AI點亮智慧圖書館

人工智能技術正逐步融入智慧圖書館，不僅對新時代智慧圖書館的創新和發展起到關鍵性推動作用，也增強了入館用戶的黏性。基于用戶畫像的智能檢索、個性化推薦等應用于智慧圖書館，可顯著改善用戶服務體驗。為了踐行“以人為本”的服務理念，武漢大學圖書館開展用戶畫像技術應用研究，以提升圖書館服務效率和師生滿意度。

研究背景

人工智能（AI）技術的不斷發展和深入應用，正深刻改變著社會各領域的服務模式，圖書館作為知識傳播的核心載體，其轉型需求尤為迫切。智慧圖書館的興起，標志著圖書館從傳統的文獻存儲機構向智能化、個性化知識服務平臺跨越。人工智能作為推動這一轉型的核心技術，通過智能檢索、個性化推薦的應用，以及對用戶畫像的深入研究，使圖書館從知識存儲場所轉型為可主動感知用戶需求、動態提供知識服務的智能系統，提升圖書館的服務效率與用戶體驗。

人工智能發展歷史

AI的發展歷程跨越了近70年，經歷了從概念生成到廣泛應用的多個階段。1956年，約翰·麥卡錫在達特茅斯會議上首次提出“人工智能”概念，拉開了AI研究的序幕。隨后，AI迎來了第一次積極發展期，相關領域的專家系統應運而生，如DENDRAL化學分析系統和MYCIN醫療診斷系統，展示了AI在特定領域的應用潛力。然而，由于技術限制和算力不足，AI研究在20世紀80年代至90年代進入低谷期。步入21世紀，AI迎來了新的發展機遇。2006年，深度學習技術為AI注入了新活力，尤其是深度學習在圖像識別領域取得突破，使AI的實用性能大幅提升。此后，AI在自然語言處理、計算機視覺等領域不斷取得進展，特別是大語言模型被廣泛應用到各學科領域，促進信息資源建設技術升級，形成人類生成內容和AI生成內容并存的新型信息環境。

人工智能技術是信息技術的一次重大飛躍，正深刻改變著社會的各個領域。例如，智能語音助手Siri和小愛同學，通過語音交互為用戶提供便捷服務；智能推薦系統則根據用戶需求精準推送內容，提升用戶體驗；在教育領域，智能輔導系統根據學生學習進度和特點，提供個性化學習方案和實時反饋。此外，人工智能還在交通、金融、制造業等行業發揮重要作用，優化資源配置，提高生產效率。人工智能（AI）正廣泛應用于各個領域，推動各行業的智能化轉型。

智慧圖書館的轉型趨勢

AI的迅猛發展為圖書館帶來了前所未有的轉型機遇，高校圖書館服務理念和服務方式也在發生改變，圖書館從傳統的紙質文獻借閱場所逐步升級為智慧圖書館，成為集信息存儲、知識發現與用戶服務于一體的綜合性平臺。不少國外圖書館逐步引進智能檢索系統、虛擬助手和知識圖譜等技術。智能檢索系統利用自然語言處理技術，結合知識圖譜實現精準語義檢索，幫助用戶快速定位所需資源。虛擬助手基于智能客服，通過語音交互，為用戶實時提供咨詢服務，顯著提升用戶體驗。此外，元宇宙的出現也為圖書館創造了虛擬空間，拓展了用戶服務邊界。

一直以來，國內智慧圖書館的探索與建設緊鑼密鼓地開展。一方面，很多圖書館積極更新基礎設施，構建智慧服務平臺，優化管理模式，倡導“以人為本”的服務理念，構建新的服務平臺，積極融合個性化推薦系統；另一方面，圖書館積極探索校企合作，推動智慧圖書館技術的本土化創新與應用。此外，在科研協助方面，智能檢索系統根據不同的用戶需求，為其提供智能檢索和咨詢服務。

總之，AI技術不僅提升了圖書館的服務效率和質量，更推動其向智能化、數字化、個性化方向發展，使圖書館在知識傳播與文化傳承中發揮更大作用。

用戶需求變化對圖書館服務提出新要求

用戶多樣化和個性化的需求對圖書館提出了一系列新要求，促使圖書館不斷調整和優化服務模式。

首先，用戶對信息獲取的速度和便捷性要求更高，希望圖書館能夠提供快速、精準的檢索服務。其次，用戶對個性化服務的需求日益增長，期待圖書館能夠提供量身定制的文獻推薦、閱讀計劃和學習路徑，滿足其個性化需求。再次，用戶對知識挖掘的深度和廣度有更高要求，不僅需要圖書館提供豐富的學術資源，還希望獲得跨學科、多領域的知識整合服務，以及專業的知識解讀和指導。最后，用戶對圖書館的互動性和社交性功能也提出了新要求，希望圖書館能夠提供更多的交流平臺和學習社區，促進用戶之間的知識共享和思想碰撞，增強圖書館的文化社交屬性。

