［摘要］随着人工智能技术的迅猛发展，其在高校图书馆管理中的应用逐渐成为提升服务质量、优化资源配置和推动创新发展的重要手段。文章从开展基于人工智能的高校图书馆智能管理的意义出发，明确智能管理应遵循的精准性、高效性和人性化原则，最后从智能分析模型、机器学习、自然语言处理、大数据管理、智能运维策略、智能检索系统优化和定制化推荐服务等方面，详细探讨高校图书馆智能管理的具体路径，以期为高校图书馆智能化转型提供参考。
［关键词］人工智能,高校图书馆,智能管理
0引言
随着科技的飞速发展，人工智能技术已成为推动社会各行业变革的重要力量。2023年7月，国家互联网信息办公室等七部门联合发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（以下简称《办法》），其中明确指出国家鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，生成积极健康、向上向善的优质内容，探索优化应用场景，构建应用生态体系。《办法》不仅为人工智能技术的广泛应用提供了政策保障，还为高校图书馆的智能化转型指明了方向。高校图书馆作为高校学术资源的汇集地，其智能化升级成为推动教育现代化的关键一环，要充分利用人工智能、大数据、云计算等前沿技术构建智慧化服务新体系，以提升高校图书馆的服务效能和学术支撑能力。在这一背景下，本研究聚焦于高校图书馆智能化管理的探索，旨在分析人工智能技术在图书馆服务、资源管理和创新发展中扮演的关键角色，提出一套符合精准性、高效性和人性化原则的智能管理路径。
1开展基于人工智能的高校图书馆智能管理的意义
1.1提升服务质量
在人工智能的赋能下，高校图书馆智能管理显著提升了服务效率与质量，借助智能推荐系统，根据读者的借阅历史、浏览行为及兴趣偏好，精准推送图书与学术资源，实现个性化服务。智能客服机器人24小时在线，能够快速响应读者咨询，解决信息获取难题，极大地提高了服务的即时性和用户的满意度。
1.2优化资源配置
人工智能技术在高校图书馆管理中的应用，能够有效促进资源的高效配置与利用［1］。智能分析系统能实时监测馆藏资源的使用情况，包括借阅频率、读者需求分布等，为图书采购、馆藏布局调整提供科学依据。基于大数据分析的预测模型能预测未来一段时间内的热门资源需求，通过提前做好准备，避免资源短缺或过剩。精准的资源管理策略不仅减少了资源浪费，还促进了馆藏资源的结构优化与动态平衡，提升了资源使用效率。
1.3塑造现代化高校图书馆
人工智能的融入，为高校图书馆注入了新的活力，推动其向现代化、智能化方向转型。智能管理系统不仅提升了服务与管理水平，更在环境营造、文化传播、知识创新等方面发挥了重要作用。借助智能导览、虚拟现实阅读体验等创新服务，图书馆成为集学习、研究、休闲于一体的多功能空间，增强了吸引力和影响力。智能管理还促进了图书馆与读者之间的深度互动，激发读者的学习热情与创造力，为培养具有信息素养与创新能力的复合型人才提供了有力支持，彰显了现代高校图书馆作为知识中心与学术交流平台的独特价值。
2基于人工智能的高校图书馆智能管理的原则
2.1精准性原则
在基于人工智能的高校图书馆智能管理中，精准学习算法深度挖掘用户借阅历史、搜索行为及偏好模式，实现个性化资源推荐与定制化信息服务。借助智能识别技术，确保信息推送与用户需求高度匹配，减少信息冗余与误导，强化服务精准性。精准性原则还体现在对馆藏资源的优化配置上，智能分析借阅率、需求预测，实现图书采购、上架及淘汰的精准决策，确保资源利用率最大化。
2.2高效性原则
高效性原则是推动高校图书馆智能管理转型升级的关键动力，借助人工智能技术，如自动化借还系统、智能检索引擎及机器人辅助管理，可以缩短用户服务响应时间，提升服务效率。在自动化流程优化与智能化决策支持下，能有效降低人力成本，提高管理效率。高效性原则还体现在对海量数据的高效处理与分析上，利用人工智能算法快速提取有价值的信息，为图书馆运营策略制定提供实时、准确的数据支撑，确保决策过程高效且科学［2］。
2.3人性化原则
