人工智能在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)

一、前言

在數(shù)字化進(jìn)程高速推進(jìn)之際，大學(xué)圖書館作為知識(shí)傳播與學(xué)術(shù)研究的核心樞紐，正處于深度變革之中。人工智能技術(shù)憑借其卓越的數(shù)據(jù)挖掘、智能解析和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)能力，逐步融入大學(xué)圖書館的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。當(dāng)下，學(xué)術(shù)資源數(shù)量呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)，學(xué)生與教師獲取精準(zhǔn)知識(shí)的難度越來越大。在此情境下，基于人工智能的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，依托對(duì)用戶借閱、檢索、瀏覽等行為數(shù)據(jù)的深度剖析，運(yùn)用聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法等技術(shù)手段，構(gòu)建用戶畫像，精準(zhǔn)定位潛在需求，實(shí)現(xiàn)資源的個(gè)性化推薦，有助于提升信息獲取的效率與精準(zhǔn)度。因此，深人探究該系統(tǒng)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)，對(duì)推動(dòng)大學(xué)圖書館智能化升級(jí)和優(yōu)化服務(wù)效能具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)概述

大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)是智能服務(wù)體系的重要組成部分，借助前沿信息技術(shù)與深度數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)用戶特征及行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，為用戶打造高度定制的信息服務(wù)。該系統(tǒng)廣泛收集用戶在館內(nèi)的借閱記錄、檢索軌跡、瀏覽傾向等多源數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用聚類算法、深度學(xué)習(xí)算法等，構(gòu)建精準(zhǔn)反映用戶需求的畫像。

基于此畫像，系統(tǒng)可精準(zhǔn)篩選匹配文獻(xiàn)資源、學(xué)術(shù)資料，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，不僅能高效整合圖書館海量館藏資源，滿足用戶的差異化需求，提高資源利用效率，還能幫助用戶快速定位所需信息，改善信息獲取體驗(yàn)，有力推動(dòng)大學(xué)圖書館從傳統(tǒng)服務(wù)模式向智能化、個(gè)性化服務(wù)模式轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升圖書館整體服務(wù)質(zhì)量。

三、人工智能在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的具體應(yīng)用

（一）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用戶畫像構(gòu)建

構(gòu)建大學(xué)圖書館學(xué)生用戶畫像時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)揮著核心作用，主要通過對(duì)學(xué)生借閱歷史、檢索記錄以及閱讀時(shí)長(zhǎng)等多源數(shù)據(jù)深度剖析實(shí)現(xiàn)。以聚類算法處理借閱歷史數(shù)據(jù)，從書籍類別、作者、出版時(shí)間等維度出發(fā)，依據(jù)借閱特征相似性對(duì)學(xué)生進(jìn)行分類，精準(zhǔn)識(shí)別出各異的閱讀興趣群體。對(duì)于檢索記錄，借助關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，挖掘頻繁共現(xiàn)的檢索關(guān)鍵詞組合，深度解析學(xué)生信息需求的關(guān)聯(lián)模式。運(yùn)用時(shí)間序列分析方法處理閱讀時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)捕捉學(xué)生閱讀習(xí)慣隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。整合這些算法分析成果，構(gòu)建涵蓋興趣偏好、知識(shí)需求層次、閱讀習(xí)慣等多維度信息的精確用戶畫像。

（二）自然語言處理助力信息檢索與推薦

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，自然語言處理技術(shù)從多維度賦能信息檢索與推薦工作，能夠提升推薦的精準(zhǔn)度與契合度。在解析用戶檢索意圖的過程中，運(yùn)用詞法剖析、句法解析等技術(shù)，對(duì)用戶輸入的檢索語句進(jìn)行深度解構(gòu)，將自然語言精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的語義表征，從而精確洞悉用戶需求。優(yōu)化檢索結(jié)果時(shí)，借助語義匹配算法，深入分析用戶檢索詞與圖書館文獻(xiàn)資源元數(shù)據(jù)間的語義相似程度，使檢索輸出更貼合用戶實(shí)際需求。在生成推薦內(nèi)容方面，借助主題模型挖掘文獻(xiàn)資源的潛在主題，深度融合用戶的歷史檢索及瀏覽數(shù)據(jù)，篩選出與用戶興趣主題高度匹配的資源進(jìn)行推薦[]。

（三）深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能推薦預(yù)測(cè)

