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关于人工智能相关专科毕业论文范文 和基于人工智能技术的图书馆情景感知推荐服务方面论文例文

分类:硕士论文 原创主题:人工智能论文 发表时间: 2023-02-08

基于人工智能技术的图书馆情景感知推荐服务,本文是关于人工智能方面论文例文跟人工智能和人工智能技术和感知有关论文例文.

[摘 要]基于人工智能的情境感知技术的应用,是实现图书馆服务智慧化的有效手段.介绍了人工智能、情境感知与图书馆智慧化的关系,分析了基于人工智能的图书馆情境信息融合处理流程,构建了图书馆情境感知推荐服务平台,并提出图书馆情境感知推荐服务的发展建议.

[关键词]人工智能图书馆情境感知信息推荐

[分类号]G251.3

随着人工智能研究的不断深入,其在各行各业的应用日益普遍,2016年被称作人工智能时代的开端.人工智能是借助计算机对人的思维进行模仿,通过逻辑推理、信息识别等方式,让机器来替代人的部分脑力劳动.它的研究内容包括深度检索、认知科学、逻辑推理、情境感知等,其与云计算、大数据等技术的结合,不仅能够解决图书馆服务中的传统问题,还可以提供个性化推荐、智能检索等新型服务,促进了智慧图书馆的诞生.射频识别等人工智能技术,在图书馆的应用已有十几年的时间,目前全国有超过三百家图书馆在测试与实施人工智能技术.情境感知作为人工智能技术的重要研究领域,是借助射频识别设备等机器,对人的情感状态进行感知,获得系统可以理解的高层情境信息的技术[1].早在1997年美国Picard出版的《情感计算》中,就阐述了计算机可以感知人类情境信息,通过采集、描述和表达,根据人类需求做出相应的反应,为人类提供具有情感智能的智慧化服务.从人工智能角度看,情境感知是依托传感器等智能设备,让机器具备情境感知能力,通过分析用户行为与动机,以满足人类情感需求的智能化方式.可以说,基于人工智能的情境感知技术,是图书馆实现智慧化的钥匙.目前国内与图书馆情境感知相关的研究不多,主要集中在计算机领域情境感知系统模型的构建方面,缺乏与情境感知推荐相关的研究.而要想为用户提供个性化智能推荐服务,笔者认为需要从人工智能应用角度,结合特定情境对用户情绪进行感知,获取符合用户需求的推荐内容,保障信息推荐的精准、智能与高效.

1 人工智能与情境感知:图书馆智慧化的基础

1.1 人工智能与智慧图书馆

2004年,加拿大渥太华的公共图书馆与其他信息机构合作,共同建立“智慧图书馆”联盟,借助共同的搜索引擎提供一站式服务,此后全球掀起智慧图书馆的研究热潮.我国一些学者认为,智慧图书馆是以智能化、数字化技术为基础,促进人与知识的融合,为用户提供高层次的知识服务.智慧图书馆具有可感知特征,综合应用了多种智能化技术,是对数字图书馆的进一步延伸[2].它的主要构成包括数字图书馆、人工智能设备、物联网等,依托移动信息网络,实现了智慧化的信息管理与服务.笔者认为,人工智能作为智慧图书馆建设的基石,可以与多种技术结合,实现物理系统与数字化世界的联通,让图书馆的服务达到智慧化状态,从而推动图书馆的创新发展.

1.2 人工智能与情境感知

情境是用于刻画实体的全部信息,包括物理情境、心理情境、社会情境等.人们在受到特定环境下信号的刺激时,首先会调动各种感觉器官,在神经机制的作用下获取信息,并将其传给大脑进行处理,进而形成直观的情绪反应[3].情境感知是依托无线通讯、传感器等设备,让计算机系统可以感知周围的有用信息,如用户物理位置、行为状态等,并主动为用户提供个性化信息与服务.情境感知是人工智能的研究重点之一,是一种特殊的智能化服务手段.人工智能技术的不断发展,为情境感知服务的实施提供了条件.而各种智能终端设备的应用,可以借助局域网、APP等对用户所处情境进行感知,促进了情境感知与人工智能技术的融合,也促进了智能情境感知研究的不断深入.

1.3 融合情境的智慧图书馆

情境感知技术的应用,是图书馆掌握用户个性化需求,实现服务智慧化的关键一步.图书馆要想实现智慧化,就需要借助各种智能感应设备,全方位采集用户的情境信息,通过自动计算和自适应匹配,了解用户的兴趣偏好与需求,为他们推荐最合适的信息资源.依托情境感知技术,图书馆可以对用户群体进行合理划分,建立不同的兴趣小组,将有相同爱好的用户聚集起来,营造开放的社交平台,增进图书馆与用户、用户与用户之间的关联,提升服务的针对性.而各种智能传感设备的应用,也有助于图书馆对内部数据进行监测,对各类资源进行自动识别与控制,实现对内外部环境的有效管理[4].可以说,融合情境的图书馆智慧化服务,体现了智能化、个性化的特点,致力于为用户提供更加高层次、全方位的服务.

