基于AI赋能的智慧图书馆:数据挖掘与精准服务

赵静萍

(西安文理学院 图书馆,西安 710065)

现代社会,人工智能技术的发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有。近年来,随着人工智能的快速发展以及在各个领域的广泛应用,图书馆的发展也离不开新技术的加持,在此背景下,图书馆在引入人工智能技术后,其服务运行工作的内容与模式发生了根本性改变。2003年,随着芬兰人Markus Aittola提出“智慧图书馆”这个概念[1],人工智能技术正式被用于图书馆各项服务中,我国也开启了智慧图书馆的探索和建设,并取得了较为显著的效果。AI赋能的图书馆突破资源局限与空间局限,通过数据收集、数据分析,分析不同读者的偏好与个性化需求,深度挖掘并整合馆藏文献资源,实现信息共享最大化,有效提升图书馆学术知识服务水平[2],助力图书馆智慧化发展。

一、AI的定义及层级划分

(一)定义

AI(Artficial Intelligence),人工智能是计算机科学领域的一个分支,是研究智能系统如何实现模拟甚至代替人脑进行智能思维的一门技术科学。它涉及智能机器的开发,可以执行通常需要人类智慧的任务,如学习、决策和解决问题。它研究的核心问题包括推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

(二)人工智能的层级划分以及它在智慧图书馆中的层级划分

人工智能划分为三个层级,即基础层、技术层和应用层(如图1所示)。基础层主要包括数据、芯片和算力平台三个方面,它是推动人工智能发展的基石;技术层主要是应用技术提供方;应用层则是技术使用者。[3]目前技术层最为广泛应用于图书情报界。

图1 人工智能技术层级图

智慧图书馆中的人工智能可分为反应型机器、有限记忆、心智理论。反应型机器是最基本的人工智能水平,它只能对特定输入做出反应,没有任何记忆或背景。在智能图书馆中,反应式机器可用于自动化常规任务,如图书分类和图书上架;有限记忆的机器能够从过去的输入和经验中学习,做出更好的决定。在智能图书馆中,有限记忆机器可用来根据用户过去的借阅历史提供个性化建议;心智理论机器是人工智能的最先进水平,它能理解他人的情绪、欲望和意图,并能利用这种理解来做出更复杂的决定。在智能图书馆中,心智理论机可根据用户的个人需求和偏好为其提供个性化服务。

二、人工智能技术在图书馆应用中存在的问题

人工智能(AI)技术在图书馆工作中的广泛应用,改变了图书馆原有的传统服务模式[4],开拓了图书馆服务的广度和深度,提升了图书馆的服务水平,但它也带来了一些挑战和问题。以下是人工智能技术在图书馆应用中存在的现实问题。

(一)智慧图书馆书籍查阅繁琐,智能化应用不足

智慧图书馆包括线上虚拟图书馆和线下有物理空间的实体图书馆。用户不仅需要便捷快速的线上服务,也需要舒适直接的线下服务。智慧图书馆虽然已经得到了广大民众的支持,但由于我国智慧图书馆事业还处在起步阶段,智能数字系统建设还不完善,人工智能技术的应用发展还存在很多制约因素;相关支持配套的软硬件环境也不足,这就导致图书馆的信息数据系统在图书分类方法上缺乏智能化。此外,人们在使用图书搜索功能时,搜索结果的匹配程度和效率都不够理想,因此要注意改进图书管理的检阅功能,这在智慧图书馆建设中非常重要。

(二)数据收集难度较大,信息准确性不够

数据及信息资源的收集是图书馆实现创新服务的基础。目前,智慧图书馆是通过收集积累大量数据,从大量数据中提取有用信息以确定趋势、模式和其他有用的信息,从而完成人工智能技术的模式化工作。人工智能技术能否更好地应用于图书馆取决于两方面因素:一是图书资料是否实现数字化。对图书馆来讲,数据主要由纸质资源和数字资源构成,若纸质资源不能实现数字化,那么数据库的构建就很难完成。二是用户数据信息是否真实。图书馆要建立新型服务模式,就需要人工智能等新技术对海量数据进行挖掘分析,如果用户信息有虚假或错误时,构建的模型就会出现偏差和错误,并最终导致资源浪费。所以,要想将人工智能技术精准应用在图书馆服务创新中,就必须收集足量真实有效的数据信息。[5]

