基于大模型的高校圖書館個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)構(gòu)建與實(shí)踐研究

Research on the Construction and Practice of University Library Personalized Resource Recommendation System Based on Large Models

NiuYue，Hao Baoquan， Zhao Zhiyan

AbstractIn the digitalage，universitylibraries are facing new challenges.The personalized resource recommendation system can acurately push information based onuser interests，habits，and needs，improving resourceutilization and experience.This paper proposes a recommendation system architecture based on large models，covering user profiling， resource indexing，and intelligentrecommendation.Thesystemutilizes temporalandmultimodalanalysis tocharacterize interests，and builds indexes withdeep understanding oflarge models tooptimize performance.In terms of deployment， explore cloud and localized applications，and demonstrate the effectiveness through caseanalysis.Compared to traditional methods，this system can accurately capture requirements and dynamically adjust strategies.The paper also discusses itsadvantages such as intellgenceand automation，analyzes risks such as privacy securityand content reliability，and looks forward tothedevelopmenttrendofpersonalizedrecommendationsystems insmart libraries， providing reference forthe application of artificial intelligence in the field of knowledge services.

KeywordsSmartlibray.Pesonalizedresourcerecommendation.Largelanguagemodel.Userprofiling.Resourcesemanticindexing

0 引言

在數(shù)字化和信息爆炸的時(shí)代，高校圖書館的職能已從傳統(tǒng)的文獻(xiàn)存儲(chǔ)與借閱服務(wù)拓展為知識(shí)傳播、學(xué)術(shù)研究支持及學(xué)習(xí)資源整合的智能化服務(wù)。然而，面對(duì)日益增長(zhǎng)的數(shù)字資源規(guī)模和多元化的用戶需求，如何有效提升資源利用率、優(yōu)化信息獲取效率，成為圖書館信息服務(wù)體系亟待解決的核心問題。由此，本文重點(diǎn)聚焦于學(xué)術(shù)資源的智能推薦與精準(zhǔn)推送，其核心目標(biāo)是基于用戶興趣偏好、行為模式及學(xué)術(shù)需求，構(gòu)建精準(zhǔn)的推薦機(jī)制，提升信息檢索系統(tǒng)的智能化水平，提高資源的可發(fā)現(xiàn)性和利用效率，從而助力高校圖書館向智慧化和個(gè)性化服務(wù)方向升級(jí)1。圖書館為實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)性化和自適應(yīng)服務(wù)的新型知識(shí)服務(wù)平臺(tái)，構(gòu)建以用戶為中心的資源服務(wù)模式，提高信息檢索的精準(zhǔn)度，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)，并推動(dòng)知識(shí)共享與學(xué)術(shù)創(chuàng)新[2-3]，對(duì)于建設(shè)下一代智慧圖書館具有參考意義。

1智能平臺(tái)引入大模型對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的意義

傳統(tǒng)的圖書館資源檢索模式主要依賴于關(guān)鍵詞搜索和分類索引，盡管這些方法能夠幫助讀者查找特定主題的文獻(xiàn)，但對(duì)于不確定需求的用戶而言，往往面臨檢索門檻高、搜索結(jié)果冗雜、獲取信息效率低下等問題。相比之下，個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠基于用戶的歷史行為、偏好以及與其興趣相似的用戶的行為數(shù)據(jù)，提供更精準(zhǔn)的資源推薦，從而提升用戶體驗(yàn)，減少信息過載，提高圖書館資源的利用率[4]。

當(dāng)前，個(gè)性化資源推薦主要依賴于協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦及混合推薦三種方法。協(xié)同過濾模型是通過分析用戶的歷史行為，挖掘具有相似興趣偏好的用戶群體或資源集合，從而進(jìn)行個(gè)性化推薦5，但該方法在新用戶或新資源缺乏足夠交互數(shù)據(jù)的情況下，容易受到“冷啟動(dòng)問題”的影響，導(dǎo)致推薦質(zhì)量下降。此外，數(shù)據(jù)稀疏性問題亦限制了該模型的推薦效果。基于內(nèi)容的推薦方法是利用文本分析技術(shù)從資源文本及其元數(shù)據(jù)中提取特征，并與用戶興趣模型進(jìn)行匹配，以推送主題相關(guān)的資源。該方法的推薦范圍受限于用戶已訪問的資源，難以有效拓展其潛在興趣領(lǐng)域，同時(shí)對(duì)文本特征提取的質(zhì)量依賴較高，且計(jì)算復(fù)雜度較大。基于協(xié)同過濾與基于內(nèi)容推薦優(yōu)勢(shì)的混合推薦方法雖然可彌補(bǔ)單一方法的不足，但其效果卻依賴于不同算法權(quán)重的合理配置，難以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)優(yōu)化，并且在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算成本較高，影響系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。這些技術(shù)瓶頸的根源在于傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)處理維度存在局限性，關(guān)鍵在于用戶建模主要依賴借閱記錄、檢索日志等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，忽視了評(píng)論標(biāo)注、學(xué)術(shù)社交行為等價(jià)值密度更高的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。資源的建模索引多局限于文本分析，未能有效整合講座視頻、課程資源，乃至用戶動(dòng)態(tài)的學(xué)術(shù)興趣演變等多模態(tài)信息，缺乏深度語(yǔ)義理解能力，導(dǎo)致推薦結(jié)果的時(shí)效性不足，對(duì)跨學(xué)科資源的關(guān)聯(lián)推薦成功率不高，難以滿足高校用戶復(fù)雜的研究需求。這種局限性促使我們尋求新的技術(shù)突破，以克服傳統(tǒng)方法的缺陷，提升個(gè)性化推薦系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)。

