智慧图书馆纸质资源建设中智能采选系统的构建与实践

[摘 要]随着数字化浪潮席卷图书馆界，纸质资源建设面临诸多挑战。文章深入分析了智慧图书馆的特征及纸质资源建设的现状，阐述了智能采选系统的必要性。在此基础上，详细介绍了系统的设计与构建过程，包括架构设计、核心功能模块、数据处理及智能算法等关键环节。研究表明，智能采选系统能有效提升纸质资源建设的效率与质量，为智慧图书馆的全面发展提供有力支撑。

[关键词]智慧图书馆；资源；智能采选系统

在数字化浪潮席卷全球的今天，图书馆作为知识传播与文化传承的重要载体，正经历着前所未有的变革。《“十四五”公共文化服务体系建设规划》明确提出“推动公共图书馆智慧化升级，提升公共文化服务智能化水平”，这一政策为智慧图书馆的建设指明了方向，也为纸质资源建设带来了新的机遇与挑战。智慧图书馆是图书馆发展的高级阶段，它融合了人工智能、大数据、物联网等先进技术，旨在提供更加智能化、个性化的服务。然而，在这一转型过程中，纸质资源建设面临着如何适应新技术环境、如何提高采选效率、如何平衡数字资源与纸质资源等一系列问题。智能采选系统的构建与实践，正是应对这些挑战的有力举措。

一、智慧图书馆纸质资源建设的现状与挑战

（一）智慧图书馆的定义与特征

智慧图书馆（Smart Library）是图书馆发展的新形态，它融合了人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，旨在打造一个智能化、网络化、数字化的知识服务生态系统。这一概念超越了传统图书馆的固有边界，将图书馆定位为一个全方位的智慧空间，不仅提供资源获取，更注重知识创新与共享。正如美国图书馆协会（American Library Association）所强调的：“智能库不仅仅是关于技术，而是关于创建一个反应灵敏、自适应和以用户为中心的环境。”

智慧图书馆的特征主要体现在以下几个方面：其一，具有高度的互联互通性，实现了人、书、环境的无缝连接；其二，智慧图书馆拥有强大的数据分析能力，能够精准把握用户需求，提供个性化服务；其三，具备自主学习和决策能力，能够不断优化服务流程和资源配置；此外，智慧图书馆还强调用户参与和交互，鼓励知识的共创与分享。值得一提的是，智慧图书馆并非完全抛弃传统，而是在传承中创新，在纸质与数字的融合中寻求平衡，它既是一个物理空间，也是一个虚拟平台，为读者提供全天候、多层次、沉浸式的阅读体验[1]。

（二）纸质资源建设面临的问题

一方面，纸质资源建设在智慧图书馆的发展背景下面临着诸多挑战。首先，数字资源的迅猛发展对纸质资源形成了强烈冲击。电子书、数据库等数字资源因其便捷性和可检索性，正逐步蚕食纸质图书的市场份额。这导致图书馆在资源配置上面临两难：是继续投入大量资金购置纸质书籍，还是将预算转向数字资源建设？首先，纸质资源的采选流程仍然较为传统和烦琐。从选题、评估、订购到验收，每个环节都需要大量人力物力，效率低下且易出错。第二，纸质资源的利用率难以得到准确评估。与数字资源可以通过点击率、下载量等数据进行精确分析不同，纸质图书的使用情况往往依赖于人工统计，难以及时反映读者的真实需求。另一方面，纸质资源建设还面临着空间限制和馆藏结构失衡等问题[2]。随着馆藏量的不断增加，图书馆的物理空间日益紧张，如何在有限空间内合理布局成为一大难题。同时，由于采选工作缺乏系统性指导，馆藏结构往往出现失衡现象，某些学科领域的图书过于丰富，而另一些领域则相对匮乏。此外，纸质资源的更新速度难以跟上知识更迭的步伐，尤其是在一些发展迅速的新兴学科领域。这不仅影响了图书馆资源的时效性，也可能导致读者流失。最后，纸质资源的管理成本居高不下。从采购、编目到上架、流通，每个环节都需要专业人员参与，人力成本在图书馆预算中占据了相当大的比重。如何在保证服务质量的同时降低运营成本，成为图书馆管理者必须面对并解决的难题。