深度學(xué)習(xí)算法在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，通過復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)挖掘用戶行為數(shù)據(jù)潛在模式，以預(yù)測(cè)閱讀需求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對(duì)用戶的借閱記錄、檢索歷史等二維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取，發(fā)現(xiàn)用戶在不同時(shí)間、不同資源類型間的行為關(guān)聯(lián)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則適用于處理閱讀時(shí)長(zhǎng)等具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)，捕捉用戶閱讀習(xí)慣隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。將這些經(jīng)不同網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)據(jù)特征融合后，輸人深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，模型不斷調(diào)整權(quán)重以優(yōu)化對(duì)用戶行為模式的擬合度。經(jīng)過充分訓(xùn)練的模型，能夠依據(jù)學(xué)習(xí)到的用戶行為規(guī)律，對(duì)用戶未來可能感興趣的書籍、學(xué)術(shù)資料等閱讀資源進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)、智能化推薦服務(wù)，為用戶提供更符合需求的個(gè)性化信息。

（四）智能代理服務(wù)優(yōu)化用戶體驗(yàn)

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，智能代理服務(wù)基于人工智能技術(shù)，以自動(dòng)化、智能化的方式優(yōu)化用戶體驗(yàn)。智能代理可通過對(duì)用戶歷史行為數(shù)據(jù)的分析，理解用戶日常任務(wù)模式，自動(dòng)處理借閱預(yù)約、續(xù)借等常規(guī)事務(wù)，減少用戶手動(dòng)操作流程。在提供實(shí)時(shí)信息提醒方面，智能代理能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)圖書館資源狀態(tài)、用戶借閱期限等信息，一旦有符合用戶需求的新資源上架或者借閱即將到期，及時(shí)推送通知，讓用戶第一時(shí)間獲取關(guān)鍵信息。在個(gè)性化引導(dǎo)上，依據(jù)構(gòu)建的用戶畫像，智能代理在用戶進(jìn)入圖書館系統(tǒng)時(shí)，為用戶提供針對(duì)性的資源導(dǎo)航，引導(dǎo)用戶快速找到所需資料，節(jié)省查找時(shí)間，多方位提升用戶在圖書館的使用便捷性與滿意度，促進(jìn)圖書館服務(wù)效率的提高。

四、人工智能在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)易出現(xiàn)不完整、不準(zhǔn)確問題。部分學(xué)生在圖書館系統(tǒng)操作時(shí)，因各種原因?qū)е虏糠中袨閿?shù)據(jù)未被記錄，包括系統(tǒng)故障、操作終端兼容性問題等，致使數(shù)據(jù)缺失，難以全面反映用戶行為特征。同時(shí)，用戶輸入信息錯(cuò)誤、系統(tǒng)識(shí)別誤差也會(huì)造成數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，影響用戶畫像精準(zhǔn)度。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用階段，存在諸多安全隱患，圖書館數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)若防護(hù)措施不到位，易遭受黑客攻擊，導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。一旦數(shù)據(jù)泄露，用戶的借閱歷史、檢索偏好等隱私信息被非法獲取，會(huì)造成用戶個(gè)人隱私泄露，還可能引發(fā)身份盜用、精準(zhǔn)詐騙等一系列安全問題，給用戶帶來極大困擾。

（二）算法缺陷與偏差

大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦算法存在諸多問題，影響推薦成效。過擬合現(xiàn)象源于算法在訓(xùn)練過程中過度聚焦數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)與噪聲，致使模型泛化能力不足，面對(duì)新數(shù)據(jù)時(shí)，推薦結(jié)果僅能匹配過往特定行為，難以滿足用戶多樣化需求。冷啟動(dòng)困境則是因?yàn)樾掠脩魯?shù)據(jù)稀缺，算法無法精準(zhǔn)捕捉用戶閱讀偏好，推薦缺乏精準(zhǔn)指向性，而算法偏差會(huì)造成推薦結(jié)果有失公允、不盡合理，這往往是訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差。例如，部分用戶群體或資源類型在數(shù)據(jù)集中占比失衡，使得算法偏向推薦熱門資源或特定群體喜好內(nèi)容，而忽略了部分用戶的特殊需求，無法全方位契合所有用戶的個(gè)性化閱讀訴求[]。

