智慧圖書館紙質資源建設中智能采選系統的構建與實踐

[摘 要]隨著數字化浪潮席卷圖書館界，紙質資源建設面臨諸多挑戰。文章深入分析了智慧圖書館的特征及紙質資源建設的現狀，闡述了智能采選系統的必要性。在此基礎上，詳細介紹了系統的設計與構建過程，包括架構設計、核心功能模塊、數據處理及智能算法等關鍵環節。研究表明，智能采選系統能有效提升紙質資源建設的效率與質量，為智慧圖書館的全面發展提供有力支撐。

[關鍵詞]智慧圖書館；資源；智能采選系統

在數字化浪潮席卷全球的今天，圖書館作為知識傳播與文化傳承的重要載體，正經歷著前所未有的變革。《“十四五”公共文化服務體系建設規劃》明確提出“推動公共圖書館智慧化升級，提升公共文化服務智能化水平”，這一政策為智慧圖書館的建設指明了方向，也為紙質資源建設帶來了新的機遇與挑戰。智慧圖書館是圖書館發展的高級階段，它融合了人工智能、大數據、物聯網等先進技術，旨在提供更加智能化、個性化的服務。然而，在這一轉型過程中，紙質資源建設面臨著如何適應新技術環境、如何提高采選效率、如何平衡數字資源與紙質資源等一系列問題。智能采選系統的構建與實踐，正是應對這些挑戰的有力舉措。

一、智慧圖書館紙質資源建設的現狀與挑戰

（一）智慧圖書館的定義與特征

智慧圖書館（Smart Library）是圖書館發展的新形態，它融合了人工智能、大數據、物聯網等新一代信息技術，旨在打造一個智能化、網絡化、數字化的知識服務生態系統。這一概念超越了傳統圖書館的固有邊界，將圖書館定位為一個全方位的智慧空間，不僅提供資源獲取，更注重知識創新與共享。正如美國圖書館協會（American Library Association）所強調的：“智能庫不僅僅是關于技術，而是關于創建一個反應靈敏、自適應和以用戶為中心的環境。”

智慧圖書館的特征主要體現在以下幾個方面：其一，具有高度的互聯互通性，實現了人、書、環境的無縫連接；其二，智慧圖書館擁有強大的數據分析能力，能夠精準把握用戶需求，提供個性化服務；其三，具備自主學習和決策能力，能夠不斷優化服務流程和資源配置；此外，智慧圖書館還強調用戶參與和交互，鼓勵知識的共創與分享。值得一提的是，智慧圖書館并非完全拋棄傳統，而是在傳承中創新，在紙質與數字的融合中尋求平衡，它既是一個物理空間，也是一個虛擬平臺，為讀者提供全天候、多層次、沉浸式的閱讀體驗[1]。

（二）紙質資源建設面臨的問題

一方面，紙質資源建設在智慧圖書館的發展背景下面臨著諸多挑戰。首先，數字資源的迅猛發展對紙質資源形成了強烈沖擊。電子書、數據庫等數字資源因其便捷性和可檢索性，正逐步蠶食紙質圖書的市場份額。這導致圖書館在資源配置上面臨兩難：是繼續投入大量資金購置紙質書籍，還是將預算轉向數字資源建設？首先，紙質資源的采選流程仍然較為傳統和煩瑣。從選題、評估、訂購到驗收，每個環節都需要大量人力物力，效率低下且易出錯。第二，紙質資源的利用率難以得到準確評估。與數字資源可以通過點擊率、下載量等數據進行精確分析不同，紙質圖書的使用情況往往依賴于人工統計，難以及時反映讀者的真實需求。另一方面，紙質資源建設還面臨著空間限制和館藏結構失衡等問題[2]。隨著館藏量的不斷增加，圖書館的物理空間日益緊張，如何在有限空間內合理布局成為一大難題。同時，由于采選工作缺乏系統性指導，館藏結構往往出現失衡現象，某些學科領域的圖書過于豐富，而另一些領域則相對匱乏。此外，紙質資源的更新速度難以跟上知識更迭的步伐，尤其是在一些發展迅速的新興學科領域。這不僅影響了圖書館資源的時效性，也可能導致讀者流失。最后，紙質資源的管理成本居高不下。從采購、編目到上架、流通，每個環節都需要專業人員參與，人力成本在圖書館預算中占據了相當大的比重。如何在保證服務質量的同時降低運營成本，成為圖書館管理者必須面對并解決的難題。

