何文珍 江俊鵬

（1.紹興文理學院，浙江 紹興312000；2.中國科學技術信息研究所，北京100038）

1 引言

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新興信息技術的快速發(fā)展，帶來了智慧城市、智慧校園、智慧博物館等的發(fā)展，同時也為圖書館的轉(zhuǎn)型帶來了新的機遇。2003 年，芬蘭奧盧大學圖書館學者Aittola 在人機交互移動設備國際研討會上發(fā)表題為《智慧圖書館：基于位置感知的移動圖書館服務》[1]的論文，文中首次提出“Smart Li?brary”的概念，指出“智慧圖書館”是一個不受空間限制且可被感知的移動圖書館服務，它能幫助用戶找到所需的圖書和資料。

近年來，隨著智慧城市、智慧校園等的不斷發(fā)展，國內(nèi)學者對智慧圖書館展開了廣泛的研究。在中國知網(wǎng)以“智慧圖書館”為主題進行檢索，國內(nèi)第一篇關于智慧圖書館的研究是華僑大學廈門校區(qū)圖書館的嚴棟于2010 年發(fā)表的題為《基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧圖書館》一文，該文將智慧圖書館定義為“以一種更智慧的方法，通過利用新一代信息技術來改變用戶和圖書館系統(tǒng)信息資源相互交互的方式，以便提高交互的明確性、靈活性和響應速度，從而實現(xiàn)智慧化服務和管理的圖書館模式”。作者提出智慧圖書館=圖書館+物聯(lián)網(wǎng)+云計算+智慧化設備[2]。初景利、段美珍[3]認為智慧圖書館是一種綜合性的生態(tài)系統(tǒng)，人的智慧和智能化的設備是智慧圖書館的最基本也是最核心的構成要素，并認為智慧圖書館是圖書館發(fā)展的頂級形態(tài)。目前，國內(nèi)關于智慧圖書館的研究主要集中于智慧圖書館的定義和特點、智慧圖書館的構建和應用設計、智慧圖書館的服務、館員隊伍的建設等方面[4]。

國外關于智慧圖書館的研究相對較早也相對成熟，筆者基于科學計量學的方法，以Web of Sci?ence 平臺數(shù)據(jù)為基礎，借助統(tǒng)計軟件SPSS 和可視化軟件Ucinet、CiteSpace對文獻進行計量和可視化分析，通過解讀知識圖譜，分析智慧圖書館的概念被提出以來國際學者對智慧圖書館的研究熱點，并發(fā)現(xiàn)智慧圖書館的研究前沿，以期為國內(nèi)智慧圖書館的進一步研究和發(fā)展提供借鑒。

2 數(shù)據(jù)來源

在Web of Sceicne 平臺上，筆者分別以“intelli?gent librar*”“wisdom librar*”和“smart librar*”為主題詞進行檢索，查看檢索結(jié)果，發(fā)現(xiàn)主題詞是“in?telligent librar*”和“wisdom librar*”的檢索結(jié)果與智慧圖書館無關。故最終確定主題詞為“smart li?brar*”，檢索時間為2019 年9 月20 日，時間限定為2003—2019年，數(shù)據(jù)庫選取SCI 和SSCI 數(shù)據(jù)庫，共檢索到相關文獻1176 篇，檢查檢索結(jié)果發(fā)現(xiàn)很多文獻都是生物醫(yī)學方向的，因此手動對檢索結(jié)果進行精煉，剔除與圖書館無關、無關鍵詞的文獻，得到有效文獻共150篇，并下載相關文獻題錄信息。

3 研究熱點分析

主題詞和關鍵詞是能夠反映全文主題內(nèi)容和信息的專業(yè)詞匯或術語，能夠反映研究成果的核心內(nèi)容，關鍵詞的變化可以體現(xiàn)學科研究的動態(tài)過程、特點和規(guī)律[5]。因此，筆者對智慧圖書館的研究熱點的分析主要建立在對關鍵詞分析的基礎上，對關鍵詞采用詞頻分析、社會網(wǎng)絡分析和聚類分析研究方法，以揭示國際學者對智慧圖書館的研究熱點。

