數據融合與用戶需求匹配下圖書館智慧服務優化路徑的研究

中圖分類號：G250.7 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588(2025)09-0093-04

人類社會正邁入智能時代，人工智能、大數據、云計算等信息技術蓬勃發展，不斷重塑各行各業的發展模式。作為知識服務的重要陣地，圖書館面臨前所未有的機遇與挑戰，一方面數據融合技術的快速迭代為圖書館智慧服務提供了強大的技術支撐，另一方面用戶對圖書館個性化、智能化服務的需求日益增長[1]。如何充分利用數據融合技術準確把握用戶群體的需求特征，構建高效的智慧服務體系，已經成為圖書館轉型升級的關鍵內容之一。

1數據融合技術概述

1.1 大數據分析

建設在圖書館信息化進程中曾發揮重要作用，但也不可避免地形成了“數據孤島”，對構建數據驅動的智慧服務構成了障礙。為解決因“數據孤島”導致大量數據難以被應用這一問題，圖書館可通過構建基于大數據技術的多源異構數據融合分析框架挖掘不同來源的數據價值，以提高用戶需求識別的準確性以及優化服務的科學性[2]。該分析框架在數據處理技術的支持下，能夠實現各系統的數據整合與歸約，提升整體數據質量，構建符合統一標準的數據集合。這為后續的深度分析提供了可靠的數據基礎，并為持續優化用戶行為特征提取、用戶畫像構建及需求預測模型提供了保障。

在長期信息化建設的積累下，圖書館根據不同的服務需求，逐步發展出多種類型的信息系統，如：面向數字資源服務，有各類電子資源平臺；面向綜合業務管理，有云瀚社區主導維護的下一代圖書館服務平臺、超星公司建設的超微新一代圖書館服務平臺，以及廣州圖創開發的In-terlib3.5多層級總分館系統等；面向移動服務的各類微信小程序等。這些離散的系統建設方式使用戶的借閱記錄、文獻檢索行為、電子期刊瀏覽歷史等數據被分散存儲于不同系統中，其形式包括結構化、半結構化和非結構化。系統的離散

1.2人工智能與機器學習

機器學習是人工智能技術的重要分支，在圖書館數據融合的應用中，其有效解決了傳統數據分析算法適配困難、參數優化調整慢、自適應能力差等問題。在眾多機器學習算法中，深度神經網絡擺脫了對領域專家人工提取數據特征的依賴，避免了這一過程的主觀性，實現了復雜層次特征的自動構建，以此驅動智能決策系統將輸入到輸出的全過程視為一個整體進行優化，從而減少了以往獨立功能建設在協作過程中被放大的誤差。深度神經網絡中的卷積神經網絡算法與循環神經網絡算法可相互協同，建立分析推理模型，能夠有效處理和分析圖書館圖像、文字、音頻、視頻等多模態數據，實現精準的特征提取與語義理解。此外，在數據融合過程中，圖書館利用遷移學習原理提升深度學習模型的初始性能，將預訓練的模型遷移至圖書館特定應用場景，從而能夠快速識別用戶的咨詢意圖并完成語義解析。在實際應用中，圖書館還應對遷移后的模型參數進行動態調整，使模型更專注于專業領域的解析與預測，從而提供更精準的服務。從近年來圖書館服務轉型和升級實踐看，機器學習技術不僅在提高參考咨詢等服務的解答準確度方面取得了顯著進展，同時其在分析和挖掘行為記錄、咨詢記錄等非結構化數據，以實現更精準的個性化推薦服務方面的研究也已成為重點。

1.3 云計算

新興信息技術的廣泛運用，使軟件系統復雜性急劇上升。數據分析和人工智能模型訓練等任務，對圖書館的本地存儲、計算資源及運維能力提出了更高要求，同時也暴露了信息技術人才的明顯短缺。因此，圖書館的發展迫切需要突破自建基礎設施的局限，轉向更優質、更易維護、更易于擴展的建設模式。云計算能充分契合這一需求，其大規模并行與分布式計算能力，能夠滿足彈性擴展需求并降低運維成本。云計算不僅為基礎設施建設提供了新思路，也為數據融合應用的落地實施帶來了便利。圖書館可將各類系統功能封裝為可編排、調用的容器，依托Kubernetes等集群編排技術，構建彈性可擴展的分布式計算資源池，以滿足圖書資源的自動化管理與動態擴展需要。這不僅顯著降低了技術實施的復雜度與運維成本，更賦予了圖書館數據服務強大的動態擴展能力。

