基于深度学习的图书馆服务研究

张民

（泰山学院，山东泰安271000）

深度学习这一概念在十多年前就已经被提出，指的是以样本数据为基础，通过相应的训练强化方法得到具有多个层级且具有深度网络结构的机器学习的过程。深度学习强调对外部输入数据高级特征的提取，主要是模拟人脑对于信息和数据处理的过程使及其拥有这种能力。深度学习技术在图书馆服务中已经被应用，而且发挥着重要作用。

1 关于深度学习的图书馆服务研究情况

该文以中国知网作为数据基础，并且在研究的过程当中始终将深度学习的图书馆服务作为主题。在研究的时候重视时间跨度的科学性和学科领域的自由性，检索采用的是模糊的形式，最终选择出了用于基于深度学习的图书馆服务研究的论文。随着人工智能技术的发展和进步，现代学者对于深度学习的研究和图书馆服务的研究成果越来越多，而且越来越成熟，在未来也将会不断地完善。通过分析检索出来的文章可以知道基于深度学习的图书馆服务研究热度正盛，需要继续保持。目前图书馆已经可以借助软件针对关键词进行统计分析，并在此基础之上对得出来的关键词加以数据清洗，最后根据关键词的频次排序，最终形成了清晰的图表，这对于最后的研究结果具有重要意义。研究的时候始终将机器学习作为核心，将其作为关键词形成了群组。研究内容包括了自动分类、文本分类，但不限于这些内容。

人工智能等信息技术被推广和应用，使得各行各业都取得新的发展机会，对于图书馆而言，利用人工智能信息技术完善服务模式和体系非常重要。图书馆开始从传统模式中苏醒，从现代社会的发展前景和方向入手，利用人工智能形成满足现代用户读者的要求的图书馆服务，使得图书馆逐渐拜托了生存危机。聚类分析是研究基于深度学习的图书馆服务的基本方法，它可以清晰地反映基于深度学习的图书馆的知识结构。进而根据分析得出的结果划分关键词，通常关键词的类别包含了五大类，根据内容为标准进行划分的。深度学习作为现代人工智能研究领域的一个重要内容，它的热度还会不断地上升，因为深度学习改变了太多的内容，包括了传统的机器学习方法，也包括了对人类感知的认识。无论是国内还是国外都不断地深入研究内容，将知识和理论不断地延伸，目的就是让深度学习可以被更好地应用。就图书馆的服务而言，它在语音识别、图像理解以及搜索推荐等方面都可以被应用。在未来人工智能技术会更加成熟，目前不能解决的问题也会得到解决，在此基础之上的深度学习图书馆服务研究也会更加深入，研究结果也更具有实践价值。总之无论如何，基于深度学习的图书馆服务研究还将不断地进步。

2 基于深度学习的图书馆服务

2.1 基于计算机视觉的图书馆服务

计算机技术发展和进步使得图书馆服务有了新的方向和形式，这其中计算机视觉起着重要作用。由于计算机视觉在图像、文字、物体以及人体识别等方面都能够发挥价值，因此需要重视。基于计算机视觉的图书馆服务包括了图书馆人流统计，常见的形式是利用图书馆门禁系统对读者进出图书馆加以统计。同时还可以在此基础之上跟踪读者的运动轨迹，判断读者是进入图书馆还是出图书馆。

基于计算机视觉的图书馆服务还包括了智能定位服务，图书馆的图书需要上下架，也存在错乱存放的情况，这时候要想使其按照规定顺序摆放便可以利用计算机视觉的智能定位服务。计算机视觉技术的延伸软件能够帮助图书管理人员减轻工作负担，一般会选择在图书的书脊粘贴与二维码性质相同的标签，方便了图书的归类和整理。随着现代科技的进步，这种智能定位更进一步完善，延伸到了语音识别智能书架，可以识别语音指令，很好地替代了人工查找，节省了图书馆经营投入的人力资源。除此之外智能定位服务还可以直接向读者提供，通过掌握读者所在的位置进而判断读者的喜好以及其他信息，在此基础之上进行图书推荐，可以节省读者寻找资料图书的时间。现实中一些使用图书馆书籍的读者或者用户不遵守图书馆的管理规范，加之图书馆管理资源不够，导致很多图书馆的馆藏缺乏秩序，利用智能定位服务可以很好地解决这一问题。

