‘智能體 + 圖書館”構(gòu)建讀者個性化服務(wù)體系

隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，智能體在越來越多的領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，推動了各行各業(yè)的創(chuàng)新和變革。在圖書館領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)、人工智能的高速發(fā)展導(dǎo)致傳統(tǒng)的圖書館服務(wù)模式已經(jīng)難以滿足讀者日益多樣化和個性化的需求[1]。讀者期待圖書館能夠提供更加個性化、智能化的服務(wù)，如：不同年齡段、不同學(xué)科背景的讀者對圖書的需求差異較大，有的讀者喜歡文學(xué)類書籍，而有的讀者則專注于學(xué)術(shù)研究資料。在信息爆炸的時代，讀者希望圖書館能夠幫助他們篩選、整合信息，提供有針對性的知識推薦服務(wù)。然而，傳統(tǒng)圖書館服務(wù)在資源檢索的精準(zhǔn)度、服務(wù)的個性化程度等方面存在一定的局限性，無法充分滿足讀者的個性化需求。圖書館將智能體技術(shù)引入讀者個性化服務(wù)中，為解決上述問題提供了新的思路和方法。智能體通過不斷收集讀者的歷史借閱記錄、檢索行為等數(shù)據(jù)，深度分析讀者的興趣偏好和需求特點，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的讀者畫像構(gòu)建、個性化的資源推薦和智能化的咨詢服務(wù)。智能體還可通過實時監(jiān)測圖書館的資源使用情況、讀者流量等信息，優(yōu)化圖書館的資源配置和服務(wù)流程，提高圖書館的管理效率和服務(wù)質(zhì)量，從而提升讀者的滿意度[2]。

一、智能體技術(shù)與圖書館個性化服務(wù)理論剖析

智能體作為一種能夠感知周邊環(huán)境，并基于感知信息自主行動以達成特定目標(biāo)的實體，在現(xiàn)代科技發(fā)展中占據(jù)重要地位。具體來說，智能體具有自主性、交互性、適應(yīng)性等顯著特征。其中，自主性賦予智能體獨立決策和執(zhí)行任務(wù)的能力，使其無須持續(xù)的人工干預(yù)，就能按照預(yù)設(shè)程序與邏輯自主運行；交互性則確保智能體能夠與其他智能體、讀者實現(xiàn)有效的信息交換與互動；適應(yīng)性讓智能體在面對動態(tài)變化的環(huán)境時能夠靈活調(diào)整自身行為模式。

圖書館讀者個性化服務(wù)以讀者的個體特征、行為習(xí)慣以及需求偏好為依據(jù)，提供具有高度針對性的服務(wù)。這種服務(wù)模式能顯著提高讀者滿意度，幫助讀者快速獲取所需資源，節(jié)省時間和精力。同時，通過對讀者需求的精準(zhǔn)匹配，圖書館能夠優(yōu)化資源配置，避免資源閑置，提高資源利用率，進而提升自身的競爭力，吸引更多讀者。早期圖書館個性化服務(wù)主要依賴人工咨詢和簡單的借閱記錄分析。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷發(fā)展，圖書館個性化服務(wù)迎來新的變革，服務(wù)變得更加精準(zhǔn)和高效。未來，圖書館個性化服務(wù)將朝著智能化、多元化和場景化方向發(fā)展。借助智能設(shè)備與技術(shù)，圖書館能夠為讀者打造全場景、沉浸式的服務(wù)體驗，滿足讀者在不同場景下的多樣化需求。

