基于人工智能技術的高校圖書館智能信息服務模式研究

摘要：傳統的圖書館信息服務模式下，主要依賴人工咨詢的方式滿足用戶的檢索需求，由于缺乏對用戶畫像的細化分析，導致圖書資源檢索效果較差。對此，該文提出基于人工智能技術的高校圖書館智能信息服務模式。首先通過對用戶的靜態數據以及動態行為數據進行采集，構建出用戶畫像，在此基礎上結合描述符以及檢索關鍵詞的映射關系，實現移動視覺搜索。然后在常規的人工咨詢模式中加入專家咨詢以及機器咨詢的方式，完善用戶的咨詢體驗。最后分別針對用戶的檢索需求、圖書推薦需求、互動需求以及引導需求四個方面，構建出不同的服務模式。實驗分析表明，采用此方法構建出的圖書館智能信息服務模式下，圖書資源檢索查全率較高，能實現較為理想的資源檢索效果。

關鍵詞：人工智能技術；圖書館；智能信息服務；模式構建

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.05.004

中圖分類號：G 25；TP 18" " " " " 文獻標志碼：B" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）05-000-03

Research on the Intelligent Information Service Model of University Libraries Based on Artificial Intelligence Technology

YANG Jie

（Library of China Criminal Police Academy， Shenyang 110854， China）

Abstract： Under the traditional library information service model， the main reliance is on manual consultation to meet the retrieval needs of users. Due to the lack of detailed analysis of user profiles， the retrieval effect of book resources is poor. This article proposes an intelligent information service model for university libraries based on artificial intelligence technology. Firstly， by collecting static and dynamic behavioral data of users， a user profile is constructed. Based on this， descriptors and the mapping relationship of search keywords are combined to achieve mobile visual search. Then， expert consultation and machine consultation are added to the conventional manual consultation mode to improve the user's consultation experience. Finally， different service models are constructed based on the user's retrieval needs， book recommendation needs， interactive needs， and guidance needs. Experimental analysis shows that the library intelligent information service model constructed using this method has a high recall rate for book resource retrieval and can achieve ideal resource retrieval results.

Keywords： artificial intelligence technology; library; intelligent information services; pattern construction

圖書館信息服務模式一般涵蓋三個方面，分別為圖書資源的檢索服務、專業知識咨詢服務以及圖書資源的個性化推薦服務[1]。傳統的圖書館信息服務模式智能化水平較低，多項服務未與智能技術進行有效結合，導致用戶在進行信息檢索或咨詢的過程中，檢索效率和咨詢時延上均不夠理想。為了提升用戶的體驗，有必要對高校圖書館的服務模式進行優化，通過在不同的服務環節中加入智能技術，不僅可以提高服務效率，同時也能夠優化用戶的使用體驗，從而構建出以用戶需求為中心的圖書館智能信息服務模式。即結合人工智能技術，通過對用戶的檢索需求以及咨詢需求進行分析，在此基礎上對用戶數據進行挖掘，從而構建出用戶畫像，滿足用戶的深層次需求[2]。

1" "基于人工智能技術的高校圖書館智能

信息服務模式研究

1.1 圖書館信息移動視覺搜索流程構建

可結合用戶的靜態搜索數據以及動態搜索數據，對用戶畫像進行構建。在此基礎上建立移動視覺搜索流程，從而構建出更符合用戶需求的智能化信息檢索服務[3]。首先對用戶的靜態數據以及動態數據進行收集。其中，靜態數據指的是相對穩定的用戶屬性數據，如用戶姓名、用戶年齡等[4]。而用戶動態數據指的是頻率波動較大的數據，如用戶的檢索頻率、閱讀數據等，不同數據的來源也有所不同。對此，本文對用戶的靜態數據以及動態數據的屬性進行規定，并給出了數據采集來源。

根據數據采集來源，對用戶屬性數據進行采集，從而構建出用戶標簽。同時，考慮到用戶的動態檢索行為會對用戶畫像產生一定的影響，因此本文所構建的用戶畫像會隨著用戶檢索偏好的改變而不斷優化。

通過上述步驟對用戶畫像進行構建，在針對每位用戶所生成的畫像數據中，均包含不同類型的用戶標簽數據，假設用戶標簽為，通過對標簽描述符進行提取，從而實現視覺對象的特征匹配，實現基于用戶畫像的智能檢索。描述符提取公式為：

（1）

式中，為檢索詞匯描述符；為用戶標簽權重；為描述符與用戶標簽的映射參數。根據式（1），從用戶標簽數據中提取出詞匯描述符，然后通過計算詞匯描述符以及檢索關鍵詞之間的相似度，實現檢索特征匹配，相似度計算公式為：

（2）

式中，為檢索關鍵詞；為詞匯描述符總量；為關鍵詞總量；和分別為描述符與關鍵詞的特征向量；為相似度。通過上述步驟，對詞匯描述符以及關鍵檢索詞的相似度進行計算，并對相似度計算結果的一致性進行檢驗，待檢驗無誤后，即可對用戶的檢索信息與搜索結果進行特征匹配，從而實現移動視覺搜索[5]。

通過上述步驟即可構建出用戶移動視覺的搜索流程，基于用戶的靜態數據以及動態行為數據，對用戶畫像進行構建。并根據用戶標簽計算出檢索詞匯描述符，根據描述符以及檢索關鍵詞的映射關系，實現移動視覺搜索。