(三)隐私和安全问题

人工智能(AI)技术在图书馆的应用会引起隐私和安全问题,图书馆需要意识到这些风险,并实施适当的安全措施来保护其人工智能系统。用户数据可能包括敏感信息,如个人身份信息、搜索查询及借阅历史。如果图书馆人工智能系统被黑客攻击或破坏,可能会导致敏感的用户数据泄露,图书馆有责任保护用户数据的安全,确保用户数据只是被收集并用于预期目的,保证用户数据的安全,这可能涉及使用加密、防火墙及其他安全措施来防止对用户数据的未授权访问。但人工智能算法还是不可避免地容易受到攻击,如数据中毒和对抗性攻击,这可能会损害系统的准确性及可靠性。[6]

(四)元数据不够准确

生成元数据是人工智能技术在图书馆应用的另一个领域。人工智能生成的元数据准确性不高的一个原因是自然语言处理(NLP)算法的限制。NLP算法可能难以从文本资源中准确识别或提取相关信息。AI生成的元数据不够准确的另一个原因是缺乏背景。人工智能算法是依靠数据中的模式和关联来生成元数据,但它可能无法获得资源的全部背景。由于所生成的元数据准确性不高,导致定位和访问资源困难。为了解决这个问题,图书馆需要确保人工智能技术生成的元数据是准确的,并且与它描述的资源相关。人工智能技术产生的元数据是否准确是图书馆应用中的一个重大挑战。图书馆可以通过高质量的人工智能算法,提高元数据的准确性,增强用户的搜索和发现体验。

三、人工智能在图书馆的应用途径

“服务”是图书馆永恒不变的话题。由于高校图书馆的用户群比较单一,服务方向具有较高的指向性,因此,智慧图书馆应以人工智能技术为背景,认真理清智慧图书馆的建设模式,搭建智慧图书馆总体建设框架[7],它可使图书馆的服务变得更多元、更智能化,从而优化用户的使用体验(如图2所示,81页)。

图2 智慧图书馆总体建设框架

(一)通过数据挖掘重塑数据信息资源

支持人工智能的智慧图书馆可以更好地挖掘数据信息间的关系,例如使用数据挖掘技术帮助用户查找资源,通过分析用户的搜索历史、阅读模式和偏好,为用户推送可能感兴趣的相关资源。它在整合、检索、计算信息方面的功能强大,能对各类信息资源的规律开展深度挖掘,将各类问题定量化,并通过分析事物间的相关规律,对事物的发展走向进行预估。人工智能技术在图书馆的应用,可以推动信息资源的重塑发展[8],推动图书馆服务管理业态的智能感知,增强提取和处理信息的有效性,能促进各类资源重组,增大馆藏图书容量,实现用户更丰富、个性、多元化的知识需求。

(二)通过数据感知图书馆和读者的交互

人工智能得以实施的基础是数据,人工智能算法可用于图书馆采访工作中,智慧采访系统可对这些数据进行分析,通过预测分析用户的需求和偏好,从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等,并借助人工智能的批处理、流式处理、图像处理等多种数据处理方式,从数据库中挖掘出各类图书信息的主要内容,并与读者潜在的阅读需求和偏好进行匹配[9],例如人工智能系统可以分析读者可能想借的书或可能感兴趣的主题,人工智能系统还可以预测书籍何时归还以及未来对什么资源有需求,帮助图书馆做好资源建设的规划工作。这就是人工智能在资源采访工作中的应用,也叫作智能采访,人工智能是图书馆采访工作中的重要工具,可以拓宽图书馆采访工作的深度与广度,提升图书馆采访工作的质量与水平。例如通过决策树算法(包括经典分类树、CART、Boosting、Bagging、随机森林等)对最新的书目数据进行预测分析,将数据层层推断和归一,从根节点向下进行决策直达子节点( 或称叶节点) ,最后实现分类的效果。[10]图3是智能采购模拟示意图,用决策树算法来模拟纸质图书智能采购过程,人工智能会将书目数据与文献建设部的各种荐购书目进行对比,再根据专业建设需求、本馆馆藏、单本荐购最高码洋设置等条件智能筛选出采购订单。