近年來(lái)，隨著人工智能特別是大模型（LargeLanguageModel，LLM）的發(fā)展，以DeepSeek、GPT等為代表的自然語(yǔ)言處理模型，在語(yǔ)義理解、信息檢索和個(gè)性化推薦等領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力，基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)具有顯著的智能化和自動(dòng)化優(yōu)勢(shì)，能夠大幅提升圖書館的信息服務(wù)質(zhì)量8-。大模型技術(shù)通過強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，為突破傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦瓶頸提供了新的思路和方法，使個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)得到了顯著的優(yōu)化。

大模型可以結(jié)合用戶的自然語(yǔ)言查詢、閱讀習(xí)慣、論文摘要分析等隱式信息，在充分收集與建模用戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建更精準(zhǔn)的興趣模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶需求的深度理解[1]。通過深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義理解基礎(chǔ)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自適應(yīng)優(yōu)化機(jī)制，結(jié)合用戶實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶的深層興趣偏好，從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的資源動(dòng)態(tài)匹配，提供更具針對(duì)性的資源推薦。由于大模型具備處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，能夠在文本之外融合圖像、音頻、視頻等信息類型，智能推薦包括學(xué)術(shù)論文、課程視頻、研究報(bào)告、會(huì)議講座等多種形式的學(xué)術(shù)資源，得以構(gòu)建更加豐富和立體的資源推薦體系，提高文獻(xiàn)資源的可發(fā)現(xiàn)性和利用率。其推薦過程不再是單向推送，而是通過交互式機(jī)制，根據(jù)用戶興趣和學(xué)習(xí)偏好演化持續(xù)調(diào)整推薦內(nèi)容，構(gòu)建一個(gè)長(zhǎng)期、智能化的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)[1]，全方位滿足用戶多樣化、個(gè)性化的知識(shí)獲取需求。例如，DeepSeek等語(yǔ)言模型可以將文獻(xiàn)內(nèi)容編碼為高維向量，從而識(shí)別不同資源之間的語(yǔ)義相似性，使推薦更具針對(duì)性和可解釋性[12]。這種技術(shù)的突破為構(gòu)建更加智能化的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也為后續(xù)系統(tǒng)的模塊化設(shè)計(jì)提供了明確的方向，從而進(jìn)一步推動(dòng)圖書館資源的高效利用。

2基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)核心模塊

隨著大模型技術(shù)在自然語(yǔ)言處理和個(gè)性化推薦領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，構(gòu)建一個(gè)以大模型為核心的資源推薦系統(tǒng)已成為智慧圖書館發(fā)展的重要方向。基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)由精準(zhǔn)用戶畫像構(gòu)建、資源語(yǔ)義索引生成、智能化資源推薦三大核心模塊協(xié)同工作，為用戶帶來(lái)便捷、準(zhǔn)確、因需而異的學(xué)術(shù)資源推薦服務(wù)。如圖1所示。

圖1基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)流程圖

2.1精準(zhǔn)用戶畫像構(gòu)建模塊

個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)是對(duì)用戶興趣、需求的深度理解。系統(tǒng)基于收集的用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù)（包括基本信息、閱讀記錄、交互信息、反饋信息、多模態(tài)數(shù)據(jù)等），利用大模型進(jìn)行時(shí)序、多模態(tài)的深度思考，結(jié)合自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)感知等技術(shù)，構(gòu)建高精度的用戶畫像，用戶畫像構(gòu)建的關(guān)鍵步驟如下。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗和結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)，去除噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（2）行為模式分析：使用時(shí)間序列分析方法，理解用戶閱讀興趣的變化趨勢(shì)，例如某一時(shí)間段內(nèi)的閱讀主題、關(guān)注領(lǐng)域等。

（3）多模態(tài)信息融合：結(jié)合文本（論文、書籍）圖像（圖書封面、學(xué)術(shù)海報(bào)）音頻（學(xué)術(shù)講座）視頻（MOOC課程）等數(shù)據(jù)，利用跨模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型建立完整的用戶興趣分布。