基于计算机视觉的图书馆服务包括读者体验阅读服务，具体来讲指的是虚拟现实技术的VR 体验阅读服务以及增强现实技术的AR 导航服务，这两种技术为读者提供了更好的服务，目前在图书馆服务中这两种服务的满意度很高，深受读者的欢迎。读者进入图书馆之后可以借助VR 眼镜感受虚拟的风景文化，还可以根据自己的需求寻求更深的互动体验，从而给自己创造印象深刻的阅读体验。我国已经有很多图书馆开始实践，并且受到很好的反响。科技始终在不断地进步和发展，在未来基于深度学习的图书馆服务还会越发完善、 越发全面，要将其与读者和用户的需求结合起来，推动图书馆服务模式和管理体系的创新，进而让这些新的技术得以发挥价值。当然实践中不断地应用信息技术，推广创新服务也能够及时发现基于深度学习的图书馆服务存在的不足，进而可以把握改进的方向，促进技术完善和发展。

2.2 智能检索服务

智能检索服务中比较常见的是基于图像的智能检索，进一步区分还可以将其分为基于文本和内容。分析基于文本的图像检索会发现在这种检索服务出现之前已经有了相对成熟的模型，所以这项服务才能保持这样成熟的状态，如比较出名的模糊逻辑模型。不过研究智能检索服务的时候要综合很多方面的信息和数据，以便于得出准确的结论。如在基于文本的图像检索当中根据读者的反馈我们可以发现一旦读者要求精确查找图像资源，这种基于文本的图像检索服务质量会显得不高，不能够满足读者的要求。为此在实践中需要结合具体的情况采取针对性的智能检索服务。当然研究人员在这样的内容之上更加深入，并探究出了基于内容的图像检索服务。这种检索服务确实在实践中更加受欢迎，这是因为基于文本内容的图像检索服务更加精确，它可以针对图像的特征加以提取，这些特征包括色彩、形状、对象但不仅限于这些特征。仔细分析基于内容的图像检索会发现它的重点放在视觉特征上。智能生活时代的到来带给了人们许多方便，也促进了各行各业的发展转变。图书馆作为人类汲取知识的场所之一，应当积极转变经营发展观念，吸收人工智能技术，提高基于深度学习的图书馆服务水平。智能检索服务节省的不仅是图书馆管理人员和用户的时间，还能够提高社会生产效率，有利于我国的经济发展和进步。

此外基于语音的智能检索也属于当前基于深度学习的图书馆服务内容，语音识别的智能检索属于比较新颖的方式，但是由于其智能特点更加突出，因此更加受年轻人的欢迎。基于语音的智能检索实现需要依靠移动客户端，当然如果没有移动客户端也可以利用图书馆自备的语音机器人得以实现。现在比较流行的是利用微信客户端发送语音消息。系统在这种时候便可以将接收的语音信息加以识别，利用同步馆藏书目数据的形式完成检索，最后所得出的检索结果又能够以同样的方式反馈给用户。整个过程不仅简单灵活，而且节省了用户的时间，对于图书馆而言也具有重要意义。读者不需要在馆藏书目中进行繁琐的检索，能够以最简单的方式获得想要的信息。

基于深度学习的图书馆服务的核心是为读者提供满意的服务，而用户个性化是服务的一项指标，只有满足了不同用户的不同需求才能够证明服务的质量。目前图书馆均将用户个性化服务作为重要的内容，并通过实践努力将这一服务不断地优化和完善，使得现代图书馆的服务水平不断地提高。个性化推荐服务需要借助相应的软件，而这种软件利用的是SOM 神经网络聚类算法，也会融入朴素贝叶斯算法，可以算是深度学习的载体，在此基础之上可以迅速建成个性化服务需求分类模型。用户的需求本身就可以利用相应的软件获得，将其形成清晰的数据图表，使得资源的个性化推荐服务更加精确。图书馆可以根据自身发展状况以及用户的具体情况构建用户模型。当然这其中不能忽视的是对机器的利用，基于机器的深度学习能够挖掘用户的行为数据，通过对这些数据的分析和归类，最终提取或者选择特征，用以制定明确的个性化推荐服务方案。

人工智能的不断发展和进步，让人类社会很多方面都发生了巨大的变化，基于深度学习的图书馆服务研究也逐渐成熟，为现代读者和用户提供了更多值得享受的服务。智能设备和技术被图书馆应用，能够最大限度地优化馆藏资源，也能够有效节省人力资源和财力资源。最为重要的是通过利用基于深度学习的图书馆服务能够帮助图书馆创新服务模式，使得图书馆可以在现代社会中始终占据一席之地，而不会被电子图书馆电子资源所淘汰。

3 结语

科学技术的发展和进步，让图书馆面临着巨大的挑战，人工智能时代的到来无异于要让图书馆发生巨大变换。为了让图书馆可以在市场经济发展中拥有一席之地，需要积极应用人工智能技术，提高图书馆的服务水平，使其适应当前人们对于知识和信息汲取的要求。图书馆服务在未来将会越发智能化、智慧化，深度学习作为机器学习的一个分支，也将会不断地发展和演变。