用戶需求多元化催生服務模式革新，通過DeepSeek技術可幫助用戶實現文獻內容的解析與總結，提升閱讀效率；通過大數據與機器學習等技術構建精準的用戶畫像，提高個性化推薦水平。圖書館通過加強數字資源的關聯度，提高資源利用率。通過AI技術與場景的深度融合，圖書館正從“資源倉庫”進化為“智慧中樞”，構建人機協同的知識服務新范式。

人工智能技術在智慧圖書館中的應用

智慧圖書館建設的理論基礎

智慧圖書館是采用人工智能、大數據、物聯網、云計算等現代信息技術，實現圖書館服務和管理智能化、自動化和個性化的新型圖書館，強調以人為本，注重用戶體驗，通過智能設備和信息技術的融入為用戶提供個性化、互動式的信息獲取體驗。人工智能技術驅動圖書館從傳統資源中心向智慧化知識生態體系轉型。相較傳統圖書館存在的服務模式單一、物理空間受限，以及用戶體驗較為被動等問題，智慧圖書館建立智能檢索系統，融合線上線下服務，推動服務模式多元化；物理空間利用更加靈活，館內增設多功能空間，如智能學習空間和虛擬體驗區；同時，基于人工智能技術，提供精準服務和推薦，用戶體驗更加豐富多樣，呈現個性化服務的良好態勢。

人工智能技術在智慧圖書館中的應用場景

人工智能技術可應用于智慧圖書館的多個方面，如斯坦福大學圖書館的Yewno系統通過知識圖譜技術，整合多模態資源，提供更全面的知識發現服務；南京大學圖書館的智能機器人通過語音交互，為用戶提供檢索指導和資源推薦；國家圖書館通過智能推薦系統，根據用戶在網站上的實時行為，提供動態的文獻推薦。人工智能技術在智慧圖書館的運用實踐，已經展現出強大的潛力和價值。

隨著人工智能技術的快速發展，智能檢索和個性化推薦為智慧圖書館提供更加高效、便捷和個性化的服務。智能檢索是指利用人工智能技術對信息進行高效、精準的搜索和處理。智能檢索系統包含三種類型，第一種為語義檢索，智能系統結合用戶畫像技術，充分理解用戶的查詢意圖，從而提供精準的檢索結果；第二種為多模態檢索，涵蓋文本、圖像、音頻、視頻等檢索方式；第三種為實時交互檢索，用戶通過語音提問，智能系統以語音或文字實時交互形式回答。其中，語義檢索在高校圖書館中運用非常廣泛。

個性化推薦是指分析用戶行為數據和興趣偏好的一種信息過濾技術，旨在為用戶提供符合其需求的定制化內容。通過分析用戶的歷史行為和偏好，能更好地捕捉用戶的行為模式和偏好變化，提高推薦準確性，從而為個性化推薦提供堅實基礎。

智能檢索和個性化推薦在智慧圖書館中的應用非常關鍵，近年來，與二者緊密相連的用戶畫像達到了發展高潮。武漢大學圖書館以動態用戶畫像為研究主體，通過多維度研究的數據反饋，旨在逐步提高用戶體驗感和滿意度。

從理論到實踐的路徑探索

理論指導實踐的路徑

AI技術在智慧圖書館中的應用日益廣泛。從理論研究到實際應用，AI技術不僅提升了圖書館的服務質量和用戶體驗，還推動了圖書館的智能化轉型。為順利向智能化轉型，許多高校圖書館緊鑼密鼓地開展相關研究，其中，不少高校在用戶畫像方面的研究成果顯著。福州大學圖書館基于人工智能技術，通過相關的分析技術和可視化展示為讀者畫像，以期精準推送讀者所需資源；上海交通大學圖書館基于毫秒級響應薦書請求，采用實時推薦技術為讀者精確推薦所需閱讀資料；武漢大學圖書館融合大數據技術，基于動態數據建模，實時更新用戶數據，獲得更精準的用戶畫像信息，為用戶在館內所需服務提供準確預測。

