基于大模型的高校圖書館個性化資源推薦系統(tǒng)構(gòu)建與實踐研究

Research on the Construction and Practice of University Library Personalized Resource Recommendation System Based on Large Models

NiuYue，Hao Baoquan， Zhao Zhiyan

AbstractIn the digitalage，universitylibraries are facing new challenges.The personalized resource recommendation system can acurately push information based onuser interests，habits，and needs，improving resourceutilization and experience.This paper proposes a recommendation system architecture based on large models，covering user profiling， resource indexing，and intelligentrecommendation.Thesystemutilizes temporalandmultimodalanalysis tocharacterize interests，and builds indexes withdeep understanding oflarge models tooptimize performance.In terms of deployment， explore cloud and localized applications，and demonstrate the effectiveness through caseanalysis.Compared to traditional methods，this system can accurately capture requirements and dynamically adjust strategies.The paper also discusses itsadvantages such as intellgenceand automation，analyzes risks such as privacy securityand content reliability，and looks forward tothedevelopmenttrendofpersonalizedrecommendationsystems insmart libraries， providing reference forthe application of artificial intelligence in the field of knowledge services.

KeywordsSmartlibray.Pesonalizedresourcerecommendation.Largelanguagemodel.Userprofiling.Resourcesemanticindexing

0 引言

在數(shù)字化和信息爆炸的時代，高校圖書館的職能已從傳統(tǒng)的文獻存儲與借閱服務拓展為知識傳播、學術(shù)研究支持及學習資源整合的智能化服務。然而，面對日益增長的數(shù)字資源規(guī)模和多元化的用戶需求，如何有效提升資源利用率、優(yōu)化信息獲取效率，成為圖書館信息服務體系亟待解決的核心問題。由此，本文重點聚焦于學術(shù)資源的智能推薦與精準推送，其核心目標是基于用戶興趣偏好、行為模式及學術(shù)需求，構(gòu)建精準的推薦機制，提升信息檢索系統(tǒng)的智能化水平，提高資源的可發(fā)現(xiàn)性和利用效率，從而助力高校圖書館向智慧化和個性化服務方向升級1。圖書館為實現(xiàn)智能化、個性化和自適應服務的新型知識服務平臺，構(gòu)建以用戶為中心的資源服務模式，提高信息檢索的精準度，增強用戶體驗，并推動知識共享與學術(shù)創(chuàng)新[2-3]，對于建設下一代智慧圖書館具有參考意義。

1智能平臺引入大模型對個性化推薦系統(tǒng)的意義

傳統(tǒng)的圖書館資源檢索模式主要依賴于關(guān)鍵詞搜索和分類索引，盡管這些方法能夠幫助讀者查找特定主題的文獻，但對于不確定需求的用戶而言，往往面臨檢索門檻高、搜索結(jié)果冗雜、獲取信息效率低下等問題。相比之下，個性化推薦系統(tǒng)能夠基于用戶的歷史行為、偏好以及與其興趣相似的用戶的行為數(shù)據(jù)，提供更精準的資源推薦，從而提升用戶體驗，減少信息過載，提高圖書館資源的利用率[4]。

