基于信息服務的智慧圖書館數據管理框架設計研究

伍舜瓔

（廣東省立中山圖書館，廣東 廣州 510110）

1 智慧圖書館與信息服務

1.1 智慧圖書館理論

隨著科技的發展和用戶需求的不斷變化，智慧圖書館在傳統圖書館的基礎上重新審視了圖書館的功能需求和服務基礎，構建出了全新的以用戶為主導的信息化服務[1]。智慧圖書館通過集成建筑、信息資源和智能硬件設備與技術，為不同的用戶提供信息推薦、共享和知識挖掘等各項服務。智慧圖書館的“智慧”體現在軟智慧和硬智慧兩個方面，軟智慧則包括在物理服務基礎上的管理服務、知識服務等內在服務[2]，硬智慧包括了硬件設備、空間和技術等物理服務。智慧圖書館軟智慧和硬智慧相輔相成、相互依賴、包容統一，來為用戶提供智慧化解決方案，提升圖書館的服務水平。

智能技術的飛速發展為智慧圖書館在分析資源數據信息和用戶行為信息方面打下了基礎。物聯網構建出智慧圖書館的跨空間服務，提升圖書館的資源利用率，智慧圖書館的信息化科技館員，要能夠為用戶提供各種信息和空間資源，獲取和組建硬智慧資源，并在硬智慧資源的基礎上構建出軟智慧，從而為用戶提供更為完善的智慧化信息服務。智慧圖書館主要包括人工智能信息技術的應用和圖書館知識服務的延伸拓展，這兩個關鍵點是智慧圖書館信息化服務的基礎。

1.2 智慧圖書館研究現狀

歐美國家圖書館率先提出了智慧圖書館的概念，并經過長期的發展應用至各類圖書館和博物館中[3]。悉尼科技大學最早采用了機器人作為圖書館的管理員，代替人工進行密集的圖書管理工作；慕尼黑大學的資源傳送機器人，可以將圖書館各分館中的書籍資源快速傳遞到另一端；新加坡智能中心的智能機器人則可以在下班時間段進行書架掃描，并描繪出圖書館整體書架的圖書館堆放情況，讓工作人員能夠快速地整理圖書館的書架，提升圖書館的書籍整理效率。

在國內，智慧圖書館尚處于起步階段，大多數圖書館智慧服務還處于探索過程中。但是，受近年來科技的發展和政策的影響，我國智慧圖書館的建設開始得到重視，許多圖書館開始了智慧圖書館的嘗試[4]。其中，一些圖書館利用GPS定位技術來獲取圖書館的軟硬件資源，將這些資源通過手機APP或微信公眾號推送給用戶，提升了用戶獲取資源的效率。另外，還有一些圖書館采用智能溫控技術，通過傳感器自動調節圖書館的溫度和濕度，讓讀者的體驗更為舒適。總體來看，我國的智慧圖書館還處于初級建設階段，僅僅只是某個方向上的智能化，遠遠達不到真正意義上的智慧，還需進行更多的嘗試和努力。

1.3 智慧圖書館的信息服務模式

智慧圖書館信息服務的目的是為用戶提供更便捷的數字資源服務，并提升圖書館各項服務的規模和水平，滿足用戶日益增長的各項需求[5]，主要包括構建先進的服務平臺，創建智能信息服務以及實現智慧個性化服務系統。其中，先進的信息服務平臺能夠通過智能軟硬件設施提供快速檢索和資源傳遞服務，代替傳統圖書館以文獻檢索和查找為基礎的服務，信息服務平臺能夠統籌各種平臺和資源，快速為用戶查詢到各種形式的資源，并給予快速反饋；智能信息服務則是建立在大數據分析、RFID電子標簽等新興技術之上，通過對圖書館中的資源數據進行廣泛分析和挖掘，提取出具有統計意義的資源列表，用戶通過資源列表能夠更快速地定位需求資源，從而進一步提升資源利用率；智慧個性化服務系統要求智慧圖書館能夠主動滿足不同用戶的個性化需求，通過收集用戶的各項行為數據，從數據中挖掘出用戶的真實需求并預測用戶對新信息變化的反應，提供針對性的信息資源服務。智慧個性化服務系統有很強的針對性、指向性，并且主動為用戶提供當前興趣范圍內的服務，能夠有效提升用戶對智慧圖書館的滿意程度。