2用戶需求分析與服務匹配模型

以國家圖書館山海經知識庫、上海圖書館家譜知識服務平臺等為代表的主題式知識服務日益增多，體現了圖書館用戶需求多樣化的發展趨勢。普通用戶通過借閱圖書、基礎檢索等簡單服務就能滿足其日常需求，而專業研究人員更傾向于獲取前沿研究成果、學科發展脈絡梳理等深度知識服務。用戶對信息深度獲取的需求，促使圖書館必須構建多層次的資源體系，實現從表層文獻服務到深層知識服務的全方位覆蓋。與此同時，用戶對信息獲取的廣度也提出了更高要求，跨學科、跨領域資源的整合需求日益凸顯。這就要求圖書館建立基于語義關聯的資源組織模式，借助計算機技術構建跨領域的知識關聯網絡，以支持用戶進行多維度的知識探索與創新研究。例如，上海圖書館家譜知識服務平臺應用知識圖譜技術，不僅解決了傳統關鍵詞檢索不全的問題，還實現了與檢索內容相關聯的文獻推薦，是綜合運用計算機技術、人文知識等跨學科方法及工具實現信息資源深度融合的典型范例。

用戶需求與服務的高效匹配能夠顯著提升用戶體驗，為用戶提供想其所想的個性化服務，是圖書館實現智慧服務的關鍵。因此，圖書館可利用機器學習技術構建用戶需求分析與服務匹配模型，引入深度學習網絡架構，整合用戶的顯性需求特征與隱性行為特征，構建多維度的用戶畫像向量空間，在此基礎上通過張量分解技術對“用戶—資源”交互矩陣進行降維處理，提取關鍵特征組件，并通過注意力機制捕捉用戶興趣的動態演化過程，詳見下頁圖1。該模型采用基于圖神經網絡（GraphNeuralNetwork，GNN）的雙向傳播算法，挖掘用戶社交網絡中的群體興趣相關性，同時結合時序循環神經網絡（RecurrentNeuralNet-work，RNN)刻畫用戶需求的時間演化特征。

在實際應用中，用戶需求分析與服務匹配模型能夠通過自適應學習算法不斷優化參數權重，采用交叉熵損失函數評估匹配效果，同時引入正則化約束防止過擬合現象。這種基于深度學習的需求匹配模型突破了傳統基于規則的推薦方式的局限，能夠準確捕捉用戶的個性化需求特征，從而避免因機械套用人工智能服務而產生的看似匹配、實則不符的問題。

3圖書館智慧服務的優化路徑

3.1智能資源管理

得益于移動終端與網絡技術的快速發展，用戶獲取資源的方式和渠道在不斷變化和拓展，圖書館傳統的資源管理模式已難以滿足日益增長的用戶需求。資源管理作為圖書館智慧服務的根基，亟須加以優化以適應社會發展的需要。圖書館的資源管理主要圍繞建設、管理、利用三個層面展開，因此推進資源管理的智能化也應從這三個維度人手。

圖1用戶需求與服務匹配模型架構圖

3.1.1建設。傳統資源建設通常以圖書館自身為出發點，圍繞館藏職責有側重地進行資源采集與組織。這種方式在一定程度上忽視了用戶對資源建設的積極影響。盡管“你選書，我買單”等創新服務在一定程度上緩解了傳統資源建設方式的不足，但由于種種因素制約，此類活動難以持續且大規模推行，導致用戶對資源建設的正向反饋無法被系統性捕捉和利用。因此，圖書館有必要構建一個完整的數據收集與分析平臺，用以挖掘用戶在資源建設中的潛在作用。該平臺可整合用戶的借閱記錄、檢索歷史、館藏使用情況等多源數據，并借助大數據技術深入分析用戶的閱讀習慣、學術興趣和研究方向等，從而準確把握用戶群體需求的變化趨勢，為館藏資源的采選與優化提供科學、精準的決策支持。

3.1.2管理。物聯網技術，特別是RFID技術的發展與應用，為圖書館的資源管理帶來了極大便利。在圖書中嵌入RFID標簽，實現精準定位與自助化管理，已成為圖書館資源管理的常用手段。RFID技術還與其他物聯網技術相結合，催生了自助借還機、智能書柜、智能防盜系統和智能盤點機器人等設備，顯著提升了圖書館的管理效率。近年來，物聯網技術在圖書館資源管理中的應用不斷深化，如：江西省圖書館的“無感借閱\"服務、廣東省立中山圖書館的“采編圖靈”系統，以及蘇州第二圖書館智能立體書庫的自動導向車等技術實踐，都展示了物聯網在智慧圖書館建設中的廣泛前景。

