智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准个性服务研究

智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准个性服务研究张阳，田小雨

(1武汉纺织大学图书馆，湖北武汉430200；2.湖北工业大学工程技术学院，湖北武汉430068)

0引言

图书馆的智慧服务相关研究在2022年就已经开展，当时探讨的是着重从服务方向进行而没有大量投入硬件的建设。2022年前后，随着智慧地球、智慧城市、智慧校园等一系列智慧概念的提出，智慧图书馆的相关研究也随即开始，同时伴随大数据、人工智能、云计算等新的计算机技术出现，智慧图书馆的建设进入一个非常火热的时期，各大公共图书馆、高校图书馆都加大了智慧图书馆的硬件设施投入。经过这一阶段的发展，图书馆的硬件基础设施得到了很好的发展，但也进入了瓶颈期。未来图书馆的建设还未达成共识，笔者认为，未来图书馆应该是以读者为中心、以数据为依托、以服务为核心的建设方向，即智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准、个性服务，其中，数据是智能感知和交互的，服务是精准、个性的，读者、图书馆工作者、图书馆管理者随时随地获取想要的数据与服务才是智慧真正落地。

1智慧图书馆的研究现状与发展趋势

1.1智慧图书馆的研究现状

目前，借助智慧地球、物联网、云计算、人工智能、大数据等技术以及图书馆行业根据用户需求和图书馆工作者、管理者需求，同时随着图书馆服务转型的不断深入，对图书馆功能的要求不断拓展，以此成功开启智慧图书馆精准服务的研究。我国对智慧图书馆的研究探索始于2022年，普遍认为最早的是严栋[1]发表的《基于物联网的智慧图书馆》一文开启了智慧图书馆的研究；李玉海[2]在《我国智慧图书馆建设面临的五大问题》一文从智慧图书馆的概念、名分、建设、合作、理论5个方面深入诠释了目前智慧图书馆的建设现状和问题。智慧图书馆经过十几年的研究和建设，已经不属于热门新型研究课题，图书馆界在智慧图书馆基础建设上达成部分共识，重点公共图书馆和高校图书馆在智慧图书馆硬件建设上基本完成，但是在基于数据的智慧图书馆应用，特别是为读者提供的精准、个性服务方面的应用还较少。

1.2基于智能获取数据的智慧图书馆精准个性服务的研究趋势

李玉海[3]在《图书馆智慧服务中的数据获取》中提到数据的感知交互是图书馆实现智慧服务的第一步，感知往往是隐形的，交互一般是显形的。陈臣[4]在《一种大数据时代基于读者体验视角的数字图书馆个性化搜索引擎》中提到，读者个性化阅读服务和数据搜索过程中，搜索引擎应具备用户需求和数据关联的准确预测能力，为读者提供“不搜即得”的智慧搜索服务。

未来的智慧图书馆管理系统平台需要依托读者过往使用的数据和历史行为，智能感知用户需求，精准判断用户下一步行为，同时，以数据交互方式为用户反馈需求，需要做好数据的感知和处理，基于多个数据的交互，再个性精准推送到用户，实现智慧图书馆服务。

平行四边形内容是义务教育阶段“图形与几何”学习领域的重要组成部分，涵盖直观几何、度量几何（如平行四边形面积）、演绎几何、变换几何和坐标几何（分布在教材习题中）等多个领域，是培育学生空间观念、运算能力、推理能力、几何直观与符号意识等数学素养的良好素材．它的教材内容分布在义务教育的3个学段，较好地体现了“螺旋式”编排理念．因而研究者拟以平行四边形内容为例，采用量化分析与质性描述相结合的方式，力求较为精准地刻画现行中小学数学教材内容的螺旋式编写特点，分析其螺旋式编写的经验、不足及改进方式，期望能为数学教材建设、改进教学，进而增强学生数学学习效果的累积效应提供参考．

