人工智能賦能圖書館閱讀推廣的模式創新與實踐路徑探究

本文引用格式：.人工智能賦能圖書館閱讀推廣的模式創新與實踐路徑探究［J］.藝術科技，2025，38（6）：170-172.

中圖分類號：G252.17

文獻標識碼：A 文章編號：1004-9436（2025）06-0170-03

0引言

數智技術深度重塑閱讀生態，引發系統性變革。2024年《全國國民閱讀調查報告》顯示，2023年我國成年國民數字化閱讀接觸率達 80.3% ，對各類數字化閱讀載體的接觸情況進行分析，發現有 78.3% 的成年國民進行過手機閱讀， 70.6% 的成年國民通過電腦端進行網絡在線閱讀[1]。從以上數據可看出傳統推廣模式面臨雙重挑戰：用戶需求多元化與信息過載矛盾凸顯。人工智能技術通過精準推薦與需求匹配，為解決圖書館“資源推薦”和“用戶需求”適配困境提供了創新路徑。

就研究價值層面而言，數智時代背景下的閱讀給圖書館學、信息學等學科帶來了全新研究視角與素材，知曉讀者多樣需求，制定更具成效的閱讀推廣策略。就現實意義角度而言，數智時代的閱讀在圖書館發展進程中占據極為重要的位置，本研究為行業數字化轉型提供可供復制的路徑參照，具備重要的理論與實踐價值。

1圖書館傳統閱讀推廣的困境解構

1.1現行推廣模式的三重悖論

1.1.1 資源推薦與用戶需求的矛盾

以往常見的閱讀推廣模式大多將傳統媒體當作主要傳播途徑，如實體書借閱活動、舉辦讀書會。這些模式一定程度上滿足了讀者基本閱讀需要，但在內容推薦精準度及個性化服務上存在一些不足。據國際圖聯（IFLA）調研，有多達70% 的圖書館數字資源推薦機制太過落后，數字資源使用率低于 20% 。如杭州圖書館不斷探索數字賦能公共文化服務的新路徑，圍繞優化空間布局、創新服務舉措、提升活動品質等方面推進全市公共閱讀服務一體化，“智能館員”作為文化傳播的有效載體，更好滿足群眾精神文化需求。

1.1.2靜態服務與動態需求的矛盾

傳統圖書館服務多依賴固定時間與場所的線下模式，難以適配數字時代用戶的碎片化、即時性需求。以深圳圖書館為例，其移動端數據顯示，用戶訪問呈現午間12：00—13：00與晚間21：00—22：00雙峰特征，但人工咨詢服務僅覆蓋工作日9：00-17：00，導致高峰時段服務真空率較高。這種矛盾在數字資源使用中更為顯著：用戶傾向于通過移動端即時獲取資源，但傳統服務缺乏智能響應機制，如電子書借閱流程煩瑣等，導致數字資源閑置率很高[2]。這種靜態服務模式與動態需求的脫節，凸顯了圖書館從“資源中心”向“需求響應中心”轉型的迫切性。

1.1.3數字化轉型中的結構性障礙

圖書館數字化轉型面臨多重結構性障礙。紙質資源電子化需與出版方、作者等多重版權主體博弈；智能薦書系統的百萬級開發成本讓中小館望而卻步，智能服務覆蓋率不足。還有人才斷層—老館員數字化培訓率低，新人因薪資待遇留不住，形成“系統越智能，人力越吃緊”怪圈。當熱門書籍借閱量暴漲時，電子版受制版權無法擴容，等三個月走完采購流程，讀者早已轉向商業平臺。這種“數據先知先行，資源龜速跟進”的割裂，是數字化進程中制度、技術、資源多維脫節的縮影。

2人工智能驅動的閱讀推廣范式重構

2.1基于知識圖譜的立體化推薦

知識圖譜作為信息組織方式的一種，為人工智能系統提供了豐富的語義信息。通過構建實體之間的關系網絡，在圖書館服務中，知識圖譜可通過深度學習和數據分析技術生成精準的個性化推薦，從而整合大量圖書、用戶、閱讀歷史等數據。如一個基于知識圖譜的推薦系統，不僅可以推薦類似于用戶歷史閱讀記錄的書籍，還能推薦與用戶興趣相關的但目前還沒探索的領域，實現知識從點到面的擴充[3]。

