人工智能技术在高校图书馆服务中的应用与实践探索

0 引言

人工智能技术凭借其强大的数据处理、模式识别与自主学习能力，为高校图书馆突破服务瓶颈、创新服务形态提供了关键技术支撑。通过自然语言处理技术，图书馆能够实现智能检索系统的语义理解与精准匹配，大幅提升信息获取效率；基于机器学习算法构建的个性化推荐服务，可深度分析读者阅读偏好，实现资源的精准推送。此外，计算机视觉与物联网技术的融合应用，推动图书馆实现空间智能调度，优化读者使用体验；而人工智能辅助的运营决策系统，则通过对业务数据的深度挖掘，为资源采购、服务规划提供科学依据[1]。从智能检索系统到个性化推荐服务，从空间智能调度到运营决策辅助，人工智能正逐步渗透至图书馆服务的各个环节，重塑着高校图书馆的知识服务生态，推动其向智慧化、精准化方向加速转型。

1 人工智能技术在高校图书馆服务中的应用场景

1.1 资源管理智能化

1.1.1 智能编目与分类

传统图书编目依赖人工录入与分类，效率低下且易出错。应用自然语言处理（NLP）与机器学习技术，可实现图书元数据的自动提取与智能分类。例如，通过训练基于深度学习的文本分类模型，对图书的标题、摘要、关键词等信息进行分析，自动将其归类至相应的学科领域，准确率可达 90% 以上，大幅缩短编目周期，提高资源入库效率。

1.1.2 资源动态整合与推荐

借助知识图谱技术，构建学科知识网络，将分散的图书、期刊、论文、数据库等资源进行关联整合。基于读者的借阅历史、检索记录、学术背景等多维度数据，利用协同过滤、深度学习等推荐算法，为读者提供个性化的资源推荐服务。某高校图书馆引入智能推荐系统后，读者对推荐资源的点击率提升了 35% ，资源利用率显著提高。

1.2 读者服务精准化

1.2.1 智能问答与咨询服务

部署智能问答机器人，利用NLP 技术实现对读者咨询的实时响应。通过构建涵盖图书馆规章制度、资源分布、服务流程等知识的问答知识库，机器人能够准确理解读者的问题意图，并给出详细解答。对于复杂问题，可自动转接人工客服，实现人机协同服务[2]。某高校图书馆智能问答机器人的问题解决率达到 85% ，有效减轻了人工咨询压力，提高了服务响应速度。

1.2.2 个性化学习支持

基于人工智能的学习分析技术，对读者的学习行为数据进行深度挖掘，包括阅读时长、学习路径、知识掌握程度等。为读者提供个性化的学习计划制定、学习资源推荐、学习效果评估等服务。例如，针对考研学生，根据其目标院校和专业要求，推送相关学科的复习资料、历年真题解析等，助力读者提升学习效果。

1.3 空间利用高效化

1.3.1 空间智能监测与调度

利用物联网（IoT）技术，在图书馆的阅览座位、研讨室、多媒体区等空间部署传感器，实时监测空间的使用情况，包括座位占用状态、环境温湿度、光照强度等。通过人工智能算法对监测数据进行分析，实现空间的智能调度与分配。读者可通过手机APP 提前预约空间，系统根据实时数据为其推荐最佳座位或研讨室，提高空间利用率达 30% 以上[3]。

1.3.2 沉浸式学习空间打造

结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术，创建沉浸式学习空间。例如，在历史学科学习区，利用VR 技术还原历史场景，让读者身临其境地感受历史事件；在艺术学科学习区，通过AR 技术对艺术作品进行动态展示与解读，增强读者的学习体验与兴趣。

1.4 决策支持科学化

1.4.1 读者需求预测与分析

运用时间序列分析、神经网络等预测模型，对读者的借阅需求、到馆规律等进行预测。根据预测结果，合理调整图书采购计划、开放时间安排等。例如，某高校图书馆通过分析读者借阅数据的季节性变化规律，提前在考试季增加热门复习资料的采购量，满足读者的学习需求。