（4）用戶興趣建模：利用DeepSeek、GPT等大模型，結(jié)合歷史行為和實(shí)時(shí)交互數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)更新用戶興趣分布，提高個(gè)性化推薦的精準(zhǔn)度。用戶畫像建模可表示為如下公式：

u_i=f_LM（{x_i^（t）}_t=1^T）=f_LM（Concat（E（x_i^（t）），…，E（x_i^（t））））

其中 u_i 表示用戶的畫像向量； x_i^（t） 為用戶在時(shí)間t的行為記錄（如閱讀、收藏、評(píng)論等）； E（?） 為多模態(tài)編碼器（如文本、圖像或視頻編碼器），將用戶行為轉(zhuǎn)為統(tǒng)一的嵌入向量 ;f_LM（?） 表示基于大語(yǔ)言模型的上下文建模函數(shù)；Concat（·）表示拼接不同時(shí)刻或不同模態(tài)的數(shù)據(jù)輸入，形成完整的用戶行為序列。

最終，系統(tǒng)生成一個(gè)動(dòng)態(tài)更新、維度豐富的用戶畫像向量，該向量嵌入在語(yǔ)義空間中，可以直接用于后續(xù)的語(yǔ)義匹配與個(gè)性化推薦。此建模方式可精細(xì)刻畫用戶在不同語(yǔ)境、不同興趣點(diǎn)下的行為偏好，為高質(zhì)量推薦服務(wù)提供堅(jiān)實(shí)支撐。

2.2 資源語(yǔ)義索引生成模塊

為了提升資源推薦的精準(zhǔn)度和查詢效率，系統(tǒng)需要對(duì)圖書館資源進(jìn)行語(yǔ)義理解，構(gòu)建資源語(yǔ)義索引。依靠大模型強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力，系統(tǒng)將圖書館的海量資源進(jìn)行深層次語(yǔ)義解析與向量化編碼，實(shí)現(xiàn)資源之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)挖掘，從多個(gè)角度刻畫資源特性，提高匹配的精準(zhǔn)性和可解釋性。資源語(yǔ)義索引的構(gòu)建過程如下。

（1）資源文本解析：對(duì)圖書、論文、期刊等資源進(jìn)行自然語(yǔ)言處理分析，利用BERT、T5等預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型提取主題、摘要、關(guān)鍵詞等核心信息[13]

（2）語(yǔ)義向量化：將資源文本轉(zhuǎn)換為高維語(yǔ)義向量，記作 ?r_j=g_LM（x_j） ：。其中 ∣r_j 表示第j個(gè)資源的語(yǔ)義向量， x_j 為該資源的原始文本數(shù)據(jù)，g_LM 表示基于語(yǔ)言模型的向量編碼函數(shù)（例如Word2Vec^[14] ）。

（3）多模態(tài)索引增強(qiáng)：在文本索引之外，結(jié)合圖像、視頻、音頻等信息，利用CLIP等多模態(tài)人工智能模型[5，將視覺和音頻特征編碼至共享語(yǔ)義空間，融合得到增強(qiáng)型資源向量： r_j^multi=r_j^text+ 。其中 ∣a 、 β 為模態(tài)融合權(quán)重參數(shù)，可根據(jù)內(nèi)容重要性自適應(yīng)調(diào)整。

（4）離線索引構(gòu)建與優(yōu)化：系統(tǒng)定期對(duì)資源庫(kù)進(jìn)行批量索引計(jì)算，將所有 r_j^multi 向量緩存至向量數(shù)據(jù)庫(kù)中，支持向量檢索、高維聚類、快速匹配等功能，從而保障實(shí)時(shí)查詢效率。

最終，系統(tǒng)構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)義精準(zhǔn)、多模態(tài)融合、可高效檢索的資源語(yǔ)義索引庫(kù)，為后續(xù)推薦計(jì)算提供基礎(chǔ)支撐。

2.3智能化資源推薦模塊

在滿足推薦觸發(fā)條件（如用戶主動(dòng)查詢、系統(tǒng)定期推送、新資源上線等）時(shí)，系統(tǒng)基于用戶畫像和資源語(yǔ)義索引，融合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自適應(yīng)優(yōu)化機(jī)制，采用用戶的實(shí)時(shí)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，同時(shí)引入可解釋性推薦機(jī)制和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力，為用戶提供個(gè)性化推薦。

（1）匹配計(jì)算：將用戶畫像向量 與資源語(yǔ)義向量 進(jìn)行相似度計(jì)算，選取最相關(guān)的Top-N資源。常用的匹配函數(shù)包括余弦相似度：

根據(jù)相似度得分排序，返回個(gè)性化推薦列表。

（2）動(dòng)態(tài)調(diào)整：引入時(shí)間權(quán)重因子 ?γ_t ，實(shí)時(shí)調(diào)整興趣偏好，形成時(shí)變畫像 u_i^（t） ，并提升近期行為在推薦中的權(quán)重，其公式表示如下：