當前，個性化資源推薦主要依賴于協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦及混合推薦三種方法。協(xié)同過濾模型是通過分析用戶的歷史行為，挖掘具有相似興趣偏好的用戶群體或資源集合，從而進行個性化推薦5，但該方法在新用戶或新資源缺乏足夠交互數(shù)據(jù)的情況下，容易受到“冷啟動問題”的影響，導致推薦質(zhì)量下降。此外，數(shù)據(jù)稀疏性問題亦限制了該模型的推薦效果。基于內(nèi)容的推薦方法是利用文本分析技術(shù)從資源文本及其元數(shù)據(jù)中提取特征，并與用戶興趣模型進行匹配，以推送主題相關(guān)的資源。該方法的推薦范圍受限于用戶已訪問的資源，難以有效拓展其潛在興趣領域，同時對文本特征提取的質(zhì)量依賴較高，且計算復雜度較大。基于協(xié)同過濾與基于內(nèi)容推薦優(yōu)勢的混合推薦方法雖然可彌補單一方法的不足，但其效果卻依賴于不同算法權(quán)重的合理配置，難以實現(xiàn)自適應優(yōu)化，并且在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時計算成本較高，影響系統(tǒng)的可擴展性。這些技術(shù)瓶頸的根源在于傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)處理維度存在局限性，關(guān)鍵在于用戶建模主要依賴借閱記錄、檢索日志等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，忽視了評論標注、學術(shù)社交行為等價值密度更高的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。資源的建模索引多局限于文本分析，未能有效整合講座視頻、課程資源，乃至用戶動態(tài)的學術(shù)興趣演變等多模態(tài)信息，缺乏深度語義理解能力，導致推薦結(jié)果的時效性不足，對跨學科資源的關(guān)聯(lián)推薦成功率不高，難以滿足高校用戶復雜的研究需求。這種局限性促使我們尋求新的技術(shù)突破，以克服傳統(tǒng)方法的缺陷，提升個性化推薦系統(tǒng)的性能和用戶體驗。

近年來，隨著人工智能特別是大模型（LargeLanguageModel，LLM）的發(fā)展，以DeepSeek、GPT等為代表的自然語言處理模型，在語義理解、信息檢索和個性化推薦等領域展現(xiàn)出了強大的能力，基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)具有顯著的智能化和自動化優(yōu)勢，能夠大幅提升圖書館的信息服務質(zhì)量8-。大模型技術(shù)通過強大的語義理解和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，為突破傳統(tǒng)的個性化推薦瓶頸提供了新的思路和方法，使個性化資源推薦系統(tǒng)得到了顯著的優(yōu)化。

大模型可以結(jié)合用戶的自然語言查詢、閱讀習慣、論文摘要分析等隱式信息，在充分收集與建模用戶數(shù)據(jù)的基礎上構(gòu)建更精準的興趣模型，實現(xiàn)對用戶需求的深度理解[1]。通過深度學習和自然語言處理技術(shù)，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡的語義理解基礎上，強化學習和自適應優(yōu)化機制，結(jié)合用戶實時行為數(shù)據(jù)，挖掘用戶的深層興趣偏好，從而實現(xiàn)更精細的資源動態(tài)匹配，提供更具針對性的資源推薦。由于大模型具備處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，能夠在文本之外融合圖像、音頻、視頻等信息類型，智能推薦包括學術(shù)論文、課程視頻、研究報告、會議講座等多種形式的學術(shù)資源，得以構(gòu)建更加豐富和立體的資源推薦體系，提高文獻資源的可發(fā)現(xiàn)性和利用率。其推薦過程不再是單向推送，而是通過交互式機制，根據(jù)用戶興趣和學習偏好演化持續(xù)調(diào)整推薦內(nèi)容，構(gòu)建一個長期、智能化的學習支持系統(tǒng)[1]，全方位滿足用戶多樣化、個性化的知識獲取需求。例如，DeepSeek等語言模型可以將文獻內(nèi)容編碼為高維向量，從而識別不同資源之間的語義相似性，使推薦更具針對性和可解釋性[12]。這種技術(shù)的突破為構(gòu)建更加智能化的個性化資源推薦系統(tǒng)奠定了堅實的基礎，也為后續(xù)系統(tǒng)的模塊化設計提供了明確的方向，從而進一步推動圖書館資源的高效利用。

2基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)核心模塊

隨著大模型技術(shù)在自然語言處理和個性化推薦領域的廣泛應用，構(gòu)建一個以大模型為核心的資源推薦系統(tǒng)已成為智慧圖書館發(fā)展的重要方向。基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)由精準用戶畫像構(gòu)建、資源語義索引生成、智能化資源推薦三大核心模塊協(xié)同工作，為用戶帶來便捷、準確、因需而異的學術(shù)資源推薦服務。如圖1所示。

