大數據與人工智能雙驅動的圖書館智慧服務研究*

蘇 云

（1.蘭州大學信息管理學院 甘肅蘭州 730000）

自IBM于2008年11月提出“智慧地球”概念以來，“智慧”這一概念被廣泛應用到了多個領域。在圖書館領域，也出現了以數字化、網絡化、語義化、智能化為主要標簽的“智慧圖書館”概念，不同學者基于不同的考量視角對其給出了多維的內涵與定義揭示，基于智慧圖書館服務平臺面向用戶提供VAR服務、個性推薦、興趣定制等智慧服務已成為越來越多的圖書館實踐內容，但隨著現代信息技術的發展特別是大數據、人工智能時代的到來，智慧圖書館的內涵及外在表現即智慧服務，在悄然間發生著變化。本文基于當前大數據、人工智能環境下智慧圖書館以及圖書館智慧服務的相關研究現狀的基礎上，從大數據與人工智能雙驅動的視角，構建了主要包括基礎設施層、數據資源層、技術處理層和服務應用層的圖書館智慧服務框架，并對各層的主要功能進行了分析，最后對圖書館開展智慧服務的困境和發展對策進行了論述。

1 從泛在智慧服務到圖書館智慧服務

在智慧這一概念從智慧地球引入到各個領域之后，學界業界對智慧服務特別是智慧信息服務進行了相關研究。如梁光德認為智慧服務是指建立在知識服務之上的，運用創造性智慧對知識進行搜索、組織、分析和重組，形成實用性知識增值產品，從而能有效支持用戶進行知識應用與創新，并能將知識轉化為生產力的服務；陳遠和許亮認為，智慧服務的含義包含“智慧的服務”和“為智慧而服務”兩個層次，“智慧的服務”表達了技術智慧和服務智慧，“為智慧而服務”則闡述了智慧服務在激發用戶知識創新等方面的作用。在傳統意義上的信息搜集、整理、加工、傳播與交流，逐漸向數據的發現、組織、挖掘和應用的方向轉移的大數據時代，智慧服務研究也從智慧信息服務向智慧數據服務方向發展。如：洪亮等從大數據驅動的視角，以圖書館的業務流程為支撐和導向，構建了主要包括基礎設施層、數據資源層和服務應用層的大數據圖書館智慧信息服務體系；吳丹和劉子君認為在大數據開放共享的推動下,智慧信息服務將向實現數據來源更加廣泛、數據融合服務更加全面、服務更加精準化、更加注重數據隱私和安全四個方向發展。筆者以為，在大數據和人工智能時代的智能化、異構化數據密集環境下，智慧服務更顯“個性化”“數據化”和“智能化”，所提供的服務也更加高效便捷，且廣泛存在于各行各業中，如智慧旅游服務、智慧政務服務、智慧體育服務等，而這些領域的泛在智慧服務實踐與相關研究，也都能為圖書館的智慧服務框架構建與服務落地提供借鑒與參考。

從實踐來看，圖書館在進行智慧服務之前，也都搭建了本地化的智慧服務體系，以使智慧服務的實施者——圖書館員在進行智慧服務的過程中有據可依、有量可參。但這些體系框架基本都圍繞著基礎實施層（設備及網絡的搭建）、數據資源層（以館內數據為主）和服務應用層（館員的智慧服務）三大層面展開。如果將大數據、人工智能技術有機嵌入已有的圖書館智慧服務（如RFID、3D技術）中，則可延伸出眾多的智慧服務，如基于深度學習技術的文獻資源、知識文獻推薦服務，也將讓更多的用戶體驗到人工智能、大數據技術對圖書館乃至社會的革新進步。然而，這些基于大數據人工智能的圖書館智慧服務，既依靠于相關的技術發展支撐，也依賴于圖情事業發展視域下的框架架構與服務設計。所以，人工智能技術和大數據技術雙驅動的圖書館智慧服務框架研究，盡管在下一代圖書館知識發現系統的云平臺架構、多終端應用、智慧化服務呈現的背景下顯得有些陳舊，但仍具有一定的現實意義。