用戶畫像的核心任務是在龐大數據中建造并精煉模型，繼而找到規律，實現智能化決策支持。用戶畫像協助圖書館智能系統更好地理解用戶需求，提供精準化服務。基于用戶畫像，智能系統會根據用戶的借閱記錄、瀏覽記錄和搜索歷史，以及相關的書籍和學術論文，為用戶提供精準的文獻推薦。武漢大學圖書館積極引入國外人工智能領域最前沿資訊以及國內人工智能技術運用成功案例，結合本校師生科研和人文素養提升需求，制定多項智慧圖書館建設規劃，其中就包含用戶畫像的深度研究。武漢大學圖書館通過構建“四維數據立方體”（基礎數據層、空間行為層、科研社交層、服務反饋層）體系，實現用戶畫像技術突破。該體系整合RFID借閱記錄、OPAC檢索日志、iBeacon空間駐留熱力圖及CNKI學術圈社交數據，采用聯邦學習框架實現跨系統數據協同，融合LSTM時序預測模型與圖神經網絡的智能分析引擎，形成動態畫像標簽體系和用戶需求精準預測與關聯文獻推薦。應用表明，該體系產生了顯著的服務效能：資源利用率提升37%，電子資源跨庫檢索耗時縮短至4.2分鐘/次，較改造前優化64%；用戶黏性增強，日均活躍用戶從1.2萬人次增至2.8萬人次，Z世代用戶（18—24歲）的即時服務需求滿足率從58%提升至89%；空間價值重構，基于畫像數據的動態空間調度系統使閱覽室使用率波動幅度降低62%，形成了“數據采集—模型構建—服務創新”的完整生態鏈。該體系有利于圖書和科研資料的及時推薦，并且準確率提升約30%。與傳統用戶畫像技術相比較，武漢大學圖書館采用動態畫像模型，實時提取大數據的相似特征，隨著用戶畫像模型中相似特征量的不斷增多，系統推薦的準確性也隨之提升。

開展動態用戶畫像技術研究不僅能縮短檢索時間，還能推動智能檢索的深度挖掘，并且提高個性化推薦的準確性，提升用戶滿意度。通過對用戶畫像技術的深度研究以及實時推薦技術的應用，武漢大學圖書館為用戶提供更優化的文獻推薦和閱讀建議。

實踐路徑的優化策略

自AI問世以來，武漢大學圖書館一直致力于研究和完善用戶畫像技術，以及如何把智能檢索和個性化推薦服務做好、做優。系統基于用戶在館使用軌跡，如借閱記錄、瀏覽歷史、搜索查詢，以及興趣偏好、閱讀習慣等，充分收集多維數據。通過深度學習分析用戶的相似性與資源間的關聯性，結合用戶畫像技術提取關鍵特征。在精準客戶畫像領域，武漢大學圖書館多年來不斷優化策略，積極拓展線上線下用戶感興趣的項目。除了傳統的讀書節、讀書漂流項目，該圖書館還于2023年開通了“珞珈薦書”平臺，受到廣大用戶的青睞。該圖書館始終秉承“你看書我買單”的理念，讓用戶根據自身需求和偏好下單薦購書籍，2023年薦購量為2000余冊，2024年薦購量超過3000冊，2025年第一季度的薦購量較同期相比也有明顯增加。近三年薦購量漸增，表明將有更多用戶頻繁使用該平臺。該平臺從用戶角度出發，極大簡化了購書流程，讓用戶不花一分錢，就能在較短時間內得到所需書籍或科研資料，顯著提升了用戶的滿意度，同時體現了武漢大學圖書館“以人為本”的服務理念。更為重要的是，“珞珈薦書”平臺的運行有利于智慧圖書館積累用戶大數據，用戶信息積累的數據量越大，對用戶需求的描述也就越詳細，也越容易提取有利特征。只有不斷提升用戶畫像的精準度，才能更精準地服務用戶，無論是智能檢索還是個性化推薦工作，都有賴于對用戶畫像精準度的把控。一直以來，武漢大學圖書館致力于用戶畫像技術的研究，其研究方向是多維度的，如走進院系訪談，及時了解專業科研資料的需求，開展線下活動“暢談我館的明天”，以及開通各類服務平臺等。

結論與展望

研究結論

人工智能技術在智慧圖書館中的應用顯著提升了服務效率和用戶體驗。智能檢索系統通過語義理解和多模態檢索提供精準的檢索結果；個性化推薦系統根據用戶行為和偏好提供精準的文獻推薦服務；提升用戶畫像技術的精準度，不但增強了用戶的互動體驗感，也更加優化了智能檢索和個性化推薦功能。

武漢大學圖書館的動態用戶畫像模型，以及新推出的“珞珈薦書”服務平臺都為人工智能技術在智慧圖書館的運用拓展了新的實踐模式。實踐表明，實時提升用戶畫像精準度不僅能提高圖書館服務效率，更會顯著提升用戶滿意度。

未來研究展望

盡管人工智能在智慧圖書館的應用已經取得了明顯進展，但仍面臨一些問題，如如何確保AI技術的安全性和可持續性、如何高效處理大量的數據和信息，以及如何提高用戶的參與度和滿意度等。未來研究需通過提升數據質量、增強算法能力、推動技術不斷創新、提升用戶參與度和體驗感，以及通過確保符合法律和倫理等措施解決面臨的諸多問題，只有這樣，智慧圖書館才能夠更好地利用AI技術，為用戶提供更加高效、便捷和個性化的服務。

（作者單位：武漢大學圖書館）