[摘 要]生成式人工智能迅速發(fā)展背景下，讀者行為出現(xiàn)了新的變化，要求圖書館及時捕捉讀者行為特征，進行讀者畫像，以精準提供個性化服務(wù)。針對讀者畫像構(gòu)建提出包含數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)處理層、讀者畫像服務(wù)層和反饋優(yōu)化層的五層基礎(chǔ)畫像架構(gòu)模型。數(shù)據(jù)接入層主要負責通過Web終端等多元化渠道接入用戶數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)收集層是在數(shù)據(jù)接入基礎(chǔ)上深化分析并提煉關(guān)鍵行為特征的過程；數(shù)據(jù)處理層通過清洗、整合和特征提取，為構(gòu)建穩(wěn)固的分析平臺奠定基礎(chǔ)；讀者畫像服務(wù)層是利用處理后的數(shù)據(jù)提供對應(yīng)的服務(wù)；反饋優(yōu)化層則依賴用戶反饋，不斷優(yōu)化和迭代畫像模型。同時，圖書館必須保護讀者的數(shù)據(jù)隱私，提升系統(tǒng)的迭代能力和彈性，以確保生成式人工智能支持下的服務(wù)能夠持續(xù)適應(yīng)讀者需求的演變，為圖書館的精準服務(wù)和戰(zhàn)略規(guī)劃提供學(xué)術(shù)建議。

[關(guān)鍵詞]讀者畫像 生成式人工智能 圖書館

[分類號]G252

ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)的迅速普及，使知識獲取方式發(fā)生深刻變革，讀者的需求亦隨之改變，要求圖書館對讀者群體的偏好、閱讀行為以及信息搜索模式進行深入剖析。圖書館須采用更為精細化的數(shù)據(jù)分析工具，以便捕捉讀者個性化軌跡，形成讀者畫像。通過構(gòu)建動態(tài)更新的讀者模型，圖書館能夠洞察其服務(wù)群體的細微變化，從而提供定制化的閱讀推薦、知識服務(wù)和學(xué)術(shù)資源配置。

既往學(xué)界對圖書館讀者畫像開展了大量的研究，如毛晨晰[1]認為，通過用戶畫像和知識圖譜的融合可以構(gòu)建更為高效和精準的智慧圖書館信息推薦體系。李燕波[2]通過社會感知技術(shù)和時空數(shù)據(jù)分析的結(jié)合，來構(gòu)建更加細致和深入的用戶畫像，以提升圖書館服務(wù)的個性化程度和用戶滿意度。趙鳳云[3]關(guān)注基于機構(gòu)畫像的數(shù)字學(xué)術(shù)空間構(gòu)建，通過理解機構(gòu)需求來優(yōu)化圖書館的資源配置和服務(wù)模式，以強化其學(xué)術(shù)支持功能。鄭繼來和曹意[4]的合作研究致力于通過用戶畫像分析，精確推廣公共圖書館中的少兒閱讀。高紅蓮[5]提出利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)構(gòu)建機構(gòu)畫像，可以增強圖書館服務(wù)的個性化和智能響應(yīng)能力。姚淑青[6]強調(diào)將情景感知集成到用戶畫像構(gòu)建中，有助于創(chuàng)建動態(tài)的服務(wù)系統(tǒng)。馬小培[7]研究了智慧校園環(huán)境下的圖書館用戶畫像及其應(yīng)用，以提高用戶的整體體驗。這些研究共同指向了一個趨勢，即隨著技術(shù)的進步和用戶需求的變化，圖書館必須對讀者行為進行精準畫像。

遺憾的是，當前學(xué)界對生成式人工智能下讀者的畫像還缺乏專門研究。有鑒于此，筆者基于生成式人工智能下讀者行為的變化，構(gòu)建了包含數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)處理層、讀者畫像服務(wù)層和反饋優(yōu)化層的五層基礎(chǔ)畫像架構(gòu)模型，以期為生成式人工智能時代圖書館讀者畫像發(fā)展提供學(xué)術(shù)參考。

