】 1Mahatanankoon P, Wen H J, Lim B. Consumer-based m-commerce: Exploring consumer perception of mobile applicationsJ. Computer Standards & Interfaces，2005(27): 347-357.2Yuan Y, Zhang J J. Towards an appropriate business model for m-commerceJ. International Journal of Mobile Communications

22、, 2003, I(1/2): 35-56.3邓克武.网络环境下的信息服务体系J.图书馆工作与研究，2008(2)：50-53.4Wu Y H, Chen Y C, Chen A L P. Enabling personalized recommendation on the Web based on user interests and behaviorsC.In : Klas W. Proceedings of the 11th International Workshop on Research Issues in Data Engineering. Los Alamitos ,CA :

23、IEEE CS Press, 2001: 17-24.5Michael Wooldridge, Nicholas R Jennings. Intelligent agent theory and practiceJ. Knowledge Engineering Review, 1995, 10(2): 115-152.6Foltz P W, Dumais S T. Personalized information delivery: An analysis of information filtering methodsJ. Communications of the ACM, 1992, 35(12): 51-60.7Studer R, Benjamins V R, Fensel D. Knowledge engineering: Principles and methodsJ. Data and Knowledge Engineering, 1998(1-2): 161-197.8Gediminas Adomavicius, Alexander Tuzhilin. Toward t