（3）交互式推薦：將用戶對(duì)推薦結(jié)果的反饋（如點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、忽略、標(biāo)記不相關(guān)）轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，利用策略優(yōu)化算法更新推薦策略 ?π_θ°

（4）多樣化推薦：在Top-N推薦中引入多樣性正則項(xiàng)，對(duì)高度相似資源降權(quán)，平衡精確性與覆蓋度，使推薦結(jié)果不局限于用戶已有興趣圈層。最終推薦目標(biāo)函數(shù)形式可表述為：

其中需要控制多樣性懲罰項(xiàng)權(quán)重，N為推薦資源集合。

3基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)架構(gòu)

為確保個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)的高效協(xié)同運(yùn)行，在構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像、高效資源索引和智能化推薦三大核心模塊的基礎(chǔ)上，還需構(gòu)建完善的系統(tǒng)架構(gòu)提供技術(shù)支撐，以實(shí)現(xiàn)高度依賴底層的數(shù)據(jù)處理能力、模型計(jì)算能力及服務(wù)響應(yīng)能力。系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)必須緊密圍繞核心模塊的運(yùn)行需求展開，以保障數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的高效性、計(jì)算資源的充足性及推薦結(jié)果對(duì)用戶交互的快速響應(yīng)。基于此，系統(tǒng)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、計(jì)算分析層、推薦服務(wù)層和用戶交互層，大模型貫穿其中，不僅驅(qū)動(dòng)深度理解和建模，還賦能推薦策略的優(yōu)化與智能化。整體架構(gòu)如圖2所示，四層緊密協(xié)作，構(gòu)建起智能推薦的完整閉環(huán)。

圖2基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖

3.1數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)收集、存儲(chǔ)和管理用戶行為數(shù)據(jù)及資源數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，以支撐個(gè)性化推薦的實(shí)現(xiàn)。主要數(shù)據(jù)來(lái)源包括用戶的基本信息（如身份類別、專業(yè)方向、研究興趣等）閱讀記錄（包括借閱書籍、在線閱讀的文獻(xiàn)、下載資源等）閱讀筆記（用戶對(duì)資源的標(biāo)注、批注和摘要）交互行為（如點(diǎn)贊、評(píng)論、收藏、分享、推薦、反饋等）以及資源數(shù)據(jù)（圖書、期刊、論文等的文本內(nèi)容、關(guān)鍵詞、分類標(biāo)簽、作者信息、引用關(guān)系、訪問熱度等）此外，系統(tǒng)還可以結(jié)合圖書館的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如借閱排行榜、新書推薦、熱門資源等，整合用戶在圖文、音視頻等多種媒介中的學(xué)習(xí)行為以優(yōu)化推薦策略。為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)采集層通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，首先對(duì)數(shù)據(jù)去重，剔除重復(fù)的用戶行為或資源記錄，避免信息冗余；其次處理清理缺失、錯(cuò)誤或異常數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的完整性;最后統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和命名規(guī)范，提升系統(tǒng)處理效率和建模精度等操作。通過上述處理，系統(tǒng)可在高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上追蹤用戶在電子資源平臺(tái)的使用軌跡和交互特征，開展更為精準(zhǔn)的用戶建模與推薦服務(wù)。

3.2計(jì)算分析層

計(jì)算分析層依托大模型進(jìn)行深度表征與推理，構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫像和資源語(yǔ)義索引，是系統(tǒng)的智能核心層。該層主要包括用戶畫像、資源語(yǔ)義索引、推薦策略三個(gè)關(guān)鍵模塊。用戶畫像構(gòu)建是利用大模型對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析和多模態(tài)融合，深入挖掘評(píng)論、筆記與學(xué)術(shù)社交行為中隱含的興趣點(diǎn)，精準(zhǔn)刻畫用戶興趣分布，從而提供更具針對(duì)性的個(gè)性化推薦;資源語(yǔ)義索引是通過大模型對(duì)圖書館資源進(jìn)行深度語(yǔ)義解析，提取內(nèi)容特征，并構(gòu)建高效的索引結(jié)構(gòu)，以加速資源檢索和匹配；推薦策略是系統(tǒng)結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和用戶反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦的資源，使推薦結(jié)果更加符合用戶需求，同時(shí)不斷提升推薦系統(tǒng)的適應(yīng)性和準(zhǔn)確度。