2 基于信息服務數據管理的智慧圖書館功能框架

智慧圖書館信息服務數據管理功能框架包括環境數據、用戶數據和資源數據3個方面。

2.1 智慧圖書館的數據管理總體框架

圖1 智慧圖書館的數據管理總體框架

數據是智慧圖書館中最重要的內容之一，以數據管理為基礎，構建智慧圖書館的信息服務，能夠解決智慧圖書館的最根本問題，從而形成各類創新和特色服務（見圖1）。智慧圖書館中的數據流包括3個重要部分，分別是環境數據的管理、用戶數據的管理和資源數據的管理。在環境數據中，主要包括圖書館中的各項監控數據、人口密集程度數據、場館內外溫度、濕度和空氣參數等基礎數據；用戶數據則包括用戶的各項行為數據、興趣和偏好數據；資源數據代表的是整體圖書館中電子書籍、影像、期刊、圖片和音頻等各種形式的數字化資源。針對上述的3種不同形式的數據流動，構建出3種不同的功能應用框架：在環境方面，主導的是環境調劑和安全保護；在用戶方面，主導的是資源檢索、導航和借還服務；在資源方面，主導的則是館藏資源采購、管理和業務管理等。實際上，在構建各項功能應用時，其背后是各種數據的流動，每種功能的實現實際上是各項數據流動綜合完成的結果。因此，在智慧圖書館的資源功能應用下，需要優化圖書館館藏、用戶和數據收集的結構，在數據管理的生命周期中形成更多、更高效的信息服務。

2.2 環境數據在智慧圖書館中的功能應用

智慧圖書館中的環境數據包括各種監控設備、傳感器設備提供的數據，這些數據能夠構建出各類功能應用[6]。首先，基于監控設備提供的監控數據，可以采用多點關聯分析的方法從半結構化的監控數據中進行識別，再對識別結果進行協同過濾和關聯分析，從監控視頻流中挖掘出異常行為數據，以其作為樣本，構建出突發事件預警系統，預防圖書館突發事件。其次，在監控設備中，智慧圖書館還能夠提取人口流動數據，從中分析出圖書館中的人流軌跡、數據量和密集情況。通過監控中的人口流動數據再輔以傳感器進行人口軌跡行為特征分析，能夠有效地獲得人工密集度較大的區域和人口行為異常的區域，從而構建出風險預警系統。最后，針對智慧圖書館中的各項傳感器，構建出圖書館中的流量實時監控系統，在監控圖書館水電使用情況的同時，還能夠保證智慧圖書館中的水電安全。另外，針對溫度、濕度和空氣傳感器的反饋數據，能夠構建出智慧圖書館中的自適應環境調節系統，通過該系統的中央調控，控制圖書館的整體溫度、濕度和空氣在可適應范圍內，自動為用戶提供舒適的場館環境。物聯網的快速發展，能夠讓智慧圖書館與用戶之間的交互和感知變得更為密切，在不斷滿足用戶需求的基礎上，實現人與圖書館的互聯。

2.3 用戶數據在智慧圖書館中的功能應用

在智慧圖書館中，一旦用戶獲取了服務，將會產生各種類型的用戶數據，主要包括導航數據、檢索數據和行為數據。智慧圖書館通過GPS和藍牙等技術為用戶提供的室內定位和導航服務，能夠清楚地記錄用戶在場館中的行動軌跡，通過分析大量用戶的行動軌跡數據，可以挖掘出最優路徑，然后反饋給導航系統，導航系統能夠更精準地為用戶提供服務[7]。用戶的行動軌跡數據結合館藏資源分布數據還能夠用于優化圖書館館藏資源，調整資源分布讓館藏更容易查找。另外，用戶在檢索圖書和閱讀圖書過程中，會產生各種行為數據，檢索系統能夠收集到用戶的檢索、下載內容，檢索過程和關鍵詞，以及訪問日志和借還信息，再配合導航系統的室內定位，確定用戶在圖書館中各個區域的停留時間。針對這些用戶行為數據，通過關聯分析方法、聚類分析方法等數據挖掘算法，挖掘出用戶、資源和空間位置之間的深度關系，構建用戶畫像模型。用戶畫像模型可以用于協同推薦，針對不同用戶推薦不同的檢索功能、方法和技巧的指導，還能統計館藏下載數量，為館藏的采購和資源管理提供有力的指導，優化圖書館的資源結構。另外，智慧圖書館的用戶統計數據還能夠構建出知識中轉站，鏈接外部資源，通過分析和整理外部資源，并將新的資源推薦給不同畫像的用戶，提升檢索關鍵詞的命中率。