圖1基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)流程圖

2.1精準用戶畫像構(gòu)建模塊

個性化推薦的基礎是對用戶興趣、需求的深度理解。系統(tǒng)基于收集的用戶關(guān)鍵數(shù)據(jù)（包括基本信息、閱讀記錄、交互信息、反饋信息、多模態(tài)數(shù)據(jù)等），利用大模型進行時序、多模態(tài)的深度思考，結(jié)合自然語言處理、多模態(tài)感知等技術(shù)，構(gòu)建高精度的用戶畫像，用戶畫像構(gòu)建的關(guān)鍵步驟如下。

（1）數(shù)據(jù)預處理：清洗和結(jié)構(gòu)化存儲用戶數(shù)據(jù)，去除噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（2）行為模式分析：使用時間序列分析方法，理解用戶閱讀興趣的變化趨勢，例如某一時間段內(nèi)的閱讀主題、關(guān)注領域等。

（3）多模態(tài)信息融合：結(jié)合文本（論文、書籍）圖像（圖書封面、學術(shù)海報）音頻（學術(shù)講座）視頻（MOOC課程）等數(shù)據(jù)，利用跨模態(tài)深度學習模型建立完整的用戶興趣分布。

（4）用戶興趣建模：利用DeepSeek、GPT等大模型，結(jié)合歷史行為和實時交互數(shù)據(jù)，動態(tài)更新用戶興趣分布，提高個性化推薦的精準度。用戶畫像建模可表示為如下公式：

u_i=f_LM（{x_i^（t）}_t=1^T）=f_LM（Concat（E（x_i^（t）），…，E（x_i^（t））））

其中 u_i 表示用戶的畫像向量； x_i^（t） 為用戶在時間t的行為記錄（如閱讀、收藏、評論等）； E（?） 為多模態(tài)編碼器（如文本、圖像或視頻編碼器），將用戶行為轉(zhuǎn)為統(tǒng)一的嵌入向量 ;f_LM（?） 表示基于大語言模型的上下文建模函數(shù)；Concat（·）表示拼接不同時刻或不同模態(tài)的數(shù)據(jù)輸入，形成完整的用戶行為序列。

最終，系統(tǒng)生成一個動態(tài)更新、維度豐富的用戶畫像向量，該向量嵌入在語義空間中，可以直接用于后續(xù)的語義匹配與個性化推薦。此建模方式可精細刻畫用戶在不同語境、不同興趣點下的行為偏好，為高質(zhì)量推薦服務提供堅實支撐。

2.2 資源語義索引生成模塊

為了提升資源推薦的精準度和查詢效率，系統(tǒng)需要對圖書館資源進行語義理解，構(gòu)建資源語義索引。依靠大模型強大的語義理解能力，系統(tǒng)將圖書館的海量資源進行深層次語義解析與向量化編碼，實現(xiàn)資源之間的語義關(guān)聯(lián)挖掘，從多個角度刻畫資源特性，提高匹配的精準性和可解釋性。資源語義索引的構(gòu)建過程如下。

（1）資源文本解析：對圖書、論文、期刊等資源進行自然語言處理分析，利用BERT、T5等預訓練語言模型提取主題、摘要、關(guān)鍵詞等核心信息[13]

（2）語義向量化：將資源文本轉(zhuǎn)換為高維語義向量，記作 ?r_j=g_LM（x_j） ：。其中 ∣r_j 表示第j個資源的語義向量， x_j 為該資源的原始文本數(shù)據(jù)，g_LM 表示基于語言模型的向量編碼函數(shù)（例如Word2Vec^[14] ）。

（3）多模態(tài)索引增強：在文本索引之外，結(jié)合圖像、視頻、音頻等信息，利用CLIP等多模態(tài)人工智能模型[5，將視覺和音頻特征編碼至共享語義空間，融合得到增強型資源向量： r_j^multi=r_j^text+ 。其中 ∣a 、 β 為模態(tài)融合權(quán)重參數(shù)，可根據(jù)內(nèi)容重要性自適應調(diào)整。

（4）離線索引構(gòu)建與優(yōu)化：系統(tǒng)定期對資源庫進行批量索引計算，將所有 r_j^multi 向量緩存至向量數(shù)據(jù)庫中，支持向量檢索、高維聚類、快速匹配等功能，從而保障實時查詢效率。