3.3推薦服務(wù)層

推薦服務(wù)層負(fù)責(zé)解析用戶的查詢請(qǐng)求，并基于用戶畫像匹配符合檢索需求的資源，同時(shí)將用戶反饋回流至分析層持續(xù)優(yōu)化調(diào)整推薦策略。首先，系統(tǒng)利用大模型構(gòu)建用戶畫像，結(jié)合用戶的閱讀歷史、興趣偏好、交互行為等信息，對(duì)用戶的知識(shí)需求進(jìn)行建模。同時(shí)，資源數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)過深度學(xué)習(xí)模型的處理，形成高維語(yǔ)義索引，使系統(tǒng)能夠理解資源之間的潛在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)資源的精確匹配與快速檢索。在推薦過程中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)查詢請(qǐng)求，匹配最相關(guān)的資源，并結(jié)合個(gè)性化推薦算法提供精準(zhǔn)推薦。為了提升系統(tǒng)性能，該層采用離線計(jì)算的索引優(yōu)化方案，提前對(duì)海量資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和組織，從而降低實(shí)時(shí)計(jì)算的負(fù)擔(dān)，提高推薦系統(tǒng)的響應(yīng)速度。此外，該層還通過反饋優(yōu)化用戶評(píng)價(jià)與行為，動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，不斷優(yōu)化推薦模型，以提升個(gè)性化推薦的質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。

3.4用戶交互層

用戶交互層為用戶提供多端訪問界面與交互應(yīng)答機(jī)制，根據(jù)實(shí)時(shí)興趣捕捉與反饋的信息，提供友好的用戶體驗(yàn)。用戶可以通過多種方式訪問個(gè)性化推薦服務(wù)，主要包括PC端、移動(dòng)端、微信公眾號(hào)、小程序等。交互方式包括搜索（輸入關(guān)鍵詞檢索相關(guān)資源）訂閱（用戶可以訂閱特定主題或?qū)W科領(lǐng)域的資源推送）問答（系統(tǒng)基于大模型的自然語(yǔ)言理解能力，提供智能問答和資源推薦）等。此外，該層支持個(gè)性化設(shè)置，用戶可以調(diào)整推薦偏好，篩選感興趣的內(nèi)容，甚至手動(dòng)調(diào)整推薦權(quán)重，以獲取更加精準(zhǔn)的資源推薦。為了增強(qiáng)用戶的參與度，系統(tǒng)還提供反饋機(jī)制，用戶可以對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，系統(tǒng)將基于反饋動(dòng)態(tài)優(yōu)化推薦算法，提升推薦效果。

4基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)部署模式

通過上述架構(gòu)設(shè)計(jì)，基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)能夠構(gòu)建出智能化的用戶認(rèn)知模型，顯著提升推薦的覆蓋度與精準(zhǔn)性，為高校圖書館信息服務(wù)提供有力支撐[1。在系統(tǒng)實(shí)際落地過程中，高校圖書館需正視其部署成本與技術(shù)門檻所帶來(lái)的挑戰(zhàn)，在選擇云端大模型調(diào)用和本地大模型部署兩種模式中遵循“起步復(fù)雜、持續(xù)優(yōu)化”的可行路徑。相信隨著開源生態(tài)發(fā)展、技術(shù)工具普及與協(xié)同機(jī)制完善，高校圖書館部署大模型推薦系統(tǒng)具備現(xiàn)實(shí)可行性。

在部署基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)過程中，需配備高性能GPU服務(wù)器以滿足大模型的推理和微調(diào)需求。因此，從部署成本看，針對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求較高的高校圖書館來(lái)說，可選擇部署開源大模型（如LLaMA2、ChatGLM3、DeepSeek-VL等），構(gòu)建封閉私有化的智能推薦體系。此類模型一般參數(shù)規(guī)模在70億（7B）到130億（13B）不等，也可根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景采用30億參數(shù)的小型模型以平衡性能和資源消耗。為降低系統(tǒng)資源消耗并提升運(yùn)行效率，還需結(jié)合多種模型優(yōu)化技術(shù)，如模型量化（將浮點(diǎn)參數(shù)轉(zhuǎn)為INT8或INT4以壓縮體積并加快推理速度）剪枝（去除冗余神經(jīng)元或連接以精簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)）和知識(shí)蒸餾（將大型“教師模型\"的知識(shí)遷移至小型“學(xué)生模型\"以兼顧性能與效率）模型訓(xùn)練階段應(yīng)基于千億級(jí)token的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料（涵蓋中英文圖書元數(shù)據(jù)、開放學(xué)術(shù)論文、圖書館業(yè)務(wù)日志等），并結(jié)合館藏目錄、用戶借閱行為等領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行指令微調(diào)，通過構(gòu)造“用戶意圖一推薦響應(yīng)”格式任務(wù)增強(qiáng)模型對(duì)圖書館語(yǔ)境的理解能力。在此基礎(chǔ)上，系統(tǒng)引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，并根據(jù)用戶反饋（如點(diǎn)擊、借閱、評(píng)分等）動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，使推薦結(jié)果更加貼合用戶興趣與需求。這一訓(xùn)練與優(yōu)化流程不僅保障了系統(tǒng)在資源受限環(huán)境下的高效運(yùn)行，也實(shí)現(xiàn)了推薦的智能化、個(gè)性化與語(yǔ)義精準(zhǔn)匹配，為智慧圖書館構(gòu)建可持續(xù)、高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)體系提供了技術(shù)支撐。高校圖書館若選擇本地部署中大型模型（如LLaMA-213等），需配備至少2至4塊高性能GPU（如NVIDIAA100/H100），單機(jī)成本可達(dá) 30～50 萬(wàn)元人民幣，且還需投入數(shù)據(jù)預(yù)處理、微調(diào)訓(xùn)練等人力資源。