二、“智能體 + 圖書館”構(gòu)建讀者個性化服務(wù)體系的可行性分析

第一，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能體在功能和性能上不斷成熟。自然語言處理技術(shù)讓智能體能夠準(zhǔn)確理解讀者的咨詢意圖，語音識別和合成技術(shù)使得智能體能夠以語音形式與讀者互動。同時，圖書館自動化管理系統(tǒng)以及數(shù)字資源平臺的普及，為智能體與圖書館現(xiàn)有系統(tǒng)的集成奠定了基礎(chǔ)。借助API接口等技術(shù)手段，智能體可以無縫對接圖書館系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時交互與共享，提升了圖書館服務(wù)的自動化和智能化水平。第二，讀者對圖書館服務(wù)的期望日益提升，渴望獲得更加便捷、高效、個性化的服務(wù)體驗。圖書館服務(wù)因讀者群體特性不同而存在顯著差異，比如，學(xué)生希望快速獲取學(xué)習(xí)資料，科研人員需要及時追蹤前沿學(xué)術(shù)動態(tài)，普通讀者則追求豐富多元的文化娛樂資源。智能體憑借強大的數(shù)據(jù)分析和個性化推薦能力，能夠深入洞察讀者的需求特點，為不同讀者群體提供定制化服務(wù)，從而精準(zhǔn)滿足讀者的差異化需求。第三，圖書館擁有豐富的館藏資源，涵蓋紙質(zhì)文獻、電子資源、多媒體資料等。圖書館通過數(shù)字化整合，能夠?qū)⑦@些資源轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)形式進行存儲和管理，從而為智能體提供充足的數(shù)據(jù)支持。智能體可以對資源數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，實現(xiàn)資源的深度利用，提高資源的利用率和服務(wù)價值。

三、“智能體 + 圖書館”構(gòu)建精準(zhǔn)的讀者畫像

在“智能體 + 圖書館”個性化服務(wù)體系中，圖書館構(gòu)建精準(zhǔn)的讀者畫像對實現(xiàn)服務(wù)定制化、提升服務(wù)質(zhì)量起著關(guān)鍵作用。這一過程主要涵蓋數(shù)據(jù)收集、分析挖掘、畫像應(yīng)用三個緊密相連的階段。

（一）數(shù)據(jù)收集

第一，內(nèi)部數(shù)據(jù)。圖書館管理系統(tǒng)一般都保存豐富的讀者數(shù)據(jù)，如：讀者注冊信息記錄了讀者的姓名、年齡、性別、職業(yè)、聯(lián)系方式這類基本信息，能夠反映讀者的基礎(chǔ)特征；借閱記錄詳細記錄了借閱人、書名、借閱時間、頻率等，能夠反映讀者的閱讀偏好；館內(nèi)的瀏覽行為數(shù)據(jù)，如讀者在圖書館網(wǎng)站或移動端瀏覽的頁面、搜索的關(guān)鍵詞，能夠反映其信息需求傾向。第二，外部數(shù)據(jù)。為了更精準(zhǔn)地構(gòu)建讀者畫像，圖書館可在合法合規(guī)的前提下，引入外部數(shù)據(jù)。例如，圖書館在社交媒體平臺分享讀者的閱讀心得、書評，能展現(xiàn)讀者對不同書籍的看法與評價；展示學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫中讀者的科研成果，有助于了解科研人員的研究方向和學(xué)術(shù)水平。

（二）數(shù)據(jù)分析挖掘

第一，數(shù)據(jù)清洗。圖書館所收集的原始數(shù)據(jù)通常存在數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、錯誤等問題，因此其需要運用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除無效數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù)，以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)[3]。第二，特征提取。圖書館借助數(shù)據(jù)挖掘算法能夠從清洗后的數(shù)據(jù)中提取讀者關(guān)鍵特征。例如：圖書館通過文本挖掘技術(shù)分析讀者搜索關(guān)鍵詞、書評等文本數(shù)據(jù)，能夠提取讀者的興趣標(biāo)簽；運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，分析借閱記錄，能夠找出不同書籍之間的關(guān)系，進而挖掘讀者潛在的閱讀需求。第三，聚類分析。圖書館依據(jù)讀者的特征，采用聚類算法，可將讀者劃分為不同群體。例如：圖書館可按照閱讀偏好，將讀者分為文學(xué)類、科技類、歷史類等不同類別；根據(jù)借閱頻率，分為高頻借閱者、低頻借閱者。通過聚類分析，圖書館能夠深入了解不同讀者群體的行為模式和需求特點。