2.4 資源數據在智慧圖書館中的功能應用

智慧圖書館的資源服務不應僅限于傳統圖書館提供的書籍和文獻層面，還應該深入到知識提供層面，利用各種信息分析和知識挖掘工具提升數字資源的知識獲取和分享[8]。在資源的數據挖掘進程中，針對同一個專業方向的內容可以進行數據關聯關系的挖掘，再結合資源基本數據和用戶興趣與偏好數據進行協同分析和挖掘，挖掘結果能夠用于館藏資源采購和管理的指導，在不同發展時期合理地優化館藏。此外，針對資源使用情況和用戶行為數據還能夠統計分析出用戶的閱讀習慣模型，通過對不同用戶在場館區域、時間和閱讀持續時間的分析，能夠為同種類型的用戶優化出閱讀推薦方案，提升閱讀的效率。另外，資源數據中的科學數據是智慧圖書館賴以生存的重要數據形式之一，針對科學數據的分析和挖掘，可以為用戶提供各學科研究熱點的最新進展和研究方向，并提供有效、合理的決策參考。智慧圖書館應該以科學知識為起點，以研究學者為中心，構建出各個學科研究方向上的知識關聯網絡，提供科研資訊和協助。依靠智慧圖書館的強力后盾和知識挖掘技術，科學研究工作將變得更方便、有效。

3 基于信息數據管理的智慧圖書館創新服務模式

智慧圖書館應大力發展云計算、數據挖掘、人工智能和知識發現與決策等新興技術，從一站式資源服務、知識發現服務、決策支持服務和智能分析服務等方面構建創新服務模式。

3.1 基于云計算的一站式資源服務

智慧圖書館集成各種數據、技術和軟硬件一體化，其運營中的數據包括系統化的結構性數據，以及學科中的非結構化數據，還包括與用戶相關的各種半結構化數據。為了讓智慧圖書館能夠提供一站式的資源服務，需要針對不同類型的數據構建出統一的數據處理和分析平臺。首先，從各種渠道收集需要的數據，然后利用云存儲平臺對數據進行清洗，清洗數據主要針對半結構化的數據，將其中的結構化數據分離出來，剩下的非結構化數據進行統一處理。數據收集并清洗完成后，再將預處理完的數據輸入云計算系統中進行數據挖掘和分析，最后推送所挖掘到的信息和數據來解決智慧圖書館的各種需求。為了解決一站式資源服務，需要對所有的數據進行跟蹤，并將整理好的數據和存儲融為一體，最終完成基于云計算的一站式資源服務。在實踐過程中，一方面智慧圖書館可以快速獲取用戶畫像、用戶偏好模型以及館藏資源分布模型，通過這些模型的協同分析，為用戶提供個性化的檢索服務，針對用戶所在的學科和行業，推送其所需的資料；還可以根據用戶提供的關鍵詞，結合用戶背景和知識方向，推薦用戶所需要的資源，幫助用戶快速切入資源主體，提升資源閱讀效率；另一方面，智慧圖書館還為用戶提供定位、導航、環境等服務，真正做到一站式的資源服務，增強用戶的滿意度，提升智慧圖書館的用戶黏性。

3.2 基于數據挖掘的知識發現服務

智慧圖書館數據管理框架的基礎為數據，因此構建數據挖掘和知識發現系統是必不可少的功能之一，通過數據關聯和協同分析等技術，從海量的圖書館數據信息中挖掘出有意義的知識，篩選出潛在的有價值信息，智慧圖書館將能夠為不同用戶提供個性化的信息，幫助用戶挖掘和提煉知識，提供具有優勢的知識發現服務。在挖掘知識信息方面，智慧圖書館可以將收集到的數據之間的隱性知識和關聯性知識挖掘出來，不但能夠為科研工作者提供深層次的數據支持，還能夠為普通用戶提供知識服務。在知識提煉過程中，智慧圖書館將科學研究、圖書館教學和活動中隱藏的知識提煉出來。一般來說，圖書館教學和活動有眾多參與者，每個參與者在活動中會產生大量的行為數據和興趣偏好數據。針對活動參與者產生的這些數據，再結合活動的主題資源數據和參與者在圖書館數據庫中的歷史數據，挖掘出活動參與者一些興趣偏好的變化，以及通過教學和活動產生的用戶行為軌跡的變化。通過對這些隱藏數據的提煉，將其轉化為與用戶高度相關的顯性知識，不但可為用戶所用，還能夠為改進、改善智慧圖書館的信息服務所用。不難看出，在數據管理框架基礎上構建的數據挖掘技術，不但擁有海量的圖書館相關數據作為支撐，還能夠通過各項數據之間的相互關聯和影響，反過來為圖書館提供知識發現和信息提煉服務。