3.1 關鍵詞詞頻分析

一篇文獻一般只有3-5個關鍵詞，關鍵詞是作者對文獻的高度總結(jié)的專業(yè)詞匯或術語，能夠反映該文獻的核心和精髓。因此，對某一學科或研究領域的文獻關鍵詞的詞頻進行統(tǒng)計分析，頻次高的關鍵詞能夠從很大程度上代表該學科或研究領域的熱點問題[6]。

對下載的題錄信息中的關鍵詞進行必要的處理：對單詞的大小寫、單復數(shù)、縮略詞等進行統(tǒng)一、對同近義詞進行歸并等，得到關鍵詞共555個。由于智慧圖書館是一個新型的研究領域，所以關鍵詞的詞頻比較分散，筆者認為詞頻大于等于3的關鍵詞（見表1）為高頻關鍵詞。高頻關鍵詞主要體現(xiàn)在圖書館、移動通信、大數(shù)據(jù)、因特網(wǎng)等方面，除去包含library 的關鍵詞，詞頻比較多的關鍵詞有RFID、Internet of Things（IoT，物聯(lián)網(wǎng)）、Mobile Tech?nology（移動技術）、Big Data（大數(shù)據(jù)）、Mobile de?vices（移動設備）等，其中，RFID 的詞頻最多。此外，高頻關鍵詞體現(xiàn)國際學者對智慧圖書館研究涉及的領域主要有移動技術、大數(shù)據(jù)、計量、數(shù)據(jù)挖掘、智能手機、云計算、電子學習、信息素養(yǎng)等方面。

表1 高頻關鍵詞詞頻表（詞頻≥3）

3.2 社會網(wǎng)絡分析

社會網(wǎng)絡分析法是對社會關系結(jié)構及其屬性加以分析的一套規(guī)范和方法，能夠從定性和可視化方面對定量分析進行補充[7]。圖書情報界學者廣泛應用社會網(wǎng)絡分析法對文獻進行關鍵詞共現(xiàn)分析、作者合著、機構合著、引文分析等方面。筆者采用社會網(wǎng)絡分析法對關鍵詞進行共現(xiàn)分析，從而揭示出國際學者對智慧圖書館的研究熱點。

首先，對關鍵詞進行必要的規(guī)范化處理，由于智慧圖書館是一個新的研究領域，尚未形成固定的研究方向，關鍵詞比較分散，為更加全面地展示智慧圖書館的研究領域，截取頻次大于等于2的關鍵詞進行社會網(wǎng)絡分析。利用VBA編程構建關鍵詞共現(xiàn)矩陣，截取部分關鍵詞共現(xiàn)矩陣，如表2所示。

表2 關鍵詞共現(xiàn)矩陣（部分）

將關鍵詞共現(xiàn)矩陣導入軟件Ucinet，利用Net?draw 的可視化功能，將關鍵詞的共現(xiàn)關系以網(wǎng)絡圖的形式展現(xiàn)（見圖1）。圖中每個節(jié)點代表一個關鍵詞，節(jié)點的大小反映關鍵詞的詞頻，節(jié)點越大說明關鍵詞的詞頻越大，節(jié)點間的連線表示關鍵詞之間共現(xiàn)情況，連線越粗說明關鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)越多，關鍵詞間的關系越密切。

圖1 關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡

根據(jù)節(jié)點與連線的特點，手動將圖1 劃分為4個類團，如圖所示。這4個類團分別是：

（1）與大數(shù)據(jù)和圖書館服務相關，包括：data mining（數(shù)據(jù)挖掘）、knowledge discovery（知識發(fā)現(xiàn)）、Crowdsourcing（眾包）、Data analysis（數(shù)據(jù)分析）、knowledge management（知識管理）、bibliomet?rics（計量）等。

（2）與移動技術相關，包括：machine learning（機器學習）、conversational agents（會話代理）、An?droid（安卓）、Mobile devices（移動設備）、Mobile learning（移動學習）、multimodal interaction（多模式互動）等。

（3）與RFID 和物聯(lián)網(wǎng)相關，包括：Smart Book?shelf（智能書架）、library management system（圖書館管理系統(tǒng)）、Information and Communication Tech?nology（ICT，信息與通信技術）、ultra-high frequen?cy RFID（超高頻無線射頻）等。