（三）畫像應(yīng)用

第一，個性化推薦?；跇?gòu)建好的讀者畫像，圖書館運用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等算法能夠為讀者推薦契合其興趣和需求的圖書和服務(wù)。例如，當(dāng)識別出某位讀者是科幻小說愛好者時，系統(tǒng)便會向其推送新出版的科幻類書籍、相關(guān)科幻主題活動信息。第二，服務(wù)定制。圖書館可針對不同讀者群體，提供定制化服務(wù)。例如：對科研人員，圖書館可提供專業(yè)文獻傳遞、科研動態(tài)跟蹤服務(wù)；對學(xué)生群體，圖書館可組織學(xué)習(xí)方法講座、考試輔導(dǎo)活動。第三，空間優(yōu)化。圖書館通過分析讀者畫像數(shù)據(jù)，了解讀者對圖書館空間的使用需求，可優(yōu)化圖書館的空間布局。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)討論型讀者較多時，圖書館可增加研討空間的數(shù)量，配備先進的多媒體設(shè)備，進而提升讀者的使用體驗。

四、“智能體 + 圖書館”個性化服務(wù)體系的架構(gòu)設(shè)計

“智能體 + 圖書館”個性化服務(wù)體系的整體架構(gòu)融合了智能體技術(shù)與圖書館業(yè)務(wù)，旨在為讀者提供高效、精準(zhǔn)、個性化的服務(wù)。該架構(gòu)主要包括感知層、數(shù)據(jù)層、智能體層和讀者交互層，各層次相互協(xié)作，共同實現(xiàn)服務(wù)體系的智能化運作。

（一）感知層

感知層負責(zé)采集圖書館內(nèi)外部的各種數(shù)據(jù)，是整個服務(wù)體系獲取信息的“觸角”。這一層利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如RFID、智能書架、攝像頭等）、讀者終端（如App、網(wǎng)頁等）以及環(huán)境傳感器（如座位占用監(jiān)測、溫濕度傳感器等）動態(tài)捕獲讀者的檢索和借閱等行為數(shù)據(jù)、圖書在架情況、設(shè)備使用率等資源狀態(tài)及人流密度、環(huán)境舒適度等空間參數(shù)，并通過邊緣計算節(jié)點進行初步清洗與特征提?。ㄈ缧袨闀r序建模、熱區(qū)分析等）。綜上所示，感知層的核心價值在于實現(xiàn)場景化需求感知與資源動態(tài)映射。例如，感知層通過將讀者停留時長與書架區(qū)域進行關(guān)聯(lián)，可推測其潛在興趣。需要注意的是，感知層的建構(gòu)面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)，如多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、低延遲響應(yīng)以及輕量化部署。未來，圖書館可借助聯(lián)邦機器學(xué)習(xí)，在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，實現(xiàn)跨館數(shù)據(jù)協(xié)作，共同優(yōu)化知識服務(wù)或構(gòu)建聯(lián)合知識圖譜；在保護隱私的前提下，訓(xùn)練AI模型，提升資源推薦、古籍?dāng)?shù)字化等服務(wù)的精準(zhǔn)度，最終形成“無感采集一智能理解一主動服務(wù)”的閉環(huán)。

（二）數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層是整個體系的數(shù)據(jù)中樞，承擔(dān)著數(shù)據(jù)存儲、清洗、整合與分析的重要任務(wù)。第一，圖書館借助數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，可將感知層采集的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分別存儲于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)中。例如：讀者的借閱記錄、個人信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，方便進行查詢和統(tǒng)計分析；而讀者的書評、咨詢文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則可存儲于文件系統(tǒng)或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。第二，圖書館利用數(shù)據(jù)整合技術(shù)，能夠去除數(shù)據(jù)中的噪聲、重復(fù)和錯誤信息，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。通過數(shù)據(jù)整合技術(shù)，圖書館可以實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理，建立完整的讀者畫像與資源知識庫。在此基礎(chǔ)上，圖書館運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)算法開展深度分析，精準(zhǔn)識別讀者的興趣偏好、閱讀行為及潛在需求，從而為智能決策系統(tǒng)提供有力支撐。