（三）智能采選系統的必要性

智能采選系統的引入對于解決紙質資源建設面臨的諸多問題具有重要意義。智能采選系統能夠大幅提高采選效率。通過自動化的數據收集和分析，系統可以快速篩選出符合圖書館需求的圖書，大大縮短了傳統采選流程所需的時間。另外，智能系統能夠更精準地把握讀者需求[3]。通過對歷史借閱數據、讀者檢索行為等多維度信息的深度挖掘，系統可以預測讀者的閱讀興趣和需求趨勢，從而指導采選工作更貼近讀者實際。除此之外，智能采選系統的引入還能帶來更多附加價值。它可以實現紙質資源與數字資源的協調發展。通過對兩種資源類型的使用情況進行綜合分析，系統能夠為資源配置決策提供數據支持，幫助圖書館在紙質和數字之間找到最佳平衡點。同時，智能系統能夠提高資金使用效率。通過精準的需求預測和采購建議，可以避免無效采購，使有限預算達到最佳的使用效果。其在改變了傳統的工作流程的同時，也為圖書館員工帶來了新的能力要求，促使整個團隊向著更專業、更智能的方向發展。

二、智能采選系統的設計與構建

（一）系統架構設計

智能采選系統的架構設計采用了分層模式，以確保系統的靈活性和可擴展性。

1.底層是數據層，負責存儲和管理海量的圖書信息、用戶數據和歷史采購記錄。

2.中間層是業務邏輯層，包含核心的智能算法和決策模型。

3.頂層是用戶界面層，提供直觀的操作界面和可視化的數據展示。系統還集成了分布式計算框架，以應對大規模數據處理的需求。

4.安全性方面，采用了多重加密和訪問控制機制，確保敏感數據的安全。為了實現與其他圖書館系統的無縫對接，架構中還設計了標準化的API接口，支持數據的雙向流動和功能的擴展。

（二）核心功能模塊

智能采選系統的核心功能模塊主要包括數據采集、需求分析、智能推薦、采購決策和效果評估五大部分。數據采集模塊負責從多個渠道獲取圖書信息、讀者反饋和市場動態。需求分析模塊運用自然語言處理技術，解析讀者檢索行為和借閱歷史，精準捕捉需求趨勢。智能推薦模塊基于協同過濾和內容匹配算法，為不同學科和讀者群體生成個性化的采購建議[4]。采購決策模塊綜合考慮預算、館藏結構和使用預期，提供最優的采購方案。效果評估模塊則通過多維度指標，持續監測和分析采購效果，為系統優化提供依據，各模塊之間緊密聯系，形成閉環的智能采選生態。

（三）數據采集與處理

數據采集與處理是智能采選系統的基石。系統設計了多元化的數據采集渠道，包括圖書館管理系統、出版社數據庫、網上書店和學術文獻平臺等。采用爬蟲技術和API接口，實現數據的自動化采集。為確保數據質量，系統集成了數據清洗和標準化模塊，能夠識別和處理異常值、重復項和缺失數據。在數據存儲方面，采用了分布式數據庫和數據倉庫技術，支持海量數據的高效存儲和快速檢索。數據處理環節引入了流式計算框架，實現了實時數據分析。

（四）智能算法與決策模型

智能算法與決策模型是系統的核心引擎。針對需求預測，系統結合時間序列分析和機器學習方法，構建了動態需求預測模型。圖書推薦算法融合了基于內容的推薦和協同過濾，并引入了注意力機制，提高了推薦的精準度。采購決策模型采用多目標優化算法，平衡館藏結構、預算約束和讀者需求等多個因素。為了應對新書和冷門圖書的推薦難題，系統引入了探索性推薦策略。此外，其還開發了基于知識圖譜的學科關聯分析模型，助力跨學科資源的采選。所有算法和模型都具備自適應學習能力，可根據實際效果不斷優化參數，提升系統的智能化水平。

三、智能采選系統的實踐應用

（一）系統部署與實施

智能采選系統的部署與實施是一個復雜而系統的工程，需要周密的規劃和各方的通力協作，在這個過程中，應充分考慮技術層面的挑戰，也要顧及圖書館的現有工作流程、員工的接受程度以及可能遇到的阻力。從整體來看，系統部署可分為幾個關鍵階段：需求分析、系統定制、試點運行、全面推廣和持續優化。每個階段都有其特定的目標和任務，要求團隊成員保持高度的專注和協調。值得注意的是，系統的成功部署不僅僅依賴于技術的先進性，更在于它能否真正融入圖書館的日常運營，為圖書館員和讀者帶來切實的便利。

為確保智能采選系統的順利部署與實施，應采取以下策略：

1.循序漸進，分步實施。宜采取“小步快跑”的策略，將整個系統分解為若干個相對獨立的模塊，逐一實施。這種方法在降低風險的同時，還能讓圖書館員工逐步適應新系統，減少抵觸情緒。可以首先部署數據采集模塊，然后是需求分析模塊，接著是智能推薦模塊，最后才是采購決策模塊。每個模塊的部署都應經過嚴格的測試和驗證，確保其穩定性和可靠性。

