人工智能驅(qū)動下數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)的精準(zhǔn)推送機(jī)制研究

中圖分類號：G250 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號:1003-1588(2025)08-0104-04

1背景

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，信息呈爆炸式增長與用戶需求個(gè)性化之間的矛盾日益突出[1]。國際圖聯(lián)(IFLA)2024年報(bào)告顯示，全球 83.6% 的數(shù)字圖書館用戶面臨信息過載困擾， 62.3% 的用戶對傳統(tǒng)檢索服務(wù)的滿意度不足[2]。立足數(shù)字圖書館發(fā)展現(xiàn)狀，可發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)信息服務(wù)存在三大痛點(diǎn)：一是服務(wù)同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重，難以滿足用戶差異化需求[3]。二是信息檢索效率低下，查準(zhǔn)率與查全率難以兼顧[4]。三是被動服務(wù)模式導(dǎo)致資源利用率不足[5]

人工智能技術(shù)為數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)帶來了新機(jī)遇。通過引入人工智能技術(shù)，構(gòu)建個(gè)性化精準(zhǔn)推送機(jī)制，數(shù)字圖書館可以實(shí)現(xiàn)從“千人一面”到“千人千面”服務(wù)轉(zhuǎn)型、從“關(guān)鍵詞匹配\"到“語義理解”技術(shù)升級、從“被動響應(yīng)”到“主動服務(wù)\"模式創(chuàng)新等三個(gè)轉(zhuǎn)變[6]，顯著提高數(shù)字圖書館信息服務(wù)質(zhì)量。

2人工智能應(yīng)用于數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)的必要性

2.1提升用戶體驗(yàn)，契合人性化需求

人工智能時(shí)代，用戶對數(shù)字圖書館服務(wù)體驗(yàn)期望大幅提升[7]。傳統(tǒng)信息服務(wù)模式難以滿足用戶對便捷、高效、個(gè)性化交互的訴求。人工智能技術(shù)中的自然語言處理（NaturalLanguagePro-cessing，NLP)能夠構(gòu)建智能問答系統(tǒng)，用戶可通過語音或文字與數(shù)字圖書館進(jìn)行自然流暢的對話。智能交互界面借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整，根據(jù)用戶操作習(xí)慣優(yōu)化界面布局與功能展示，提升操作便捷性。此外，個(gè)性化推薦借助深度學(xué)習(xí)算法，依據(jù)用戶歷史行為、興趣偏好等多源數(shù)據(jù)，為每位用戶定制專屬信息推薦列表，使信息獲取更契合個(gè)人需求，極大提升了用戶在數(shù)字圖書館的使用體驗(yàn)，滿足其人性化、差異化服務(wù)需求。

2.2滿足多樣化需求，挖掘潛在信息價(jià)值

信息爆炸時(shí)代，用戶信息需求呈現(xiàn)多樣化、深層次特點(diǎn)[8]。人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)可對海量、異構(gòu)數(shù)字資源進(jìn)行深度分析與挖掘。圖像識別技術(shù)能對數(shù)字圖書館的古籍圖片、歷史影像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行識別與分類，挖掘其中隱藏的知識信息，為相關(guān)領(lǐng)域研究人員提供豐富素材。知識圖譜技術(shù)通過關(guān)聯(lián)與整合不同數(shù)據(jù)實(shí)體，構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)，可從宏觀層面揭示知識體系架構(gòu)，幫助用戶發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域知識間的潛在聯(lián)系，滿足跨學(xué)科研究需求。同時(shí)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦策略可根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，滿足用戶當(dāng)前已知需求，并挖掘其潛在興趣點(diǎn)，推薦新穎、拓展性信息，拓寬用戶知識視野，滿足他們在學(xué)術(shù)研究、興趣拓展、休閑娛樂等多層面的多樣化信息需求，充分釋放數(shù)字圖書館的信息資源價(jià)值。

