肖 玥 李念祖 谢 鹏

(首都图书馆，北京100021)

1 引言

机器学习作为人工智能的核心技术，已经渗透到各个方面，从苹果的Siri、微软的 Cortana 、再到淘宝的“猜你喜欢”等无一不是应用机器学习的案例。直到2016年谷歌基于机器学习技术的AlphaGo击败世界围棋冠军李世石，人们开始逐渐关注机器学习技术。在大数据时代，机器学习凭借其在处理海量数据方面的先天优势以及良好的性能和效果，可以在智慧图书馆建设中发挥重要的作用。

2020年4月，笔者在中国知网数据库中以“机器学习”为关键词进行检索，经阅读摘要剔除非相关文献，图情研究领域与该主题相关的文献共计77篇，其中张坤等介绍了机器学习在图书情报领域个性化推荐服务、智能信息检索和自动文本分类三个方面的研究热点[1]，刘浏等提出了机器学习在图书情报领域中智能问答、文本信息处理、信息服务、学术评价四个方面的应用前景[2]；其余文献多数是通过算法实验对机器学习在文献自动分类进行可行性的验证或是对个性化推荐系统进行对比研究[3][4][5]。目前有关机器学习在智慧图书馆中应用方面的研究较少，且对机器学习在智慧图书馆中的应用场景的梳理与归纳也不够全面。因此本文在根据现有研究的基础上，从智慧图书馆资源、服务、管理三个方面入手梳理机器学习在智慧图书馆中的应用场景，并提出机器学习技术落地图书馆应用的发展建议。

2 机器学习概述

机器学习(Machine Learning)，是人工智能技术的一项核心技术方法，其实质就是利用算法来分析和处理数据，使机器从中学习并做出推断或预测，进而模拟或实现人类的行为的过程。……