AI 驱动下公共图书馆个性化服务的实现路径

引言

当前公共图书馆个性化服务存在三方面局限：一是用户需求识别模糊，依赖人工统计的借阅数据进行简单分类，缺乏对用户行为的深度挖掘，导致推荐资源与实际需求匹配度不足 20% ；二是服务响应滞后，用户咨询平均响应时间超过 48 小时，个性化阅读计划制定需 3-5 个工作日；三是资源推送泛化，基于 “热门图书”“新书推荐” 的粗放式推送，使得个性化资源点击率不足 5%_< 。AI 技术的成熟为突破这些局限提供了可能：通过用户行为数据的实时分析构建精准画像，依托算法模型实现资源智能匹配，借助智能交互终端提供即时服务，形成 “需求感知 - 智能分析 - 精准服务 - 反馈迭代” 的闭环体系。

本文聚焦 AI 驱动下公共图书馆个性化服务的实现路径，从数据基础、技术支撑、服务场景、保障体系四个维度展开研究，结合国内实践案例分析技术应用的成效与挑战，为公共图书馆个性化服务的落地提供理论与实践参考。

一、公共图书馆个性化服务的现状与 AI 技术赋能基础

（一）传统个性化服务的实践局限

1. 用户需求洞察浅表化

传统个性化服务依赖用户主动填写的 “兴趣标签” 与借阅历史统计，数据维度单一且更新滞后。某省级图书馆的调查显示，其 “个性化推荐” 系统仅依据近 3 个月的借阅记录，未纳入用户的在线浏览时长、检索关键词、馆藏资源互动（如续借、评论）等动态数据，导致 65% 的推荐图书与用户当期需求不符（如向备考学生推荐休闲小说）。

2. 服务场景碎片化

个性化服务分散在借阅、咨询、活动等环节，缺乏系统性整合：借阅部门负责图书推荐，咨询部门处理个性化问题，活动部门组织主题阅读，各环节数据不互通，形成 “信息孤岛”。例如，用户在咨询台提出 “园艺种植” 需求后，活动部门仍向其推送 “美食烹饪” 讲座，服务连贯性不足。

3. 技术支撑薄弱

多数图书馆的个性化服务依赖基础数据库与简单规则引擎（如 “借阅过 A 书的用户可能喜欢 B书”），缺乏机器学习算法的支撑。某地级市图书馆的个性化推荐系统，因未考虑用户阅读习惯的动态变化（如用户近期从文学阅读转向职场技能学习），推荐准确率长期低于 30% ，用户使用率持续下降。

（二）AI 技术赋能个性化服务的核心

1. 用户需求的深度感知能力

AI 技术可整合多源用户数据（线上行为：检索记录、页面停留时间、社交互动；线下行为：借阅频率、参与活动类型、空间使用偏好），通过自然语言处理解析用户咨询文本中的潜在需求（如从 “孩子总咳嗽” 中识别出 “儿童健康护理” 需求），实现从 “显性需求” 到 “隐性需求” 的挖掘。

2. 资源匹配的智能精准性

基于协同过滤算法（分析相似用户的行为）与内容推荐算法（提取资源主题特征），AI 系统可实现 “千人千面” 的资源匹配。例如，针对 “历史爱好者”，不仅推荐同类型书籍，还能关联相关纪录片、学术讲座、线上展览，形成资源矩阵。

3. 服务响应的实时性与场景化

AI 驱动的智能终端（如聊天机器人、智能书架）可实现 7×24 小时服务响应，用户咨询平均等待时间从 48 小时缩短至 10 秒以内；同时，结合用户所在场景（如在少儿区则推送绘本资源，在自习区则推送静音提醒）提供适配服务，增强场景沉浸感。

（三）AI 在图书馆个性化服务中的应用现状

国内领先图书馆已开展 AI 个性化服务探索：国家图书馆的 “智能咨询助手” 可基于用户历史对话提供个性化解答，准确率达 85% ；上海图书馆的 “智慧荐书” 系统通过用户画像推送资源，点击率提升至 45% ；深圳图书馆的 “个性化学习空间” 根据用户预约记录自动调整座位类型（如为考研学生预留带电源的独立座位）。这些实践验证了 AI 技术的可行性，但在数据整合、算法优化、场景覆盖等方面仍需深化。

二、AI 驱动下公共图书馆个性化服务的实现路径

（一）用户数据的全维度采集与整合

1. 多源数据采集体系构建

行为数据：线上采集用户在图书馆官网、APP、微信公众号的检索关键词、浏览路径、资源收藏 /分享记录；线下通过 RFID 技术记录借阅图书的类型、频次、续借行为，借助视频分析（非人脸识别）统计用户在不同功能区（阅览区、展览区、活动区）的停留时间。