最終，系統(tǒng)構(gòu)建一個語義精準、多模態(tài)融合、可高效檢索的資源語義索引庫，為后續(xù)推薦計算提供基礎支撐。

2.3智能化資源推薦模塊

在滿足推薦觸發(fā)條件（如用戶主動查詢、系統(tǒng)定期推送、新資源上線等）時，系統(tǒng)基于用戶畫像和資源語義索引，融合強化學習與自適應優(yōu)化機制，采用用戶的實時反饋動態(tài)調(diào)整推薦策略，同時引入可解釋性推薦機制和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力，為用戶提供個性化推薦。

（1）匹配計算：將用戶畫像向量 與資源語義向量 進行相似度計算，選取最相關(guān)的Top-N資源。常用的匹配函數(shù)包括余弦相似度：

根據(jù)相似度得分排序，返回個性化推薦列表。

（2）動態(tài)調(diào)整：引入時間權(quán)重因子 ?γ_t ，實時調(diào)整興趣偏好，形成時變畫像 u_i^（t） ，并提升近期行為在推薦中的權(quán)重，其公式表示如下：

（3）交互式推薦：將用戶對推薦結(jié)果的反饋（如點擊、點贊、忽略、標記不相關(guān)）轉(zhuǎn)化為強化學習獎勵信號，利用策略優(yōu)化算法更新推薦策略 ?π_θ°

（4）多樣化推薦：在Top-N推薦中引入多樣性正則項，對高度相似資源降權(quán)，平衡精確性與覆蓋度，使推薦結(jié)果不局限于用戶已有興趣圈層。最終推薦目標函數(shù)形式可表述為：

其中需要控制多樣性懲罰項權(quán)重，N為推薦資源集合。

3基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)架構(gòu)

為確保個性化資源推薦系統(tǒng)的高效協(xié)同運行，在構(gòu)建精準用戶畫像、高效資源索引和智能化推薦三大核心模塊的基礎上，還需構(gòu)建完善的系統(tǒng)架構(gòu)提供技術(shù)支撐，以實現(xiàn)高度依賴底層的數(shù)據(jù)處理能力、模型計算能力及服務響應能力。系統(tǒng)架構(gòu)的設計必須緊密圍繞核心模塊的運行需求展開，以保障數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的高效性、計算資源的充足性及推薦結(jié)果對用戶交互的快速響應。基于此，系統(tǒng)架構(gòu)包括數(shù)據(jù)采集層、計算分析層、推薦服務層和用戶交互層，大模型貫穿其中，不僅驅(qū)動深度理解和建模，還賦能推薦策略的優(yōu)化與智能化。整體架構(gòu)如圖2所示，四層緊密協(xié)作，構(gòu)建起智能推薦的完整閉環(huán)。

圖2基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖

3.1數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集是系統(tǒng)的基礎，負責收集、存儲和管理用戶行為數(shù)據(jù)及資源數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，以支撐個性化推薦的實現(xiàn)。主要數(shù)據(jù)來源包括用戶的基本信息（如身份類別、專業(yè)方向、研究興趣等）閱讀記錄（包括借閱書籍、在線閱讀的文獻、下載資源等）閱讀筆記（用戶對資源的標注、批注和摘要）交互行為（如點贊、評論、收藏、分享、推薦、反饋等）以及資源數(shù)據(jù)（圖書、期刊、論文等的文本內(nèi)容、關(guān)鍵詞、分類標簽、作者信息、引用關(guān)系、訪問熱度等）此外，系統(tǒng)還可以結(jié)合圖書館的業(yè)務數(shù)據(jù)，如借閱排行榜、新書推薦、熱門資源等，整合用戶在圖文、音視頻等多種媒介中的學習行為以優(yōu)化推薦策略。為了確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)采集層通常需要進行數(shù)據(jù)預處理，首先對數(shù)據(jù)去重，剔除重復的用戶行為或資源記錄，避免信息冗余；其次處理清理缺失、錯誤或異常數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的完整性;最后統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和命名規(guī)范，提升系統(tǒng)處理效率和建模精度等操作。通過上述處理，系統(tǒng)可在高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎上追蹤用戶在電子資源平臺的使用軌跡和交互特征，開展更為精準的用戶建模與推薦服務。