2 基于人工智能的图书馆情境信息融合处理流程

图书馆要想根据用户需求为他们推荐个性化资源,就需借助智能感应设备,对用户所处的情境进行采集,通过情境建模的方式处理情境数据,并根据处理结果整合个性化资源,最后以文本、视频等形式推荐给用户,基本流程如图1所示.

2.1 情境信息采集

图书馆借助各种移动智能传感设备,如CPS、射频识别设备和智能手机等,对与用户相关的情境信息进行采集,如所处地理位置、在线浏览记录、设备型号等,通过对这些数据进行初步过滤,获得有价值的信息.一般而言,采集的情境信息包括静态、动态两类,静态信息即用户注册信息、学科背景等;动态信息包括当下的情绪状态、行为举止、天气、位置等.由于用户情境是动态变化的,图书馆在对用户情境信息进行采集后,还需要做好信息识别、过滤工作,结合用户需求降低干扰因素[5].而对不同信息进行分类整理,在降噪过滤基础上,可赋予不同情境因素对应的权重因子,之后将其传递至图书馆信息推荐系统.

2.2 情境建模

图书馆采集的原始情境信息,往往是不规则的、模糊的、不稳定的,因此还需要做好后续的推理、解释和融合工作.在对采集信息进行初步处理后,首先需要将与目标实体对应的特征数据,以及与目标实体相关的情境信息结合起来,依据先验知识完成情境建模,构建对应的情境实例,实现对用户情境的完整语义描述,形成服务系统可以理解的情境信息存储格式.其次,从图书馆数据库中调取与目标对象相关的信息资源,依托情境信息融合处理方法,在计算机识别、解释基础上构建先验模型,并将情境信息输入其中,通过逻辑推理、情境匹配等方式,获得对应的决策处理结果.

2.3 个性化匹配

基于情境感知的个性化推荐服务实施的关键,就是做好馆藏资源与用户需求的相似度匹配工作.在这个过程中,需要利用语义相似度匹配法,在对情境信息进行采集、分析与处理后,做好对应的语义标注工作,然后计算情境数据与推送资源之间的语义相似度,并将相似度较高的信息保留下来,在相似度排序基础上,利用结合情境的个性化推荐算法,获得最能满足用户需求的资源.图书馆基于人工智能的情境感知服务,能够依托智能化设备实现线上线下的服务关联,依托大数据、云计算等实现用户需求预测,强化服务系统的情境感知能力,让情境信息采集更加完整、高效,也更加容易实现无处不在的信息推荐服务.

3 基于人工智能的图书馆情境感知推荐服务平台构建

笔者结合国内外研究成果,在分析图书馆情境信息处理流程的基础上,结合个性化推荐服务特点,融合智能、情境、体验等要素设计情境感知推荐服务平台框架,将其划分为数据获取、数据分析、感知推荐3部分,以提升图书馆个性化推荐服务效率,如下图2所示.

3.1 数据获取层

数据获取层是图书馆实现智能推荐服务的基础,可以从多个角度实现用户行为跟踪,对用户环境进行智能感知,从而获得完整的数据采集结果.对大多数图书馆用户而言,智能传感设备可以嵌入用户所处的环境中,迅速采集各种情境信息.如智能手机就有自带的传感器和应用软件,方便随时随地获取用户信息[6].图书馆可以利用用户使用的智能设备,或登陆系统时使用的局域网等,实现对用户数据的实时跟踪、动态采集与实时分析,掌握用户在线浏览时长、借阅记录、行为举止等信息.然后对这些信息进行初步过滤,在合理分类基础上,将其传输至情境分析模块,实现情境信息的深层次挖掘.

3.2 数据分析层

数据分析层在获取经过初步过滤的情境信息后,可以通过情境化描述、语义表达方法,将其转化为标准的情境信息.这个过程中涉及到情境建模,需要将不同维度的情境信息汇聚起来,通过分类、归纳与整理,确定符合用户信息检索习惯的信息[7].由于图书馆采集的情境信息本身是模糊、不规则的,需要将其细化为情境元数据,并通过语义组织实现信息关联,构建不同维度的语义映射关系,实现对图书馆资源的语义融合.在确定情境类型后,可以通过情境解析获得对应数据的属性特征,建立与信息推荐相关的情境实例.然后分析当前所使用的情境属性,是否与用户所处的情境相匹配,剔除相关度不高的数据,并根据预设任务调整情境建模方法,获得能够体现用户偏好的个性化知识,提高系统服务的针对性.

3.3 感知推荐层

图书馆情境感知推荐服务,是建立在各类智能设备与技术之上的,需要结合移动终端进行展示,也需要借助人工智能技术进行数据分析,在确认用户情境信息基础上,通过挖掘用户特定情境下的历史数据,从数据库中筛选符合用户需求的个性化资源.感知推荐层是图书馆为用户提供服务的窗口,可以利用个性化推荐算法,从馆藏数据中迅速搜索整理符合条件的资源,在情境信息计算匹配基础上,为用户提供智慧化、智能化的资源服务.它还可以实现与用户的实时交互,随时获取用户反馈建议,并针对不同的情境实现化服务.在用户获取推荐信息资源后,通过自主学习和自我感知,可以根据需要提出对应的服务评价,并反馈至图书馆服务平台.图书馆员读取这些反馈信息后,可对平台相关服务机制进行调整,不断扩充完善情境信息库,逐步提升信息推荐质量.