2.3優(yōu)化資源利用，提高服務(wù)效率與質(zhì)量

數(shù)字圖書館擁有海量信息資源，傳統(tǒng)管理與服務(wù)模式易造成資源浪費(fèi)與服務(wù)效率低下[9]人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)資源的智能管理與高效調(diào)配，如：數(shù)字圖書館利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對用戶借閱記錄、資源訪問頻率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)掌握資源使用情況，合理調(diào)整館藏資源結(jié)構(gòu)，將有限資源集中在用戶需求較高的領(lǐng)域，避免資源閑置。分布式數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的存儲方式，能提升數(shù)據(jù)存儲與訪問效率，確保用戶快速獲取所需資源。智能分析模塊借助深度學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)處理用戶行為數(shù)據(jù)，為個(gè)性化服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐，減少人工干預(yù)，提高服務(wù)響應(yīng)速度與準(zhǔn)確性。通過人工智能技術(shù)優(yōu)化資源利用，可使數(shù)字圖書館在有限資源條件下，為用戶提供更高效、優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化信息服務(wù)，提升整體服務(wù)效能。

3人工智能驅(qū)動下數(shù)字圖書館個(gè)性化信息 服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建

3.1 總體框架

人工智能時(shí)代，數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)系統(tǒng)逐漸從傳統(tǒng)的信息檢索模式向智能化、精準(zhǔn)化方向演進(jìn)。本研究提出基于人工智能的數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，融合大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等前沿技術(shù)，構(gòu)建高效、智能的信息服務(wù)生態(tài)。該系統(tǒng)總體框架遵循“三層體系結(jié)構(gòu)”，即客戶層、中間層和后臺數(shù)據(jù)庫層，見圖1。

圖1總體架構(gòu)

客戶層作為用戶交互的前端，不僅提供基礎(chǔ)的信息資源瀏覽與輸入功能，還集成了智能交互界面，支持語音識別、手勢控制等自然交互方式，極大地提升了用戶體驗(yàn)。中間層是系統(tǒng)的核心，承擔(dān)著數(shù)據(jù)處理、智能分析與決策支持的重要任務(wù)，通過引入深度學(xué)習(xí)算法與知識圖譜技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶行為的深度挖掘與預(yù)測，為他們提供個(gè)性化的信息推薦與服務(wù)。后臺數(shù)據(jù)庫層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲與管理，采用分布式數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式，確保數(shù)據(jù)的高效訪問與安全性。該架構(gòu)的優(yōu)勢在于其高度靈活性與可擴(kuò)展性，三層體系結(jié)構(gòu)既可以在單臺高性能服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)，也可以通過云計(jì)算平臺進(jìn)行分布式部署，適應(yīng)不同規(guī)模與需求的應(yīng)用場景。同時(shí)，中間層作為數(shù)據(jù)處理樞紐，有效隔離了客戶層與后臺數(shù)據(jù)庫層，提高了系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。

3.2 主要功能

人工智能驅(qū)動下數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)系統(tǒng)以“智能化、個(gè)性化、精準(zhǔn)化”為核心設(shè)計(jì)理念，旨在為用戶提供全方位、高質(zhì)量的信息服務(wù)體驗(yàn)。系統(tǒng)主要功能包括：一是個(gè)性化信息智能定制。系統(tǒng)通過分析用戶基本信息、瀏覽歷史、興趣偏好等多維度數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動生成個(gè)性化信息推薦列表。用戶可根據(jù)自身需求，選擇接受或調(diào)整系統(tǒng)推薦的信息資源，實(shí)現(xiàn)真正的“按需定制”。二是智能搜索與語義理解。通過引入自然語言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠理解用戶的查詢意圖，提供精準(zhǔn)搜索結(jié)果。同時(shí)，通過語義分析技術(shù)，系統(tǒng)能夠識別用戶查詢中隱含的需求，擴(kuò)大搜索范圍，提升搜索結(jié)果的全面性與相關(guān)性。三是用戶行為預(yù)測與主動推送?；谏疃葘W(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠預(yù)測用戶未來的信息需求，提前進(jìn)行信息資源收集與整理，并通過推送通知、個(gè)性化郵件等方式，主動向用戶推送相關(guān)信息，實(shí)現(xiàn)信息服務(wù)的“未雨綢繆”。四是個(gè)性化界面與交互設(shè)計(jì)。系統(tǒng)支持用戶根據(jù)個(gè)人喜好定制界面布局、色彩主題等，提高個(gè)性化視覺體驗(yàn)。同時(shí)，通過智能語音助手、虛擬助手等交互方式，用戶可以更加便捷地獲取所需信息，提升使用效率。