1.4.2 服务效果评估与优化

建立基于人工智能的服务效果评估指标体系，利用大数据分析技术对图书馆的各项服务指标进行量化评估，包括资源利用率、读者满意度、服务响应时间等。通过数据挖掘发现服务过程中的薄弱环节，为服务优化提供决策依据。例如，通过分析读者反馈数据，发现某类电子资源的访问速度较慢，及时与供应商沟通解决，提升了读者的使用体验。

2 人工智能技术在高校图书馆服务应用中面临的挑战

2.1 数据安全与隐私保护问题

人工智能技术的应用依赖大量的读者数据，包括个人信息、借阅记录、学习行为等。这些数据一旦泄露，将严重侵犯读者的隐私权，给读者带来潜在风险。此外，数据存储与传输过程中的安全问题也不容忽视，如黑客攻击、数据篡改等可能导致图书馆服务系统瘫痪，影响正常运营。

2.2 技术适配性与兼容性问题

高校图书馆现有的信息系统架构复杂，不同系统之间的数据格式、接口标准存在差异。人工智能技术的引入需要与现有系统进行深度集成，但技术适配性与兼容性问题可能导致系统运行不稳定、数据交互不畅等问题，影响人工智能服务的效果。

2.3 人员素养与技能提升需求

人工智能技术的应用对图书馆工作人员的素养与技能提出了更高要求。工作人员不仅需要掌握传统的图书馆业务知识，还需要具备一定的信息技术能力，如数据分析、算法应用等。然而，目前部分图书馆工作人员存在技术能力不足的问题，难以适应智能化服务的发展需求。

3 应对策略与建议

3.1 强化数据安全保障体系

为全方位筑牢高校图书馆数据安全防线，需构建覆盖数据全生命周期的安全防护体系。在数据采集环节，应制定严格的采集规范，明确采集范围仅限于服务必需的读者身份信息、借阅记录、学术偏好等数据，严禁超范围采集敏感隐私信息，并要求读者授权同意，同时对采集设备进行安全检测，防止数据在源头泄露。存储阶段，需建立分级分类存储机制，根据数据敏感程度划分存储区域，采用对称与非对称加密结合技术对读者数据进行全生命周期加密，密钥实行双人双岗管理。在使用环节，严格遵循“ 最小必要” 原则，细化数据访问权限，按岗位角色分配不同操作权限，如普通馆员仅能查询借阅状态，数据分析人员可调用脱敏数据集。共享环节则需签订数据共享协议，明确使用目的、范围与责任主体，采用区块链技术实现共享行为存证溯源。同时，部署下一代防火墙、AI 驱动的入侵检测与防御系统，建立 7×24 小时安全监控中心，实时阻断异常流量与攻击行为[4]。定期开展数据安全培训与应急演练，将隐私保护纳入员工考核体系，对违规操作实行“ 一票否决” ，通过制度约束与技术防护双轮驱动，切实保障读者数据安全。

3.2 优化技术架构与系统集成

在高校图书馆智能化升级进程中，搭建统一技术平台是实现人工智能技术深度应用的核心基础。通过整合云计算、大数据、人工智能技术，构建一个高扩展性、高稳定性的技术平台，能够将图书馆传统的借阅管理、资源采购、读者服务等分散业务系统进行全面融合，打破数据孤岛，实现数据的高效流转与共享。其中，云计算技术提供弹性计算资源，保障系统在高并发场景下稳定运行；大数据技术对海量数据进行清洗、存储与分析，为人工智能模型训练提供优质数据支撑。制定标准化的数据传输协议与格式，规范数据采集、存储、调用流程，使新系统能够快速融入图书馆现有技术架构，避免因接口不兼容导致的数据传输障碍。在人工智能系统上线前，需开展多轮次、多场景的技术测试与优化工作[5]。通过压力测试评估系统性能上限，兼容性测试验证与不同设备、系统的适配性，同时结合实际业务场景模拟，对系统功能进行全面验证，及时修复潜在漏洞，优化算法与响应机制，确保人工智能系统上线后能够稳定、高效地服务于图书馆业务，为读者提供流畅的智能化服务体验。