（三）技術(shù)更新與維護(hù)難

人工智能技術(shù)迭代迅猛，給大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)帶來諸多難題。在系統(tǒng)技術(shù)更新上，新算法、模型不斷涌現(xiàn)，大學(xué)圖書館需緊跟步伐，但技術(shù)更新涉及復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)調(diào)整和兼容性測(cè)試，過程繁瑣且易出現(xiàn)故障。設(shè)備升級(jí)方面，隨著數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)和算法復(fù)雜度提升，對(duì)服務(wù)器計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量要求更高，購(gòu)置新設(shè)備成本高昂，且舊設(shè)備淘汰處理也是個(gè)不小的問題。專業(yè)技術(shù)人員配備更是關(guān)鍵問題，相關(guān)人才稀缺，招聘困難，現(xiàn)有人員需持續(xù)學(xué)習(xí)新知識(shí)、新技能，但培訓(xùn)資源有限、時(shí)間緊張。

（四）用戶接受度與信任

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，部分用戶對(duì)人工智能生成的推薦結(jié)果持有懷疑態(tài)度，致使該系統(tǒng)的用戶接受度處于較低水平。近年來，數(shù)據(jù)安全事件不斷涌現(xiàn)，用戶對(duì)隱私保護(hù)的關(guān)注度與敏感度大幅提升，他們擔(dān)憂圖書館所收集的個(gè)人借閱、檢索等數(shù)據(jù)會(huì)被不當(dāng)使用，進(jìn)而對(duì)個(gè)人權(quán)益造成損害。

基于算法模型的人工智能推薦機(jī)制，難以精準(zhǔn)適配每位用戶復(fù)雜多樣且動(dòng)態(tài)變化的閱讀需求。在實(shí)際推薦過程中，常出現(xiàn)推薦內(nèi)容過度聚焦熱門資源，忽視用戶小眾、深度需求的情況，并且無法及時(shí)跟蹤并適應(yīng)閱讀興趣的動(dòng)態(tài)演變。上述因素共同作用削弱了用戶對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的信任，降低其使用意愿，嚴(yán)重限制了該系統(tǒng)在大學(xué)圖書館服務(wù)中效能的充分釋放，迫切需要采取有效措施加以解決，以此提升用戶體驗(yàn)和系統(tǒng)應(yīng)用價(jià)值。

五、人工智能在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用對(duì)策

（一）強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理與安全保障

建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理機(jī)制并強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全防護(hù)，對(duì)大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)至關(guān)重要。在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面，規(guī)范數(shù)據(jù)收集流程，設(shè)置多環(huán)節(jié)校驗(yàn)機(jī)制，對(duì)收集的學(xué)生借閱、檢索、閱讀時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)和定期校驗(yàn)，及時(shí)修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，填補(bǔ)缺失值，保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性。數(shù)據(jù)安全防護(hù)上，采用先進(jìn)加密算法對(duì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)加密，使數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸過程中以密文形式存在，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建嚴(yán)密的訪問控制體系，依據(jù)圖書館人員職能和用戶身份分級(jí)授權(quán)，嚴(yán)格限定不同人員對(duì)數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能訪問特定數(shù)據(jù)。同時(shí)，定期開展數(shù)據(jù)安全審計(jì)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)操作行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在安全隱患，全方位保障用戶數(shù)據(jù)安全與隱私[4。

（二）優(yōu)化算法設(shè)計(jì)與評(píng)估

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，采用多種算法融合并建立科學(xué)評(píng)估體系可有效提升推薦質(zhì)量。將協(xié)同過濾算法與內(nèi)容過濾算法相結(jié)合，協(xié)同過濾依據(jù)用戶間行為相似性推薦，內(nèi)容過濾基于資源特征和用戶偏好匹配，二者互補(bǔ)能拓寬推薦范圍、增強(qiáng)針對(duì)性。引入深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)海量用戶行為數(shù)據(jù)深度挖掘，精準(zhǔn)捕捉復(fù)雜模式，優(yōu)化推薦結(jié)果。構(gòu)建算法評(píng)估體系時(shí)，設(shè)定覆蓋率、準(zhǔn)確率、召回率等多維度指標(biāo)衡量推薦效果。利用交叉驗(yàn)證方法，將用戶數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集輪流訓(xùn)練和測(cè)試算法，確保評(píng)估全面客觀。定期分析評(píng)估結(jié)果，若發(fā)現(xiàn)算法偏差，回溯算法訓(xùn)練過程，檢查數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型參數(shù)設(shè)置等環(huán)節(jié)，調(diào)整優(yōu)化，保障推薦準(zhǔn)確性與多樣性，滿足用戶個(gè)性化需求。

