数据智能驱动的智慧图书馆服务模式研究
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摘 要：文章阐述了现代图书馆智慧性的表现，从基础设施层、数据资源层、技术处理层与服务应用层四个层面分析了数据智能驱动下智慧图书馆的构建要素，进一步指出了数据智能驱动下智慧图书馆服务模式构建面临的困境，最后提出了数据智能驱动下智慧图书馆服务模式的构建策略，以期推动智慧图书馆服务模式的完善和发展。
中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2020）01-0106-03
关键词：数据智能驱动;图书馆;智慧服务;人工智能
数据智能驱动是指通过数据分析改善产品质量、基础设施和企业盈利方式的模式。数据也可以作为内在推动力指导图书馆的服务和建设，云计算、智能设备、传感技术、物联网技术等的飞速发展，为图书馆构建智能化、智慧化服务提供了基础。目前，国内外部分图书馆已经对图书馆3.0进行了积极探索，以广州建设的无人值守智慧图书馆为例，馆藏设备由读者自助使用，彰显了图书馆服务的智能性[1]。
1 图书馆服务的智慧性体现
智慧图书馆的智慧性表现在使用智能网络、使用机器人设备和智能化资源分类方式三个方面。
1.1 智能网络的使用
图书馆的智能网络体系能够自动检测到来自外部的威胁，在进行资源建设和文献共享的过程中，可以时刻监控网络环境，做到主动防御和智能防护，大大提高了网络安全系数。智能网络是数据大爆炸时代图书馆智慧服务的基础表现，智能网络环境可以保障数据的流通以及资源的建设，为构建服务于读者的智慧图书馆提供保障。
1.2 机器人的应用
应用机器人是智慧图书馆发展的趋势，在人工智能时代，传统的人工操作可由机器完成，如文献借还、文献归类等。目前，湖北省图书馆已经引进了机器人设备用于自动接待读者[2]。除此之外，由于机器人是基于数据编程而形成的，所以它们对数据的敏感度和挖掘程度显然要高于馆员，在智慧服务和数据整合方面更具优势。
1.3 智能化资源分类
传统的图书馆是以文献主题为划分标准对资源进行分类的，但在实践过程中难免遇到学科交叉的情况，这就会造成学科之间联系的人为割裂。简单来说，按照主题进行分类有利于突出学科体系的规律，提升资源查找速度，但是对于学科交叉性强的知识来说，如果将数据同时存储在多个学科资源库内，会造成数据重复的问题，如果只将数据简单划分到某一个学科资源库内，就会出现其他资源库数据不完整的问题。智慧图书馆改革了资源分类方式，采用数据自动挖掘和主题聚合等技术，针对电子资源生成不同的资源分类与排架方式，如通过分析读者的浏览行为和一段时间的热点数据建设基础数据库和热点数据库。这种方式规避了主题划分的难题，可以更好地实现数据挖掘和关联，提升图书馆信息服务的智能化程度[3]。
2 数据智能驱动下图书馆智慧服务模式的构建
笔者认为，以数据带动服务是智慧图书馆构建的核心理念，将大量不规律的数据进行整合，挖掘数据中隐含的有价值的信息，能够完善智慧图书馆的基础设施层、数据资源层、技术处理层和服务应用层（见下页图1）。
2.1 基础设施层
基础设施层包括智慧服务所需要的硬件和软件设备，如存储设备、计算设备、网络设备与感知设备等。这一层主要负责保存大量数据，包括读者在阅览过程中生成的临时数据、移动互联网运行产生的数据、图书馆文献资源数据等。基础设施层是数据智能驱动的先决条件，也是智慧图书馆服务的物质基础，图书馆要重视基础设施层的硬件与软件建设，为智慧服务模式提供数据支撑。
2.2 数据资源层
数据资源层可以划分为两大类，一类是不同类型的数据，包括资源数据、用户数据和感知数据;另一类是资源的结构，即资源池，包括结构化数据与半结构化数据。数据资源层的功能在于接收无线传感设备以及监控设备上传的数据资源，将用户的基础数据、行为数据和后台设备识别数据进行整理，形成规范性的数据格式，为技术处理层的顺利识别奠定基础。数据资源层在整个框架中起到承上启下的作用：汇总基础设施层的大量数据资源，对其进行归类和规范性处理，再传送给技术处理层。数据智能驱动技术要求数据信息是科学规范可识别的，只有这样，才便于在数据中寻找规律，从而实现智能终端的有效识别[5]。
2.3 技术处理层
技术处理层是智慧图书馆服务模式构建的核心要素。技术处理层的主要作用是对规范数据进行挖掘和关联，再应用机器学习、统计分析、语义处理等技术，将大量的数据按照关键词、主题、关联性进行排列，挖掘出数据间隐含的联系和价值，例如：对一段时间内的用户行为特征进行纵向分析，可以得出这一阶段读者的阅读偏好，为图书馆智能服务提供参考。除此之外，图书馆可以将同一时间段内不同群体用户的行为数据进行横向分析，找到交叉数据集合，用于指导图书馆挖掘不同群体用户的阅读共性，分析普适性的资源推荐规律[6]。
