李秀婷，陈天文

(潍坊市图书馆，山东 潍坊 261061)

人工智能(Artificial Intelligence)的发展引领着新时代的进步与升级，它是人类思维、行为和智能的模拟、研发、创新与扩展，以大数据为技术背景，依托于机器设备、互联网环境等呈现智能研发效果，实现现代生活的信息化、智能化、自助化等。目前人工智能领域越发完善，其机器人、图像识别、语音识别、自然语言处理等发展迅速，并广泛融合应用与各行业，智能化图书馆建设也主要依托于人工智能技术发展。图书智能上架、文献资源检索、自主化信息查询、图书自助借还续借等功能都已成为人工智能在图书馆行业中的重要成果，充分展现了图书馆的现代化、智能化发展[1，2]。

信息化时代的发展使得数字图书馆进步巨大，其书籍、知识的数字化也已成为当下图书馆的主要业务之一，因此阅读推广阵地也已逐步重视互联网平台的工作，公共图书馆的阅读推广服务工作逐渐发展到了互联网平台上[3]，借助新技术手段开展全民阅读工作，保证图书馆阅读服务工作紧跟时代发展，在阅读推广基本任务完成的同时创新服务方式、扩大服务半径，以人工智能的手段将图书馆服务工作做到最优化[4]。

1 人工智能关键技术简介

2018年国家标准化管理委员会发布了《人工智能标准化白皮书》，白皮书明确了人工智能包含的关键技术与未来发展，其关键技术包括机器学习、自然语言处理、生物特征识别、知识图谱、人机交互、计算机视觉、AR/VR七大技术，关键技术的发布成为人工智能发展的主要方向。

机器学习主要由计算机借助统计学、智能算法等多种智能方法进行人类行为的学习与研究，根据预定的数据、目标等多种形式实现数据的提炼研究与预测，挖掘数据中隐含的规则；自然语言处理是翻译自然语言为机器语言，并将无结构化的自然语言根据所需目标进行识别处理，扩大研究者的研究面与数据源，提高智能化场景应用；生物特征识别则是通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术，包括人脸识别、指纹识别等；知识图谱是将结构化、半结构化、无结构化的数据以图的形式生成可视化数据结构，展示数据间的关系与内在联系；人机交互主要以研究机器与人间的信息交互为中心，实现多媒体技术、认知心理学等多门学科综合；计算机视觉是运用计算机模拟人类视觉系统，实现计算机识别、提取、理解图像的能力，包括智能医疗、无人驾驶等；AR/VR则是借助设备模拟现实场景，打破空间地点时空限制，让感官等生理机能被冲击的过程[4]。

2 人工智能技术下的公共图书馆阅读推广服务创新

人工智能应用于公共图书馆可提高图书馆服务能力与服务人群，借助其关键技术可实现知识的挖掘、自助化服务、智能化阅读、预测科研方向、发展个性化推荐和打造智能阅读平台的功能，全方位发展公共图书馆智能化阅读推广，为读者打造智慧化阅读空间与服务体系[5，6]。

2.1 智能分析数据，挖掘知识体系

互联网时代的发展使得图书馆知识信息数字化，为读者提供数字资源服务成为阅读推广服务的重要工作。借助机器学习的人工智能算法可直接处理现有结构化数据，包括数字资源使用量、读者借阅量、读者年龄、借阅日期、借阅大类等数据，依旧聚类算法、神经网络等人工智能算法可实现对现有数据的挖掘与分析，挖掘读者行为、书籍借阅热点、使用人群特征、借阅时间规则等，为做好阅读推广的服务工作起到导向作用。

由于当下互联网数据大多为半结构化数据或无结构化的自然语言，紧针对结构化的学习已不能满足互联网信息发展的需要，人工智能自然语言处理技术则成为分析网络信息的主要方式，将汉语、英语等非机器语言组合成的语句、文本等进行分词、筛选、结构化标注、智能算法处理等方式，实现自然语言的分析与挖掘，进而分析图书馆数字资源、读者反馈、网络热点话题等自然语言，挖掘知识体系，根据分析后的结果进行措施应对、预测分析等，最优化阅读服务。

