ＡＩ２．０时代地市级图书馆古籍网格化管理研究

2023-07-17侯向辉

计算机应用文摘·触控 2023年13期

摘要：在普通文献资源日益同质化的今天，稀有且价值较高的古籍越来越受到图书馆的重视。作为中华民族宝贵的精神财富，古籍兼具文献、档案、文物等多重属性。兼顾“藏”与“用”，一直是古籍保护工作的重点，随着数字化技术的发展，古籍数字化很好地解决了古籍保护和利用之间的矛盾，但是现在主流的古籍数字化技术是微缩胶片技术，该技术虽能延长古籍的保护年限，但是分辨率较低且不易查询。而AI技术的发展，对古籍数据的整理工作提供了新的思路。基于此，文章以AI 2.0时代为背景，对地市级图书馆中的古籍管理进行了相关探究，并以网格化管理为视角对当前地市级图书馆应用Al大数据管理的优势进行了探讨，从而得出地市级图书馆古籍应用AI大数据管理的优势，以及管理中需要关注的问题。

关键词：AI技术；地市级图书馆；古籍管理；网格化管理

中图法分类号：G205 文献标识码：A

网格化管理原本指的是一种行政管理改革、城市管理创新途径，其可以依托数字化技术的管理手段，按照一定的标准对管理区域进行单元网格划分，并通过加强单元网格的部件巡查［１～５］，构建一种监督和处置相互分离的模式。网格化管理方式能够有效保障管理的敏捷度和精确度，从而达到管理的高效性［６～１０］。这一网格化的运作模式实际上早已有了较为广泛的应用，如银行的营业网点，餐饮业的连锁分店等，这些都充分证明了网格化管理的优势，给所服务的群体带来了极大的便利［１１］。作为公共服务场所之一的地市级图书馆若要赢得服务效益的最大化，则可将网格化管理模式作为行之有效的首要途径［１２］。而收藏其中的古籍资源也可借助该管理模式，将现有的资源构建为一个既相互关联又彼此独立的单元网格，以方便图书馆的管理与服务，同时为古籍的利用和保护提供便利。因此，在ＡＩ２．０时代背景下对地市级图书馆古籍网格化管理进行研究是十分有必要的。

１ＡＩ２．０时代地市级智能图书馆的建设

１．１古籍相关研究的年度发文量分布

年度发文量表示在某一段时间内相关文献的数量变化，能够解释所研究领域的发展变化，通过本文的研究能够看出在当前ＡＩ２．０时代背景下古籍数字化研究的进展和趋势。对２０１３～２０２２年的１０４篇符合要求的文献统计结果如图１所示。

由图１可知，我国研究人员最早发表的关于古籍研究的学术成果出现在２０１３年。除２０１４年出版物数量为零外，自２０１５年起出版物数量逐年增加，尤其是２０１９～２０２１年期间。其主要原因是２０１９年和２０２０年是“十三五”期间《国家古籍保护规划》实施的最后阶段，古籍保护工作日益成为人们关注的焦点。随着机器学习、可视化技术、社会网络分析技术和知识图谱等信息技术的成熟，各种古籍研究机构和平台开始利用计算机技术来助力古籍研究。

１．２人工智能技术赋能图书馆的逻辑机制

ＡＩ是人工智能的简称，它可以模拟人脑的意识和思维，是一种为人类提供智能服务的智能机器。人工智能的核心包含深度学习、机器学习、决策管理、图像识别、自然语言生成等技术，是社会未来发展的重要驱动力。而将ＡＩ技术应用到图书馆中，则需要利用大量的关键技术来提高其智能程度，从而实现图书馆智能化变革。简单线性加权法描述的人工智能技术赋能图书馆的逻辑机制如图２所示。

ＡＩ技术的赋能使图书馆的业务形态发生了质的转变，从而形成了依托海量知识数椐、集成用户行为数据、精准服务配置，以及不断升级的智能图书馆业态链。新形态、新服务将为用户带来新体验。

２地市级智能图书馆的建设

本文以地市级图书馆为案例，对ＡＩ大数据管理平台的架构做了较为详细的探究，从大方向的目标———图书馆网格化管理的优势，得出古籍网格化管理的优势。

２．１地市级图书馆古籍大数据管理平台的基础业务构架

如图３所示，地市级图书馆ＡＩ大数据管理系统的构架主要分为４层，即ＡＩ读者层、数据管理层、数据质量保证层、数据资源层。其中，除了活动数据采集的资源层，以及提供个性化定制服务的读者层，最重要的便是控制数据质量的保证层和负责系统训练学习的管理层，这二者都是提升系统管理能力的必要设计。

２．２智能图书馆古籍网格化管理构架

在ＡＩ２．０时代背景下，对地市级图书馆实施网格化管理，是以该地区的地市级图书馆为组织的管理服务中心，将次一级的周边图书馆划分为单元网格，并将其作为外层服务点，最终形成一种能够与读者人群相辅相成，且具有广泛覆盖性的图书馆服务网络。根据地市级图书馆中心的监管需求，其组织构架的示意图如图４所示。