相比之下，高校圖書館利用現(xiàn)有的大模型API（如OpenAIGPT系列、DeepSeek、Kimi、文心一言等），通過API接口向云端發(fā)送用戶畫像或查詢請(qǐng)求，獲取個(gè)性化推薦結(jié)果。這種方式的優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算資源無(wú)需本地部署，維護(hù)成本低，且能隨時(shí)調(diào)用最新版本的大模型，尤其適合資源有限或開發(fā)周期較短的高校圖書館。但需重點(diǎn)權(quán)衡數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（如用戶畫像是否加密傳輸）以及API調(diào)用的費(fèi)用問題，尤其是在大批量并發(fā)請(qǐng)求場(chǎng)景下。若采用云端API（如OpenAI、阿里云等）可按調(diào)用量計(jì)費(fèi)，單次推薦成本約為0.005～0.02元，適用于初期試點(diǎn)和中等規(guī)模使用場(chǎng)景。此外，模型壓縮、量化和蒸餾等技術(shù)已使得模型體積縮減 50% 以上，顯著降低了算力門檻。因此，部署模式上，推薦采用“云端推理 .+ 本地緩存\"架構(gòu)，不僅可降低本地硬件壓力，還能保障推薦響應(yīng)效率。為提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性，需構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)權(quán)限管理機(jī)制，實(shí)施日志追蹤、行為分析與模型持續(xù)更新策略，確保系統(tǒng)的可用性與可信性。結(jié)合用戶反饋機(jī)制，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)優(yōu)化推薦策略，提高用戶滿意度與資源利用率，形成持續(xù)演化、自適應(yīng)的智慧服務(wù)體系。至于系統(tǒng)構(gòu)建的技術(shù)要求，由于涉及用戶畫像、多模態(tài)融合、語(yǔ)義索引等復(fù)雜環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)圖書館技術(shù)團(tuán)隊(duì)在這些領(lǐng)域可能存在短板，因此可以通過跨部門協(xié)作或引入第三方教育科技公司來(lái)彌補(bǔ)這些短板。

5基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)的實(shí)踐效果及注意問題

基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)依托數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，整合了用戶的歷史借閱記錄、檢索行為、瀏覽偏好等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像，進(jìn)而依據(jù)畫像特征匹配相應(yīng)的學(xué)術(shù)資源，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，并根據(jù)用戶的反饋實(shí)時(shí)進(jìn)行了調(diào)整。為驗(yàn)證系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的有效性，本文設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，評(píng)估協(xié)同過濾、基于內(nèi)容推薦與大模型推薦三種算法的推薦效果。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Precision）召回率（Recall）以及用戶滿意度評(píng)分（滿分1分），以量化方式進(jìn)行多維度對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)共選取800名實(shí)際用戶參與測(cè)試，包括本科生500人、研究生200人、教師100人，數(shù)據(jù)來(lái)源于圖書館的用戶行為記錄，并結(jié)合問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)估。在實(shí)驗(yàn)過程中，系統(tǒng)首先基于用戶畫像的基本信息（如身份類別、專業(yè)方向、研究興趣等）生成初始推薦結(jié)果，隨后再根據(jù)用戶瀏覽推薦資源后進(jìn)行第一輪反饋，并根據(jù)反饋信息動(dòng)態(tài)優(yōu)化推薦策略，生成第二輪推薦。最終，用戶根據(jù)初始推薦與反饋優(yōu)化后的推薦結(jié)果進(jìn)行綜合評(píng)分，從準(zhǔn)確性、相關(guān)性、個(gè)性化程度等方面對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)估，三種資源推薦系統(tǒng)推薦效果對(duì)比結(jié)果如表1所示。

表1三種資源推薦系統(tǒng)推薦效果對(duì)比

從表1數(shù)據(jù)可看出，基于大模型的推薦系統(tǒng)在五項(xiàng)指標(biāo)中均表現(xiàn)優(yōu)越，在推薦精度、平衡性、覆蓋性等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，用戶普遍反映其推薦結(jié)果更貼合實(shí)際需求，具有更強(qiáng)的解釋力和交互性，且用戶滿意度顯著提升，反映出用戶對(duì)推薦結(jié)果的相關(guān)性和個(gè)性化匹配程度具有更高評(píng)價(jià)。