1.2 基于人工智能的圖書館智能咨詢模式構建

除信息檢索服務以外，高校圖書館所提供的智能服務還包括個性化的智能咨詢模式。本文結合人工智能技術，通過在常規的人工咨詢模式中添加智能機器人以及資源庫等人工智能技術手段，優化圖書館咨詢模型的智能化水平。

并未完全摒棄傳統的人工咨詢方式，而是選擇在常規咨詢模式的前提下加入機器咨詢以及專家咨詢的方式，不僅可以滿足用戶的實時咨詢需求，同時也能夠提高咨詢質量。其中，即時咨詢方式可以支持智能機器人咨詢、人工咨詢以及專家咨詢三種模式，通過同時結合線上線下兩種咨詢平臺，對用戶的咨詢需求進行實時解答。而延時咨詢主要依賴于圖書館的咨詢知識檢索功能以及留言大廳等功能，用戶可以在圖書館官方留言板上進行留言，并得到延時性解答，或者直接通過檢索功能獲取咨詢結果。

通過上述步驟即可構建出圖書館智能咨詢模式，通過在常規的人工咨詢方式中加入專家咨詢以及機器咨詢的方式，提高咨詢效率的同時，有效完善用戶的咨詢體驗，從而提高圖書館的服務質量。

1.3 智能信息服務模式構建

利用上述構建出的咨詢模式以及檢索模式，對用戶信息數據進行分析，并對服務媒介進行整合，所構建出的圖書館智能信息服務模式結構如圖1所示。

由圖1可知，圖書館服務內容一共包括四個部分，分別為用戶檢索服務、用戶推薦服務、用戶交互服務以及用戶引導服務。其中，用戶檢索服務以及用戶引導服務均是基于用戶畫像所構建出的智能服務模式，而資源推薦服務以及用戶交互服務則是根據圖書資源相似度構建出的智能服務模式。基于上述四種服務類型，整合的服務媒介主要包括圖書館門戶網站、移動圖書館平臺、微信公眾號以及微信小程序等。通過對用戶的行為數據以及特征屬性數據進行采集，構建出用戶數據庫，數據庫中存儲了用戶畫像以及用戶標簽信息。而圖書資源數據庫主要基于圖書館內外的圖書資源數據構建而成。分別對構建出的用戶數據庫以及資源數據庫進行用戶信息分析以及資源信息分析，其中用戶數據庫需要根據用戶的檢索偏好分析出用戶檢索詞匯描述符，而資源數據庫則需要根據已有的關鍵詞數據生成對應的檢索詞集合，通過對兩個數據庫之間的映射關系進行梳理，為智能服務模式提供數據上的支持。

通過上述步驟即可構建出圖書館智能信息服務模式，分別針對用戶的檢索需求、圖書推薦需求、互動需求以及引導需求四個方面，構建出不同的服務模塊，并通過對服務媒介進行整合，實現圖書館智能化服務。將本節內容與上述提到的視覺搜索流程以及智能咨詢模式等相關內容進行結合，至此，基于人工智能技術的高校圖書館智能信息服務模式設計完成。

2" "效果驗證

為證明此基于人工智能技術的高校圖書館智能信息服務模式在服務效果上優于傳統的圖書館信息服務模式，在理論部分的設計完成后，展開實驗測試環節，對該服務方法的實際服務效果進行驗證。

2.1 實驗環境

本次實驗采取對比分析的方式進行，為提高實驗結果的可靠性，實驗選取了兩種傳統的圖書館智能信息服務模式作為實驗對照組，分別為基于專家咨詢的圖書館智能信息服務模式，以及基于數據挖掘的圖書館智能信息服務模式。

本次實驗以某高校圖書館門戶網站的用戶數據作為基礎實驗數據集，通過對該網站的用戶行為數據以及基礎屬性數據進行調取，構建出仿真用戶畫像。在此基礎上采用三種信息服務模式分別構建出圖書館仿真服務場景，并針對相同的用戶數據進行仿真服務模擬。

2.2 檢索效果對比

本次實驗采取的對比標準為不同智能信息服務模式的實際檢索效果，具體衡量指標為不同方法的模型查全率，該值越高，代表模式的資源檢索效果越好，具體實驗結果如圖2所示。

從上述實驗結果可以看出，在針對不同規模的用戶數據進行檢索測試時，不同智能信息服務模式下的算法查全率也有所不同。通過數值上的對比可以明顯看出，本文提出的圖書館智能信息服務模式下的檢索資源查全率明顯較高，由此可以判定該方法的檢索效果更好。

3" "結束語

本文針對常規圖書館信息服務模式檢索效率較差的問題，通過結合人工智能技術，提出了一種新型的信息服務模式。在今后的研究工作中，還需對該研究模式下的用戶畫像進行細分處理，結合用戶標簽，構建出更為完善的用戶畫像，從而提高用戶的實際體驗。

參考文獻

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[2] 楊曉東．數據驅動下高校圖書館個性化健康信息服務模式研究[J]．圖書館界，2022（4）：25-29．

[3] 董藝．數智驅動的智慧圖書館信息服務模式重構研究[J]．江蘇科技信息，2022，39（21）：31-33．

[4] 雷琴，劉芳．高校圖書館專利挖掘信息服務模式的構建[J]．大學圖書館學報，2022，40（4）：54-63．

[5] 郭瑞．圖書館數字化管理應用與智慧服務模式的構建[J]．文化產業，2022（20）：109-111．