（4）與數(shù)字圖書館和移動應用軟件相關，包括：library apps（圖書館軟件）、e-learning（電子學習）、Online learning（在線學習）、Apps（軟件）、Com?munication technologies（通信技術）、Mobile Apps（移動軟件）、Cloud Computing（云計算）、smart mobile phone（智能移動電話）等。

這4個類團之間界限并不是很分明，說明智慧圖書館是一個交叉領域，尚未形成特點分明的研究領域。

3.3 聚類分析

關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖中顯示的類團之間界限不明顯，無法較準確地判斷類團的個數(shù)及類團之間的關系，而聚類分析法則可以將關系比較密切的關鍵詞聚在一起，能比較清晰地觀察到聚到一起的類團。

首先，利用Excel 將高頻關鍵詞轉(zhuǎn)化為相似矩陣，計算出Ochiia系數(shù)，計算公式為：

M（i，j）=c（i，j）/sqrt[c（i，i）*c（j，j）]，對角線的值均為1。得到相似矩陣如表3：

表3 關鍵詞相似矩陣（部分）

由于相似矩陣中元素0值過多，統(tǒng)計時為使誤差過大，故用1 減去相似矩陣中的全部值，得出相似矩陣的相異矩陣（表4）。

表4 關鍵詞相異矩陣（部分）

將相異矩陣導入SPSS，選擇系統(tǒng)聚類，聚類方法采用Ward法，度量標準采用Phi方度量，得到關鍵詞聚類圖（圖3）。此外，筆者使用因子分析中的碎石檢驗準則[8]確定應提取的因子數(shù)，即確定應分類的類數(shù)。由圖2 碎石圖可看出，當累積到第10個因子時，曲線開始接近平滑，因此，提取9個因子（曲線接近平滑的前一個點），即將關鍵詞劃分為9類最為合理，具體的分類見圖3所示。

圖2 關鍵詞因子分析碎石圖

由圖3 可以看出，所有關鍵詞都與圖書館、智慧圖書館、數(shù)字圖書館等幾個重點關鍵詞存在直接與間接的關系，9個大類都是圍繞圖書館展開研究的，這9大類分別是：

（1）智能系統(tǒng)模型研究，包括conversational agents（會話代理人）、spoken interaction（口語互動）、multimodal interaction（多模式互動）等。

（2）移動設備研究，包括smart phone（智能手機）、Apps、Mobile Technology（移動技術）等。

（3）多媒體服務研究，包括microservices（微服務）、Crowdsourcing（眾包）、WeChat Application（微信應用）等。

（4）智慧圖書館建設意義研究，包括Integrity（聚合）、Resource management（資源管理）等。

（5）數(shù)據(jù)分析研究，包括Data analysis（數(shù)據(jù)分析）、machine learning（機器學習）等。

（6）物聯(lián)網(wǎng)技術應用研究，包括Tag（標簽）、sensor Network（傳感器網(wǎng)絡）、Zigbee（紫蜂，一種新興短距離無線通信技術）、RFID、Internet of Things（IoT，物聯(lián)網(wǎng)）等。

3.3 有關部門缺乏足夠的重視 保護區(qū)作為生物資源最豐富的區(qū)域，劃定保護區(qū)目的就是要最大程度地保護生物資源，但是由于有部門對保護區(qū)的重要性認識不足，對保護區(qū)缺乏足夠的重視，導致在保護區(qū)內(nèi)的各種開發(fā)活動不斷發(fā)生，對生物資源造成了較大的破壞。

（7）智慧圖書館應用研究，包括Library apps、technology acceptance model（TAM，技 術 接 受 模型）、Mobile Library（移動圖書館）等。

（8）虛擬技術研究，包括Smart Bookshelf（智能書架）、ultra high frequency RFID（高頻射頻技術）、GIS（地理信息系統(tǒng)）、Indoor positioning（室內(nèi)定位）、Big Data（大數(shù)據(jù)）、bibliometrics（計量）等。

（9）知識發(fā)現(xiàn)研究，包括Cloud Computing（云計算）、Knowledge discovery（知識發(fā)現(xiàn)）、knowledge management（知識管理）等。