1 生成式人工智能下讀者需求的變化

生成式人工智能在圖書館服務(wù)中的應(yīng)用，體現(xiàn)了其在信息組織、檢索及用戶交互方面的革新潛力[8]。例如，斯坦福大學(xué)圖書館、美國國會圖書館等國外公共文化服務(wù)組織采用了基于深度學(xué)習(xí)的算法，自動為大量數(shù)字化文獻生成元數(shù)據(jù)，這不僅提高了元數(shù)據(jù)的生成效率，還通過機器學(xué)習(xí)模型的持續(xù)訓(xùn)練，不斷優(yōu)化元數(shù)據(jù)的準確性和相關(guān)性。一些國內(nèi)圖書館的問答系統(tǒng)，例如清華大學(xué)的“清小圖”智能問答系統(tǒng)、江西省圖書館的“圖圖”機器人等，通過自然語言處理技術(shù)理解用戶查詢的語義意圖，并提供精準的信息檢索服務(wù)。隨著ChatGPT等新技術(shù)的深入發(fā)展，生成式人工智能在圖書館的閱讀體驗、個性化服務(wù)等領(lǐng)域?qū)哂懈蟮膽?yīng)用空間。生成式人工智能對海量文本數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)能力，使其可通過模式識別和生成算法，不斷從用戶互動中學(xué)習(xí)，以提供更加個性化的服務(wù)，不僅提升了圖書館的工作效率，也極大地豐富了用戶的體驗。

傳統(tǒng)圖書館服務(wù)環(huán)境下，讀者的行為主要是通過傳統(tǒng)的查詢和檢索方式進行信息獲取，這些過程往往是線性的、基于關(guān)鍵詞的搜索，以及依賴于目錄和索引的手動瀏覽。讀者的需求和偏好通常通過直接交流或問卷調(diào)查等方式被動地收集，而圖書館的資源推薦和服務(wù)更新依賴于圖書館員的專業(yè)知識和經(jīng)驗，這限制了服務(wù)的個性化和效率。隨著生成式人工智能的引入，圖書館的服務(wù)模式發(fā)生了變化，圖書館的讀者畫像變得尤為重要，因為生成式人工智能下讀者的行為模式出現(xiàn)了顯著變化。生成式人工智能技術(shù)通過模擬人類的認知過程，可以自動生成信息內(nèi)容，提供個性化的讀者服務(wù)[9]。這種技術(shù)的應(yīng)用在提高信息檢索效率的同時，也使得讀者體驗更加個性化，需要對讀者進行更為精準的畫像。具體表現(xiàn)在以下方面。

首先，個性化閱讀需求的增強。生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展，特別是自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，極大地增強了對讀者閱讀偏好的理解和預(yù)測能力。這些技術(shù)使AI不僅能理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能學(xué)習(xí)讀者的閱讀偏好和歷史行為模式，從而生成高度個性化的書籍和文章推薦。這種能力的提升導(dǎo)致讀者期望更加個性化和定制化的閱讀體驗，因此，精準的讀者畫像成為滿足這些增強的個性化需求的關(guān)鍵。

其次，自由式的信息獲取。讀者不再僅僅滿足于傳統(tǒng)的信息獲取方式，而是轉(zhuǎn)向更自由、靈活的交互式信息探索。生成式人工智能支持與讀者的實時互動，能夠即時響應(yīng)查詢和反饋，提供更加定制化的內(nèi)容。為了滿足這種自由式信息獲取的需求，圖書館需要更精準地了解每位讀者的獨特需求和偏好，這進一步強調(diào)了讀者畫像的重要性。

最后，信息粒度的適應(yīng)性變化?！靶畔⒘６鹊倪m應(yīng)性”這一概念是指信息內(nèi)容根據(jù)讀者需求在細節(jié)程度上的可調(diào)節(jié)性。讀者對信息內(nèi)容的深度和廣度有不同的期望，這反映了對信息粒度的不同需求。生成式人工智能技術(shù)能夠調(diào)節(jié)信息的粒度，滿足從宏觀概覽到領(lǐng)域內(nèi)細節(jié)的不同需求。為了實現(xiàn)這種信息粒度的適應(yīng)性調(diào)節(jié)，圖書館需要對讀者進行更細致的畫像，以確保能夠根據(jù)每位讀者的獨特需求提供恰當?shù)男畔ⅰ?/p>