4 图书馆基于人工智能的情境感知推荐服务的发展建议

图书馆情境感知推荐服务的实践,涉及情境数据、智能技术、用户体验等要素,只有多部门、多要素协同配合,才能切实提高图书馆服务质量.为此,图书馆可以采取以下措施提升服务水平,优化用户服务体验.

4.1 准确把握各类情境要素

图书馆依托人工智能等技术,对用户情境信息进行动态感知,涉及的情境因素包括用户情境、信息资源、服务条件等.其中用户情境是需要重点采集的信息,是实现个性化推荐的关键,包括用户所处位置、行为偏好、基本信息等.信息资源是实现情境感知服务的基础,包括馆藏资源类型、学科类别、用户历史记录等.服务条件包括图书馆的软硬件设施、服务性能、系统状态等[8].为保障图书馆情境感知推荐服务顺利实施,图书馆需要从多个角度做好情境信息采集、分析、归纳与推理工作,尤其是要准确把握不同的情境因素,采用有针对性的情境建模方法,在数据挖掘与要素过滤基础上,实现用户需求与推荐资源的有效匹配,保障智能推荐的实时有效性.

4.2 促进情境数据资源共享

图书馆在准确把握各类情境要素基础上,要想推动情境感知智能推荐服务的发展,就有必要强化多方合作,促进资源整合共享,尤其是与用户相关情境数据的共享,形成开放式的情境感知信息服务体系,促进线上线下信息的高度互联.在移动互联网环境下,用户在线活动日益频繁,情境信息的采集规模扩大,处理流程更加繁琐,只有促进多机构信息共享,才能保障用户情境数据采集的完整、系统性.同时个性化推荐服务过程中,需要做好情境数据过滤、清洗、计算与匹配等工作,合理选择情境建模与信息推荐算法尤为必要.只有多方合作掌握更多信息,才有利于引入新技术、新方法,才能及时更新馆藏情境信息库,保障推荐符合用户情境的信息,全面提高图书馆用户的黏度.

4.3 保障用户个人隐私安全

图书馆在采集、整理情境信息和提供服务过程中,不仅需要关注数据的深度挖掘与共享问题,也应该做好用户隐私保护工作.移动网络环境下,信息获取渠道更加多样化,人们在享受便利信息服务的同时,也更加关注隐私保护问题.图书馆在用户情境数据处理时,可以利用数据加密、系统防火墙等技术,保障数据传输、应用的安全性,避免由于信息泄露引发的纠纷.而仅仅依靠技术手段还不够,需要图书馆综合考虑法律、组织结构等因素,建立多方协同的用户隐私保护机制.在提升技术手段基础上,要建立适宜的隐私管理制度,强化图书馆的隐私保护意识,保障各环节的规范操作,降低用户信息传输风险.图书馆只有以安全可靠的方式获得更多用户认可与信赖,才能提高用户粘度,这也是促进情境感知推荐服务推广必不可少的措施.

5 结语

人工智能技术的进步及其与物联网、大数据等技术的结合,为人们精准获取、存储与利用数据信息提供了便利.情境感知技术作为人工智能的研究分支,将其应用于图书馆信息推荐服务中,将实现对用户情境的智能感知,掌握用户的个性化需求,提高信息推荐的有效性.图书馆在实践中应该保障不同要素的协调,发挥馆员的能动性,针对情境感知服务的特点,制定合理的服务保障策略,真正体现信息服务的智慧化.

参考文献:

[1] 陈臣.大数据时代一种基于用户行为分析的图书馆个性化智慧服务模式[J].图书馆理论与实践,2015(2):96-99.

[2] 姚钱,温嵘生.人工智能技术在图书馆中的应用[J].科技资讯,2017(24):222.

[3] 陆婷婷.从智慧图书馆到智能图书馆:人工智能时代图书馆发展的转向[J].图书与情报,2017(3):98-101.

[4] 张兴旺.以信息推荐为例探讨图书馆人工智能体系的基本运作模式[J].情报理论与实践,2017(12):69-74.

[5] 王凯丽.图书馆应用人工智能语音开展信息无障碍服务探析[J].公共图书馆,2017(2):62-67.

[6] 汪飞飞.大数据智能在图书馆知识服务中的应用思考[J].求知导刊,2017(12):68.

[7] 郭利敏,等. 机器学习在图书馆应用初探:以TensorFlow为例[J].大学图书馆学报,2017(6):31-40.

[8] 陈慧香,邵波.国内外图书馆机器人发展演变与趋势研究[J].图书馆学研究,2017(22):2-6.

徐进男,1977年生.学士,馆员.研究方向:图书馆参考咨询、决策咨询等.

本文总结,本文是适合人工智能和人工智能技术和感知论文写作的大学硕士及关于人工智能本科毕业论文,相关人工智能开题报告范文和学术职称论文参考文献.

参考文献:

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