2智能感知和数据交互下的智慧图书馆

2.1智能感知

所谓图书馆精准、个性服务，要求图书馆系统依托智能感知和数据交互后获取数据，准确了解用户需求，精准刻画用户画像，以此为读者提供精准、个性的智慧图书馆服务。

完成智能感知服务首先需要依托读者用户的数据获取，根据数据的属性，可以分为基础数据和交互感知数据。基础数据包含个人读者的基本属性，例如姓名、性别、年龄、出生时间等，对于学生读者也涵盖学号、读者号、学院、年级、专业、研究方向、所属学科类别，对于教工读者还涵盖工号、学历、学位、职称、人才层次等数据。这些数据首先作为图书馆智能感知获取数据的一部分，依托这些数据，可以精准地为读者基础画像，读者在同一属性下往往会有相同的行为，从而进行数据服务的定向推送。

智能感知最终的目的是预测读者用户下一步的行为，从而预判读者需求，交互的过程其实是不断反复刻画的过程，图书馆应该做好数据的价值挖掘工作,促进数据库的不断完善和更新,确保用户需求与个性化推送内容的精准匹配[5]。通过不断交互，以求将用户需求判断得更为准确，依托模型和人工智能技术理解请求意图，最后实现定向、精准、个性的智慧服务。

除了1971年发起的抗癌战争和20世纪80年代后期对艾滋病研究的资助激增之外，对一种疾病研究的资助增幅如此巨大，在NIH是没有其他先例的。随着慷慨资助的到来，运营方面的挑战开始显现。NIH的工作人员加班加点，努力审查和处理数千份资助申请，其中也包括2022年4.14亿美元的拨款，这笔款项是国会于2022年3月审批通过的，相当于NIH一些较小研究所的全部预算。

目前，B公司的经销商窜货现象较多，无论对市场还是对公司正常运营都造成了一定程度的影响。一方面，营销费用支持的不合理导致邻近市场经销商进货价格差别较大，从而为窜货的出现埋下了可能性。B公司在促销费用支持时，会针对一部分产品支持进货激励，即在经销商进货价格基础上给予一定的折扣，而不同市场折扣可能会相差较大。在业绩压力较大的情况下，也为了谋求更多的利润，一部分经销商会主动发起窜货，将产品低价出货至邻近市场的门店，这时，当地市场的经销商为抵制窜货便降低了出货价、损失了利润，这些经销商若发现长期无法保证利润时，便会自动放弃对产品的经营，给企业发展造成影响。

2.2数据交互

智能感知和数据交互下的智慧图书馆系统，需要集成各类微服务为用户入口，以用户需求为导向，以数据平台为基础，厘清数据流走向，智能感知读者、图书馆工作者和管理者需求，通过大数据挖掘、数据分析，定向精准个性地向需求用户提供信息，实现一种可行的智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准、定向、个性服务系统。能够真正体现智慧图书馆在获取数据和数据利用上的智慧性,从而为读者提供需求精准的服务。

2.3智能感知和数据交互下的智慧图书馆系统

数据交互依托的是读者在图书馆以及与图书馆周边产生的行为交互数据，数据主要涵盖图书借阅情况、访问图书网站、使用移动图书馆、进出馆时间和次数、预约座位、在馆时间、阅读偏好、阅读时长、文献阅读下载、文献传递、科技查新数据等，其数据来源主要为图书管理系统、移动图书馆、图书馆网站、微信公众号、预约系统、门禁闸机系统、在线阅读系统、电子资源平台统计系统等。同时也涵盖与图书馆相关的周边系统数据，例如高校图书馆读者会在校园内的其他平台(学生管理系统、教务管理系统、科研管理系统等)产生交互数据，这些数据通过图书馆系统进行采集后，实现读者用户数据交互，得到很好的利用。

建立一套完善的智能感知图书馆系统，首先要为读者、图书馆工作者、图书馆管理者提供智能感知数据，这些数据需要通过对基础数据和交互行为数据的挖掘和分析以及延展数据的获取。做到数据的智能感知前提是图书馆以及各类行为数据互联互通互应用，在数据统一标准处理后分类分析，去除重复不用数据，挖掘有用数据，利用关联算法揭示数据所展示的内容，聚合到图书馆找出共性数据和个性数据，形成智慧图书馆下的数据中心，通过实际发生的交互做好基础和规范性工作，为下一步建立数据模型和用户画像做好基础工作。

智能感知服务是实现图书馆智慧服务的关键，智能感知要求读者使用数据时察觉不到，图书馆智慧服务平台通过各类应用入口，根据读者用户使用图书馆各类服务时留下的行为数据和历史数据，提前感知读者用户的需求。

