機器學習在圖書情報領域的應用

石璐璐?單菁

摘要：隨著互聯網的發展，計算機技術及相關產品向智能化方向發展，而機器學習則是計算機實現智能化的根本途徑，同時也是人工智能技術核心組成部分，它被廣泛應用于各個領域中。基于此，本文主要圍繞機器學習進行分析，探討機器學習相關技術在圖書情報領域中的應用，以及機器學習在圖書情報領域不同方面的應用，為智慧圖書館建設提供技術基礎。

關鍵詞：機器學習;圖書情報領域;應用措施

1引言

互聯網技術的快速發展，使得網絡中的數據信息量不斷增多，人們進入大數據時代，網絡為人們提供了更多有效信息。但同時大量的數據也會出現“信息過載”和“信息迷航”現象。在此背景下，通過機器自動學習，借助計算機設備圖像識別、語音識別、信息檢索等功能，從復雜繁瑣的數據中主動提取圖書情報相關信息，可提升信息獲取效率。但現階段機器學習在解決圖書情報問題的相關研究較少，為實現圖書情報領域對機器學習的應用，還需要深入研究分析。

2機器學習相關技術在圖書情報領域中的應用

2.1新型信息技術的應用

隨著社會的發展，互聯網、大數據和云計算等新型計算機技術被廣泛使用，并逐漸應用于各個領域中。而新型計算機技術作為實現機器學習的基礎，為實現人工智能技術的發展奠定了良好基礎。[1]目前，機器學習并非最有效算法，但其有用的數據量最多，并充分體現了“數據為王”的人工智能領域思想。通過機器學習從海量的數據中收集目標數據，對其相應特征進行分析，并利用大量數據進行試錯，可現實對相關問題的分析和總結，并找出最優問題解決方案。如百度翻譯軟件，可利用網絡用戶無償貢獻和反饋的信息，對系統翻譯進行改進，以此提升翻譯精準性，同時安排大量專業翻譯人員與機器進行練習、合作翻譯，極大提升了翻譯質量。將機器學習相關技術應用于圖書情報領域，一方面可為檢索人員提供更加準確的信息，另一方面，可找出圖書中過時、錯誤和不準確內容，便于技術更新和糾正。[2]

2.2新算法的應用

隨著機器學習相關技術發展，深度學習和概率學習等新型算法不斷被應用于人工智能相關技術中，為機器學習發展創造了良好條件。人工智能技術中機器學習屬于核心組成部分，而深度學習等新型算法在應用中可發揮多方面功能，并使用在多個領域中，形成了新型人工智能技術，如語音識別、機器人技術等。其中，智能聊天機器人技術應用于圖書館中，既可為用戶提供自助化互動服務，又可提升用戶對圖書館信息掌握程度，為用戶提供良好服務。同時利用相應技術還可減少對人力資源的使用，為用戶提供智能化參考咨詢和圖書檢索服務。另外，使用新算法相應技術，建立基于用戶回答的機器學習數據庫，將不同高校電子圖書館聯系起來，能夠為用戶獲取更多圖書信息提供便利。

3圖書情報領域機器學習不同方面應用

3.1個性化信息推薦服務

個性化信息推薦服務指的是對信息過濾技術進行改進和發展后的一種服務，借助具備機器學習功能的智能終端技術，通過分析和識別用戶信息檢索、瀏覽和閱讀等記錄，可有效判斷用戶潛在信息需求與閱讀偏好，并在短時間內將相關信息內容，使用適合的方式進行推薦，可更好的滿足用戶對相關信息的需求。在圖書情報個性化信息推薦服務中應用機器學習技術，可通過對用戶近期檢索圖書信息、專業相關信息和讀書偏好信息等進行分析，在用戶檢索時，一方面，根據其實際需求，將相關圖書顯示出來，另一方面，可根據分析結果將相關主題圖書信息羅列出來。目前，已有很多業界學者開始對個性化數字信息服務模式進行分析和研究，以機器學習為基礎進行設計，可快速實現信息分析和反饋，在時效性方面具有極大優勢，既可在圖書情報領域中為用戶提供個性化推薦服務，又可構建圖書館用戶偏好模型圖，不斷優化用戶服務體驗。

3.2智能信息檢索

智能信息檢索指的是為用戶提供個性化信息需求檢索服務的技術。而實現智能信息檢索需要憑借機器學習技術支持，利用機器學習技術對智能檢索終端所獲取的用戶瀏覽、搜索記錄進行整理和分析，確定用戶對圖書信息需求類型，在用戶輸入檢索關鍵詞后，彈出相關信息，并隨著用戶輸入信息增多對彈出信息進行變化和調整。[3]在此過程中，輸入內容應參考用戶信息需求，盡可能彈出最有價值信息，便于用戶找到想要獲取的圖書信息。

3.3自動文本分類

對圖書觀眾相關信息按照一定標準進行自動文本分類，并對分類體系中相關內容進行標記，不僅便于用戶對相關內容進行精準快速定位，提升檢索速度和便利性，又可轉變傳統人工存在的費用高、效率低和周期長等缺陷，減少對人力、物力和財力資源浪費。而自動文本分類標準有多種，采用傳統人工方式難以實現，而通過人工學習方式，通過對用戶進行信息分析，結合其偏好類型，可確定一種合適的分類方式，以用戶需求為主，能夠為個性化自動文本信息獲取提供便利。現階段，在自動文本分類中情緒識別屬于常用方式，通過找到用戶信息中相關聯詞匯進行分析，總結出其情緒狀態，以此為依據實現文本自動化分離，向用戶提供有關信息。在圖書自動文本分類中應用機器學習，可通過建立書目層次分類系統模型，以用戶部分檢索圖書內容為參考，通過合理分析和論證，對相關信息內容分類，并根據用戶檢索詞匯進行圖書情報服務。

4結論

在現代化計算機領域中，機器學習是實現人工智能基礎，通過機器學習可為用戶提供更加優質的服務體驗。在圖書情報領域中，應用機器學習，既可利用新型信息技術和算法，對數據整合分析，為用戶獲取圖書情報提供便利，又可提供智能信息檢索、個性化信息服務以及自動文本分類提供便利服務。但現階段關于機器學習在圖書情報領中的應用研究較少，還應深入加強探索。

參考文獻：

[1]張坤，王文韜，謝陽群.機器學習在圖書情報領域的應用研究[J].圖書館學研究，2018，000（001）：47-52.

[2]劉瀏，王東波，黃水清.機器學習視角的人工智能研究回顧及對圖書情報學的影響[J].圖書與情報，2017，000（006）：84-95.

[3]劉忠寶，趙文娟，賈君枝.深度學習及其對圖書情報學的啟示[J].情報工程，2017，003（004）：62-70.