图3 纸质图书决策树算法采购示意图

(三)信息推送模式创新

人工智能技术用于图书馆信息推送服务,能加速图书馆信息服务的现代化进程,促进推送模式的迭代创新。全新的智能推送服务是图书馆信息服务平台基于用户信息对其所需资源进行自主分析与组织,同时自动反馈于读者的双向模式。人工智能技术和图书馆的信息推送功能有效融合后,通过分析用户的年龄、爱好等数据信息,系统会及时展开智能化推送,将与其阅读方式相符的图书资源推送给他们。[11]就像现在智能手机的今日头条、抖音、淘宝等应用软件一样,这些客户端系统就会根据用户的搜索内容,向用户推送类似的信息或视频等,做到机器对人的“投其所好”。人工智能技术能使图书馆的知识服务形式发生变化,在知识的生产、获取、传输与感知体验等不同业务流程中利用虚拟传感器所具有的智能体验及高速计算功能,大幅增强知识的重组效果,拓展知识服务的范围,减小知识服务的支出。人工智能技术利用智能推送等方式,按照读者感知要求与信息资源进行自主匹配,确保图书馆和读者要求的有效链接(如图4所示)。[12]同理,今后人工智能技术必然会针对读者所阅读的页面为其推送相应的文献资源,真正提升图书馆文献资源的利用率。

图4 智慧图书馆特定推送服务工作流程图

(四)智能搜索

在人工智能技术的研究上,智能搜索是其中的关键内容,特别是与Agent等技术的相融,在增强数据的重组、过滤和归纳效率的同时,也确保了检索程序的智能化。运用人工智能技术,使图书馆信息检索一直处于人工管理的难题得以解决,让机器来处理全部环节,通过对智能检索服务的完善,能有效解决图书馆中的图书检索难题,既能增强效率又提高了准确性,还可以为图书馆用户提供准确的个性化服务。一个由人工智能控制的聊天机器人可以回答用户的简单问题,释放图书馆员的时间来关注更复杂更专业的高级检索服务。[13]此外,智能检索其中一个关键的应用研究对象,是通过与技术的融合,能对即有资源信息进行有效重组,达成用户诉求,完成对语言及文本搜索,大大增强检索方法的高效性与精准性,既提升了用户对智慧图书馆的体验感受,又拓宽了图书馆智能化服务领域的应用空间。[14]

(五)智能辅导服务

图书馆智能辅导是将智能化代理及搜索引擎等技术与网络教育相融合的一个新机体,有助于用户更高效地开展网络答疑,从而构建高水平网络学习平台。用户基于个人需要,适当规划线上学习时间,选择合适的学习课程。在此基础上,图书馆智能辅导系统会快速针对用户需求,为其提供一系列在线课堂、人工答疑和线上服务等灵活对应的网络辅导,并为用户提供相应的专业知识,实现1+1>2的学习效果。这样的教学模式突破了地理空间与物理时间的束缚,实现了即学即用,符合当代人对新知识的诉求,使得图书馆的教育作用得以发挥。此外,用户借助应用智能阅读平台,能基于个人需求对馆藏图书资源进行实时查询,打破了传统图书馆的时限约束,使其做到全天候智能辅导服务。

(六)开展个性化专业化定题检索

随着数据挖掘技术的不断发展,特别是人工智能技术在图书馆的广泛应用,图书馆获取资源的途径不断拓展,图书馆用户不但能获取到馆内资源,也可通过公共平台获得外部的数据信息资源。[15]人工智能技术通过与图书馆信息服务系统的融合处理,从海量的数据信息资源中找到用户所需的信息资源,同时对信息数据进行快速的智能化检索、分析与甄别,并迅速整理出与用户人群特殊需要相适应的专业智能定题服务,对用户的行为倾向和不同信息资源进行重组匹配;提升信息检索的相关性,增强最终信息服务内容的有效性,这是智能化个性定制服务完成的基本条件。[16]引入人工智能技术后,智能机器人设计人员会基于图书馆服务特性,在机器人外型和效能上展开科学的规划设计,在吸引用户的同时,也会使图书馆信息流通率得到进一步增强。在检索用户信息时,智能机器人具有很好的引导指示功能,不仅能引导整个检索流程,还能给出错误警示,或按照预设程序达成用户个性定制的需要,使其获得更好的服务感受(如图5所示)。

图5 图书馆应用人工智能技术路径图

四、结语

在新的人工智能时代,随着 5G 技术的发展,大数据、区块链以及元宇宙概念的提出,高校图书馆将逐步实现“人工智能+”的智慧化服务模式,将人工智能与图书馆知识服务有机结合。图书馆要创新、要发展,实现真正的智慧化蜕变,就需要立足现有基础,突破传统思维定式,大力推动图书馆智慧化的整体建设与改革,探索多渠道人工智能化服务新技术,不断优化和丰富图书馆这个有机体的内部运行结构,多层次提升图书馆智慧化服务能力,谱写高校图书馆智慧化服务新篇章。