生成式人工智能在圖書館環(huán)境中的應(yīng)用，不僅提升了對讀者閱讀偏好的理解和預(yù)測能力，而且通過個性化內(nèi)容推薦和信息粒度的適應(yīng)性調(diào)節(jié)，響應(yīng)了讀者對個性化閱讀和自由式信息獲取的增強需求。因此，為了滿足這些變化的需求，圖書館必須對讀者進行更為精準的畫像，以便更好地利用生成式人工智能技術(shù)提供高度定制化的服務(wù)。

2 生成式人工智能環(huán)境下讀者畫像的架構(gòu)

2.1 分層架構(gòu)

在生成式人工智能應(yīng)用的背景下，圖書館讀者畫像的構(gòu)建涉及多個層面的綜合工作，應(yīng)包含數(shù)據(jù)接入、搜集、處理、運用與反饋等模塊。

數(shù)據(jù)收集層是構(gòu)建讀者畫像的基礎(chǔ)，通過精確記錄交互數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，捕捉社會屬性和心理特征數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供原始輸入。這一層確保了數(shù)據(jù)的多維度和多角度收集，為構(gòu)建全面的讀者畫像奠定了基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)處理層的關(guān)鍵在于確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗子模塊的目的是去除數(shù)據(jù)集中的冗余和錯誤，而數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換子模塊則負責將來自不同渠道的數(shù)據(jù)統(tǒng)一成可分析的格式。特征提取子模塊通過算法從大量數(shù)據(jù)中識別出對構(gòu)建畫像有決定性影響的特征，這些特征將直接影響分析的準確性和服務(wù)的個性化程度。數(shù)據(jù)處理層中的分析與模型構(gòu)建層通過用戶分類、興趣模型和需求預(yù)測3個子模塊，將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的信息。用戶分類子模塊依據(jù)社會屬性和行為數(shù)據(jù)將讀者劃分為不同群體，興趣模型子模塊應(yīng)用機器學(xué)習(xí)技術(shù)深入分析讀者偏好，需求預(yù)測子模塊則基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的行為趨勢。讀者畫像服務(wù)層是讀者畫像應(yīng)用的直接體現(xiàn)，個性化內(nèi)容推薦、定制化查詢服務(wù)、互動式內(nèi)容教育等子模塊共同作用，提供精準的資源推薦和個性化服務(wù)。這一層的設(shè)計直接關(guān)系到用戶體驗的提升和圖書館服務(wù)的創(chuàng)新。反饋優(yōu)化層通過用戶反饋收集、數(shù)據(jù)分析與報告、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控等子模塊，形成一個閉環(huán)的改進機制。服務(wù)反饋子模塊收集用戶對服務(wù)的評價，畫像更新子模塊根據(jù)最新數(shù)據(jù)調(diào)整畫像，持續(xù)學(xué)習(xí)子模塊則利用最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷完善推薦算法和服務(wù)模式。具體如圖1所示。

2.2 畫像分析

2.2.1 數(shù)據(jù)接入層

數(shù)據(jù)接入層是生成式人工智能系統(tǒng)中負責收集輸入數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，確保了從多個渠道和接口獲取數(shù)據(jù)的能力。在傳統(tǒng)圖書館服務(wù)中，讀者畫像主要依賴于借閱記錄、圖書館訪問歷史等相對有限的數(shù)據(jù)來源。這些數(shù)據(jù)雖然能夠提供基礎(chǔ)的用戶偏好信息，但在深度和廣度上受限，難以全面捕捉用戶的復(fù)雜需求和行為模式。相比之下，生成式人工智能環(huán)境下的數(shù)據(jù)接入層具有更廣泛的數(shù)據(jù)來源和更高的技術(shù)集成度，如Web終端、圖書館機器人、移動應(yīng)用、API接口等。

