人工智能赋能高校图书馆自助服务系统

冯菲

随着信息技术的迅速发展和数字化时代的来临，高校图书馆在满足人们日益增长的知识和信息需求的同时也面临着巨大的挑战。传统的图书馆服务模式已经难以满足用户对便捷、高效、智能化服务的期望。高校图书馆作为知识传承和学术研究的中心，必须不断创新，以适应时代的变革，满足用户的需求。在这一背景下，基于人工智能的高校图书馆自助服务系统崭露头角，成为提升图书馆服务质量的有效途径。

传统的图书馆服务通常需要用户亲自前往图书馆寻找所需资料或向图书馆工作人员寻求帮助，这会耗费大量的时间和精力；而基于人工智能的高校图书馆自助服务系统则为用户提供了更加便捷、快速、个性化的服务体验。通过智能搜索和检索功能，用户可以迅速找到所需资料，无须费时查阅大量书籍或期刊。基于人工智能技术，高校图书馆自助服务系统能够了解用户的需求，为用户提供个性化的推荐和建议，提高信息检索效率。高校图书馆自助服务系统不仅有助于提升用户的满意度和图书馆服务质量，还有助于减轻图书馆工作人员的负担，使其更专注于提供高水平的学术支持和指导。因此，本研究旨在探讨基于人工智能的高校图书馆自助服务系统的设计与实践，深入研究其在高校图书馆中的应用，评估其效益和局限性，为未来高校图书馆智能化服务的发展提供有力的参考和指导。

自助服务系统概述

高校图书馆自助服务的发展历程

自助服务系统在高校图书馆中的应用可以追溯到20世纪80年代。最早的自助借还书设备使用了条形码技术，使借还书流程更加高效。20世纪90年代，一些高校图书馆开始引入自助图书检索终端，允许用户自行查找所需书籍的位置。这一创新降低了用户在图书馆内查找书籍的难度，提高了图书馆的服务效率。然而，自助服务的发展并没有止步于此。截至2020年，全球85%的高校图书馆都引入了自助服务系统，其中包括自助借还书设备、自助图书检索终端和自助打印设备。这些设备不仅具备基本的借还书和书籍检索功能，还融合了先进的技术，如RFID（射频识别）技术、云计算和移动应用，可以更好地满足用户需求。在高校图书馆未来的发展中，自助服务系统将继续发挥重要作用。

人工智能在图书馆服务中的应用

人工智能在高校图书馆服务中的应用取得了显著成就。其中一个突出的应用领域是智能搜索和检索。通过自然语言处理和机器学习技术，图书馆可以为用户提供更加精确的检索结果。根据OCLC（Online Computer Library Center）的数据，引入人工智能的图书馆检索系统的检索准确性显著提高，用户满意度明显提升。

一些高校图书馆还引入了聊天机器人（Chatbots）作为用户支持工具。聊天机器人不仅可以回答用户的常见问题，还能根据用户查询的内容提供相关建议，显著减少用户等待的时间，改善用户体验。例如，用户可以向聊天机器人询问关于特定主题的文献推荐或通过其查询馆藏书目，而机器人会立刻作出响应。在图书馆自助服务系统的用户界面设计中，人工智能也发挥着积极作用。其可以根据用户的偏好和搜索历史为用户提供个性化的推荐，帮助用户更快地查找所需信息。

自助服务系统的概念与功能

自助服务系统是高校图书馆的重要组成部分，旨在为用户提供便捷、高效、个性化的服务。其核心概念在于用户自主操作，无须过多人工干预，从而实现高度自动化的服务。自助服务系统应用了多种先进技术，如条形码、RFID、人工智能和云计算等，可以满足用户多样化的需求。以下将深入探讨自助服务系统的概念和功能，以突显其在高校图书馆中的重要性。

自助服务系统的核心功能之一是借还书服务，用户可以使用自助借还书设备，自行完成图书借阅和归还。这些设备通常支持多种形式的资料，包括图书、期刊和多媒体资料。用户只需刷卡或输入相关信息，系统就会查询相关信息并生成借还书证明。这一功能大大降低了用户在图书馆借还书的时间和精力成本，使借还书过程更加高效和自主。