属性数据：基于用户注册信息（年龄、职业、教育程度）与认证数据（如学生证、老年证关联的身份特征），构建基础属性标签体系。

反馈数据：通过 “资源评分”“推荐有用性评价”“服务满意度调查” 等主动反馈渠道，结合客服对话中的情感倾向分析（如 “这本书不太适合我” 的负面反馈），动态修正用户偏好。

2. 数据融合与隐私保护

建立统一的数据中台，打破部门与系统壁垒，实现借阅系统、门禁系统、线上平台的数据互通。采用 “数据脱敏 + 权限分级” 保障隐私：用户身份证号、联系方式等敏感信息通过加密算法处理；数据访问实行 “最小权限原则”（如推荐系统仅调用用户兴趣标签，不接触原始身份信息）；明确数据使用范围，禁止用于图书馆服务以外的商业用途。例如，杭州图书馆的数据中台通过区块链技术实现用户数据的可追溯管理，隐私保护合规率达 100% 。

（二）智能分析引擎的搭建与用户画像构建

1.AI 算法模型的选择与优化

用户画像模型：采用 “标签权重动态调整” 算法，将用户行为转化为多级标签（一级标签：知识类型；二级标签：细分主题；三级标签：内容偏好），并根据行为频次实时更新权重（如近期频繁借阅科幻小说，则 “科幻” 标签权重从 0.3 升至 0.7）。

推荐算法：融合协同过滤（分析相似用户行为）与内容特征推荐（提取图书的主题词、作者、出版信息），解决 “冷启动” 问题（对新用户，基于注册信息与初始行为快速生成基础画像）。例如，南京图书馆引入深度神经网络模型，推荐准确率从传统算法的 28% 提升至 72%. 。

需求预测模型：通过时序分析预测用户潜在需求，如根据学生用户的借阅周期（学期初集中借阅专业书，期末转向休闲阅读）提前推送适配资源。

2. 精准用户画像的动态生成画像内容包含三个维度：

基础属性：年龄、职业、教育程度、借阅证类型；

行为特征：阅读偏好（如历史类、科技类）、借阅频率（如每周 2 次）、使用场景（如周末上午访问）；需求标签：显性需求（如 “备考公务员”）、隐性需求（如从 “育儿书籍” 借阅记录推断 “0-3 岁儿童教育” 需求）。

画像实时更新（每日凌晨自动迭代），并支持手动修正（用户可主动添加 / 删除兴趣标签），确保精准性。

（三）个性化服务场景的创新与落地

1. 资源发现与获取的个性化

智能推荐门户：用户登录图书馆 APP 或官网时，首页根据画像展示个性化内容（如 “为您推荐”“您可能感兴趣的新书”“同类用户热门借阅”），并提供 “不感兴趣” 一键反馈功能，实时优化推荐结果。精准检索服务：基于自然语言处理理解模糊查询（如 “适合老人的健康养生书”），自动匹配资源并按匹配度排序；提供 “关联检索”（如检索 “人工智能” 时，推荐 “机器学习”“大数据” 相关资源）。个性化馆藏导航：结合用户画像与实体馆藏分布，生成最优取书路径（如 “您想借的《昆虫记》位于少儿区 B3 书架，从当前位置直行 50 米左转”），并通过 AR 导航引导。

2. 阅读推广与活动的个性化

定制化阅读计划：根据用户目标生成阶段性计划（如为准备考研的用户制定 “3 个月英语备考书单+ 每周 2 小时学习空间预约”），定期推送进度提醒与补充资源。

个性化活动推送：基于用户参与历史推荐适配活动（如向亲子用户推送 “儿童绘本共读”，向摄影爱好者推送 “数字图像处理讲座”），并提供 “活动日历同步”“一键报名” 功能。

互动式阅读服务：通过 AI 伴读机器人为少儿用户提供个性化朗读（根据年龄调整语速与词汇难度）；为老年用户提供 “语音读报” 服务，支持方言版本（如粤语、四川话）。

3. 特殊群体的个性化关怀

视障用户：开发语音交互的 “盲用图书馆” 系统，通过 AI 图像识别描述图书封面与插图内容，将文字资源转化为有声内容，实现 “听书” 自由。

残障用户：根据肢体障碍类型优化服务（如为轮椅用户预留无障碍座位，并推送就近的资源借阅点）。

外来务工人员：提供 “职业技能 + 法律知识 + 子女教育” 的个性化资源包，结合打工子弟学校的教学进度推荐适配读物。

三、AI 驱动个性化服务的支撑体系建设

（一）技术平台搭建

1. 硬件基础设施

配置高性能服务器（支持百万级用户数据并发处理）、边缘计算设备（如智能书架的本地数据处理终端）、智能交互终端（自助借还机、AI 咨询机器人、AR 导航设备），确保服务响应延迟 ⩽1 秒。