生成式人工智能的數(shù)據(jù)接入層首先應(yīng)包括Web終端用戶交互的主界面，通過在線目錄和服務(wù)捕獲用戶行為和偏好。其次，圖書館機器人通過交互式操作收集用戶的查詢習(xí)慣和借閱偏好，為服務(wù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。移動應(yīng)用接入，尤其是Android和iOS平臺的應(yīng)用，可通過圖書檢索和借閱服務(wù)功能，反映用戶的移動使用習(xí)慣。再次，API接口則為數(shù)據(jù)交換提供了與外部資源如學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫和電子書平臺的連接，豐富數(shù)據(jù)收集渠道。此外，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備如智能貨架和環(huán)境監(jiān)測傳感器，在內(nèi)部收集關(guān)于圖書流通和環(huán)境數(shù)據(jù)，提高運營效率。最后，社交媒體和其他數(shù)字平臺的用戶互動分析，為圖書館揭示用戶興趣和社交行為模式。

2.2.2 數(shù)據(jù)收集層

生成式人工智能環(huán)境下，讀者數(shù)據(jù)收集是構(gòu)建精準和動態(tài)讀者畫像的基礎(chǔ)。這種數(shù)據(jù)收集的必要性源于信息技術(shù)環(huán)境的變化和讀者行為特征的演進。隨著生成式人工智能的發(fā)展，圖書館服務(wù)不再僅限于傳統(tǒng)的查詢和借閱，而是向著更加個性化和互動化的方向發(fā)展。讀者的行為數(shù)據(jù)從簡單的借閱記錄轉(zhuǎn)變?yōu)榘ㄔ诰€互動、信息檢索習(xí)慣、閱讀偏好在內(nèi)等的多維度信息，這些變化要求圖書館能夠捕捉更加豐富和深入的數(shù)據(jù)來響應(yīng)服務(wù)需求[10]。傳統(tǒng)圖書館在收集讀者數(shù)據(jù)時多依賴于簡單的統(tǒng)計，而生成式人工智能技術(shù)則能通過深度學(xué)習(xí)算法處理大量數(shù)據(jù)，模擬人類認知過程，以生成新內(nèi)容或決策。

數(shù)據(jù)收集包括：（1）生成式人工智能工作原理的核心在于通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和模式識別，模擬人類的認知過程來生成新的內(nèi)容或決策。因此，收集讀者的交互數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，不僅可以幫助圖書館更好地理解讀者的即時需求，還可以通過生成式人工智能的深度學(xué)習(xí)算法，預(yù)測和推薦符合其興趣和需求的信息資源。例如通過分析搜索、查詢和點擊歷史，生成式人工智能可以生成個性化的搜索結(jié)果和閱讀建議；通過評估下載和借閱記錄，可以優(yōu)化藏書結(jié)構(gòu)和資源配置。（2）行為數(shù)據(jù)的收集，如瀏覽路徑和停留時間，為圖書館提供了評估用戶界面設(shè)計和內(nèi)容布局的依據(jù)，有助于優(yōu)化用戶體驗。用戶的反饋和評價則直接反映服務(wù)的效果，為服務(wù)改進提供了直接的指導(dǎo)。這些數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，都基于生成式人工智能處理識別大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并進行自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化。（3）社會屬性數(shù)據(jù)的收集，如年齡、性別、教育背景和職業(yè)信息，為圖書館提供了市場精細化細分的可能。這些數(shù)據(jù)有助于圖書館在提供服務(wù)時考慮到不同群體的特定需求和偏好，從而設(shè)計出更為精確的服務(wù)策略和資源推薦。

2.2.3 數(shù)據(jù)處理層

傳統(tǒng)圖書館對于讀者數(shù)據(jù)的處理主要依賴于借閱記錄、目錄查詢和用戶登記數(shù)據(jù)等靜態(tài)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)通常采用簡單的數(shù)據(jù)庫，主要用于存儲借閱記錄和用戶信息等基本數(shù)據(jù)，更側(cè)重于處理基本的數(shù)據(jù)管理和維護，如記錄更新、數(shù)據(jù)整理、借閱管理等，缺乏復(fù)雜的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和特征提取過程。生成式人工智能采用分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲、數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，并利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使圖書館可以對用戶構(gòu)建動態(tài)的興趣模型，拓展了用戶個性化服務(wù)的邊界。

