人工智能在大學圖書館個性化推薦系統中的應用與挑戰

一、前言

在數字化進程高速推進之際，大學圖書館作為知識傳播與學術研究的核心樞紐，正處于深度變革之中。人工智能技術憑借其卓越的數據挖掘、智能解析和精準預測能力，逐步融入大學圖書館的個性化推薦系統。當下，學術資源數量呈幾何級數增長，學生與教師獲取精準知識的難度越來越大。在此情境下，基于人工智能的個性化推薦系統，依托對用戶借閱、檢索、瀏覽等行為數據的深度剖析，運用聚類算法、關聯規則挖掘算法等技術手段，構建用戶畫像，精準定位潛在需求，實現資源的個性化推薦，有助于提升信息獲取的效率與精準度。因此，深人探究該系統的應用與挑戰，對推動大學圖書館智能化升級和優化服務效能具有十分重要的現實意義。

二、大學圖書館個性化推薦系統概述

大學圖書館個性化推薦系統是智能服務體系的重要組成部分，借助前沿信息技術與深度數據分析方法，對用戶特征及行為數據進行深度挖掘，為用戶打造高度定制的信息服務。該系統廣泛收集用戶在館內的借閱記錄、檢索軌跡、瀏覽傾向等多源數據，綜合運用聚類算法、深度學習算法等，構建精準反映用戶需求的畫像。

基于此畫像，系統可精準篩選匹配文獻資源、學術資料，實現個性化推薦，不僅能高效整合圖書館海量館藏資源，滿足用戶的差異化需求，提高資源利用效率，還能幫助用戶快速定位所需信息，改善信息獲取體驗，有力推動大學圖書館從傳統服務模式向智能化、個性化服務模式轉型升級，提升圖書館整體服務質量。

三、人工智能在大學圖書館個性化推薦系統中的具體應用

（一）基于機器學習的用戶畫像構建

構建大學圖書館學生用戶畫像時，機器學習算法發揮著核心作用，主要通過對學生借閱歷史、檢索記錄以及閱讀時長等多源數據深度剖析實現。以聚類算法處理借閱歷史數據，從書籍類別、作者、出版時間等維度出發，依據借閱特征相似性對學生進行分類，精準識別出各異的閱讀興趣群體。對于檢索記錄，借助關聯規則挖掘算法，挖掘頻繁共現的檢索關鍵詞組合，深度解析學生信息需求的關聯模式。運用時間序列分析方法處理閱讀時長數據，精準捕捉學生閱讀習慣隨時間的動態變化規律。整合這些算法分析成果，構建涵蓋興趣偏好、知識需求層次、閱讀習慣等多維度信息的精確用戶畫像。

（二）自然語言處理助力信息檢索與推薦

在大學圖書館個性化推薦系統中，自然語言處理技術從多維度賦能信息檢索與推薦工作，能夠提升推薦的精準度與契合度。在解析用戶檢索意圖的過程中，運用詞法剖析、句法解析等技術，對用戶輸入的檢索語句進行深度解構，將自然語言精準轉化為計算機可識別的語義表征，從而精確洞悉用戶需求。優化檢索結果時，借助語義匹配算法，深入分析用戶檢索詞與圖書館文獻資源元數據間的語義相似程度，使檢索輸出更貼合用戶實際需求。在生成推薦內容方面，借助主題模型挖掘文獻資源的潛在主題，深度融合用戶的歷史檢索及瀏覽數據，篩選出與用戶興趣主題高度匹配的資源進行推薦[]。

（三）深度學習實現智能推薦預測

深度學習算法在大學圖書館個性化推薦系統中，通過復雜的神經網絡結構挖掘用戶行為數據潛在模式，以預測閱讀需求。卷積神經網絡可對用戶的借閱記錄、檢索歷史等二維數據特征進行提取，發現用戶在不同時間、不同資源類型間的行為關聯。循環神經網絡則適用于處理閱讀時長等具有時間序列特征的數據，捕捉用戶閱讀習慣隨時間的變化趨勢。將這些經不同網絡處理的數據特征融合后，輸人深度神經網絡進行訓練。訓練過程中，模型不斷調整權重以優化對用戶行為模式的擬合度。經過充分訓練的模型，能夠依據學習到的用戶行為規律，對用戶未來可能感興趣的書籍、學術資料等閱讀資源進行預測，實現主動、智能化推薦服務，為用戶提供更符合需求的個性化信息。