3智慧图书馆的精准、个性服务

3.1精准、个性服务

智能感知和数据交互是智慧图书馆建设的两个必要条件,智能感知要求图书馆能够智能收集读者使用数据，分析读者使用行为，判断数据价值，存储数据，同时在系统内部多平台数据中心交互数据，通过模型为用户画像，进而精准个性推送服务。

经过八年的开发式扶贫，国家贫困人口极大减少，剩余贫困群体主要分布在自然条件恶劣的老、少、边、穷等集中连片贫困地区，扶贫工作进入攻坚阶段，这是“八七”扶贫攻坚计划出台的历史背景。“八七”扶贫攻坚是新中国成立以来第一个具有明确目标、对象、措施、步骤的系统化的扶贫行动纲领，它在扶贫开发的基础上，采取了东西协作、部门定点、劳动力转移、国际合作等多样化、多元化的扶贫模式，划定了592个国家级重点贫困县，标志着扶贫思路由全面性转向重点性，扶贫范围由全国性转向区域性，显示了我国的扶贫事业日渐成熟。在这些贫困县中，农村贫困人口依然是主要的贫困群体，扶贫攻坚自然成为这些地区“三农”工作的主旋律。

精确掌握用户需求、精细用户画像是精准、个性服务的基础，图书馆通过对读者基础和交互数据全方位采集，建立图书馆数据中心，通过挖掘数据，构建用户和相同类别的用户标签，实现用户画像，针对用户各类需求，对其基础数据和日常行为数据进行分析，不断完善细化用户需求模型，以实现为读者用户提供个性、精准化服务的目的。用户需求模型应该建立在具有同一标签的用户之上，特别是针对高校图书馆，对用户的需求可以精准划分，例如高校教师以科研为目的，可以以学科类别或者研究方向为基础，再根据图书馆所具有的服务定向推送、精准推送，这样就可以做好精准服务工作。在建立统一标签的同时，也要针对个体化服务，对于每一位教师读者用户根据其日常使用图书馆服务的特性，做好个性化服务。同样的，对于学生读者其学习标签特别重要，他们是实实在在来到图书馆，使用图书馆硬件设备的读者，所以应该更多地采集如进馆时间、在馆时间、座位偏好等相关数据。精细用户画像需要对采集到的数据进行标准化处理，去除无用数据，同时使用全流量数据[6]，再深入挖掘、分析利用、全面刻画用户特征，通过图书馆内行为数据和周边可用行为数据不断定义标签，根据读者标签进行分类整理，建立个性和普性的用户标签需求模型，提供精准、个性化服务[7]。

3.2智慧图书馆的精准、个性服务系统

智慧图书馆的精准、个性服务系统，要求摸清用户(读者、图书馆工作者和图书馆管理者)到数据平台之间的链路走向，解决用户到数据的链路流问题，保障数据的链路畅通。一个用户感知的相关数据准确收集反馈到数据平台，同时数据平台要对收集到的数据进行分析，挖掘平台数据，再定向精准个性地反馈到用户。

实现读者数据服务的精准推送，需要图书馆系统通过基础数据和交互数据智能感知获取数据，使得图书馆内各数据系统以及图书馆周边行为系统的数据互联互通互应用，建立智慧图书馆数据中心，通过数据为读者用户精准画像，不断完善读者需求模型，最后实现定向、精准、个性反馈数据。

缺点：难以兼容PTN技术，且存在以太和OTN两次封装，增加了节点分组处理时延（光层直通节点不受影响）。

4思考与前景

智慧图书馆经过了近几年的迅猛发展，大部分图书馆都带上了“智慧”的属性，但是“智慧”的根本应该在于服务，图书馆的一切功能都应该落脚到服务上，即将读者用户体验放在首要位置，以读者为中心，以数据为依托，以服务为核心，为读者用户提供智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准、个性服务。智慧图书馆的建设肯定会继续依托大数据、云计算和人工智能等新兴技术的支撑。在新的技术下，人与馆、人与知识、人与服务是互动感知的，读者用户数据的获取和智能的定向推送服务是智慧图书馆的关键所在。图书馆