在數(shù)據(jù)儲存上，圖書館信息系統(tǒng)可提升安全存儲和高效檢索大量多樣化數(shù)據(jù)的能力，采用分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲解決方案以應(yīng)對數(shù)據(jù)量的劇增。數(shù)據(jù)清洗可通過自動化程序保證數(shù)據(jù)集的準確性和可靠性，關(guān)鍵是去除錯誤、重復(fù)或不完整的記錄。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將原始數(shù)據(jù)格式化以便于分析和模型構(gòu)建，利用自然語言處理技術(shù)和特征提取識別出有助于構(gòu)建讀者畫像的關(guān)鍵信息，通過深度學(xué)習(xí)模型分析多元化的讀者行為，如在線閱讀模式和社交媒體互動。數(shù)據(jù)輸出則將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為支持實時推薦系統(tǒng)和個性化內(nèi)容生成的信息，要求與服務(wù)提供層緊密集成[11]。此外，圖書館需從大量用戶數(shù)據(jù)中提取價值，以做出智能化服務(wù)決策。用戶分類組件通過分析社會屬性和行為特征，將讀者劃分為不同群體以設(shè)計精準服務(wù)策略。興趣模型組件使用機器學(xué)習(xí)算法分析讀者歷史行為，構(gòu)建動態(tài)興趣模型，預(yù)測讀者可能感興趣的新書或主題。需求預(yù)測組件則利用趨勢分析和模式識別技術(shù)，預(yù)測未來需求和行為趨勢，保持服務(wù)的前瞻性和創(chuàng)新性。

2.2.4 讀者畫像服務(wù)層

傳統(tǒng)圖書館服務(wù)環(huán)境下的讀者畫像常依賴于較為簡單的數(shù)據(jù)記錄，如借閱歷史和基本用戶信息。個性化服務(wù)較為有限，主要基于圖書館員的經(jīng)驗和直接的用戶反饋，缺乏深入的數(shù)據(jù)分析能力，很難實時響應(yīng)用戶的變化需求。生成式人工智能環(huán)境下，引入個性化內(nèi)容推薦組件，利用深度學(xué)習(xí)和用戶行為分析技術(shù)智能篩選與讀者興趣相符的內(nèi)容。定制化查詢服務(wù)和智能問答服務(wù)通過自然語言處理和語義理解技術(shù)提高檢索效率和精準度，使讀者畫像更為精準。

在生成式人工智能環(huán)境下，圖書館的讀者畫像服務(wù)層需要包含多個組件，以適應(yīng)讀者行為的變化并提升服務(wù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)處理層通過高效的數(shù)據(jù)存儲、自動化的數(shù)據(jù)清洗、精準的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、深入的特征提取，以及實時的數(shù)據(jù)輸出，保障了個性化和智能化服務(wù)的實施基礎(chǔ)。這一層面的工作優(yōu)化了資源配置，提高了服務(wù)效率，增強了用戶體驗，同時為圖書館的戰(zhàn)略規(guī)劃和知識管理提供支持。而在分析與模型構(gòu)建層，通過用戶分類、興趣模型構(gòu)建、需求預(yù)測等組件，圖書館能夠精準地捕捉和理解讀者的需求和偏好，實現(xiàn)服務(wù)的個性化和前瞻性。這包括利用先進的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行用戶分類，構(gòu)建動態(tài)的興趣模型以預(yù)測讀者的新興趣點，以及通過趨勢分析和模式識別預(yù)測未來需求。生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用，如深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等，使得從大數(shù)據(jù)中提取有價值信息、做出智能化服務(wù)決策成為可能，極大地提升了圖書館服務(wù)的效率和質(zhì)量。

2.2.5 反饋優(yōu)化層

傳統(tǒng)圖書館服務(wù)環(huán)境下的讀者反饋和服務(wù)優(yōu)化通?；谥苯拥挠脩舴答仯缣顚憹M意度調(diào)查表或口頭反饋。反饋處理多依賴于人工分析，缺乏深度的文本挖掘與分析。生成式人工智能環(huán)境下，用戶反饋收集模塊通過自然語言處理技術(shù)自動化分析開放式反饋，提供更深層次的情感和服務(wù)評價分析。數(shù)據(jù)分析與報告模塊運用數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析技術(shù)，對用戶互動數(shù)據(jù)進行深入分析，為策略制定提供數(shù)據(jù)支持。