2 圖書館智慧服務的框架設計

2.1 圖書館智慧服務框架的總體設計

本文所構建的圖書館智慧服務框架，主要考慮了大數據技術 （如大數據分析方法、數據挖掘技術等）和人工智能技術（如知識圖譜服務、機器學習技術處理、感知設備如機器人數據獲取等）是否有所應用。此外，多場景、多維度的服務實現則是圖書館智慧服務框架能夠真正發揮其研究價值與應用價值的最終體現，所以對框架終端的服務輸出也是本研究框架所考慮的重點內容。基于上述兩點考慮，本文構建了主要包括基礎設施層、數據資源層、技術處理層和服務應用層的圖書館智慧服務總體框架（見圖1）。

在所設計的圖書館智慧服務框架中，相較于其他學者的框架設計，一是增加了大數據的來源和類型，即主要來自于感知設備、機器人、云平臺、移動互聯網等基礎設施的結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；二是既在技術處理層運用了機器學習、自然語言處理等人工智能技術，也在服務應用層設計了基于深度學習等技術支撐的個性化自動推薦、知識圖譜等智慧服務，以及基于大數據處理及分析應用（如網絡爬蟲、用戶實驗、采集日志等）的用戶畫像、熱點追蹤等智慧服務。

2.2 圖書館智慧服務的層級功能設計

（1）基礎設施層是整個框架的軟硬件基礎，而這些軟硬件既包括了傳統的計算機操作系統、存儲設備、計算設備，也包括了移動互聯網、感知設備（如監控設備、RFID設備等）、機器人、中間件等，這些設備的數據收集，保證了智慧服務系統的大量數據支持和軟硬件平臺支撐。

（2）數據資源層的數據資源池主要包括資源數據、用戶數據、感知數據等。其中，資源數據主要包括；感知數據主要包括來自于無線傳感器、視頻監控、RFID技術等設施的物理空間數據、監控數據、導航數據等；用戶數據主要包括用戶的基本信息和用戶行為數據，在智能技術的支持下，即使用戶行為會隨環境的變化而實時變化，后臺設備也可以通過人臉識別、定位監控、社交網絡、行為日志等途徑捕捉獲取；資源數據主要包括為圖書館提供服務的書目數據、科學數據、網絡數據、數據庫數據、規范數據、機構知識庫數據、開放存取資源和網絡資源數據等，這些數據或來自圖書館原有的資源管理系統，也可能來自網絡、機構知識庫、乃至智能識別終端。

圖1 圖書館智慧服務總體框架

（3）技術處理層是智慧服務的核心層，通過智慧服務集成平臺來綜合運用統計分析、數據挖掘、機器學習、自然語言處理等方式對數據進行深入分析，如研究用戶行為特征、發現用戶服務需求、預測用戶服務滿意度等。值得注意的是，圖書館智慧服務平臺提供服務時，各類型的技術處理方式不是孤立存在的，不同的研究方法、處理技術會相互結合，如統計分析與數據挖掘下的聚類分析、預測分析相結合、定量分析方式與定性分析方式相結合等。

（4）服務應用層是整個智慧服務的終端體現，本文所設計的智慧服務矩陣，主要包含了智慧信息資源服務（如信息資源需求識別、信息資源智慧獲取、信息資源智慧利用、信息資源智慧分享、信息資源智慧控制等）、智慧信息內容服務（如文化服務的智慧評價、海量數據資源的知識圖譜、知識發現、研究興趣領域的熱點追蹤等）與智慧信息用戶服務（如用戶畫像、精準推薦、服務定制等）三大類型，以挖掘與精確了解用戶的智慧服務需求，幫助用戶獲取、利用、分享數據資源，最終實現為用戶提供智慧服務的目的。

3 圖書館智慧服務的困難與發展策略

3.1 圖書館智慧化服務的開展困難

在大數據與人工智能環境下，大數據分析技術、云計算、物聯網、人工智能等技術的普遍應用，為圖書館智慧服務的實現提供了自動化、高效化和智能化的技術保障，但目前也還存在著一定的挑戰和困難。