立體式推薦系統的核心在于能夠為用戶提供更全面的推薦，將內容、用戶行為、社交等多種信息維度綜合在一起。這套推薦系統不限于文字信息，還包含多模態信息，如圖像、聲音、視頻等，用戶的閱讀體驗大大豐富。引入BERT+KnowledgeGraph技術后，上海浦東圖書館的推薦準確率較原來的傳統協同過濾算法大大提高，用戶續借率也相應提高。

2.2多模態交互的沉浸式體驗

多模態交互的沉浸式體驗是通過增強現實、虛擬現實等人機交互技術為用戶提供更沉浸式的閱讀體驗。用戶通過增強現實技術以3D形式展示書籍內容，還可通過虛擬現實來閱讀歷史小說、體驗故事情節的變化，或通過增強現實來了解科學實驗過程，與虛擬環境中書籍內容互動[4]。這種身臨其境的體驗，能提高用戶閱讀樂趣，使其高效接收資訊。

2.3智能咨詢機器人服務矩陣

智能咨詢機器人服務矩陣是指通過整合多種人工智能技術（如自然語言處理、知識圖譜、多模態交互等）和業務場景模塊，構建覆蓋多領域、多層級需求的智能化服務體系。其核心在于通過模塊化設計、多Agent協同與任務流自動化，形成“感知一分析一執行一反饋”的閉環服務生態。如清華大學圖書館“小圖”機器人，其服務矩陣包含基礎問答模塊（解答開館時間、借閱規則等問題）學科資源推薦模塊（根據用戶檢索歷史推薦文獻資源）、復雜任務處理模塊（如館際互借申請自動化處理）。這一系統釋放館員的人力資源，通過用戶行為數據分析優化服務策略，成為國內高校圖書館智能化轉型的標桿案例。

2025年杭州圖書館與人工智能平臺DeepSeek-V3合作推出智能館員服務，其智能問答系統依托自然語言處理技術，實現全天候在線交互。讀者通過官網或移動端輸人問題，如“如何借閱某類書籍”等，系統即時反饋答案，日均處理咨詢量超萬次，大大降低了人工客服壓力。

3人工智能賦能閱讀推廣的實踐路徑

3.1構建智能閱讀推廣模式的框架

3.1.1技術驅動的智能化服務體系

在智能閱讀推廣模式不斷創新之際，圖書館在數智化轉型中正構建以人工智能為核心的三維服務體系，通過智能推薦引擎、實時數據分析平臺與用戶行為感知系統有機整合，形成“感知一決策一優化”的動態閉環生態。該服務體系運用協同過濾算法與知識圖譜技術來達成資源精準匹配，憑借RFID及物聯網傳感器構建多維的數據采集網絡，同時結合自然語言處理（NLP）與情感分析技術剖析用戶的需求，最終依靠動態知識庫及聚類分析算法促使服務不斷發展演變。“用戶一資源一服務”的智慧生態系統，有力推動圖書館服務從標準化的供給模式朝個性化匹配范式實現轉變與跨越。

在具體應用場景中，智能服務體系如全天候閱讀管家，通過人工智能技術將讀者、書籍和服務串聯成智慧生態。例如，當讀者登錄圖書館App時，系統基于其《三體》借閱記錄，通過知識圖譜關聯推薦《流浪地球》及太空科普書單；智能分揀機器人結合用戶畫像自動延長科普類書籍借期。這種“書找人”的服務模式，本質是智能推薦引擎、實時數據平臺與行為感知系統的協同運作：前者構建用戶需求預測模型，中臺通過多源異構數據處理生成動態資源圖譜，后者則持續捕獲用戶顯性與隱性反饋，形成服務優化的數據閉環。

用戶端通過嵌入微信小程序等高頻人口實現無感觸達，輔以語音助手適配老年群體，同時以主題活動和積分激勵培養使用習慣，并借助實時反饋優化算法精準度。政策端可通過納人智慧城市考核、制定技術規范引導標準化建設加速普及。推廣過程中需分層實施，從一線試點驗證到縣域輕量版工具包逐步下沉，結合薦書點擊率等量化指標持續迭代。最終構建“云一端一生態”聯動的服務體系，使智能薦書、借閱等能力滲透至公共文化場景。

3.1.2數據驅動的決策支持系統

數據驅動的決策支持系統正重塑圖書館的運營邏輯。這一系統以物聯網感知設備為“神經末梢”，實時采集讀者行為、書籍狀態、空間能耗等多維度數據，通過智能算法與數字孿生技術構建動態決策模型，將傳統經驗驅動轉化為精準數據驅動。如北京城市圖書館通過高精度三維GIS鏡像，管理者在控制屏上既能看到三樓科普區人流密度與座位空置率的實時熱力圖，也能追蹤《三體》在分館間的流轉路徑。當監測到讀者在書架前停留超15分鐘卻未借書時，觸發移動端個性化推薦提醒。這種“感知一分析一響應”的閉環能力，使圖書館從被動服務轉向主動預判。