3.3 基于人工智能的決策支持服務

決策支持服務是智慧圖書館必不可少的服務內容之一，建立在數據挖掘基礎之上，通過人工智能技術構建出的決策智能服務，能夠滿足絕大多數的決策需求，為不同用戶提供個性化的決策支持服務。實際上，智慧圖書館的數據管理框架中存在海量的數據，而這些數據是構建決策的基礎之一。智慧圖書館提供的決策支持服務包括兩個方面，一方面是針對圖書館平臺的知識圖譜型決策服務，另一方面是針對用戶的專家學者型決策服務。在數據挖掘的基礎上，通過人工智能算法構建決策系統，為圖書館提供解決方案，是圖書館產生的行為數據最好的反饋方式之一。例如，智慧圖書館在不斷運營過程中產生的海量用戶行為數據和館藏變化數據之間的關聯關系挖掘出來后，通過人工智能算法針對這些關系擬合出知識圖譜模型。隨后，通過改變不同的用戶行為數據，即可從知識圖譜模型中決策出館藏優化的最好方案。另外，針對用戶的專家學者系統的構建，則是通過針對某個學科的相關研究熱點資源的挖掘，再通過人工智能算法完成的決策系統。在用戶使用專家系統進行決策的時候，首先需要輸入待解決問題，專家系統首先進行問題匹配，一般采用隱馬爾可夫模型進行關鍵詞的匹配，匹配完成后專家系統調用人工智能算法選擇匹配度最高的決策結果，并反饋給用戶。一般情況下，專家系統提供的決策僅僅只有支持和參考的價值，并不能完全為用戶提供決策，需要在此基礎上進行更優的決策分析。

3.4 基于用戶數據的智能分析服務

用戶是圖書館的主體，在智慧圖書館中，基于用戶數據的智能分析服務是一項重要的信息服務功能。在智慧圖書館的數據管理框架中，基于用戶數據的智能分析服務包括分析用戶需求、構建用戶信息相關的管理服務，以及為用戶提供信息跟蹤和評估服務。21世紀的用戶需求逐漸朝著信息化、智能化和個性化方向發展，智能圖書館通過用戶歷史需求數據、用戶行為數據和用戶閱讀數據進行聯合分析，從中挖掘出用戶真正需求和潛在需求，并以此為基礎為用戶構建定制化、專業化的信息服務。在用戶信息管理服務中，智能圖書館依托于強大的云計算和云存儲功能，為用戶構建專門的檔案，從挖掘出的需求信息和行為數據中構建相關性模型，獲取與該用戶個體相關的人才培養方案和學科研究方案，并將方案反饋給用戶。在用戶信息跟蹤和評估服務上，智慧圖書館通過專門的檔案追蹤用戶不斷變化的需求，并根據具體的需求推送信息參考、前沿技術以及專業技術等信息服務。在追蹤閱讀行為的過程中，為用戶提供信息評估服務，讓用戶更了解自己。

4 結語

智慧圖書館的發展離不開數據的管理和信息服務的創新。在數據管理框架下，從云計算和數據挖掘入手，構建基于云計算的一站式資源服務、基于數據挖掘的知識發現服務、基于人工智能的決策支持服務以及基于用戶數據的智能分析服務，通過智慧圖書館的創新型服務，給讀者帶來更具個性化的便捷體驗，增強用戶對智慧圖書館的黏性，使得圖書館在用戶工作和學習中不可或缺。今后的研究主要應從人工智能的方向入手，在信息服務和數據挖掘的基礎上，通過人工智能強大的分析和決策能力，促進智慧圖書館的不斷發展完善。