2.2 自助化信息服务，打破时空限制

公共图书馆由于其针对人群较广，服务层次多，导致其阅读推广服务必须以多样化形式出现，人工智能可凭借其计算机视觉和AR/VR技术全方位打造自助信息服务和智能阅读环境，包括现有的图书馆机器人、自助上架系统、自助分拣线、自助借还书机等设备。结合人工智能关键技术可继续创新升级服务体系，融合计算机模拟人类视觉、语音等功能，建设智慧化阅读机器人、虚拟现实服务空间，打破时空限制。

运用人工智能技术可为特征性书籍创建独特的阅读呈现空间，借助VR技术，穿戴智能设备，迅速让读者体验作者创作时的氛围与书籍体现的情景，也可结合智慧机器人共同打造创新式阅读空间，提高服务机制与服务方式，创新服务手段。

2.3 分析学科热点，预测科研方向

人工智能关键技术中的机器学习与知识图谱可帮助科研人员分析科研现状，预测研究方向。依靠知网、学术论坛等互联网学术综合平台提供的现有数据信息，借助机器学习识别并分析当下各学科研究热点，并根据出现频率与时间分析学科热点新技术新方向与热点领域，以神经网络、聚类算法等机器学习方法训练当下现有数据或已制定后的目标，根据结果构建知识图谱，以可视化图谱的形式展现学科内、学科间研究热点，并综合当下研究现状分析今后学科走向，为科研人员提供数据借鉴，提高科研技术的效率。

除分析学科热点外，借助机器学习与知识图谱还可分析当下作者写作重心、读者阅读倾向、网络热点等，根据智能算法分析现有关系并预测后期作者、读者写作阅读趋势，为阅读推广工作进一步开展提供理论保障，提高图书馆服务效能。

2.4 强化用户体验，及时反馈信息

公共图书馆由于其服务人群全面化的特征，其服务方式的选择需进行实践考核，包括分析用户需求与反馈、及时吸纳各级专业人才意见、广泛开展调查研究工作等，依旧人工智能技术，不仅可以分析结构化数据还可根据读者阅读资源时的表情进行人脸识别反馈，收集阅读信息，分析资源利用。

图书馆数字化后，根据图书馆网站、微信、App等公开平台读者反馈的信息，对此反馈进行收集处理，查缺补漏，及时更改图书馆现有问题并积极发展新方向，为读者提供新服务，以读者反馈信息为基础提供服务方向。

2.5 发展个性化阅读服务

图书馆信息自助化查询后，为读者提供个性化阅读服务推荐便成为计算机创新的重点，如何在无人工服务的情况下为读者提供个性化服务成为创新热点。首先人工智能算法可分析当前图书馆借阅量较高或逐渐升高的资源与图书，并根据读者个人账户借阅和查询的历史信息分析读者行为，根据读者历史行为匹配现有热门资源，并推荐给读者，整个过程需要智能化算法的应用，需较高的智能流程才能为读者提供满意的服务。

根据读者行为分析后的数据，还可为读者推荐馆内现有阅读活动，包括线上线下活动资源，为读者量身定制个性化推荐服务，提高服务精准化与专业化。

2.6 建设智能阅读推广服务平台，打造智慧化阅读模式

整个人工智能为图书馆阅读推广提供的创新服务可整合为智能阅读推广服务平台，平台依据机器学习、智能化检索、自然语言处理等技术，在提供借阅查询、续借等基本服务的前提下，整合读者资源信息，为读者提供公开的交流模块、活动推荐、图书个性化推荐、数字资源专题、虚拟化场景应用、生物识别信息保护等功能，以智慧化为主题打造阅读服务平台，充分展现图书馆阅读推广的创新功能，体现以读者为中心的服务模式。

阅读推广服务平台还可根据读者自身需求，建设自定义功能模块，拓展服务空间，收集互联网信息，扩大图书馆阅读推广服务面与服务半径，真正将全民阅读作为目标提供全方位服务。

3 结束语

以互联网创新技术人工智能应用于公共图书馆阅读服务推广为背景，从人工智能关键技术为入口展开，全面介绍人工智能在公共图书馆阅读服务中的应用，包括数据分析、读者行为分析、智能化建设、自助信息服务、强化用户体验、建设智能阅读服务平台等方面，介绍人工智能技术应用，为公共图书馆阅读推广提供创新服务方向，以读者为中心提高图书馆服务效能，实现全面阅读目标。