圖書情報領域人工智能的研究熱點及發展趨勢分析

摘 要：本文簡要分析國內外圖書情報領域人工智能的研究熱點，并從三個方面來闡述分析未來的發展趨勢。

關鍵詞：圖書情報;人工智能;研究熱點;發展趨勢

一、 引言

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。多個學科領域涉及人工智能的相關研究，目前計算機軟件及應用領域和自動化技術領域的研究成果較多。隨著人工智能的快速發展及大數據的廣泛應用，多種人工智能技術在圖書情報領域中占據重要位置。分析圖書情報領域人工智能的熱點和發展趨勢，對于推動人工智能在圖書情報領域的應用具有重大意義。

二、 圖書情報領域人工智能的研究熱點

（一）信息檢索應用研究熱點

該熱點主要研究信息檢索和改進方面人工智能技術的應用。在分析智能數據的情況下，通過利用圖形識別智能技術把圖書類目以網絡和節點的形式表示，形成交互式書目信息檢索系統，優化了檢索書目的過程。另外，如果在信息檢索技術中心把時間納為衡量因素，就可以建立以關鍵字為特征的有效檢索框架。

（二）網絡輿情分析研究熱點

人工智能技術在網絡輿情分析中的應用主要有以下幾個方面：輿情傳播規律、輿情監測和預警、輿情情感分析等，利用可視化分析軟件通過語義關聯分析，研究輿情信息的學生網絡傳播規律，提供了新的社交網絡的學術輿情的傳播方法。例外，利用網絡輿情監測模型能夠預測網絡輿情的熱點，利用卷積神經網絡模型對輿情事情進行分類，其情感分析結果大大高于傳統分析模型。

（三）圖書館智能搜索研究熱點

有的研究項目從原理、架構和服務幾個方面，描述和分析了在智能圖書館中視覺搜索的應用;還有的研究發現在智能圖書館視覺資源的搜索中，移動視覺搜索方法因其語義發現功能能發揮重大作用;在研究人工智能和信息融合歷程中，智能生產、智能認知、智能體驗和智能推送這一業務鏈，能夠通過智能信息獲取來完成;另外，有的研究在圖書觀用戶共鳴的假設下創建并驗證了了動態個性化推薦算法。

（四）社交媒體網絡數據研究熱點

利用Python語言來分析社交網絡用戶的在線評論，能夠精準完成文本情感量化性分析。將傳統字符串匹配技術利用屬性值與社交媒體的鏈接相結合的技術方法，通過Facebook和Twitter的數據相對比，能夠論證該法能夠精確識別不同社交媒體網絡中的相同用戶的特征。社交網絡的不斷發展，產生了大量信息數據，為了能夠識別單個用戶的個性化需求，可以借用社交網絡數據分析功能來識別并進行預測，有的研究通過用戶偏好模型試驗，有效驗證了該分析預測的有效性。

三、 圖書情報領域人工智能研究的未來發展趨勢

（一）視覺搜索與語義檢索應用研究

視覺資源隨著圖像和視頻應用的不斷增長成為現在最為重要的可視信息，視覺資源的檢索將成為人工智能技術在情報學領域的創新發展趨勢。與此同時，語義搜索也同樣具有良好的研究未來。在構建視覺搜索和語義搜索模型時應當考慮多方面特征的融合，配合計算機和深度學習來創建框架，以便得到高效準確的搜索結果。

（二）智慧圖書館服務應用研究

圖書館的未來發展趨勢是智慧圖書館，在智慧圖書館應用人工智能技術的研究也是圖書情報領域的重要研究趨勢。利用人工智能技術設計智慧圖書館智能管理體系，在原有的信息管理基礎上，結合圖書館信息內容與人工智能技術，創設自動化文獻檢索定位系統、圖書借閱系統，智能化整合圖書館的資源、服務和管理。同時，利用人工智能分析向借閱者提供個性化推薦，根據借閱者以往的記錄信息，向讀者推薦其最可能感興趣的圖書和信息推薦。還可以充分發揮人工智能的語音技術，搭建智能語音應答系統，能夠更好地為各類人群提供更加方便快捷的服務。

（三）社交網絡數據挖掘分析應用研究

因社交網絡數據的爆發式增長，人工智能技術在社交網絡數據挖掘與分析的應用也日益增長，通過自然語言處理技術結合可視化技術分析社交網絡的數據，實現社交網絡交互式可視化。另外，還可利用蜂巢圖對社交網絡的復雜數據進行分析處理，能夠分析和發現社交網絡的交互關系。

四、 結束語

推進圖書情報領域人工智能領域的發展，需要人文和政策等各方面的支持。當前圖書情報領域人員對人工智能的理解和研究較淺，需要加強與其他相關專業的溝通合作，形成從人工智能的基本語言到人工智能模型論證的研究體系，讓圖書情報領域的人工智能得到快速發展，形成具有專業特色的人工智能研究方向。

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作者簡介：

郭堯，陜西省西安市，陸軍邊海防學院。