3.4 結(jié)果分析

通過閱讀相關文獻，并結(jié)合關鍵詞詞頻分析、社會網(wǎng)絡分析和聚類分析的圖譜，可將國際學者關于智慧圖書館的研究熱點總結(jié)為4 大類，分別是：第一類系統(tǒng)與設備，第二類技術，第三類服務，第四類意義與應用。通過閱讀相關文獻，對這4大類分別進行詳細闡述。

圖3 關鍵詞聚類樹狀圖

（1）系統(tǒng)與設備。對智慧圖書館的研究離不開對智能系統(tǒng)和智能設備的研究。斯坦福大學數(shù)字圖書館的Balabanovi和Shoham[9]提出Fab 推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了CB 和CF 的推薦算法，即結(jié)合基于內(nèi)容和基于協(xié)作的推薦算法，既可以向用戶推薦其過去喜歡的項目的類似項目，也可以通過識別用戶的口味進而推薦與他們偏好相似的項目。隨著智能移動設備的普及和應用，以及數(shù)字圖書館的不斷發(fā)展，人們通過智能設備就能比較方便地獲得圖書館的在數(shù)字資源。移動設備的操作系統(tǒng)為開發(fā)人員提供了應用程序編程接口，便于開發(fā)圖形界面、傳感器控制和語音交互等不同的解決方案，人們可以通過移動設備隨時隨地移動學習。智利康塞普西翁大學計算機學院的M.Ang′elica Pinninghoff.J 等[10]在模塊化架構上集成Android 應用程序編程接口的功能，提出了實用的移動學習應用程序，允許教師組成小組，以實現(xiàn)高效的協(xié)作學習。Al-Daihani SM等[11]調(diào)查了科威特大學的學生、教師和圖書館管理員對該校移動圖書館應用的看法和使用模式，大多數(shù)受訪者傾向于使用數(shù)字平臺訪問圖書館資源和服務，57.2%的科威特大學學生首先使用智能手機訪問圖書館。Griol D 等[12]提出了多模態(tài)會話代理和移動設備的實際應用，促進圖書館更大程度的共享，提高圖書館的利用效率，并且提供新型多媒體內(nèi)容，增加與讀者交互的功能，從而發(fā)揮圖書館的更高使用價值。此外，Griol D等人還開發(fā)了CALIMACO系統(tǒng)，這是一個多模式應用程序，該系統(tǒng)充分結(jié)合了移動設備的各種功能，人們可以通過口頭表述或者觸覺的方式進行查詢，應用程序會反饋出與所請求資源相關的完整信息，提高了人與圖書館的交互性。Bombold[13]認為，即使有筆記本電腦，學生也更喜歡使用智能手機而不是PC 用于學術工作。這些充分說明了通過智能手機訪問圖書館和在線使用數(shù)字圖書館的讀者越來越普遍。移動設備的發(fā)展與普及帶動了移動學習的推廣與應用，從而反向促進了智慧圖書館的發(fā)展。

（2）技術。智慧圖書館涉及到的技術有很多，比如物聯(lián)網(wǎng)技術、智能電網(wǎng)技術等，其中，國外對智慧圖書館的研究中，物聯(lián)網(wǎng)技術是研究最廣泛的技術之一。物聯(lián)網(wǎng)是物與物相連形成的一個巨大的網(wǎng)絡，通過智能采集、傳輸和信息處理，可以實現(xiàn)智能識別和科學管理。因此，在圖書館引入物聯(lián)網(wǎng)技術后，傳感器芯片可以嵌入各種物體中，并通過寬帶、無限通信、多媒體網(wǎng)絡系統(tǒng)進行交互，從而可以為讀者提供高質(zhì)量、周到、便捷、高效的服務[14]。物聯(lián)網(wǎng)技術在圖書館的應用主要集中在無線射頻（RFID）技術上，RFID技術的使用可以實現(xiàn)圖書館館藏的智能化管理。RFID是一種通信技術，英文全稱是Radio Frequency Identification，中文翻譯是射頻識別，它的工作原理是借助射頻信號來準確識別目標對象，在圖書館的書籍定位、自助借還、館員進行館藏清點等管理中得到廣泛應用[15]。2002 年，新加坡國家圖書館首次使用基于RFID 技術的圖書館管理系統(tǒng)，之后，美國、德國、荷蘭和其他國家也相繼在圖書館中使用RFID技術[16]。在我國，RFID 系統(tǒng)最早應用于廈門集美大學圖書館，此后更多圖書館都采用了RFID 系統(tǒng)。智慧圖書館是圖書館與物聯(lián)網(wǎng)、云計算和智能設備相結(jié)合的圖書館，是智能感知與數(shù)字圖書館從感知角度的有機結(jié)合。物聯(lián)網(wǎng)下的智慧圖書館整合照明、溫度和濕度、公共衛(wèi)生、消防和安全系統(tǒng)，為讀者提供干凈舒適、安全的學習環(huán)境[17]。物聯(lián)網(wǎng)技術的廣泛使用很大程度上促進了智慧圖書館的建設。