2.4 服务应用层
服务应用层包括智慧信息资源服务、智慧信息内容服务和智慧信息用户服务三大类。其中，智慧信息资源服务是指对资源的识别、获取与利用更加智能，基于数据智能驱动可以精准预测读者的阅读需求，向其推送目标资源;智慧信息内容服务是指知識服务的内容评价、热点资源内容的实时追踪等，突出了图书馆服务内容的智能化;智慧信息用户服务是指生成用户画像以及提供个性化定制服务等，可以帮助读者更好地获取和分享资源。
3 数据智能驱动下智慧图书馆服务模式构建面临的困境
3.1 数据思维缺失
人工智能对图书馆的冲击是颠覆性的，它在催生出智能化服务方式的同时，也对图书馆服务提出了更高的要求。目前，从资源建设到数据挖掘再到服务平台，图书馆都在向智慧化、数据化靠拢，原有的传统服务思维已然跟不上时代的发展步伐[7]。但是，面对数据智能驱动技术，图书馆的观念转变和具体服务层面调整是需要一个过程的，这也说明图书馆正处于转型期，应该将发展的重点聚焦在数据技术上，寻求数据、人工智能与智慧化服务的结合点，突破数据思维缺失的困局。 3.2 人才匮乏
人才匮乏是图书馆转型过程中普遍存在的问题，目前图书馆的馆员构成缺乏专业性，即便是专业的图书情报人员，其专业素养和数据处理技术也远远不能满足数据智能驱动的工作要求。从根本上说，人才的匮乏反映的是高校教育与实际工作需求脱节的问题。目前，许多高校的教学内容还比较传统，而图书馆已经引进了最新的设备和技术。人才是促进图书馆进步转型的内在驱动力，因此，人才匮乏是智慧图书馆构建过程中的短板，应引起图书情报界和高校的重点关注。
3.3 基础设施不完善
尽管图书馆具有先天的资源优势和技术优势，但结合目前情况来看，基础设施不完善仍然是智慧图书馆构建中所面临的主要困境之一。智慧型图书馆虽然通过引入Alma、Primo等知识发现系统搭建了智慧门户网站[8]，但是其智慧程度还停留在服务流程层面，仅在技术的操作上强调了智慧的概念，对于数据的驱动作用重视不够。
4 数据智能驱动下智慧图书馆服务模式的构建策略
4.1 构建基于数据驱动的服务情境
图书馆可以应用物联网将智能设备连接起来，捕捉智能设备产生的数据并及时分析以提升服务性能，突出数据的驱动作用。数据驱动强调数据的重要性，这就要求图书馆全面分析读者数据，预测读者的信息需求，这样才能精准地为读者进行资源推送，实现智慧服务。
4.2 打造基于读者需求的服务模式
“为读者服务”是图书馆的宗旨，数据智能驱动下智慧图书馆服务模式的构建，应该统筹资源与读者之间的关系。数据作为一种客观可靠的指标，能为图书馆服务方式的调整和资源的构建提供科学指导，因此，图书馆可以在数据分析的基础上为读者提供更高效、优质的服务。
4.3 组建具有核心竞争力的新型智慧服务团队
人才是促进图书馆创新和发展的不竭动力，图书馆要重视专业人才的培养，制定长远的发展战略。笔者认为，图书馆应该结合实际情况对馆员结构进行调整，通过在职培训等方式提升馆员的数据处理能力。图书馆的馆员再造工程直接影响到数据驱动下智慧图书馆服务模式构建的成效，因此，图书馆一定要突出自身独特的专业技能优势，组建具有核心竞争力的馆员队伍，提高智慧服务的水平。
5 结语
综上所述，数据智能驱动技术深化了图书馆服务与数据之间的关系，使图书馆服务向着数据化、智能化的方向转变，加快了图书馆转型升级的步伐，智慧图书馆将成为未来图书馆的发展方向。因此，图书馆应发挥自身的资源和技术优势，推动图书馆朝着高效、智慧的方向发展。
参考文献：
[1] 李玉荣.大数据时代智慧图书馆建设探究[J].现代经济信息，2019（9）：388-389.
[2] 康娜，于琦，李琳，等.基于数据挖掘的图书馆智慧服务体系研究[J].图书馆界，2019（2）：1-3.
[3] 黄阳.智慧图书馆建设背景下读者服务模式思考[J].传媒论坛，2019（6）：138-139.
[4] 杨杉杉.基于数据源视角的高效智慧图书馆多维应用研究[J].品牌研究，2018（8）：158-159.
[5] 杨国栋.人工智能驱动下图书馆创新服务模式探讨[J].智庫时代，2019（2）：195-197.
[6] 苏美文.智能技术驱动下图书馆服务演化研究[J].图书馆学研究，2018（22）：77-80.
[7] 张俊琴.智慧图书馆环境下图书馆智慧服务的研究[J].教育现代化，2018（44）：231-232.
[8] 苏云.大数据与人工智能双驱动的图书馆智慧服务研究[J].图书与情报，2018（5）：103-106.
（编校：周雪芹）
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