3.2計算分析層

計算分析層依托大模型進行深度表征與推理，構(gòu)建精準用戶畫像和資源語義索引，是系統(tǒng)的智能核心層。該層主要包括用戶畫像、資源語義索引、推薦策略三個關(guān)鍵模塊。用戶畫像構(gòu)建是利用大模型對用戶行為數(shù)據(jù)進行時序分析和多模態(tài)融合，深入挖掘評論、筆記與學術(shù)社交行為中隱含的興趣點，精準刻畫用戶興趣分布，從而提供更具針對性的個性化推薦;資源語義索引是通過大模型對圖書館資源進行深度語義解析，提取內(nèi)容特征，并構(gòu)建高效的索引結(jié)構(gòu)，以加速資源檢索和匹配；推薦策略是系統(tǒng)結(jié)合強化學習和用戶反饋機制，動態(tài)調(diào)整推薦的資源，使推薦結(jié)果更加符合用戶需求，同時不斷提升推薦系統(tǒng)的適應性和準確度。

3.3推薦服務層

推薦服務層負責解析用戶的查詢請求，并基于用戶畫像匹配符合檢索需求的資源，同時將用戶反饋回流至分析層持續(xù)優(yōu)化調(diào)整推薦策略。首先，系統(tǒng)利用大模型構(gòu)建用戶畫像，結(jié)合用戶的閱讀歷史、興趣偏好、交互行為等信息，對用戶的知識需求進行建模。同時，資源數(shù)據(jù)會經(jīng)過深度學習模型的處理，形成高維語義索引，使系統(tǒng)能夠理解資源之間的潛在聯(lián)系，實現(xiàn)資源的精確匹配與快速檢索。在推薦過程中，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的實時查詢請求，匹配最相關(guān)的資源，并結(jié)合個性化推薦算法提供精準推薦。為了提升系統(tǒng)性能，該層采用離線計算的索引優(yōu)化方案，提前對海量資源數(shù)據(jù)進行預處理和組織，從而降低實時計算的負擔，提高推薦系統(tǒng)的響應速度。此外，該層還通過反饋優(yōu)化用戶評價與行為，動態(tài)調(diào)整推薦策略，不斷優(yōu)化推薦模型，以提升個性化推薦的質(zhì)量和用戶體驗。

3.4用戶交互層

用戶交互層為用戶提供多端訪問界面與交互應答機制，根據(jù)實時興趣捕捉與反饋的信息，提供友好的用戶體驗。用戶可以通過多種方式訪問個性化推薦服務，主要包括PC端、移動端、微信公眾號、小程序等。交互方式包括搜索（輸入關(guān)鍵詞檢索相關(guān)資源）訂閱（用戶可以訂閱特定主題或?qū)W科領域的資源推送）問答（系統(tǒng)基于大模型的自然語言理解能力，提供智能問答和資源推薦）等。此外，該層支持個性化設置，用戶可以調(diào)整推薦偏好，篩選感興趣的內(nèi)容，甚至手動調(diào)整推薦權(quán)重，以獲取更加精準的資源推薦。為了增強用戶的參與度，系統(tǒng)還提供反饋機制，用戶可以對推薦結(jié)果進行評價，系統(tǒng)將基于反饋動態(tài)優(yōu)化推薦算法，提升推薦效果。

4基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)部署模式

通過上述架構(gòu)設計，基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)能夠構(gòu)建出智能化的用戶認知模型，顯著提升推薦的覆蓋度與精準性，為高校圖書館信息服務提供有力支撐[1。在系統(tǒng)實際落地過程中，高校圖書館需正視其部署成本與技術(shù)門檻所帶來的挑戰(zhàn)，在選擇云端大模型調(diào)用和本地大模型部署兩種模式中遵循“起步復雜、持續(xù)優(yōu)化”的可行路徑。相信隨著開源生態(tài)發(fā)展、技術(shù)工具普及與協(xié)同機制完善，高校圖書館部署大模型推薦系統(tǒng)具備現(xiàn)實可行性。