（4）意義與應用。智慧圖書館的建設可以促進知識聚合，能夠更加合理地管理資源，從而促進資源的有效利用，為用戶提供更加方便與智能的服務。當前，很多圖書館都開發(fā)了應用軟件，或者結(jié)合微博、微信等新媒體，通過多種渠道方便用戶訪問圖書館的資源[13]，因此，智慧圖書館的發(fā)展對人們更加便捷地獲取信息資源具有非常重要的意義。

4 研究前沿分析

在特定的研究領域中發(fā)表的文獻在某一時段內(nèi)會出現(xiàn)類似的現(xiàn)象，隨著主題的出現(xiàn)，某些特征詞會急劇上升，Kleinberg 提出的突變詞檢測算法用來檢測某一學科研究興趣的突然增長[22]。同樣，對某一領域的研究前沿進行分析，有利于學術界更好地把握該領域的發(fā)展趨勢和未來的研究方向。學者陳超美開發(fā)的CiteSpace軟件中的膨脹詞探測算法，通過監(jiān)測詞頻的時間分布，將詞頻變化率高的詞從大量主題詞中探測出來，依靠詞頻的變動變化，而不僅是頻次的高低，來確定學科領域的研究前沿[23]。

圖4 智慧圖書館突發(fā)術語圖譜

將下載的文獻題錄信息進行必要的處理后，導入CiteSpace，節(jié)點類型為關鍵詞，設定適當?shù)拈撝?，選擇顯示類型為“time zone”，生成突發(fā)術語圖譜（見圖4）。

圖4中三角形節(jié)點代表對應的關鍵詞，節(jié)點大小反映關鍵詞的詞頻，線條顯示其演變過程。圖4比較直觀地展示了國際上關于智慧圖書館研究前沿術語的演化歷程，2005—2010年之間的主要研究熱點術語是e-learning，2010—2014 年的研究熱點術語主要有：smart-phone、management-system、web-site、information technology、digital library、li?brary、mobile technology、internet of things（iot）、mo?bile device、sensor network等，2015—2019年的研究熱點術語主要有：big data、smart library、library ser?vice、academic library、mobile library、service、biblio?metrics、cloud computing、challenge 等。從2005—2019 年的研究熱點術語的演變，可以看出國際上關于智慧圖書館的研究主題從2010年以后開始繁榮，從與圖書館相關的智能設備、技術等方面朝著服務研究的方向發(fā)展。2015—2019年的研究術語在研究前沿方面更有代表性，對其進行歸納總結(jié)，智慧圖書館的研究前沿領域主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）大數(shù)據(jù)（big data）。在圖4 中，“big data”是一個比較突出的專業(yè)術語，通過閱讀文獻發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)主要用于圖書館的個性化推薦系統(tǒng)[17]中。隨著數(shù)據(jù)資源多樣性和來源的廣泛性，傳統(tǒng)的圖書館系統(tǒng)已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代用戶的需求，用戶也很難找到自己需要的資源，圖書館利用大數(shù)據(jù)的相關技術，對用戶使用圖書館產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析挖掘，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣，從而有針對性地向用戶推薦其感興趣的資源，能夠更快速高效地幫助用戶找到自己需要的資源。此外，大數(shù)據(jù)還用于學者評價等，傳統(tǒng)的學者評價研究主要是對學者的專業(yè)領域、靜態(tài)網(wǎng)頁內(nèi)容或行為進行分析，忽略了社交網(wǎng)絡和科學數(shù)據(jù)源中的眾包產(chǎn)生的大量社交數(shù)據(jù)。因此，Silva T 等[24]使用眾包的大數(shù)據(jù)分析方法，將出版物數(shù)據(jù)、項目數(shù)據(jù)和社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源互連進行分析，從而發(fā)現(xiàn)專家的動態(tài)專業(yè)知識并構建專家?guī)?，提高專家尋找?chuàng)新合作的機會。大數(shù)據(jù)時代，知識服務是圖書館服務模式創(chuàng)新的方向，智慧圖書館是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)知識服務的基本途徑[25]。