自助图书检索终端是自助服务系统的重要组成部分。用户可以使用自助图书检索终端来搜索所需图书的位置，获取馆内导航信息，还可以查看图书的借阅状态和详细信息。这一功能使用户能够在图书馆内快速定位所需资料，无须浪费大量时间寻找书籍。根据美国图书馆协会的数据，引入自助图书检索终端后，用户对图书馆的满意度明显提高，用户反馈中对图书检索的投诉也显著减少。另外，自助服务系统还提供了自助打印和复印服务。用户可以通过打印设备自行打印学术论文、课程材料和其他文档。这不仅方便了用户，还降低了图书馆的复印服务成本。

基于人工智能的高校图书馆自助服务系统设计

系统需求分析

系统需求分析是基于人工智能的高校图书馆自助服务系统设计的第一步，首先需要明确系统的主要目标和功能。系统的主要目标是为用户提供便捷、高效、个性化的服务。为了实现这一目标，系统需要满足以下要求。

用户友好的界面：系统必须具备直观的用户界面，以确保用户能够轻松浏览和使用系统的各项功能。

高度自动化：系统需要自动处理图书借还、图书检索、打印、复印等常见任务，减少用户的手动操作。

数据安全性：用户数据的保护至关重要，系统必须采取严格的安全措施，确保用户信息的机密性和完整性。

智能搜索与检索功能：系统需要提供强大的搜索和检索功能，以满足用户对图书和其他资料的需求。

多语言支持：考虑到国际化的用户需求，系统需要支持多种语言。

移动设备兼容性：用户会使用各种移动设备，因此系统需要实现响应式设计，以适应屏幕大小和分辨率不同的各种移动设备。

系统可扩展性：系统应该能够轻松扩展和升级，以应对未来的技术发展和用户需求的变化。

数据收集与处理

数据收集与处理在基于人工智能的高校图书馆自助服务系统中发挥着关键作用。数据抓取阶段采用数据爬虫技术模拟用户的浏览行为，从在线资源、数据库和图书馆目录中自动获取数据。数据清洗和预处理阶段使用数据清洗算法和文本分析工具去除错误、标准化数据格式，填补缺失值，提高数据质量。数据存储使用关系数据库或NoSQL数据库，确保数据的持久性和安全性。数据处理阶段应用机器学习和自然语言处理技术，建立模型进行数据分析和挖掘，以实现个性化推荐和智能搜索。这些技術的应用能够为用户提供更好的体验和智能信息检索服务。

智能搜索与检索功能设计

为实现智能搜索与检索功能，系统需要使用先进的技术和算法，以确保用户能够快速准确地找到所需的图书和资料。以下是有关智能搜索与检索功能设计的详细内容。

自然语言处理（NLP）：系统使用NLP技术来处理用户查询，识别关键词和短语，并将其与图书馆馆藏数据进行匹配。这一功能可以通过使用Python的NLTK库来实现。具体识别原理如图1所示。

机器学习：系统通过机器学习算法，如深度学習神经网络，可以根据用户的检索历史和行为生成个性化的搜索建议。这有助于提高用户满意度，帮助用户更轻松地找到所需资料。

智能推荐：系统可以分析用户的兴趣和借书历史，使用协同过滤或基于内容的过滤算法，生成个性化的图书推荐。这有助于用户探索新书籍并提高图书馆资料的利用率。

高级搜索功能：系统应该提供高级搜索选项，如按照作者、出版日期、主题和格式进行筛选。这一功能可以通过SQL查询功能来实现，以便用户更精确地定位所需资料。

实时检索：系统需要支持实时检索，以确保用户获得最新的图书和资料信息。这一功能可以通过实时数据同步和更新来实现，使用消息队列和异步任务来确保检索的实时性。

用户界面设计

在用户界面设计中，响应式设计是一项关键技术，这项技术的实现依赖HTML5和CSS3的媒体查询功能。这一技术的应用原理是系统通过检测用户使用的设备和屏幕尺寸，并根据这些信息动态调整页面的布局和样式。这意味着用户可以在不同设备上访问系统，不论是计算机、平板电脑还是智能手机，都能够获得相同的用户体验。响应式设计可以提高系统的可访问性和兼容性，确保用户不论使用何种设备都能轻松浏览和使用系统。