盡管基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)帶來(lái)了諸多優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一系列挑戰(zhàn)，需要在數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、算法公平性及推薦可信度等方面注意存在的問題。高校圖書館應(yīng)嚴(yán)格遵守國(guó)家保障個(gè)人信息權(quán)益所頒布的《數(shù)據(jù)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》法律法規(guī)，制定完善的數(shù)據(jù)安全管理制度，明確數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、傳輸和使用規(guī)則。在使用大模型數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化推薦時(shí)需采取嚴(yán)格的數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等措施，確保用戶信息不被濫用或泄露。例如，采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)可對(duì)敏感信息進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)在共享和分析時(shí)無(wú)法直接關(guān)聯(lián)到用戶；差分隱私技術(shù)通過在數(shù)據(jù)處理過程中添加噪聲，保護(hù)用戶隱私；聯(lián)邦學(xué)習(xí)則充許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練，從根本上保護(hù)用戶隱私。除此以外，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能存在固有偏見，推薦系統(tǒng)可能無(wú)意中強(qiáng)化某些資源的推薦，導(dǎo)致資源分配的不均衡。為此，圖書館需要在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中避免算法偏見而引起的公平性約束，以確保推薦內(nèi)容的多樣性和全面性。最后，圖書館可采用多種推薦算法相結(jié)合的方式，如協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦算法，也可以引人專家知識(shí)校驗(yàn)機(jī)制，對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行人工審核，以提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。

6結(jié)語(yǔ)

基于大模型的個(gè)性化資源推薦系統(tǒng)為圖書館的信息服務(wù)帶來(lái)了革命性的變革。通過深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)理解用戶需求，構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像，并對(duì)海量學(xué)術(shù)資源進(jìn)行語(yǔ)義分析，從而實(shí)現(xiàn)智能化、動(dòng)態(tài)化的資源推薦。這不僅大幅提升了資源的利用率，也極大地優(yōu)化了用戶的閱讀與研究體驗(yàn)。但需要注意在隱私保護(hù)、算法公平性和系統(tǒng)優(yōu)化方面仍需不斷完善。通過結(jié)合國(guó)家政策、技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，圖書館可以實(shí)現(xiàn)智能化服務(wù)的可持續(xù)發(fā)展，為用戶提供了一個(gè)安全、可靠的服務(wù)環(huán)境。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，個(gè)性化推薦系統(tǒng)將在隱私保護(hù)、可信推薦、多模態(tài)融合等方面不斷優(yōu)化。高校圖書館可探索結(jié)合智能體、知識(shí)圖譜等前沿技術(shù)，構(gòu)建更加智能、安全、公平的推薦系統(tǒng)，為師生提供更精準(zhǔn)的知識(shí)服務(wù)，助力學(xué)術(shù)創(chuàng)新與知識(shí)傳播。

參考文獻(xiàn)：

[1］李寶.基于用戶畫像的高校圖書館個(gè)性化資源推薦服務(wù)設(shè)計(jì)[J].新世紀(jì)圖書館，2021（4）：68-75.

[2]張峰濤.基于用戶畫像的智慧圖書館文獻(xiàn)資源個(gè)性化推薦方法研究[J].數(shù)字通信世界，2024（7）：34-36.

[3]柯平，王潔，劉倩雯.生成式AI視域下智慧圖書館建設(shè)的關(guān)鍵路徑[J].現(xiàn)代情報(bào)，2024，44（1）：4-10.

[4］柳益君，羅燁，蔡秋茹，等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高校圖書館個(gè)性化智能推薦服務(wù)方案[J].圖書館研究與工作，2020（3）：28-34.

[5]孫歆，王永固，邱飛岳.基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育，2012（8）：78-82.

[6]耿立校，晉高杰，李亞函，等．基于改進(jìn)內(nèi)容過濾算法的高校圖書館文獻(xiàn)資源個(gè)性化推薦研究[J].圖書情報(bào)工作，2018，62（21）：112-117.

[7]張馳，陳剛，王慧敏.基于混合推薦技術(shù)的推薦模型[J].計(jì)算機(jī)工程，2010，36（22）：248-250，253.

[8］楊新涯，戴立偉，錢國(guó)富.DeepSeek在圖書館的應(yīng)用場(chǎng)景構(gòu)架研究[J/OL].圖書館論壇，1-8[2025-06-01].https：//link.cnki.net/urlid/44.1306.g2.20250218.1639.004.

[9]郭亞軍，馬慧芳，張?chǎng)蔚希?ChatGPT賦能圖書館知識(shí)服務(wù)：原理、場(chǎng)景與進(jìn)路[J].圖書館建設(shè)，2024（3）：60-68.

[10]胡謙鋒.基于生成式人工智能的高校智慧圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)管理研究[J].圖書館工作與研究，2025（7）：31-39.

[11]劉宏偉，季瑩，高雨，等.發(fā)揮學(xué)術(shù)資源優(yōu)勢(shì)，利用人工智能技術(shù)提升大學(xué)圖書館支撐個(gè)性化學(xué)習(xí)的能力[J].大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)，2024，42（4）：5-12.