在部署基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)過程中，需配備高性能GPU服務器以滿足大模型的推理和微調(diào)需求。因此，從部署成本看，針對數(shù)據(jù)安全性要求較高的高校圖書館來說，可選擇部署開源大模型（如LLaMA2、ChatGLM3、DeepSeek-VL等），構(gòu)建封閉私有化的智能推薦體系。此類模型一般參數(shù)規(guī)模在70億（7B）到130億（13B）不等，也可根據(jù)業(yè)務場景采用30億參數(shù)的小型模型以平衡性能和資源消耗。為降低系統(tǒng)資源消耗并提升運行效率，還需結(jié)合多種模型優(yōu)化技術(shù)，如模型量化（將浮點參數(shù)轉(zhuǎn)為INT8或INT4以壓縮體積并加快推理速度）剪枝（去除冗余神經(jīng)元或連接以精簡結(jié)構(gòu)）和知識蒸餾（將大型“教師模型\"的知識遷移至小型“學生模型\"以兼顧性能與效率）模型訓練階段應基于千億級token的預訓練語料（涵蓋中英文圖書元數(shù)據(jù)、開放學術(shù)論文、圖書館業(yè)務日志等），并結(jié)合館藏目錄、用戶借閱行為等領域數(shù)據(jù)進行指令微調(diào)，通過構(gòu)造“用戶意圖一推薦響應”格式任務增強模型對圖書館語境的理解能力。在此基礎上，系統(tǒng)引入強化學習方法對模型進行持續(xù)優(yōu)化，并根據(jù)用戶反饋（如點擊、借閱、評分等）動態(tài)調(diào)整推薦策略，使推薦結(jié)果更加貼合用戶興趣與需求。這一訓練與優(yōu)化流程不僅保障了系統(tǒng)在資源受限環(huán)境下的高效運行，也實現(xiàn)了推薦的智能化、個性化與語義精準匹配，為智慧圖書館構(gòu)建可持續(xù)、高質(zhì)量的知識服務體系提供了技術(shù)支撐。高校圖書館若選擇本地部署中大型模型（如LLaMA-213等），需配備至少2至4塊高性能GPU（如NVIDIAA100/H100），單機成本可達 30～50 萬元人民幣，且還需投入數(shù)據(jù)預處理、微調(diào)訓練等人力資源。

相比之下，高校圖書館利用現(xiàn)有的大模型API（如OpenAIGPT系列、DeepSeek、Kimi、文心一言等），通過API接口向云端發(fā)送用戶畫像或查詢請求，獲取個性化推薦結(jié)果。這種方式的優(yōu)勢在于計算資源無需本地部署，維護成本低，且能隨時調(diào)用最新版本的大模型，尤其適合資源有限或開發(fā)周期較短的高校圖書館。但需重點權(quán)衡數(shù)據(jù)隱私保護（如用戶畫像是否加密傳輸）以及API調(diào)用的費用問題，尤其是在大批量并發(fā)請求場景下。若采用云端API（如OpenAI、阿里云等）可按調(diào)用量計費，單次推薦成本約為0.005～0.02元，適用于初期試點和中等規(guī)模使用場景。此外，模型壓縮、量化和蒸餾等技術(shù)已使得模型體積縮減 50% 以上，顯著降低了算力門檻。因此，部署模式上，推薦采用“云端推理 .+ 本地緩存\"架構(gòu)，不僅可降低本地硬件壓力，還能保障推薦響應效率。為提升系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性，需構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)權(quán)限管理機制，實施日志追蹤、行為分析與模型持續(xù)更新策略，確保系統(tǒng)的可用性與可信性。結(jié)合用戶反饋機制，系統(tǒng)可動態(tài)優(yōu)化推薦策略，提高用戶滿意度與資源利用率，形成持續(xù)演化、自適應的智慧服務體系。至于系統(tǒng)構(gòu)建的技術(shù)要求，由于涉及用戶畫像、多模態(tài)融合、語義索引等復雜環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)圖書館技術(shù)團隊在這些領域可能存在短板，因此可以通過跨部門協(xié)作或引入第三方教育科技公司來彌補這些短板。