2. 软件系统开发

构建 “云 - 边 - 端” 一体化平台：云端部署核心算法模型与用户数据库；边缘端（图书馆本地服务器）处理实时交互数据（如用户当前检索请求）；终端设备（APP、自助终端）提供服务入口。开发标准化 API 接口，实现与馆藏系统、数字资源平台、第三方服务（如快递借阅）的无缝对接。

3. 安全保障体系

采用数据加密（传输加密、存储加密）、入侵检测、漏洞扫描等技术，防止数据泄露与系统攻击；建立容灾备份机制，确保服务中断时数据可快速恢复（ RTO⩽4 小时， RPO⩽1 小时）。

（二）人才队伍建设

1. 复合型人才培养

培养 “图书馆业务 +AI 技术” 的跨界人才：图书馆员需掌握用户画像构建、推荐算法原理等基础知识；技术人员需理解图书馆服务流程与用户需求。通过 “内部培训 + 外部合作” 实现能力提升：内部开展 “AI 技术入门”“用户数据分析” 等课程；与高校图书情报专业、AI 企业合作，引进专家讲座或联合研发项目。

2. 岗位体系优化

增设 “智能服务专员” 岗位，负责用户画像审核、算法效果监控、个性化服务问题处理；成立 “AI服务创新小组”，由图书馆员、技术人员、用户代表组成，定期研讨服务优化方向，确保技术应用与用户需求匹配。

（三）制度与伦理规范

1. 服务标准制定

明确个性化服务的质量指标（如推荐准确率≥ 70% 、用户隐私合规率 100%、反馈响应时间 ⩽: 4小时）；制定《AI 个性化服务操作手册》，规范用户数据采集范围、画像使用场景、算法调整流程。

2. 伦理风险防控

防范算法偏见（如过度推荐某类资源导致用户信息茧房）：定期审计推荐结果的多样性（确保每类用户的推荐列表包含 30% 以上的跨领域资源）；允许用户关闭个性化服务，提供传统服务模式备选；公开算法原理（如推荐依据的主要因素），保障用户知情权。

四、案例分析：深圳图书馆 “智慧个性服务” 实践

（一）项目背景

深圳图书馆作为国家一级图书馆，服务覆盖 1300 万常住人口，推出“图书馆之城”全域数字化服务 , 通过整合全市图书馆资源 , 推出 AI 馆员、移动服务、微信微博服务、短信服务等，旨在提升服务精准度与用户满意度。

（二）实施路径

数据整合：打通线上线下 12 类数据（APP 行为、借阅记录、活动签到、空间使用等），构建包含200 万用户的统一数据库，采用联邦学习技术（数据不离开本地，仅共享模型参数）保护隐私。

智能分析：引入 BERT 模型进行文本理解，协同过滤算法优化推荐逻辑，生成包含 “基础属性 + 兴趣标签 + 需求预测” 的三维用户画像，标签动态更新周期为 24 小时。

服务创新：

个性化 APP 首页：根据用户画像展示定制内容（如科技爱好者首页突出 “前沿科技” 专栏，家长用户突出 “亲子阅读” 板块）；

“智阅” 推荐系统：每日推送 5 本适配图书，支持 “换一批” 功能（基于反馈实时调整）；

AI 咨询机器人 “深图小助手”：通过自然语言处理解答个性化问题（如 “推荐适合小学生的编程入门书”），响应时间 ⩽5 秒。

（三）实施成效

项目运行 1 年后，数据显示：个性化推荐的点击率从 18% 提升至 62% ；用户平均借阅册次从 3.2本 / 月增至 5.8 本 / 月；服务满意度从 75 分（百分制）提升至 92 分；特殊群体服务覆盖率（如视障用户的语音服务使用率）从 30% 提升至 78% ，验证了 AI 驱动个性化服务的有效性。

五、结论

AI 驱动下的公共图书馆个性化服务，通过数据整合、智能分析、场景创新与持续优化，实现了从 “被动服务” 到 “主动感知”、从 “泛化推送” 到 “精准匹配” 的转变，显著提升了用户体验与资源利用效率。深圳图书馆等实践案例表明，这一路径的核心在于 “以用户为中心”—— 技术应用需服务于需求满足，而非技术本身的炫技。

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本文系邯郸市 2025 年度哲学社会科学规划重点课题立项项目“AI 赋能公共图书馆服务创新路径与机制研究”（课题编号 2025431）研究成果。