快速推廣的核心是降低技術門檻和協同生態建設。技術層面通過標準化的接口將數據中臺、AI算法等核心模塊部署在云端，與圖書館現有系統對接，可采用輕量級的云服務架構。如復用電子商務“猜你喜歡”推薦模型，直接調用阿里云等企業成熟的物聯網平臺，避免重復開發。

更深層的推廣需依賴生態協同。橫向打通區域圖書館聯盟數據池，實現跨館資源調度與冷門文獻激活；縱向電商平臺接入新書熱度與閱讀趨勢數據，動態優化采購策略。社會力量參與加速落地，社區志愿者擔任“智慧閱讀導師”解決基層使用障礙。

推廣路徑需分層漸進：一線城市旗艦館先行驗證系統穩定性，形成包含硬件配置、運維流程的標準化方案；縣域圖書館采用“輕量版”工具包，保留掃碼薦書、微信預約等核心功能。最終構建“感知一決策一服務”的全域智能網絡，讓冷門好書找到讀者，讓閑置空間轉化為學習社區，使圖書館從文化倉庫升級為智慧學習中樞。

3.2多維度的推廣策略實踐

3.2.1個性化的閱讀體驗：智慧圖書館的服務革新

智慧圖書館借助機器學習及數據挖掘技術搭建個性化推薦系統，依據用戶以往行為，精準匹配資源。如北京城市圖書館虛擬館員“圖悅閱”（小圖），憑借自然語言處理技術，提供閱讀推薦等交互性質的服務。

打造個性化、浸入式閱讀生態，通過智能設施和場景化服務。如北京城市圖書館采用支持讀者個性化設置存儲的一體化智能閱讀終端。讀者可借助“識別閱讀”技術，實現“一屏多讀”，快速獲取電子文件或紙質圖書的關聯資源。

3.2.2社區互動與合作推廣

圖書館與當地社區和文化機構合作，開展多樣的閱讀推廣活動，同時圖書館還可舉辦讀書分享會或書友交流會等線上線下結合的方式，運用AI技術評估活動效果，探索讀者參與的有效模式。如蘇州圖書館結合AI工具開展“蘇州圖書館社區協作模式”，通過社交媒體平臺進行讀書心得分享，形成良好的社區互動氛圍。

3.3持續的技術優化與人員培訓

3.3.1技術更新與迭代：AI驅動的服務升級

在智慧圖書館建設中，技術迭代與人員能力提升構成雙輪驅動的核心動力。智慧圖書館構建動態的技術更新機制應對快速演進狀態下的AI技術生態環境。在算法精準性提升方面，每月針對用戶行為數據展開聚類分析，并依據分析情況對推薦模型參數做出動態調整，不斷優化資源匹配度。

3.3.2人員培訓與素養提升：構建復合型人才梯隊

技術工具高效應用依賴館員數字素養。通過“三階培訓體系”實現能力躍遷：覆蓋自然語言處理工具使用、數據看板解讀等實操內容；開展場景化演練，模擬智慧服務場景；開展跨界能力培養，培養兼具圖書情報學知識與計算機科學素養的復合型人才。

4結語

AI技術正重塑圖書館服務模式，推動閱讀推廣創新，助力其發揮文化樞紐作用。在數智時代，圖書館通過優化智能推薦、沉浸式體驗等服務，持續成為全民閱讀核心推動力。

然而當前AI技術應用正面臨雙重挑戰：數據安全風險需通過合規采集與存儲機制應對；技術快速迭代要求持續投入資源升級系統，并加強館員數字技能培訓，構建“技術一人才”協同發展體系。

參考文獻：

[1］中國新聞出版研究院全國國民閱讀調查課題組，魏玉山，徐升國.第二十一次全國國民閱讀調查主要發現[J].出版發行研究，2024（4）：5-9.

[2」周靜晴.公共圖書館智能讀者流量系統大數據分析研究：以深圳圖書館為例[J].圖書館研究，2018，48（4）：116-122.

[3」麻曉杰.基于知識圖譜的高校圖書館學科服務優化策略研究［J].江蘇科技信息，2025，42（2）：75-80.

[4］童琳.基于虛擬現實技術的高校圖書館閱讀推廣創新研究［J].傳播與版權，2025（2）：72-74.