（1）現有的基礎設施還無法支撐圖書館智慧服務平臺建設。盡管圖書館有著文獻資源優勢，技術、人才等資源儲備也日益充足，引進Alma、Primo等圖書館下一代知識發現系統、運用大數據技術和智能設備開發新一代智慧門戶網站，進而為讀者用戶提供個性化、智能化、智慧化的創新型服務已成為當前圖書館建設和發展的重要實踐，也涌現出如國家圖書館數字圖書館推廣工程智慧圖書館項目以及南京大學圖書館邵波教授、重慶大學楊新涯研究館員等智慧圖書館項目開發團隊，為我國智慧圖書館平臺建設貢獻了行業力量。但是，當前圖書館的智慧服務只是達到了“物的智能化”，在基礎設施層面上的建設僅停留在智能設備對服務流程的局部支撐上，即依賴于物聯網、智聯網的傳感技術、智能感知技術和大數據、云計算技術等，在硬件基礎設施和軟件技術的支撐下提供局部業務的智能化管理和服務。因此，實現大數據與人工智能驅動的圖書館智慧服務框架構建與服務開展，一方面需要豐富相關的基礎設施，如傳感設備、云平臺等，另一方面需要對現有的基礎設施特別是沒有互聯互通、數據集成管理的中間件、機器人等基礎設施進行統一管理與數據集成。

（2）圖書館的大數據與人工智能應用水平還無法支撐真正的智慧服務。大數據、人工智能時代的數據海量增加、智能設備日新月異，但圖書館卻仍難以滿足用戶的精準推薦、知識服務等需求，其主要原因是圖書館未實現對用戶數據、實時動態數據的統一管理、組織和挖掘，海量的數據資源加大了用戶獲取細粒度知識的難度，不同的數據標準加速了數據孤島的存在，頻繁的智能設備應用反而加大了對隱私保護的擔憂。同時，目前圖書館對人工智能的應用還停留在機器人智能咨詢、信息查詢等初級應用階段，在應用層面的人工智能服務呈現度不夠，在數據應用層面也更多的關注和依賴靜態數據資源，對服務器監控設備、傳感器網絡、用戶終端設備、視頻監控設備上往往能夠發現用戶需求、激發用戶智慧活動的非結構化數據并未進行深度學習等智能分析。

3.2 發展圖書館智慧服務的策略

（1）實現基于語義網技術的數據統一組織與管理。圖書館智慧服務需要跨領域、跨學科、跨行業、跨設備間的協作與融合，也依賴于關聯化、數據化、網絡化和語義化的知識環境，運用大數據分析技術提升用戶需求的發現可能性，運用人工智能設施設備增加數據挖掘的數據量運用人工智能技術發現數據新聯系，才能推動圖書館智慧服務的深入發展。圖書館開展智慧服務，就需要借助于語義網和關聯數據技術，整合所有圖書館的數據和資源進行語義標注和鏈接，讓數據成為有邏輯意義和相互關聯的知識對象，構建形成一個巨大的知識圖譜，以支撐構建圖書館智慧服務平臺的數據管理需求，最終實現基于知識圖譜的語義化、細粒度的智能檢索、精準推薦、知識發現等智慧服務。

（2）打造立體交互式的圖書館智慧服務生態系統。大數據、人工智能驅動的圖書館智慧服務，就是通過協調技術 （人工智能技術+大數據技術）、資源（數據、信息、文獻、知識）與人（讀者、館員）之間的關系，輔助創建一個能激發人（讀者）的創造力的智慧生態環境，在激活確定用戶需求表達下的圖書館智慧服務能力的同時，吸引潛在的用戶群體，讓圖書館成為凝聚智慧、創造智慧、分享智慧的創新型空間。因此，圖書館一方面需在外部拓展與旅游、教育、出版、企業、公共領域乃至其它文化組織、非政府組織、志愿團體的環境融合，促進微觀層面上知識、文獻、信息、數據資源的跨界、跨領域融合與轉化，宏觀層面上智慧圖書館與智慧城市等建設項目的對接；另一方面需在內部加快智能感知體系等方面的軟硬件應用，如通過RFID、室內導航機器人、人臉識別、紅外檢測、虛擬現實等技術的立體式服務應用，豐富用戶行為數據、預測用戶需求，為圖書館智慧服務提供立體式、交互式的基礎設施支撐，最終將圖書館打造成為一個技術、資源與人完全協調，內外部環境交互融合，對讀者服務虛實結合的智慧服務生態空間。

4 結語

大數據與人工智能深化了圖書館智慧服務的內涵，也加快了新時期圖書館轉型升級的步伐，智慧圖書館與智慧服務是圖書館未來發展的方向。然而，圖書館智慧服務的框架構建與服務落地，還面臨諸多困難，需要我們通過采取切實有效的專業策略，推動智慧圖書館朝著自動智能、高效泛在、個性精細的方向邁進。