人性化原则是高校图书馆智能管理的灵魂所在，要求在设计与实施智能管理系统时充分考虑用户体验与情感需求，营造温馨、便捷的服务环境。采用自然语言处理与情感分析技术，智能系统可以理解并回应用户的情绪变化，提供更为贴心、个性化的服务。人性化原则还体现在对特殊群体需求的关注上，如为视力障碍者提供语音导航与电子书朗读服务，为语言学习者提供多语种资源与支持，确保每位用户都能享受到无障碍、高质量的图书馆服务。
3基于人工智能的高校图书馆智能管理的路径
3.1建立智能分析模型，精准评估用户需求
在高校图书馆智能管理中，建立智能分析模型是实现精准评估用户需求的关键路径。一方面，可利用大数据收集学生和教师的借阅记录、电子资源访问轨迹、在线检索关键词等多维度数据。通过数据挖掘技术，深入分析这些数据背后的潜在需求模式，若发现某专业学生频繁借阅特定领域书籍且长时间浏览相关电子资源，则可推断该专业可能在开展特定课程或研究项目，进而针对性地增加该领域的图书采购和电子资源订阅。另一方面，引入情感分析算法，对用户在图书馆服务评价平台上的反馈进行分析，若用户对某类书籍的获取便捷性表示不满，图书馆可及时调整该类书籍的摆放位置或增加书籍数量，还可结合校园卡消费数据和课程安排数据分析学生的学习生活习惯与图书需求的关联，若发现学生在某时间段集中购买咖啡且有特定课程安排，可推测该时段学生需要与课程相关的参考书籍，提前做好准备，并定期对分析模型进行更新和优化，以适应不断变化的用户需求和校园环境。
3.2引入机器学习，优化图书分类与推荐
高校图书馆应积极引入机器学习算法，以实现图书分类与推荐的优化［3］。第一，利用无监督学习对大量图书文本内容进行自动聚类分析，通过提取图书的关键词、主题和风格等特征，将相似的图书归为一类，使图书分类更加科学准确，如此一来，用户在查找特定类型书籍时能够更加高效地定位目标。第二，对于图书推荐，可采用协同过滤算法，根据用户的借阅历史和浏览行为，找到具有相似阅读偏好的其他用户，将用户喜欢的图书推荐给目标用户，并结合内容推荐算法，分析图书内容特征和用户的需求特征，推荐与用户当前需求相关的图书。例如，当学生正在准备某课程的论文时，系统可以推荐该领域的经典著作和最新研究成果。第三，利用强化学习不断调整推荐策略，根据用户对推荐图书的反馈，如借阅、评价等行为，优化推荐模型，提高推荐的准确性和满意度，并定期对机器学习算法进行评估和改进，确保其在不断变化的图书资源和用户需求下持续发挥作用。
3.3利用自然语言处理，提升咨询服务效率
高校图书馆可充分运用自然语言处理技术，大幅提升咨询服务效率。第一，建立智能问答系统，对常见问题进行整理和分类，利用自然语言理解技术分析用户的问题意图，快速给出准确答案，如学生询问“如何查找某专业的核心期刊”，系统能准确理解问题并提供详细的查找步骤和资源链接。对于复杂问题，可采用深度学习模型进行语义分析，借助对大量图书文献和咨询记录的学习，理解问题的深层次含义，提供更专业、更全面的解答，并引入语音识别技术，方便用户通过语音提问，进一步提高咨询的便捷性。第二，利用自然语言处理技术对用户的反馈进行分析，若用户对回复不满意，系统自动识别并转接到人工服务，同时将问题记录下来进行进一步分析和改进，并定期更新智能问答系统的知识库，确保其能够及时应对新出现的问题和需求。
3.4实施大数据管理，确保信息资源高效利用
高校图书馆实施大数据管理是确保信息资源高效利用的重要举措，需要全面整合图书馆内各类数据资源，包括图书借阅数据、电子资源访问数据、空间使用数据等，利用数据融合技术，对分散的数据进行统一处理，构建完整的图书馆大数据体系［4］。第一，借助数据分析工具，深入挖掘数据的潜在价值，如分析不同时间段的图书借阅高峰和低谷，合理安排图书馆工作人员的值班时间，提高服务效率。对电子资源的下载频率和使用时长进行分析，了解用户对各类电子资源的需求程度，以便针对性地调整电子资源采购策略。第二，建立数据可视化平台，以图表形式直观地展示图书馆的各项数据指标，管理层可借助该平台快速了解图书馆的运行状况，及时发现问题并作出决策，并向用户开放部分数据可视化内容，如热门图书排行榜、图书馆空间利用率等，方便用户更好地利用图书馆资源。第三，加强数据安全管理，确保图书馆大数据的安全存储和合法使用，采用先进的数据加密技术，防止数据泄露。制定严格的数据使用规范，明确不同人员对数据的访问权限，保障用户隐私。