5基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)的實踐效果及注意問題

基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)依托數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，整合了用戶的歷史借閱記錄、檢索行為、瀏覽偏好等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準的用戶畫像，進而依據(jù)畫像特征匹配相應的學術(shù)資源，實現(xiàn)個性化推薦，并根據(jù)用戶的反饋實時進行了調(diào)整。為驗證系統(tǒng)在實際應用中的有效性，本文設計對比實驗，評估協(xié)同過濾、基于內(nèi)容推薦與大模型推薦三種算法的推薦效果。評價指標包括準確率（Precision）召回率（Recall）以及用戶滿意度評分（滿分1分），以量化方式進行多維度對比分析。實驗共選取800名實際用戶參與測試，包括本科生500人、研究生200人、教師100人，數(shù)據(jù)來源于圖書館的用戶行為記錄，并結(jié)合問卷調(diào)查結(jié)果進行綜合評估。在實驗過程中，系統(tǒng)首先基于用戶畫像的基本信息（如身份類別、專業(yè)方向、研究興趣等）生成初始推薦結(jié)果，隨后再根據(jù)用戶瀏覽推薦資源后進行第一輪反饋，并根據(jù)反饋信息動態(tài)優(yōu)化推薦策略，生成第二輪推薦。最終，用戶根據(jù)初始推薦與反饋優(yōu)化后的推薦結(jié)果進行綜合評分，從準確性、相關(guān)性、個性化程度等方面對系統(tǒng)性能進行評估，三種資源推薦系統(tǒng)推薦效果對比結(jié)果如表1所示。

表1三種資源推薦系統(tǒng)推薦效果對比

從表1數(shù)據(jù)可看出，基于大模型的推薦系統(tǒng)在五項指標中均表現(xiàn)優(yōu)越，在推薦精度、平衡性、覆蓋性等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)算法，用戶普遍反映其推薦結(jié)果更貼合實際需求，具有更強的解釋力和交互性，且用戶滿意度顯著提升，反映出用戶對推薦結(jié)果的相關(guān)性和個性化匹配程度具有更高評價。

盡管基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)帶來了諸多優(yōu)勢，但在實際應用中仍面臨一系列挑戰(zhàn)，需要在數(shù)據(jù)安全、隱私保護、算法公平性及推薦可信度等方面注意存在的問題。高校圖書館應嚴格遵守國家保障個人信息權(quán)益所頒布的《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護法》法律法規(guī)，制定完善的數(shù)據(jù)安全管理制度，明確數(shù)據(jù)的收集、存儲、傳輸和使用規(guī)則。在使用大模型數(shù)據(jù)進行個性化推薦時需采取嚴格的數(shù)據(jù)加密、匿名化處理等措施，確保用戶信息不被濫用或泄露。例如，采用數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)可對敏感信息進行處理，確保數(shù)據(jù)在共享和分析時無法直接關(guān)聯(lián)到用戶；差分隱私技術(shù)通過在數(shù)據(jù)處理過程中添加噪聲，保護用戶隱私；聯(lián)邦學習則充許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行模型訓練，從根本上保護用戶隱私。除此以外，由于訓練數(shù)據(jù)可能存在固有偏見，推薦系統(tǒng)可能無意中強化某些資源的推薦，導致資源分配的不均衡。為此，圖書館需要在系統(tǒng)設計中避免算法偏見而引起的公平性約束，以確保推薦內(nèi)容的多樣性和全面性。最后，圖書館可采用多種推薦算法相結(jié)合的方式，如協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦算法，也可以引人專家知識校驗機制，對推薦內(nèi)容進行人工審核，以提高推薦結(jié)果的準確性和可信度。