（三）智能采选系统的必要性

智能采选系统的引入对于解决纸质资源建设面临的诸多问题具有重要意义。智能采选系统能够大幅提高采选效率。通过自动化的数据收集和分析，系统可以快速筛选出符合图书馆需求的图书，大大缩短了传统采选流程所需的时间。另外，智能系统能够更精准地把握读者需求[3]。通过对历史借阅数据、读者检索行为等多维度信息的深度挖掘，系统可以预测读者的阅读兴趣和需求趋势，从而指导采选工作更贴近读者实际。除此之外，智能采选系统的引入还能带来更多附加价值。它可以实现纸质资源与数字资源的协调发展。通过对两种资源类型的使用情况进行综合分析，系统能够为资源配置决策提供数据支持，帮助图书馆在纸质和数字之间找到最佳平衡点。同时，智能系统能够提高资金使用效率。通过精准的需求预测和采购建议，可以避免无效采购，使有限预算达到最佳的使用效果。其在改变了传统的工作流程的同时，也为图书馆员工带来了新的能力要求，促使整个团队向着更专业、更智能的方向发展。

二、智能采选系统的设计与构建

（一）系统架构设计

智能采选系统的架构设计采用了分层模式，以确保系统的灵活性和可扩展性。

1.底层是数据层，负责存储和管理海量的图书信息、用户数据和历史采购记录。

2.中间层是业务逻辑层，包含核心的智能算法和决策模型。

3.顶层是用户界面层，提供直观的操作界面和可视化的数据展示。系统还集成了分布式计算框架，以应对大规模数据处理的需求。

4.安全性方面，采用了多重加密和访问控制机制，确保敏感数据的安全。为了实现与其他图书馆系统的无缝对接，架构中还设计了标准化的API接口，支持数据的双向流动和功能的扩展。

（二）核心功能模块

智能采选系统的核心功能模块主要包括数据采集、需求分析、智能推荐、采购决策和效果评估五大部分。数据采集模块负责从多个渠道获取图书信息、读者反馈和市场动态。需求分析模块运用自然语言处理技术，解析读者检索行为和借阅历史，精准捕捉需求趋势。智能推荐模块基于协同过滤和内容匹配算法，为不同学科和读者群体生成个性化的采购建议[4]。采购决策模块综合考虑预算、馆藏结构和使用预期，提供最优的采购方案。效果评估模块则通过多维度指标，持续监测和分析采购效果，为系统优化提供依据，各模块之间紧密联系，形成闭环的智能采选生态。

（三）数据采集与处理

数据采集与处理是智能采选系统的基石。系统设计了多元化的数据采集渠道，包括图书馆管理系统、出版社数据库、网上书店和学术文献平台等。采用爬虫技术和API接口，实现数据的自动化采集。为确保数据质量，系统集成了数据清洗和标准化模块，能够识别和处理异常值、重复项和缺失数据。在数据存储方面，采用了分布式数据库和数据仓库技术，支持海量数据的高效存储和快速检索。数据处理环节引入了流式计算框架，实现了实时数据分析。

（四）智能算法与决策模型

智能算法与决策模型是系统的核心引擎。针对需求预测，系统结合时间序列分析和机器学习方法，构建了动态需求预测模型。图书推荐算法融合了基于内容的推荐和协同过滤，并引入了注意力机制，提高了推荐的精准度。采购决策模型采用多目标优化算法，平衡馆藏结构、预算约束和读者需求等多个因素。为了应对新书和冷门图书的推荐难题，系统引入了探索性推荐策略。此外，其还开发了基于知识图谱的学科关联分析模型，助力跨学科资源的采选。所有算法和模型都具备自适应学习能力，可根据实际效果不断优化参数，提升系统的智能化水平。

三、智能采选系统的实践应用

（一）系统部署与实施

智能采选系统的部署与实施是一个复杂而系统的工程，需要周密的规划和各方的通力协作，在这个过程中，应充分考虑技术层面的挑战，也要顾及图书馆的现有工作流程、员工的接受程度以及可能遇到的阻力。从整体来看，系统部署可分为几个关键阶段：需求分析、系统定制、试点运行、全面推广和持续优化。每个阶段都有其特定的目标和任务，要求团队成员保持高度的专注和协调。值得注意的是，系统的成功部署不仅仅依赖于技术的先进性，更在于它能否真正融入图书馆的日常运营，为图书馆员和读者带来切实的便利。

为确保智能采选系统的顺利部署与实施，应采取以下策略：

1.循序渐进，分步实施。宜采取“小步快跑”的策略，将整个系统分解为若干个相对独立的模块，逐一实施。这种方法在降低风险的同时，还能让图书馆员工逐步适应新系统，减少抵触情绪。可以首先部署数据采集模块，然后是需求分析模块，接着是智能推荐模块，最后才是采购决策模块。每个模块的部署都应经过严格的测试和验证，确保其稳定性和可靠性。