（2）圖書館服務（library service）。在圖4 中，“l(fā)ibrary service”“service”等是比較突出的專業(yè)術語，因此，圖書館服務是智慧圖書館領域研究前沿之一。在知識社會，信息和通信技術的創(chuàng)新使人類能夠通過各種技術實時將信息轉(zhuǎn)化為知識，反之，其又改變了信息的生成和消費方式，并改變了如今圖書館被承認和使用的方式。圖書館作為公共空間，不僅可以為用戶提供文化活動的場所，也可以為用戶提供休閑、會議的場所，因此，圖書館除了向用戶提供數(shù)字空間和物理空間服務之外，還可以提供“創(chuàng)客空間（maker spaces）”服務[26]。近年來，越來越多的圖書館提供創(chuàng)客空間服務，為用戶配備各種材料、機器和技術，促進用戶之間的協(xié)作和互動學習。新技術的不斷發(fā)展，圖書館員不僅受到新技術優(yōu)勢的眷顧，還會受到高期望和“信息世界的龐大規(guī)模及其復雜性”的挑戰(zhàn)。很多用戶（尤其是老人、小孩）可能沒有任何或者多次使用計算機和互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)驗，這就對圖書館員的服務提出了更高的要求，努力提高圖書館的服務質(zhì)量，在提高資源利用率的同時，提高用戶對圖書館的滿意度。

（3）云計算（cloud computing）。云計算是通過網(wǎng)絡提供計算服務，由一組硬件、網(wǎng)絡、存儲、服務和接口組合在一起提供計算服務的各個方面。云計算是未來互聯(lián)網(wǎng)計算的主要形式，也是未來網(wǎng)絡計算的發(fā)展趨勢[27]。近年來，由于技術的快速變化，要存儲和處理大量數(shù)據(jù)，圖書館必須改變其數(shù)據(jù)處理和存儲機制，使其更加智能。Dahdouh K[28]等提出一種基于云計算的使用在線學習平臺產(chǎn)生的巨額數(shù)據(jù)的方法，為在線學習系統(tǒng)提供新的大數(shù)據(jù)架構，將電子學習存儲和計算整合到Hadoop軟件庫中，可以順利地使傳統(tǒng)的電子學習系統(tǒng)適應云計算中的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。云計算提供了部署智慧圖書館所需的基礎設施和資源，因此，未來對智慧圖書館的研究離不開對云計算的研究。

此外，比較突出的專業(yè)術語還有“biblomet?rics”“algorithm”“data analysis”等，可見，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法、計量等也是國際學者關于智慧圖書館的研究前沿領域。

5 總結(jié)

首先，自智慧圖書館的概念提出以來，國際上對智慧圖書館的研究熱點主要體現(xiàn)在技術、服務、設備、應用等方面。通過對關鍵詞的分析，發(fā)現(xiàn)RFID、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、圖書館服務、移動設備、移動APP、智能建筑等主題是智慧圖書館的研究熱點。

其次，隨著信息技術的不斷發(fā)展，近5 年智慧圖書館的研究主題不斷向圖書館服務的方向深入與擴展。為讀者服務是圖書館的基本職能，當前的智慧圖書館研究正朝著注重利用大數(shù)據(jù)分析技術、云計算處理技術來提高圖書館的服務方向發(fā)展。數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、計量、算法等相關主題將是今后智慧圖書館的研究趨勢和研究重點。