在生成式人工智能環(huán)境下，圖書館反饋優(yōu)化層的設(shè)計是為了實現(xiàn)服務(wù)的自我完善和適應(yīng)性發(fā)展。第一，用戶反饋收集模塊通過自然語言處理技術(shù)解析用戶的直接反饋，利用機器學(xué)習(xí)進行情感傾向和服務(wù)評價的提取，為服務(wù)改進提供數(shù)據(jù)支持。第二，數(shù)據(jù)分析與報告模塊應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析技術(shù)深入分析用戶互動數(shù)據(jù)，生成使用統(tǒng)計和趨勢預(yù)測報告，支持圖書館策略制定。第三，服務(wù)質(zhì)量監(jiān)控模塊通過實時數(shù)據(jù)監(jiān)控和性能分析確保服務(wù)的連續(xù)性和用戶界面的響應(yīng)速度，應(yīng)用異常檢測算法預(yù)防潛在服務(wù)故障。第四，內(nèi)容和服務(wù)更新模塊利用AI模型自動化生成更新通知，并根據(jù)用戶反饋優(yōu)化服務(wù)內(nèi)容，保證用戶及時獲取資源和服務(wù)信息。第五，用戶體驗改進模塊專注于界面和交互設(shè)計的優(yōu)化，通過用戶研究和行為分析創(chuàng)建直觀的用戶界面，增強人性化設(shè)計。第六，策略和流程優(yōu)化模塊結(jié)合策略調(diào)整和流程再設(shè)計，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)指導(dǎo)采購策略和內(nèi)部管理流程的優(yōu)化，提高服務(wù)效率和用戶滿意度。

3 生成式人工智能環(huán)境下讀者畫像的保障措施

3.1 數(shù)據(jù)隱私與倫理保護

在傳統(tǒng)環(huán)境下，讀者畫像通常基于有限的數(shù)據(jù)，如借閱記錄和基本用戶信息。數(shù)據(jù)隱私和倫理問題相對較少，因為所涉及的數(shù)據(jù)量和類型較為有限。生成式人工智能環(huán)境下，讀者畫像的構(gòu)建需要大量的個人數(shù)據(jù)，涉及嚴重的隱私問題。首先，數(shù)據(jù)隱私保護是構(gòu)建讀者畫像時的核心倫理原則。在信息科學(xué)領(lǐng)域，隱私權(quán)被視為個體自主權(quán)的延伸，是個人信息自由不受侵犯的權(quán)利。在實踐中要求圖書館在收集、存儲和處理個人數(shù)據(jù)時，必須確保數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性。這不僅是遵循《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）等法律法規(guī)的要求，也是對用戶信任的基本回應(yīng)。其次，數(shù)據(jù)的收集和使用應(yīng)遵循最小化原則，即僅收集實現(xiàn)特定服務(wù)所必需的最少數(shù)據(jù)。這一原則減少了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，同時也符合節(jié)制原則，即在滿足服務(wù)需求的同時，最大程度地減少對個人隱私的侵犯。例如，圖書館在構(gòu)建讀者畫像時，可以通過模糊化處理技術(shù)來實現(xiàn)對讀者個人身份的保護，如使用數(shù)據(jù)脫敏和匿名化技術(shù)。最后，數(shù)據(jù)的處理和分析應(yīng)保證透明度和可解釋性。透明度要求圖書館明確告知用戶其數(shù)據(jù)如何被收集、存儲和使用，以及用戶如何能夠訪問和控制自己的數(shù)據(jù)。可解釋性則要求算法的決策過程能夠被理解和審查，以避免算法偏見和不公正的結(jié)果，確保算法的公正性和非歧視性。