就图书馆内的古籍而言，利用地市级图书馆的智能化监管中心，可以对其网络覆盖范围内所有图书馆的古籍应用状况以及运作状态进行监控，还可以实现古籍资源数据的共享，从而更好地应对突发事件。

２．３信息服务自助化，突破时空限制

地市级图书馆的古籍面向人群广泛，并且服务层次多，若仅靠单一的推广服务，则很难满足全部读者的阅读需求，因此需要采取多样化的形式来开展服务。若要对人工智能进行有效的运营，则可以通过计算机的可视化效果和ＡＲ／ＶＲ等新兴技术，构建自助信息服务流程（如图５所示），以及智能阅读环境，如线上阅读、线上预约图书馆分馆或服务点借还书、智能阅读服务机器人等。同时，利用人工智能技术发挥图书馆的古籍资源优势，优化创新服务体系，从而突破时空限制，构建线上阅读服务体系，实现虚拟现实阅读服务。

２．４图书馆大数据管理平台管理策略

２．４．１做好数据准备与管理系统自动化工作

（１）基于ＡＩ的管理平台，都是以海量的数据资源为基础，因此进行预先的准备是十分必要的，而动态化的实时数据能使ＡＩ的管理更加符合实际。（２）在網络信息化的现在，以新媒体技术为基础，结构复杂且管理难度较大的视频类活动影像将成为主流数据，其对管理系统有着较大的影响，若要得到有价值的数据，则需通过人工智能技术实现数据的自动清洗纠错，从而充分发挥ＡＩ技术的优势，提高系统的工作效率。（３）基于ＡＩ技术的数据管理平台，应着重关注对系统进行训练和优化，并采用机器学习的方法，避免在管理过程中发生参数偏离。

２．４．２统一ＡＩ数据管理标准及数据资产管理平台

（１）在整个数据的提取流程中，要注意流程的标准化，标准的数据管理流程能够有效保障数据的准确、完整和价值，从而提高其可用性［１３～１４］。在此基础上，建立统一的数据管理平台，进行数据源的管理，确保多源数据管理、优化、决策为单一源管理，并在安全、效率、决策等方面持续提高管理系统的效能。（２）在各種智能算法、数据可视化技术和大数据等系统的支持下构建跨部门、业务、决策对象、决策内容的高效数据管理和知识服务系统。

２．４．３通过数据高效存储来消除ＡＩ数据管理瓶颈

（１）为了更好地避免数据管理的传输延迟和调用延迟，也为了提高数据管理系统的决策效率，需要对传输网络和存储系统的吞吐量进行进一步提高，同时要对高峰时期的系统调度问题和资源的优化效率进行重点关注［１５］。（２）为实现大数据的高速检索以及读取安全，将机器学习与数据挖掘技术相结合，依托ＡＩ大数据管理技术平台，确定云存储空间的类型和安全级别，并通过选取最优的几个列中的索引来达到对大数据进行快速查询和读取的目的［１６］。

３结束语

人工智能服务构成了新一代的智能图书馆系统，为智能图书馆的智能化和个性化创新提供了支撑。

本文提出的基于网格的地市级图书馆古籍管理，是以地市级图书馆为监管中心，将次一级的周边图书馆划分为多个网格服务点，然后利用计算机技术以及网格服务点之间的协调机制，实现各个网格服务点之间的信息交流，使大数据资源能够共享，并通过组织和资源整合，达到提升管理效率的目的。

参考文献：

［１］范寒寒，朱久娟．中国地质大学（北京）大型仪器网格化管理机制实践与优化探索［Ｊ］．科技管理研究，２０２２，４２（１８）：７３?７９．

［２］张华兵，黄海英，杨航．新时期农村电网的网格化管理创新探索———评《农村电网规划与设计》［Ｊ］．中国农业气象，２０２２，４３（６）：５１４．

［３］曲冲冲，王晶，余家豪．基于网格化管理视角下灾后应急物流决策模型与算法研究［Ｊ］．运筹与管理，２０２２，３１（１）：７５?７９．

［４］庞舒娴，李成林，甘泳江，等．基于网格化管理在医院感染管理中提升感染控制护士能力的实践研究［Ｊ］．护理管理杂志，２０２２，２２（１０）：７６４?７６８．

［５］吴结兵，崔曼菲，李勇．网格化管理何以实现精细化的应急防控———基于政策执行的视角［Ｊ］．湖北社会科学，２０２１（１２）：３２?３８．

［６］王国强．古籍修复最小干预原则、技术及其应用策略［Ｊ］．图书馆论坛，２０２１，４１（７）：１４１?１４８．

［７］李关文，覃康俊，王奎，等．智能图书馆管理系统的研究与实现［Ｊ］．数码设计（上），２０１８（１０）：１０９?１１０．

［８］刘浩．智能图书馆时代读者生物信息的刑法分类保护［Ｊ］．图书馆论坛，２０２２，４２（９）：６１?７２．