（四）智能代理服務優化用戶體驗

在大學圖書館個性化推薦系統中，智能代理服務基于人工智能技術，以自動化、智能化的方式優化用戶體驗。智能代理可通過對用戶歷史行為數據的分析，理解用戶日常任務模式，自動處理借閱預約、續借等常規事務，減少用戶手動操作流程。在提供實時信息提醒方面，智能代理能實時監測圖書館資源狀態、用戶借閱期限等信息，一旦有符合用戶需求的新資源上架或者借閱即將到期，及時推送通知，讓用戶第一時間獲取關鍵信息。在個性化引導上，依據構建的用戶畫像，智能代理在用戶進入圖書館系統時，為用戶提供針對性的資源導航，引導用戶快速找到所需資料，節省查找時間，多方位提升用戶在圖書館的使用便捷性與滿意度，促進圖書館服務效率的提高。

四、人工智能在大學圖書館個性化推薦系統中的應用挑戰

（一）數據質量與安全

在大學圖書館個性化推薦系統中，數據收集環節易出現不完整、不準確問題。部分學生在圖書館系統操作時，因各種原因導致部分行為數據未被記錄，包括系統故障、操作終端兼容性問題等，致使數據缺失，難以全面反映用戶行為特征。同時，用戶輸入信息錯誤、系統識別誤差也會造成數據不準確，影響用戶畫像精準度。在數據存儲和使用階段，存在諸多安全隱患，圖書館數據存儲系統若防護措施不到位，易遭受黑客攻擊，導致數據泄露。一旦數據泄露，用戶的借閱歷史、檢索偏好等隱私信息被非法獲取，會造成用戶個人隱私泄露，還可能引發身份盜用、精準詐騙等一系列安全問題，給用戶帶來極大困擾。

（二）算法缺陷與偏差

大學圖書館個性化推薦系統的推薦算法存在諸多問題，影響推薦成效。過擬合現象源于算法在訓練過程中過度聚焦數據細節與噪聲，致使模型泛化能力不足，面對新數據時，推薦結果僅能匹配過往特定行為，難以滿足用戶多樣化需求。冷啟動困境則是因為新用戶數據稀缺，算法無法精準捕捉用戶閱讀偏好，推薦缺乏精準指向性，而算法偏差會造成推薦結果有失公允、不盡合理，這往往是訓練數據存在偏差。例如，部分用戶群體或資源類型在數據集中占比失衡，使得算法偏向推薦熱門資源或特定群體喜好內容，而忽略了部分用戶的特殊需求，無法全方位契合所有用戶的個性化閱讀訴求[]。

（三）技術更新與維護難

人工智能技術迭代迅猛，給大學圖書館個性化推薦系統帶來諸多難題。在系統技術更新上，新算法、模型不斷涌現，大學圖書館需緊跟步伐，但技術更新涉及復雜的系統架構調整和兼容性測試，過程繁瑣且易出現故障。設備升級方面，隨著數據量增長和算法復雜度提升，對服務器計算能力、存儲容量要求更高，購置新設備成本高昂，且舊設備淘汰處理也是個不小的問題。專業技術人員配備更是關鍵問題，相關人才稀缺，招聘困難，現有人員需持續學習新知識、新技能，但培訓資源有限、時間緊張。

（四）用戶接受度與信任

在大學圖書館個性化推薦系統的實際應用場景中，部分用戶對人工智能生成的推薦結果持有懷疑態度，致使該系統的用戶接受度處于較低水平。近年來，數據安全事件不斷涌現，用戶對隱私保護的關注度與敏感度大幅提升，他們擔憂圖書館所收集的個人借閱、檢索等數據會被不當使用，進而對個人權益造成損害。

基于算法模型的人工智能推薦機制，難以精準適配每位用戶復雜多樣且動態變化的閱讀需求。在實際推薦過程中，常出現推薦內容過度聚焦熱門資源，忽視用戶小眾、深度需求的情況，并且無法及時跟蹤并適應閱讀興趣的動態演變。上述因素共同作用削弱了用戶對個性化推薦系統的信任，降低其使用意愿，嚴重限制了該系統在大學圖書館服務中效能的充分釋放，迫切需要采取有效措施加以解決，以此提升用戶體驗和系統應用價值。

五、人工智能在大學圖書館個性化推薦系統中的應用對策

（一）強化數據管理與安全保障

建立嚴格的數據質量管理機制并強化數據安全防護，對大學圖書館個性化推薦系統至關重要。在數據質量管理方面，規范數據收集流程，設置多環節校驗機制，對收集的學生借閱、檢索、閱讀時長等數據進行實時和定期校驗，及時修正錯誤數據，填補缺失值，保障數據準確性和完整性。數據安全防護上，采用先進加密算法對存儲數據加密，使數據在存儲和傳輸過程中以密文形式存在，降低數據泄露風險。構建嚴密的訪問控制體系，依據圖書館人員職能和用戶身份分級授權，嚴格限定不同人員對數據的訪問權限，只有經過授權的人員才能訪問特定數據。同時，定期開展數據安全審計，監測數據操作行為，及時發現并處理潛在安全隱患，全方位保障用戶數據安全與隱私[4。