另一个重要技术是多语言支持，使用国际化（i18n）和本地化（l10n）技术。国际化技术的原理是系统能够识别用户的首选语言，并根据这一信息动态选择相应的语言资源。本地化技术的原理则是将界面文本翻译成用户所选择的语言。这使系统能够适应不同的语言和文化环境，扩大用户范围。多语言支持能够提高系统的全球化程度，吸引并服务来自不同国家和地区的用户。具体原理如图2所示。

个性化设置涉及数据存储技术，用户的偏好设置被存储在数据库中。这一技术的原理是系统根据用户的个性化设置从数据库中检索数据，并将其应用于用户界面。用户可以设置主题、字体大小和通知选项等，而系统会根据这些设置自动调整界面。个性化设置允许用户根据其需求自定义系统的外观和功能，能够提高用户满意度，从而提高其使用体验。

系统安全性考虑

系统安全性至关重要。采用多因素认证（MFA）和单点登录（SSO）进行用户身份验证，确保只有授权用户可以访问系统。数据加密通过端到端加密和HTTPS协议保护数据传输的机密性。安全更新和漏洞修补定期更新操作系统和应用程序，以修复已知漏洞。权限管理和安全审计监控用户活动，确保合规性。灾难恢复计划和数据备份保障系统的可用性和数据的安全性。用户教育提供网络安全培训，教用户如何保护其账户和数据。应深入考虑系统安全性，以降低潜在风险，增强用户的信任度和满意度。

实践与案例研究

高校图书馆中的实施案例

清华大学图书馆成功引入了一款名为“智慧借还”的自助服务系统。学生可以使用智能卡或手机应用程序登录系统，随后使用自助服务终端选择所需的图书。基于RFID技术，终端将自动识别图书，并将相应信息记录在借阅者的账户中。这一系统的应用不仅提高了借还书的效率，还能够实时跟踪图书的位置，降低丢失和滞还问题的出现概率。应用该系统后，清华大学图书馆的图书流通率提高了20%，学生满意度得到显著提升，图书馆工作人员的负担明显得到减轻。

实际操作流程

用户使用智能卡、学生证或手机应用程序登录自助服务系统，登录后便可以使用系统的智能搜索功能查找所需的图书或资源。用户选择好所需的图书后，系统会提供借阅选项，包括借书期限和取书位置。用户确认后，系统会生成一份借书凭证，用户可以凭借这份凭证在指定位置自助借书。还书时，用户可以将图书放入自助还书机，系统会自动识别并记录归还信息。整个操作流程高效便捷，减少了用户排队等待的时间，大大改善了用户体验。

用户反馈与满意度调查

清华大学图书馆自助服务系统的用户反馈与满意度调查显示，超过90%的学生对这一系统非常满意。其中，85%的受访者认为系统使查找借还图书变得更加便捷，82%的受访者表示自助借还图书非常便捷；95%的受访者表示愿意继续使用自助服务系统，并愿意向其他人推荐。这些数据明确表明自助服务系统对提高用户满意度具有积极作用。此外，用户还提出一些建议，如增加自助服务终端的数量以减少等待时间，以及提供更多的用户培训和支持。这些建议为系统在未来的改进提供了有力的参考。

基于人工智能的高校图书馆自助服务系统已经取得了一定的成功。通过对实际案例进行分析，可以清晰地了解到自助服务系统提高了图书馆的效率、用户满意度和服务质量，使图书借还更加便捷，同时减少了工作人员的负担。用户反馈和满意度调查结果表明，自助服务系统为用户提供了更好的图书馆体验，受到了用户的热烈欢迎。然而，高校图书馆自助服务系统仍然需要精心设计和持续改进，以满足不断变化的用户需求。因此，在未来，高校图书馆应积极采用人工智能技术，不断提升图书馆服务水平，以期为学生和教职工提供更好的学术支持。

（作者单位：上海健康医学院附属卫生学校）