3.3 具體模塊

為實(shí)現(xiàn)上述功能，人工智能驅(qū)動下數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)方案，將系統(tǒng)劃分為多個(gè)獨(dú)立又相互協(xié)作的模塊：一是用戶交互模塊。該模塊位于客戶層，負(fù)責(zé)處理用戶的輸入與輸出，通過集成先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)的自然交互。二是智能分析模塊。該模塊位于中間層，是系統(tǒng)的“大腦”，承擔(dān)著數(shù)據(jù)處理、智能分析與決策支持等任務(wù)。該模塊通過深度學(xué)習(xí)算法對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，生成用戶畫像，為個(gè)性化推薦提供數(shù)據(jù)支持。三是信息處理模塊。該模塊位于中間層，負(fù)責(zé)信息的收集、整理、分類與存儲，并通過引入知識圖譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息的結(jié)構(gòu)化表示與關(guān)聯(lián)分析，提高信息檢索的準(zhǔn)確性與效率。四是推薦引擎模塊。該模塊位于中間層，基于用戶畫像與信息處理結(jié)果，運(yùn)用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等算法，為用戶提供個(gè)性化信息推薦服務(wù)。該模塊支持實(shí)時(shí)更新與動態(tài)調(diào)整，確保推薦結(jié)果的時(shí)效性與相關(guān)性。五是后臺管理模塊。該模塊位于后臺數(shù)據(jù)庫層，負(fù)責(zé)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲、備份與恢復(fù)，通過分布式數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫的結(jié)合使用，確保數(shù)據(jù)的高效訪問與安全性，并提供數(shù)據(jù)可視化界面，方便管理員進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)控與維護(hù)。

4人工智能驅(qū)動下數(shù)字圖書館個(gè)性化信息 服務(wù)系統(tǒng)的精準(zhǔn)推送機(jī)制探索

人工智能驅(qū)動下的精準(zhǔn)推送機(jī)制是數(shù)字圖書館實(shí)現(xiàn)“信息找人”轉(zhuǎn)型的核心路徑，其技術(shù)框架融合了深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等前沿技術(shù)，構(gòu)建了“數(shù)據(jù)一分析一決策一反饋”閉環(huán)系統(tǒng)，見圖2。該機(jī)制以用戶需求為核心，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與動態(tài)建模，實(shí)現(xiàn)從粗粒度推薦向細(xì)粒度精準(zhǔn)推送的躍遷。

圖2精準(zhǔn)推送機(jī)制

4.1數(shù)據(jù)：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理

在精準(zhǔn)推送機(jī)制中，數(shù)據(jù)是精準(zhǔn)推送機(jī)制的基石。數(shù)據(jù)來源廣泛且形式多樣，包括用戶的基本信息、瀏覽歷史、搜索記錄、點(diǎn)擊行為、停留時(shí)間及用戶在社交媒體上的行為等。為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送，系統(tǒng)需對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合與預(yù)處理。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合是整合不同來源、不同格式數(shù)據(jù)為統(tǒng)一數(shù)據(jù)集。在此過程中，系統(tǒng)能從多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息，為后續(xù)分析和決策提供支持。數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟，處理數(shù)據(jù)收集過程中的噪聲數(shù)據(jù)、缺失值和異常值。在此過程中，系統(tǒng)還會采用分布式計(jì)算框架，對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理和存儲。通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與預(yù)處理，系統(tǒng)能夠構(gòu)建高質(zhì)量、高可用性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為精準(zhǔn)推送機(jī)制提供有力支撐

4.2分析：深度學(xué)習(xí)與知識圖譜驅(qū)動的用戶行為分析

在精準(zhǔn)推送機(jī)制中，分析是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化精準(zhǔn)推薦的核心環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)和知識圖譜技術(shù)，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，構(gòu)建用戶畫像，精準(zhǔn)把握用戶需求。深度學(xué)習(xí)算法為用戶行為分析提供信息層面的支持。通過深度學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)能夠從海量用戶行為數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，為用戶畫像構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。知識圖譜技術(shù)為用戶行為分析提供語義層面的支持。知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，通過將用戶行為數(shù)據(jù)與知識圖譜中的實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)能夠理解用戶行為背后的語義信息。通過知識圖譜的語義關(guān)聯(lián)和推理能力，系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)用戶潛在的興趣點(diǎn)和需求，為個(gè)性化推薦提供更豐富的語義信息。通過深度學(xué)習(xí)和知識圖譜技術(shù)的結(jié)合，系統(tǒng)能夠?qū)τ脩粜袨檫M(jìn)行深度分析，構(gòu)建用戶畫像，為精準(zhǔn)推送機(jī)制提供底層技術(shù)支撐。