3.3 加强人员培训与团队建设

为有效推动人工智能技术在高校图书馆服务中的落地应用，人才培养与队伍建设需多管齐下。基于岗位需求与人员技术水平差异，构建分层分类的培训体系：针对基础服务岗员工，开设人工智能技术入门、信息系统基础操作等实操课程，帮助其快速掌握智能借阅系统、自助查询终端的使用与维护；对于技术岗与管理岗，则提供深度学习算法、大数据分析建模等进阶培训，强化其对智能系统的开发与优化能力。同时，通过优化人才引进机制，定向招聘信息技术、人工智能、数据科学等专业背景的高素质人才，充实图书馆技术团队，为智能服务系统的开发、迭代与运维提供专业支撑。此外，建立健全创新激励机制，设立专项奖励基金，对在智能推荐系统优化、用户行为分析模型构建等创新实践中表现突出的个人或团队给予物质奖励与荣誉表彰，营造全员参与技术创新的良好氛围，以人才驱动图书馆智能化服务水平的持续提升。

4 重庆某高校图书馆人工智能技术应用实践

重庆某高校图书馆为提升服务质量与效率，满足读者多元化需求，启动人工智能技术应用项目。项目目标包括构建智能咨询系统、实现个性化资源推荐、优化空间管理与服务体验，打造智能化、现代化的高校图书馆服务模式。

4.1 技术应用与实施

引入基于NLP 技术的智能问答机器人，集成图书馆知识图谱与常见问题库。通过机器学习算法不断优化问答模型，提高系统响应速度与准确率。同时，开发虚拟参考咨询平台，支持读者与咨询员的实时语音、视频交互。基于读者借阅历史、检索记录等数据，构建读者兴趣模型与行为画像。运用协同过滤、内容推荐等算法，为读者推送个性化的图书、期刊、数据库等资源推荐列表。通过手机 APP、图书馆网站等多渠道向读者展示推荐内容。部署智能座位预约系统，读者可通过手机APP 预约座位，系统实时显示座位使用状态。在图书馆各区域安装传感器，监测人流量、环境参数等信息，为空间布局调整与环境优化提供数据支持。同时，开发智能导览APP，为读者提供室内导航与资源定位服务。

4.2 实践效果与评估

智能咨询系统上线后，常见咨询问题的响应时间缩短至 3 秒以内，准确率达 92% 以上，人工咨询工作量减少 40‰ 。个性化推荐服务使读者资源发现效率提升 45% ，读者对图书馆服务的满意度提高至 90‰ 。通过馆藏资源动态调配与个性化推荐，图书借阅率提高 25% ，数据库访问量增长 30‰ 。智能座位预约系统有效避免了座位浪费现象，座位利用率提升至 85% 以上。智能导览与路径规划服务使读者在馆内的查找时间缩短 50% ，增强了读者在馆内的体验感与舒适度。读者对图书馆智能化服务的认可度与参与度显著提高，图书馆成为读者学术研究与知识获取的重要场所。

5 结论

人工智能技术为高校图书馆服务带来了前所未有的发展机遇，通过在资源管理、读者服务、空间利用及决策支持等方面的深度应用，显著提升了图书馆的服务效率与质量，推动了高校图书馆向智慧化、个性化、精准化方向转型。然而，在应用过程中也面临着数据安全、技术适配性、人员素养等诸多挑战。高校图书馆应积极采取应对策略，强化数据安全保障，优化技术架构，加强人员培训，充分发挥人工智能技术的优势，构建更加高效、便捷、智能的图书馆服务体系，为高校的教学与科研提供更有力的支持。随着人工智能技术的不断发展与创新，其在高校图书馆服务中的应用前景将更加广阔，有望为读者带来更加优质的知识服务体验。

参考文献：

[1]王进.基于人工智能的高校图书馆业务流程重组研究[J].微型电脑应用,2021,37(2):56-59.

[2]林曦,赵大志,杨成等.基于人工智能的高校图书馆智慧服务模式探析[J].四川图书馆学报,2018,(5):25-29.

[3]谢晓惠.AI 环境下高校图书馆智慧服务模式构建[J].兰台世界,2021,(1):123-126.

[4]孙晓旭.人工智能在高校图书馆的应用分析[J].北京印刷学院学报,2020,28(12):113-11

[5]赵丹妮,宋少忠.人工智能时代高校图书馆创客空间发展新趋势[J].教育教学论坛,2020,(47):361-364.

作者简介：罗展清（1982-），男，汉族，广东翁源人，硕士研究生，馆员，主要从事图书馆信息管理与技术服务方面工作。