（三）智能體層

智能體層是整個體系的核心，由多個不同功能的智能體組成，每個智能體都具備獨立思考和執(zhí)行任務(wù)的能力，并且能相互協(xié)作。第一，用戶建模智能體通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)層分析得出的讀者行為數(shù)據(jù)，可構(gòu)建動態(tài)的讀者興趣模型。例如，當(dāng)讀者頻繁借閱某一領(lǐng)域的書籍或瀏覽相關(guān)主題的文獻時，用戶建模智能體能夠及時捕捉這一信息，更新讀者興趣模型，使服務(wù)更滿足讀者需求。第二，依托用戶建模智能體生成的讀者興趣模型，資源推薦智能體能夠從圖書館資源知識庫中篩選契合讀者興趣的圖書、期刊、數(shù)據(jù)庫等資源，并制訂個性化的推薦策略，如采用協(xié)同過濾算法，為具有相似興趣的讀者推薦相關(guān)資源。第三，智能咨詢智能體借助自然語言處理技術(shù)，能夠理解讀者提出的問題，并從知識圖譜和資源庫中檢索答案，為讀者提供實時、準(zhǔn)確的咨詢服務(wù)。

（四）用戶交互層

第一，用戶交互層是讀者與服務(wù)體系進行互動的界面，旨在為讀者提供便捷、友好的使用體驗。這一層涵蓋了圖書館網(wǎng)站、移動應(yīng)用、自助服務(wù)終端等多種交互渠道。在交互設(shè)計上，用戶交互層充分考慮讀者的使用習(xí)慣和需求，采用簡潔直觀的界面布局，融入語音交互、手勢操作等多種交互方式。第二，各層次之間通過標(biāo)準(zhǔn)化的接口和協(xié)議開展數(shù)據(jù)交互與協(xié)同工作。感知層采集的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)傳輸接口上傳至數(shù)據(jù)層；數(shù)據(jù)層經(jīng)過分析處理后，將結(jié)果以API（應(yīng)用程序編程接口）的形式提供給智能體層；智能體層根據(jù)所接收的數(shù)據(jù)和指令，執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，并將處理結(jié)果直接反饋給用戶交互層，實現(xiàn)服務(wù)的閉環(huán)。這種分層架構(gòu)和交互機制使得整個服務(wù)體系具有良好的可擴展性和靈活性。當(dāng)需要引入新的技術(shù)或服務(wù)時，整個服務(wù)體系僅須在相應(yīng)層次進行擴展或升級，而不會對其他層次造成較大影響，為“智能體 + 圖書館”個性化服務(wù)體系的持續(xù)發(fā)展提供了有力保障。

五、結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新和圖書館服務(wù)需求的不斷演變，“智能體 + 圖書館”領(lǐng)域蘊含廣闊的研究空間和發(fā)展機遇。在技術(shù)突破層面，自然語言處理技術(shù)有望實現(xiàn)更深入的語義理解和語境感知。未來，相關(guān)研究可聚焦如何讓智能體更好地理解自然語言中的隱喻、情感、文化背景等復(fù)雜元素，從而實現(xiàn)與讀者的深度、精準(zhǔn)交互。通過引入知識圖譜與語義網(wǎng)絡(luò)的深度融合技術(shù)，圖書館可使智能體在更廣泛的知識體系中進行推理和解答，提升回答的準(zhǔn)確性和全面性。機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法也將朝著更加高效、可解釋的方向發(fā)展。由此，研究如何優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)，提高模型的訓(xùn)練速度和泛化能力，同時增強算法的可解釋性，讓讀者和圖書館管理者能夠理解智能體的決策過程，將是未來的重要研究方向。

［參考文獻]

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[3］李恂.大數(shù)據(jù)背景下企業(yè)經(jīng)濟管理研究［J］.現(xiàn)代商業(yè)研究，2024（24）：158-160.