2.重视培训，提升技能。系统的成功离不开操作者的熟练掌握。应设计一套全面的培训计划，涵盖系统操作、数据分析、决策支持等方面。培训可采用线上线下相结合的方式，既有理论讲解，也有实际操作。宜建立“师徒制”，由熟悉系统的员工指导新手，确保知识的有效传递。同时，应鼓励员工提出改进建议，使系统更贴合实际需求。

3.持续优化，动态调整。系统上线并不意味着工作的结束，反而是新的开始。应建立一个专门的优化团队，负责收集用户反馈、分析系统运行数据、识别潜在问题。团队宜定期召开会议，讨论优化方案，并迅速实施。可引入A/B测试机制，借助对比不同版本的效果，不断改进算法和用户界面。此外，应与系统供应商保持密切沟通，确保技术支持的及时性和针对性。通过这种动态调整机制，可确保系统能够始终保持在最佳状态，满足图书馆不断变化的需求[5]。

（二）用户反馈与评价

在系统部署完成并投入使用后，收集和分析用户的真实体验至关重要，这能够及时发现系统运行中存在的问题。南京大学图书馆在实施用户反馈与评价方面采取了多元化的策略，特别是在解决图书错架这一长期困扰图书馆的问题上取得了突破性进展。

南京大学智能机器人研究院联合南京大学图书馆自主设计研发了全球首台“智能图书盘点机器人”——“图客”，以解决图书错架问题。“图客”融合了物联网感知、计算机视觉、大数据处理、人工智能、智能机器人等高新技术，采用RFID技术（高频、超高频完美结合）定位图书内部芯片和计算机视觉识别书脊信息，实现了精确的全自动化盘点与定位。

“图客”的使用效果显著：图书盘点效率每小时超过20000册；漏读率低于1%；定位精度高达98%，实现了厘米级图书定位。

这项创新不仅提高了图书馆的运营效率，也极大改善了用户体验。读者更容易找到所需图书，减少了因图书错架而造成的资源浪费。南京大学图书馆通过“图客”的使用，收集到了大量关于图书定位和使用情况的数据，这些数据为智能采选系统提供了宝贵的借鉴。例如，通过分析经常被错放或难以找到的图书，系统可以更好地预测读者需求，优化采购决策。此外，“图客”的成功应用也引起了广泛的社会反响。它不仅在南京大学被使用，还被武汉大学、中国农业大学等多家图书馆采用，并受到CCTV、江苏卫视等多家媒体的热切关注。这种关注度本身就是一种有力的用户反馈，反映了读者对图书馆服务创新的高度认可。“图客”的成功应用展示了图书馆在解决实际问题和提升用户体验方面的创新能力，也为智能采选系统的进一步优化指明了方向。

（三）实施效果分析

其一，采购效率显著提升，原本需要数周完成的采选工作现可在数日内完成，大幅节省人力成本；其二，馆藏质量得到优化，新增图书的借阅率较往年有所提高，反映出系统对读者需求的精准把握；其三，资金使用效率也有所改善，采购预算的利用率提高；其四，系统的引入推动了工作流程的革新，图书馆员工的数据分析能力得到提升，为智慧图书馆的全面建设奠定了基础。

结束语

智能采选系统的构建与实践，标志着图书馆纸质资源建设迈入了智慧化时代，这一创新不仅提升了采选工作的效率和精准度，更为智慧图书馆的全面发展注入了新的动力。然而，我们也应该清醒地认识到，技术革新并非万能良药。在推进智能化的同时，仍须保持对人文价值的尊重和对专业判断的重视。

参考文献

[1]袁红，季笑晴.高质量发展背景下智慧图书馆建设实现路径研究：基于整体性治理理论视角的上海实践[J/OL].经营与管理，1-13[2024-08-12].https：//doi.org/10.16517/j.cnki.cn12-1034/f.20240807.001.

[2]梅振荣，王海伶，许慧，等.智慧图书馆数据开放共享及安全治理平衡研究[J/OL].图书馆，1-6[2024-08-12].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/43.1031.G2.20240806.1147.008.html.

[3]秦丽雅.生成式人工智能在智慧图书馆的创新应用和前景：以ChatGPT为例[J].江苏科技信息，2024，41（14）：92-95，119.

[4]王骞敏.基于读者参与的图书馆智能采选系统分析与设计[J].办公室业务， 2022（19）：188-192.

[5]钟建法，林梦如.海外图书采选系统：价值、利用、问题和对策[J].情报探索，2004（3）：78-79.

作者简介：常思佳（1985— ），女，汉族，内蒙古赤峰人，内蒙古科技大学，中级，硕士。

研究方向：图书情报学。

基金项目：2023年度内蒙古自治区高等学校科学研究项目“大数据技术驱动下高校图书馆纸质图书采访智能化策略研究”（项目编号：NJSY23061）。