（三）加強(qiáng)技術(shù)投入與人才培養(yǎng)

為有效提升個(gè)性化推薦系統(tǒng)效能，大學(xué)圖書館需在技術(shù)投入與人才培養(yǎng)上雙管齊下。在技術(shù)投入方面，加大資金注人，緊密結(jié)合人工智能技術(shù)走向和圖書館業(yè)務(wù)實(shí)際，定期對(duì)系統(tǒng)開展升級(jí)優(yōu)化工作。積極更新推薦算法，優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)，以此提高系統(tǒng)運(yùn)行效率與推薦精準(zhǔn)度。及時(shí)更新設(shè)備，配置高性能服務(wù)器和大容量存儲(chǔ)設(shè)備，滿足海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與快速處理的要求，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。

在人才培養(yǎng)方面，大學(xué)圖書館應(yīng)深化與高校計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等專業(yè)的合作，搭建實(shí)習(xí)基地，開展聯(lián)合研究項(xiàng)目，吸引高校優(yōu)秀學(xué)生投身圖書館技術(shù)實(shí)踐，為館內(nèi)儲(chǔ)備專業(yè)人才。同時(shí)，出臺(tái)優(yōu)惠政策引進(jìn)外部成熟技術(shù)人才，壯大技術(shù)團(tuán)隊(duì)。通過內(nèi)部培養(yǎng)與外部引進(jìn)相結(jié)合，提升圖書館技術(shù)維護(hù)和創(chuàng)新能力，為個(gè)性化推薦系統(tǒng)的持續(xù)發(fā)展提供可靠保障[5]。

（四）提升用戶信任與參與度

在大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)領(lǐng)域，為提升用戶信任度與參與度，可從宣傳教育和激勵(lì)反饋兩個(gè)維度發(fā)力。在宣傳教育方面，借助圖書館官網(wǎng)、公眾號(hào)、宣傳手冊(cè)等多元渠道，用通俗易懂又不失專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z言，向用戶深入闡釋推薦系統(tǒng)的運(yùn)作原理，詳細(xì)解讀數(shù)據(jù)收集模式、算法運(yùn)行邏輯等關(guān)鍵內(nèi)容，使用戶明晰系統(tǒng)依據(jù)其行為數(shù)據(jù)生成推薦結(jié)果的機(jī)制。同時(shí)，全面介紹數(shù)據(jù)加密、訪問權(quán)限管理等數(shù)據(jù)保護(hù)措施，提高用戶對(duì)數(shù)據(jù)安全的信心，提升對(duì)人工智能推薦的認(rèn)知與信任。在鼓勵(lì)反饋層面，搭建在線問卷、意見箱、專題論壇等多樣化反饋渠道，引導(dǎo)用戶對(duì)推薦內(nèi)容進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)并建言獻(xiàn)策，對(duì)收集的反饋數(shù)據(jù)及時(shí)整理、深度分析，據(jù)此優(yōu)化推薦算法、調(diào)整推薦策略，促進(jìn)推薦服務(wù)質(zhì)量持續(xù)提升，構(gòu)建用戶參與和服務(wù)不斷優(yōu)化的良性循環(huán)體系。

六、結(jié)語

綜上所述，人工智能融人大學(xué)圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)成效良好，借助機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)，能夠極大提升推薦精準(zhǔn)度與用戶體驗(yàn)，滿足個(gè)性化需求。然而，應(yīng)用中也暴露出數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、算法缺陷以及技術(shù)更新維護(hù)等挑戰(zhàn)，需要采取強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理、優(yōu)化算法架構(gòu)以及加大技術(shù)投人等對(duì)策。未來，隨著人工智能技術(shù)持續(xù)迭代，該系統(tǒng)應(yīng)用將不斷深人，圖書館應(yīng)緊跟技術(shù)趨勢(shì)，優(yōu)化系統(tǒng)性能，強(qiáng)化安全保障，聚焦用戶體驗(yàn)，積極應(yīng)對(duì)新挑戰(zhàn)，為學(xué)術(shù)研究與知識(shí)傳播提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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作者單位：齊齊哈爾大學(xué)

責(zé)任編輯：王穎振鄭凱津