6結(jié)語

基于大模型的個性化資源推薦系統(tǒng)為圖書館的信息服務帶來了革命性的變革。通過深度學習與自然語言處理技術(shù)，系統(tǒng)能夠精準理解用戶需求，構(gòu)建高質(zhì)量的用戶畫像，并對海量學術(shù)資源進行語義分析，從而實現(xiàn)智能化、動態(tài)化的資源推薦。這不僅大幅提升了資源的利用率，也極大地優(yōu)化了用戶的閱讀與研究體驗。但需要注意在隱私保護、算法公平性和系統(tǒng)優(yōu)化方面仍需不斷完善。通過結(jié)合國家政策、技術(shù)創(chuàng)新和管理優(yōu)化，圖書館可以實現(xiàn)智能化服務的可持續(xù)發(fā)展，為用戶提供了一個安全、可靠的服務環(huán)境。未來，隨著人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，個性化推薦系統(tǒng)將在隱私保護、可信推薦、多模態(tài)融合等方面不斷優(yōu)化。高校圖書館可探索結(jié)合智能體、知識圖譜等前沿技術(shù)，構(gòu)建更加智能、安全、公平的推薦系統(tǒng)，為師生提供更精準的知識服務，助力學術(shù)創(chuàng)新與知識傳播。

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牛悅西北工業(yè)大學圖書館副研究館員。陜西西安，710072。

郝保權(quán) 西北工業(yè)大學馬克思主義學院教授。陜西西安，710072。

趙志艷 西北工業(yè)大學圖書館館員。陜西西安，710072。

（收稿日期：2025-06-06編校：董瑩，劉明）

《2024—2025年中國數(shù)字出版發(fā)展報告》發(fā)布

7月10日，由中國社會科學院新聞與傳播研究所主辦、中國社會科學院新媒體研究中心承辦的“數(shù)字閱讀助力知識普惠\"研討會在京舉辦，會上發(fā)布了《2024—2025年中國數(shù)字出版發(fā)展報告》《報告》顯示：隨著閱讀平臺的發(fā)展，有數(shù)字閱讀行為的用戶正逐步從一二線城市向三線及以下城市擴展，數(shù)字閱讀平臺正逐步發(fā)展成為人們的隨身移動圖書館，深刻重塑了知識獲取的模式與社會學習結(jié)構(gòu)，而數(shù)字出版所惠及的龐大用戶規(guī)模及其可觀的活躍度在推動數(shù)字閱讀普惠化方面卓有成效。

數(shù)據(jù)顯示，截至2024年我國網(wǎng)民數(shù)已超11億，其中6.7億人有數(shù)字閱讀的行為，而數(shù)字閱讀作品總量約為6307.26萬部。另據(jù)對番茄小說平臺上的數(shù)字閱讀時長分布統(tǒng)計，閱讀呈現(xiàn)出“經(jīng)典IP與大眾文學并存\"的特征，其中精品小說、文學經(jīng)典、個人成長、勵志提升、中國歷史五類內(nèi)容占據(jù)前五位，反映用戶對結(jié)構(gòu)化內(nèi)容與知識型閱讀的需求增長。中國社會科學院大學新聞傳播學院副院長黃楚新表示，“數(shù)字閱讀平臺通過聚合優(yōu)質(zhì)非虛構(gòu)內(nèi)容，如人物傳記、歷史著作、科學普及等優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)品免費或以較低會員費用提供給用戶，滿足了他們對系統(tǒng)化知識的學習需求，為彌合‘閱讀鴻溝’實現(xiàn)更廣泛人群的普惠閱讀提供了一種行之有效的創(chuàng)新路徑，體現(xiàn)了數(shù)字出版在促進社會文化公平和進步方面的社會價值。”

《報告》認為，“數(shù)字出版的一項重要社會價值在于其擴大優(yōu)質(zhì)閱讀資源覆蓋面的能力。\"而數(shù)字時代的“深度閱讀”也并非是對傳統(tǒng)閱讀形式的簡單回歸，它意味著讀者能夠跟蹤并理解復雜的敘事線索或論證邏輯，消化并吸收豐富的信息層次，最終形成更為完整、系統(tǒng)的認知圖景。

摘編自中國社會科學院新聞與傳播研究所2025年7月12日本所動態(tài)http：//xinwen.cssn.cn/bsdt/202507/t20250712_5886008.shtml