3.2 畫像的迭代與更新

在傳統(tǒng)環(huán)境下，讀者畫像的更新通常不夠頻繁，其畫像更新主要依賴于對讀者的滿意度調(diào)查，且依賴于手動或半自動的過程。在生成式人工智能環(huán)境下，讀者海量的數(shù)據(jù)反映了讀者個性化的動態(tài)變化，圖書館一方面可以集成動態(tài)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)同步和融合，確保讀者畫像反映最新的用戶行為和偏好模式；另一方面，可以進行模型自適應(yīng)調(diào)整。圖書館采用自適應(yīng)濾波器和在線學(xué)習(xí)算法，對現(xiàn)有的用戶分類和興趣模型進行實時更新。這些算法能夠處理流數(shù)據(jù)，及時調(diào)整模型參數(shù)，以適應(yīng)用戶行為的新趨勢和變化。另外，圖書館還可以采取增量學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)進行畫像迭代。為了提高迭代效率，圖書館應(yīng)用增量學(xué)習(xí)策略，僅對模型中受新數(shù)據(jù)影響的部分進行更新，而不是重新訓(xùn)練整個模型。同時，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)被用于將已有模型的知識應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)集上，減少計算資源的消耗并加速迭代過程。在更新迭代過程中，圖書館通過多維度特征分析來提煉和優(yōu)化讀者的行為特征，包括但不限于交互行為、借閱歷史和社會屬性。這種分析有助于捕捉到更加細致和深層的用戶需求，從而提供更加準確的個性化服務(wù)。

3.3 提升系統(tǒng)彈性

在傳統(tǒng)環(huán)境下，系統(tǒng)彈性的需求相對較低，因為傳統(tǒng)的物理空間服務(wù)依然是服務(wù)的重要內(nèi)容，對技術(shù)的依賴程度并不是太高。隨著對生成式人工智能的采用，圖書館對技術(shù)的依賴與日俱增，系統(tǒng)的彈性和故障恢復(fù)能力顯得格外關(guān)鍵。這不僅是為了保障服務(wù)的不間斷性和穩(wěn)定性，而且是為了維護圖書館作為知識管理和信息服務(wù)中心的核心地位。一旦發(fā)生技術(shù)故障或外部攻擊，未經(jīng)充分彈性設(shè)計的系統(tǒng)可能會導(dǎo)致服務(wù)中斷，影響用戶體驗和圖書館的運營效率。因此，構(gòu)建具有高度彈性的系統(tǒng)不僅是對潛在風(fēng)險的預(yù)防，也是對圖書館服務(wù)質(zhì)量承諾的體現(xiàn)[12]。此外，災(zāi)難恢復(fù)計劃是確保服務(wù)可靠性的關(guān)鍵組成部分。這要求圖書館制定詳盡的應(yīng)急預(yù)案，包括數(shù)據(jù)備份、緊急恢復(fù)程序和用戶通知機制。數(shù)據(jù)備份計劃應(yīng)定期更新，以反映最新的服務(wù)和用戶數(shù)據(jù)。緊急恢復(fù)程序則需要明確故障發(fā)生后的具體操作步驟，確保在最短時間內(nèi)恢復(fù)服務(wù)。用戶通知機制則保證在服務(wù)中斷時，用戶能夠獲得及時的信息和必要的支持。

4 結(jié)語

在生成式人工智能的背景下，圖書館構(gòu)建的讀者畫像體系成為適應(yīng)和捕捉讀者需求變化的關(guān)鍵工具。通過對大數(shù)據(jù)的深入分析與學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的讀者畫像系統(tǒng)，使圖書館能夠洞察讀者的行為模式、偏好變遷以及信息需求的新動向。這種動態(tài)的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的畫像不僅為圖書館提供了精準服務(wù)的依據(jù)，而且也促進了圖書館服務(wù)的個性化和智能化發(fā)展。隨著讀者畫像的不斷迭代和優(yōu)化，圖書館能夠更加有效地管理資源，提高服務(wù)質(zhì)量，同時也為讀者帶來更加豐富和便捷的閱讀體驗。這一進程不僅展現(xiàn)了圖書館服務(wù)創(chuàng)新的活力，也體現(xiàn)了圖書館在知識社會中不斷進步和適應(yīng)的能力。

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陳振杰 男，1981年生。本科學(xué)歷，館員。研究方向：公共圖書館服務(wù)與管理。

（收稿日期：2023-08-22；責編： 徐向東。）