[12]羅坤明，湯明，尹克寒.國(guó)產(chǎn)開源大模型賦能圖書館智慧化服務(wù)功能：以DeepSeek為例[J/OL].圖書館理論與實(shí)踐，1-11[2025-06-01].https：//doi.org/10.14064/j.cnki.issn1005-8214.20250228.001.

[13]DEVLINJ，CHANGMW，LEEK，etal.BERT：Pre-training of deep bidirectional transformersforlanguageunderstanding[C]. Proceedings of the2019Conference of the North American Chapterof the Association for Computational Linguistics：Human Language Technologies （NAACL-HLT）， v 1，4171-4186，2019.

[14] MIKOLOV T， SUTSKEVER I，CHEN K， et al.Distributed representations ofwordsand phrasesand their compositionality[C]. Advances in NeuralInformation Processing Systems （NeurIPS）， v26，3111-3119，2013.

[15]RADFORDA，KIMJW，HALLACYC，et al.Learningtransferablevisualmodelsfromnaturallanguage supervision[C].Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning

（ICML），PLR139，8748-8763，221.

[16]趙楊，張雪，王瑋航，等．基于多模態(tài)情感分析的圖書館智能服務(wù)用戶情感體驗(yàn)度量[J].情報(bào)科學(xué)，2023，41（9）：155-163，172.

牛悅西北工業(yè)大學(xué)圖書館副研究館員。陜西西安，710072。

郝保權(quán) 西北工業(yè)大學(xué)馬克思主義學(xué)院教授。陜西西安，710072。

趙志艷 西北工業(yè)大學(xué)圖書館館員。陜西西安，710072。

（收稿日期：2025-06-06編校：董瑩，劉明）

《2024—2025年中國(guó)數(shù)字出版發(fā)展報(bào)告》發(fā)布

7月10日，由中國(guó)社會(huì)科學(xué)院新聞與傳播研究所主辦、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院新媒體研究中心承辦的“數(shù)字閱讀助力知識(shí)普惠\"研討會(huì)在京舉辦，會(huì)上發(fā)布了《2024—2025年中國(guó)數(shù)字出版發(fā)展報(bào)告》《報(bào)告》顯示：隨著閱讀平臺(tái)的發(fā)展，有數(shù)字閱讀行為的用戶正逐步從一二線城市向三線及以下城市擴(kuò)展，數(shù)字閱讀平臺(tái)正逐步發(fā)展成為人們的隨身移動(dòng)圖書館，深刻重塑了知識(shí)獲取的模式與社會(huì)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，而數(shù)字出版所惠及的龐大用戶規(guī)模及其可觀的活躍度在推動(dòng)數(shù)字閱讀普惠化方面卓有成效。

數(shù)據(jù)顯示，截至2024年我國(guó)網(wǎng)民數(shù)已超11億，其中6.7億人有數(shù)字閱讀的行為，而數(shù)字閱讀作品總量約為6307.26萬(wàn)部。另?yè)?jù)對(duì)番茄小說平臺(tái)上的數(shù)字閱讀時(shí)長(zhǎng)分布統(tǒng)計(jì)，閱讀呈現(xiàn)出“經(jīng)典IP與大眾文學(xué)并存\"的特征，其中精品小說、文學(xué)經(jīng)典、個(gè)人成長(zhǎng)、勵(lì)志提升、中國(guó)歷史五類內(nèi)容占據(jù)前五位，反映用戶對(duì)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容與知識(shí)型閱讀的需求增長(zhǎng)。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)新聞傳播學(xué)院副院長(zhǎng)黃楚新表示，“數(shù)字閱讀平臺(tái)通過聚合優(yōu)質(zhì)非虛構(gòu)內(nèi)容，如人物傳記、歷史著作、科學(xué)普及等優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)品免費(fèi)或以較低會(huì)員費(fèi)用提供給用戶，滿足了他們對(duì)系統(tǒng)化知識(shí)的學(xué)習(xí)需求，為彌合‘閱讀鴻溝’實(shí)現(xiàn)更廣泛人群的普惠閱讀提供了一種行之有效的創(chuàng)新路徑，體現(xiàn)了數(shù)字出版在促進(jìn)社會(huì)文化公平和進(jìn)步方面的社會(huì)價(jià)值。”

《報(bào)告》認(rèn)為，“數(shù)字出版的一項(xiàng)重要社會(huì)價(jià)值在于其擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)閱讀資源覆蓋面的能力。\"而數(shù)字時(shí)代的“深度閱讀”也并非是對(duì)傳統(tǒng)閱讀形式的簡(jiǎn)單回歸，它意味著讀者能夠跟蹤并理解復(fù)雜的敘事線索或論證邏輯，消化并吸收豐富的信息層次，最終形成更為完整、系統(tǒng)的認(rèn)知圖景。

摘編自中國(guó)社會(huì)科學(xué)院新聞與傳播研究所2025年7月12日本所動(dòng)態(tài)http：//xinwen.cssn.cn/bsdt/202507/t20250712_5886008.shtml