4.3決策：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的個(gè)性化推薦決策

在精準(zhǔn)推送機(jī)制中，決策是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化精準(zhǔn)推薦的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，根據(jù)用戶畫像和分析結(jié)果動態(tài)調(diào)整推薦策略，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化信息推送。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在數(shù)字圖書館個(gè)性化信息服務(wù)系統(tǒng)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型將用戶行為反饋?zhàn)鳛楠剟钚盘?，通過不斷試錯(cuò)和學(xué)習(xí)優(yōu)化推薦策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型能夠根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)反饋動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保推薦結(jié)果的時(shí)效性和相關(guān)性。在決策過程中，系統(tǒng)還可引入多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)，通過多目標(biāo)優(yōu)化算法，在滿足用戶短期需求的基礎(chǔ)上引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)新的興趣點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)推薦內(nèi)容的多樣性和新穎性。例如，系統(tǒng)可以采用基于多目標(biāo)優(yōu)化的遺傳算法，優(yōu)化推薦內(nèi)容的相關(guān)性和多樣性，為用戶提供更豐富的信息體驗(yàn)；采用在線學(xué)習(xí)技術(shù)，通過在線學(xué)習(xí)模型，支持推薦模型的實(shí)時(shí)更新，及時(shí)捕捉用戶行為變化，快速響應(yīng)用戶的需求變化，提供更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化和在線學(xué)習(xí)技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化推薦決策的動態(tài)優(yōu)化，為精準(zhǔn)推送機(jī)制提供高效的技術(shù)支持。

4.4反饋：用戶反饋與系統(tǒng)優(yōu)化

在精準(zhǔn)推送機(jī)制中，反饋是系統(tǒng)優(yōu)化的重要依據(jù)。通過收集和分析用戶反饋信息，系統(tǒng)能夠不斷調(diào)整和優(yōu)化推薦策略，提高推薦的準(zhǔn)確性和用戶滿意度。用戶反饋收集是反饋機(jī)制的第一步，系統(tǒng)通過顯式反饋和隱式反饋兩種方式收集用戶反饋信息。顯式反饋指用戶明確表達(dá)的喜好和評價(jià)，如用戶對推薦內(nèi)容的點(diǎn)贊、收藏、評論等行為；隱式反饋則是用戶在使用過程中的行為數(shù)據(jù)，如點(diǎn)擊行為、停留時(shí)間、跳過行為等。通過融合顯式反饋和隱式反饋，系統(tǒng)能夠更全面地了解用戶的滿意度和需求變化。反饋分析與處理是系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。系統(tǒng)通過采用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對用戶反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。例如，通過情感分析技術(shù)，系統(tǒng)可以對用戶評論進(jìn)行情感傾向分析，了解用戶對推薦內(nèi)容的滿意度；利用聚類分析方法，系統(tǒng)可以將用戶反饋分為不同類別，發(fā)現(xiàn)用戶需求的共性和差異。通過這些分析技術(shù)，系統(tǒng)能夠從用戶反饋中提取有用信息，為推薦策略的優(yōu)化提供依據(jù)。

系統(tǒng)優(yōu)化是反饋機(jī)制的最終目標(biāo)。根據(jù)用戶反饋分析結(jié)果，系統(tǒng)通過調(diào)整推薦算法的參數(shù)、優(yōu)化知識圖譜結(jié)構(gòu)、更新用戶畫像等方式，不斷優(yōu)化推薦策略。通過用戶反饋與系統(tǒng)優(yōu)化的閉環(huán)機(jī)制，系統(tǒng)能夠不斷調(diào)整和優(yōu)化推薦策略，提高推薦的準(zhǔn)確率和用戶滿意度，為精準(zhǔn)推送機(jī)制的持續(xù)改進(jìn)提供有力支持。

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(編校：周雪芹)