3.5实施智能运维策略，助力图书馆高效运营
高校图书馆实施智能运维策略对于高效管理运营至关重要。一是引入物联网技术，对图书馆的设备设施进行实时监测。在书架、阅览桌椅、照明设备等地方安装传感器，实时收集设备的运行信息，一旦设备出现故障，系统能够及时发出警报，通知维修人员进行处理。二是利用人工智能算法对图书馆的能源消耗进行优化管理，分析图书馆的用电、用水等数据，制订合理的能源使用计划，如在人流量较少的时间段自动降低照明亮度和空调温度，实现节能减排。三是建立智能巡检系统，替代传统的人工巡检方式，利用机器人或无人机对图书馆的各个区域进行定期巡检，检查图书摆放是否整齐、环境是否整洁等，随后将巡检过程中发现的问题及时反馈给相关工作人员进行处理。四是提高人员管理的智能化水平。利用员工管理系统，对图书馆工作人员的工作任务、工作进度进行实时跟踪和管理，并依据工作人员的专业技能和工作负荷，合理分配工作任务，提高工作效率，为工作人员提供在线培训平台，提升其业务能力和服务水平。
3.6优化智能检索系统，实现多源信息秒速精准定位
高校图书馆优化智能检索系统是实现多源信息秒速精准定位的关键，可整合图书馆内的各类资源，包括纸质图书、电子图书、期刊论文、数据库等，建立统一的检索平台，用户只需要在一个检索框内输入关键词，系统即可快速检索出所有相关资源［5］。第一，运用语义分析技术，提高检索的准确性，这样不仅能理解用户输入的关键词字面意思，还能分析其背后的语义含义，如用户输入“人工智能的发展”，系统不仅能检索出标题中包含该关键词的资源，还能检索出内容中涉及人工智能发展历程、现状和未来趋势的资源。第二，引入个性化检索功能，根据用户的历史检索记录和借阅行为，为用户提供个性化的检索结果，若用户经常检索某一领域的资源，系统在后续检索中会优先展示该领域的相关资源。第三，不断优化检索算法，提高检索速度。采用分布式检索技术，将检索任务分配到多个服务器上同时进行，大大缩短检索时间，同时对检索结果进行排序优化，将最相关、最权威的资源排在前面，方便用户快速找到所需信息。
3.7定制化推荐服务，依托用户画像实现智慧图书导航
高校图书馆的定制化推荐服务可依托用户画像实现智慧图书导航。一方面，深入分析用户的专业背景、研究方向、借阅历史等多维度数据，构建精准的用户画像。比如，对于理工科学生，可根据其专业课程和实验需求，推荐相关的专业书籍和学术论文。另一方面，利用深度学习算法，不断优化用户画像。随着用户的阅读行为和需求变化，实时调整推荐内容，并以此建立反馈机制，若用户对推荐的图书不感兴趣，可及时调整推荐策略；与学校的教学科研部门合作，了解课程设置和研究动态，为不同专业的用户提供更具针对性的图书推荐。借助定制化推荐服务，让用户在海量图书资源中快速找到自身所需书籍，提升图书馆的服务质量和用户的满意度。
4结束语
基于人工智能的高校图书馆智能管理路径的探索，为实现服务精准化、资源高效配置及环境人性化提供了重要参考。未来，随着技术的不断进步，高校图书馆智能化将更趋完善，不仅能深化个性化服务，还将促进学术交流与创新。同时，跨领域合作与数据共享将推动智慧图书馆生态的构建，为教育现代化和人才培养贡献力量。
主要参考文献
［1］吴玲,汤峻,付巧云.基于人工智能的高校图书馆智能化服务设计［J］.百科论坛电子杂志,2020(13):895.
［2］金瑾,蒋茵婕,江科.人工智能在高校图书馆中的应用与发展思考［J］.西部素质教育,2022(14):121-123.
［3］周曼.基于人工智能技术优化高校图书馆服务管理［J］.科技与创新,2022(14):115-117,124.
［4］刘庆娜.人工智能在高校图书馆中的应用研究［J］.造纸装备及材料,2022(6):190-192.
［5］章倩倩.依托人工智能技术优化高校图书馆智能化管理方法研究［J］.电脑知识与技术,2020(24):198-200.
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