（二）優化算法設計與評估

在大學圖書館個性化推薦系統中，采用多種算法融合并建立科學評估體系可有效提升推薦質量。將協同過濾算法與內容過濾算法相結合，協同過濾依據用戶間行為相似性推薦，內容過濾基于資源特征和用戶偏好匹配，二者互補能拓寬推薦范圍、增強針對性。引入深度學習算法，對海量用戶行為數據深度挖掘，精準捕捉復雜模式，優化推薦結果。構建算法評估體系時，設定覆蓋率、準確率、召回率等多維度指標衡量推薦效果。利用交叉驗證方法，將用戶數據劃分為多個子集輪流訓練和測試算法，確保評估全面客觀。定期分析評估結果，若發現算法偏差，回溯算法訓練過程，檢查數據預處理、模型參數設置等環節，調整優化，保障推薦準確性與多樣性，滿足用戶個性化需求。

（三）加強技術投入與人才培養

為有效提升個性化推薦系統效能，大學圖書館需在技術投入與人才培養上雙管齊下。在技術投入方面，加大資金注人，緊密結合人工智能技術走向和圖書館業務實際，定期對系統開展升級優化工作。積極更新推薦算法，優化系統架構，以此提高系統運行效率與推薦精準度。及時更新設備，配置高性能服務器和大容量存儲設備，滿足海量數據存儲與快速處理的要求，確保系統穩定運轉。

在人才培養方面，大學圖書館應深化與高校計算機科學、人工智能等專業的合作，搭建實習基地，開展聯合研究項目，吸引高校優秀學生投身圖書館技術實踐，為館內儲備專業人才。同時，出臺優惠政策引進外部成熟技術人才，壯大技術團隊。通過內部培養與外部引進相結合，提升圖書館技術維護和創新能力，為個性化推薦系統的持續發展提供可靠保障[5]。

（四）提升用戶信任與參與度

在大學圖書館個性化推薦系統領域，為提升用戶信任度與參與度，可從宣傳教育和激勵反饋兩個維度發力。在宣傳教育方面，借助圖書館官網、公眾號、宣傳手冊等多元渠道，用通俗易懂又不失專業嚴謹的語言，向用戶深入闡釋推薦系統的運作原理，詳細解讀數據收集模式、算法運行邏輯等關鍵內容，使用戶明晰系統依據其行為數據生成推薦結果的機制。同時，全面介紹數據加密、訪問權限管理等數據保護措施，提高用戶對數據安全的信心，提升對人工智能推薦的認知與信任。在鼓勵反饋層面，搭建在線問卷、意見箱、專題論壇等多樣化反饋渠道，引導用戶對推薦內容進行客觀評價并建言獻策，對收集的反饋數據及時整理、深度分析，據此優化推薦算法、調整推薦策略，促進推薦服務質量持續提升，構建用戶參與和服務不斷優化的良性循環體系。

六、結語

綜上所述，人工智能融人大學圖書館個性化推薦系統成效良好，借助機器學習、自然語言處理等技術，能夠極大提升推薦精準度與用戶體驗，滿足個性化需求。然而，應用中也暴露出數據質量與安全、算法缺陷以及技術更新維護等挑戰，需要采取強化數據管理、優化算法架構以及加大技術投人等對策。未來，隨著人工智能技術持續迭代，該系統應用將不斷深人，圖書館應緊跟技術趨勢，優化系統性能，強化安全保障，聚焦用戶體驗，積極應對新挑戰，為學術研究與知識傳播提供更優質服務。

參考文獻

[1]孔慶月.基于人工智能的圖書館數字化資源推薦系統設計[J]信息與電腦，2024，36（23）：164-166.

[2]肖自力.智慧圖書館中基于人工智能的個性化閱讀推薦系統設計實施策略[J].蘭臺內外，2024（10）：70-72.

[3]姜亞男.基于人工智能的圖書館信息檢索與推薦系統分析[J].電子技術，2023.52（12）：402-403.

[4]朱飛燕.人工智能技術的圖書館書籍自動推薦系統[J].電子測量技術，2020，43（18）：88-92.

[5]曹意.基于人工智能技術的圖書館書目協同推薦系統[J].現代電子技術，2020.43（15）：168-170+174.

作者單位：齊齊哈爾大學

責任編輯：王穎振鄭凱津