基于AI的图书馆用户行为分析及服务创新

一、引言

图书馆作为公共文化服务与知识传播的核心枢纽，其服务形态正随用户行为变迁发生深刻变革。当前，用户需求已从“文献获取”向“知识发现”“学习协作”“文化体验”等复合场景延伸，行为轨迹覆盖实体借阅、数据库检索、线上讲座参与、空间预约等全渠道，日均产生海量结构化如借阅时长、资源类型与非结构化数据如咨询文本、活动反馈。《“十四五”文化和旅游发展规划》明确提出“推进公共图书馆智慧化升级，提升服务精准度与便捷性”，为 AI 在图书馆领域的应用提供了政策指引。因此，探索基于 AI 的用户行为分析方法与服务创新路径，对提升图书馆服务效能、增强用户粘性具有重要意义，也是推动公共文化服务高质量发展的必然要求。

二、基于AI 的用户行为分析技术与模型构建

AI 技术通过多源数据融合、智能算法建模，实现对用户行为的深度解析与需求预测，其核心技术体系包括数据采集层、分析建模层、应用输出层的协同联动：数据采集层构建“全域感知”网络。整合图书馆管理系统LMS的借阅记录、数字资源平台的访问日志如检索关键词、停留时长、空间传感器数据座位占用、Wi-Fi 连接、照明使用、用户 APP 的操作行为如点击路径、停留页面等多源信息，形成统一的用户行为数据库。对非结构化数据进行预处理：通过语音识别将咨询语音转化为文本准确率达 96% ，对书籍评论进行情感标注正面、中性、负面，通过实体识别提取核心需求关键词如“考研”“育儿”“职场技能”。

分析建模层通过算法挖掘行为规律。针对资源推荐，采用协同过滤与内容分析结合的混合模型：基于用户借阅历史，计算“用户-用户”相似度如A 与 B 的借阅重叠率达 72% ，推荐相似用户喜欢的资源；同时提取书籍的主题关键词、作者、出版社等特征，构建“资源-资源”关联网络如关联强度≥0.85 的书籍推荐概率提升 35‰ 。针对需求预测，使用时序预测算法如LSTM分析行为周期性，例如预测某高校用户在学期末对“论文写作”类资源的需求将增长 55% ，提前调整馆藏陈列与数字资源推送。

应用输出层将分析结果转化为服务指标。生成用户“动态数字画像”，包含基础标签年龄、职业、借阅频次、行为标签如“历史爱好者”“高效学习者”“亲子阅读家庭”、需求标签如“论文刚需”“休闲阅读”“技能提升”，并根据行为变化每周更新一次如用户近期频繁借阅“心理学”书籍，则新增“心理学兴趣”标签。

三、基于AI 分析的图书馆服务创新实践

结合用户行为特征与AI 分析结果，图书馆可从资源服务、空间设计、线上交互三个维度创新服务模式，实现从“被动响应”到“主动适配”的转型：个性化资源服务提升供需匹配精度。基于用户画像的推荐系统实现“千人千面”：为“历史爱好者”推送新到馆的考古类书籍，并附相关纪录片、讲座视频链接；为“考研学生”打包推荐真题资料、应试技巧书籍，标注馆藏位置与可借阅状态，同时推送“考研自习座位”预约入口。针对“探索性”用户，设计“关联推荐”功能，如借阅《社会心理学》后，自动推荐《乌合之众》主题关联、《心理学与生活》难度进阶。

智慧空间重构满足复合功能需求。根据空间行为分析，对物理场景进行“功能升级”：学习区增加可调节亮度的台灯、USB 充电口，配备“静音提醒”传感器检测到噪音自动亮灯提示；研讨区引入智能白板、无线投屏等设备，并预设“小组讨论”“学术报告”等场景模式一键调整桌椅布局、灯光亮度。针对亲子阅读区，增加互动投影游戏如“故事角色扮演”，用户平均停留时间延长至 1.8 小时，满意度达 92‰ 。空间预约系统也实现智能化，通过预测不同时段的使用率如周末上午9：00-11：00 预约高峰，提前释放“临时取消”的座位资源，预约成功率提升 38‰

智能交互服务优化用户体验流程。升级咨询系统为 人工”协同模式：常见问题如“借阅期限”由 AI 客服实时解答响应时间≤5 秒，复杂问题自动转接人工并同步用户画像如“该用户为大一新生，可能需详细解释馆藏布局”，咨询解决率从 70% 升至 93‰ 。开发“智能助手”APP 功能，如“路径导航”输入书籍名称，生成从当前位置到书架的最优路线、“到期提醒”结合用户阅读习惯，提前3 天推送续借建议，用户APP 活跃度提升 65‰ 。线上活动推荐也更精准，根据用户参与历史推送匹配的讲座如为“科幻爱好者”推荐“人工智能与未来社会”主题分享，报名转化率提高 28‰

四、实践案例与成效分析

以某省级图书馆为例，该馆藏书量 150 万册，年均接待用户 200 万人次，2023 年引入 AI 用户行为分析系统，实施服务创新后取得显著成效。系统构建阶段：整合馆藏系统、数字平台、空间传感器的 8 类数据，建立包含50 万用户的行为数据库；训练推荐模型时，结合馆内特色资源如地方文献调整算法权重，确保“小众但重要”的资源被精准推送。服务创新措施包括：上线“个性化书架”功能，用户登录后可看到“为你推荐”“相似用户喜欢”两个板块；将原有的“综合阅览室”改造为“主题学习舱”如“法律研读”“创意写作”，配备专属资源与辅助工具；升级智能咨询系统，支持语音提问与图片识别如拍摄书籍封面查询馆藏。

运行 1 年后数据显示：资源推荐的准确率从 35% 提升至 77% ，用户平均借阅量从每年 12 本增至 18 本；空间使用率提高 32% ，其中主题学习舱的预约满座率达 88% ；用户满意度调查显示，“服务精准度”“空间体验”“线上交互”三个维度的评分分别提升 28% 、 33% 、 42‰ 。此外，系统还识别出潜在服务缺口，如发现60 岁以上用户对数字资源的使用率仅为 20% ，针对性开展“智能手机与数字阅读”培训，使该群体的数字资源访问量增长125‰ 。

五、结论与展望

基于AI 的图书馆用户行为分析，通过多源数据融合与智能算法建模，突破了传统分析的局限性，为服务创新提供了数据驱动的决策依据。实践表明，AI 技术不仅能提升资源推荐、空间利用、咨询服务的精准度，还能挖掘用户的隐性需求，推动图书馆从“资源中心”向“用户中心”转型。未来研究可向三个方向深化：一是加强跨馆数据协同，通过联邦学习技术实现多图书馆用户行为数据的联合分析，提升模型的泛化能力；二是探索情感计算的应用，通过分析用户在评论、咨询中的情感倾向如“困惑”“满意”，动态调整服务策略；三是平衡技术应用与人文关怀，避免技术壁垒导致的服务排斥。通过持续创新，使 AI 技术真正成为图书馆服务升级的“赋能工具”，为用户提供更便捷、更贴心、更具温度的公共文化服务。

参考文献

[1]王世伟.人工智能时代图书馆的转型与创新[J]. 中国图书馆学报，2021.

[2]李海英.基于用户行为分析的智慧图书馆服务模式研究[J].图书情报工作， 2022.

[3]陈亮.机器学习在图书馆资源推荐中的应用实践[J].国家图书馆学刊，2023.