3.1.3利用。如何更有效地利用資源為用戶提供服務，是圖書館資源管理的核心問題。圖書館傳統的文獻檢索與信息服務主要依托聯機公共目錄檢索系統（OPAC）展開，其資源匹配效果最終由用戶判定，無法實現個性化需求的精準匹配。因此，在資源管理應用層面，圖書館正積極引入人工智能技術以優化資源檢索過程，旨在提升檢索的準確性與效率。圖書館通過應用自然語言處理技術，對館藏資源進行智能分類，并基于文獻主題、研究方向、關鍵詞等，多維度開展深度分析，實現對資源的精細化標簽標注，使用戶能夠借助語義理解技術快速定位最相關資源，而不再僅依賴單一的關鍵詞匹配[3]。可見，資源管理應用過程的智能化，是實現個性化信息推送服務的重要基礎。

3.2個性化信息推送

個性化信息推送是提升圖書館服務質量和用戶體驗的重要手段[4]，其核心在于通過深度分析用戶需求，精準匹配資源，從而提升資源獲取效率和用戶體驗。

3.2.1收集并整合用戶數據，構建詳盡的用戶畫像。用戶的借閱歷史、檢索行為、訪問偏好等數據反映了其學術興趣和研究方向，圖書館對其收集整理能夠進一步挖掘其潛在需求。借助數據挖掘與行為分析技術，圖書館可準確識別用戶的需求趨勢與行為模式，為個性化推薦服務奠定數據基礎。例如，若系統發現某一用戶近期頻繁借閱某學科書籍或檢索相關領域的文獻，便可主動推送該學科的新書資訊或最新研究成果。精準的信息推送節省了用戶的時間與精力，顯著提升了其獲取信息的效率。

3.2.2應用自然語言處理(NLP)技術，深度解析文獻資源內容。通過對文獻主題、關鍵詞及研究方向等要素的精準解析，圖書館能夠有效識別與用戶需求高度匹配的資源。例如，當系統識別出某用戶的研究方向是人工智能時，可借助NLP技術自動篩選并推薦與人工智能密切相關的學術資源。此外，自然語言處理技術有助于圖書館對文獻資源進行更細粒度的分類與標簽化處理，從而顯著提高推薦系統的準確性，減少無關信息的干擾，優化用戶體驗。

3.2.3構建多元化信息推送平臺，拓展信息推送覆蓋面。除傳統的電子郵件和網站推送外，圖書館還可借助移動應用、社交媒體以及即時通信工具等，多渠道進行信息推送。圖書館可根據用戶的使用習慣與偏好，選擇針對性的推送方式，既能避免信息過載，又能確保信息的及時性與有效性，如：針對習慣使用社交媒體的用戶，可通過微信公眾號等平臺推送資源信息；對于更依賴移動應用的用戶，可通過手機App發送信息。圖書館構建多元化的推送渠道，能夠滿足不同用戶的需求，進一步提升用戶體驗。

3.3智能客服與互動體驗

智能客服是用戶享受圖書館智慧服務的重要入口。智能客服通過提供精準的個性化推薦和良好的交互體驗，為用戶帶來更優質的服務，從而有效提升用戶滿意度。智能客服是互聯網技術發展的產物，傳統的客服系統受限于預設語料庫，僅能響應簡單詢問，基于用戶需求與服務匹配模型的智能客服則能結合用戶提問的上下文準確理解其真實意圖，給出精準反饋，甚至對用戶需求進行前瞻性預測。預測結果與用戶的實際響應又可為圖書館進一步完善用戶需求與服務匹配模型提供重要線索。此外，圖書館還應提供更多形式的交互方式，以推進無障礙服務，確保不同用戶群體都能享受流暢便捷的服務體驗，如引人支持語音識別的智能交互系統，協助老年人、低幼兒童以及殘障人士輕松完成資源查詢與參考咨詢等操作，既能提升人機互動體驗，也能更好地契合無障礙服務的現實要求[5]

參考文獻：

[1] 趙曉丹.元宇宙視閾下的智慧圖書館服務模式探究[J].河南圖書館學刊，2024(1)：112-114.

[2] 李睿.多源數據融合驅動的圖書館智慧化閱讀推廣服務模式研究[J].江蘇科技信息，2023（16)：48-50，56.

[3] 林翠萍.數據賦能的圖書館智慧閱讀推廣服務的實踐與探索：以深圳市龍崗區圖書館為例[J].圖書館界，2023(1) :81-85.

[4] 洪芳林，龔蛟騰.“數字中國”戰略下圖書館智慧空間轉型：路向、內核與實現[J].情報資料工作，2023(2)：102-112.

[5] 韓雪.技術驅動背景下智慧圖書館建設研究[J].邢臺職業技術學院學報，2022(6)：100-104.

（編校：徐黎娟）