2.重視培訓，提升技能。系統的成功離不開操作者的熟練掌握。應設計一套全面的培訓計劃，涵蓋系統操作、數據分析、決策支持等方面。培訓可采用線上線下相結合的方式，既有理論講解，也有實際操作。宜建立“師徒制”，由熟悉系統的員工指導新手，確保知識的有效傳遞。同時，應鼓勵員工提出改進建議，使系統更貼合實際需求。

3.持續優化，動態調整。系統上線并不意味著工作的結束，反而是新的開始。應建立一個專門的優化團隊，負責收集用戶反饋、分析系統運行數據、識別潛在問題。團隊宜定期召開會議，討論優化方案，并迅速實施。可引入A/B測試機制，借助對比不同版本的效果，不斷改進算法和用戶界面。此外，應與系統供應商保持密切溝通，確保技術支持的及時性和針對性。通過這種動態調整機制，可確保系統能夠始終保持在最佳狀態，滿足圖書館不斷變化的需求[5]。

（二）用戶反饋與評價

在系統部署完成并投入使用后，收集和分析用戶的真實體驗至關重要，這能夠及時發現系統運行中存在的問題。南京大學圖書館在實施用戶反饋與評價方面采取了多元化的策略，特別是在解決圖書錯架這一長期困擾圖書館的問題上取得了突破性進展。

南京大學智能機器人研究院聯合南京大學圖書館自主設計研發了全球首臺“智能圖書盤點機器人”——“圖客”，以解決圖書錯架問題。“圖客”融合了物聯網感知、計算機視覺、大數據處理、人工智能、智能機器人等高新技術，采用RFID技術（高頻、超高頻完美結合）定位圖書內部芯片和計算機視覺識別書脊信息，實現了精確的全自動化盤點與定位。

“圖客”的使用效果顯著：圖書盤點效率每小時超過20000冊；漏讀率低于1%；定位精度高達98%，實現了厘米級圖書定位。

這項創新不僅提高了圖書館的運營效率，也極大改善了用戶體驗。讀者更容易找到所需圖書，減少了因圖書錯架而造成的資源浪費。南京大學圖書館通過“圖客”的使用，收集到了大量關于圖書定位和使用情況的數據，這些數據為智能采選系統提供了寶貴的借鑒。例如，通過分析經常被錯放或難以找到的圖書，系統可以更好地預測讀者需求，優化采購決策。此外，“圖客”的成功應用也引起了廣泛的社會反響。它不僅在南京大學被使用，還被武漢大學、中國農業大學等多家圖書館采用，并受到CCTV、江蘇衛視等多家媒體的熱切關注。這種關注度本身就是一種有力的用戶反饋，反映了讀者對圖書館服務創新的高度認可。“圖客”的成功應用展示了圖書館在解決實際問題和提升用戶體驗方面的創新能力，也為智能采選系統的進一步優化指明了方向。

（三）實施效果分析

其一，采購效率顯著提升，原本需要數周完成的采選工作現可在數日內完成，大幅節省人力成本；其二，館藏質量得到優化，新增圖書的借閱率較往年有所提高，反映出系統對讀者需求的精準把握；其三，資金使用效率也有所改善，采購預算的利用率提高；其四，系統的引入推動了工作流程的革新，圖書館員工的數據分析能力得到提升，為智慧圖書館的全面建設奠定了基礎。

結束語

智能采選系統的構建與實踐，標志著圖書館紙質資源建設邁入了智慧化時代，這一創新不僅提升了采選工作的效率和精準度，更為智慧圖書館的全面發展注入了新的動力。然而，我們也應該清醒地認識到，技術革新并非萬能良藥。在推進智能化的同時，仍須保持對人文價值的尊重和對專業判斷的重視。

參考文獻

[1]袁紅，季笑晴.高質量發展背景下智慧圖書館建設實現路徑研究：基于整體性治理理論視角的上海實踐[J/OL].經營與管理，1-13[2024-08-12].https：//doi.org/10.16517/j.cnki.cn12-1034/f.20240807.001.

[2]梅振榮，王海伶，許慧，等.智慧圖書館數據開放共享及安全治理平衡研究[J/OL].圖書館，1-6[2024-08-12].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/43.1031.G2.20240806.1147.008.html.

[3]秦麗雅.生成式人工智能在智慧圖書館的創新應用和前景：以ChatGPT為例[J].江蘇科技信息，2024，41（14）：92-95，119.

[4]王騫敏.基于讀者參與的圖書館智能采選系統分析與設計[J].辦公室業務， 2022（19）：188-192.

[5]鐘建法，林夢如.海外圖書采選系統：價值、利用、問題和對策[J].情報探索，2004（3）：78-79.

作者簡介：常思佳（1985— ），女，漢族，內蒙古赤峰人，內蒙古科技大學，中級，碩士。

研究方向：圖書情報學。

基金項目：2023年度內蒙古自治區高等學校科學研究項目“大數據技術驅動下高校圖書館紙質圖書采訪智能化策略研究”（項目編號：NJSY23061）。