(中国国家图书馆，北京 100081)
1 公共图书馆发展精准服务的必然性
1.1 资源剧增与知识获取之间的矛盾
近50年来人类社会所创造的知识比过去3 000年的总和还要多，知识总量呈几何级数增长。在知识爆炸、信息快速翻倍的今天，海量的学习资源不但没有促进学习效率的提升，反而加剧了资源获取的负担，用户在海量知识面前也会感到困惑和迷茫，难以有效驾驭信息。所以图书馆必须通过寻找与信息技术相互融合发展的道路，建立起现代信息技术应用发展背景下的图书馆精准服务新生态，帮助用户快速获取有用的知识，来促进图书馆公共服务健康可持续发展。1.2 数据驱动下的图书馆变革
数据与计算的空前结合，正在改变着社会的格局，数据已经成为各行业开展业务活动的重要生产因素，而图书馆作为重要的信息服务机构，其海量资源和用户信息数据也得到越来越广泛的关注，这些数据体现了图书馆用户日益个性化、多样化的需求特征，为图书馆更深入地发掘用户真实需求，促使图书馆进一步提高服务的精准性和科学性提供了无限可能。“数据驱动图书馆变革”已形成共识，图书馆的服务模式必须由基于实践的经验认知模式向基于数据的认知模式转变，提高图书馆对数据、事实研究的精确性。1.3 人工智能技术对未来图书馆业态的影响
随着人工智能技术与大数据的碰撞与结合，以数据促进科学决策，让海量用户行为的搜集和智能处理成为了可能，例如人工智能技术中的神经网络算法有很强的学习能力，它可以根据用户的实际情况和操作行为来推测用户的意图，通过学习用户的操作行为逐渐了解用户的真实需求，从而对符合用户需求的资源进行智能搜索和筛选，主动为用户推送符合用户需要的信息资源。2017年初发布的《新地平线报告2017年图书馆版》将人工智能列为图书馆界的六大技术发展之一。深度算法、计算力、数据量以及应用场景共同推动人工智能迎来了爆发期，它将“润物细无声”地渗透到图书馆领域的方方面面。公共图书馆拥有众多的用户行为数据获取渠道，特别是数字图书馆的成熟发展，将这些行为数据汇集到了一起，为计算机进行深度学习、智能预测提供了非常有价值的训练样本。2 精准服务的概念及研究现状
图书馆精准服务是指图书馆在普适服务基础上面向用户个性化需求而建立的以用户问题为导向的服务模式。它为每一位用户提供最适合的资源和准确的服务，深度契合用户特定的需求，并预测用户未来的需要，所有这些都能根据用户行为动态的变化，切实打造高质量的用户体验。大数据时代对用户相关数据的搜集可以做到精准服务，这一点已经在商业领域得到了实践。每年“双十一”，几亿人来淘宝买东西，即使在这样的数据量下，用户每个小时在淘宝上看到的东西都不一样，淘宝根据用户历史上的购物数据，“双十一”期间购物的数据，收藏夹里面哪些东西还没买……量身定制淘宝页面，打造了精准的购物体验。图书馆领域对精准服务的关注和研究是近两年才兴起的。笔者于2018年2月27日以“图书馆”+“精准服务”为主题词，在中国知网期刊数据库中进行检索，发现2015年之前没有相关论文，2016年有9篇相关论文，2017年有高达34篇相关论文。由此可见，图书馆精准服务是近两年图书馆与大数据不断深度融合的产物，资源的剧增与用户高效获取资源之间的矛盾、大数据和科技迅猛发展的趋势、图书馆人对重塑知识服务新面貌的不断探索一起推动了图书馆精准服务的进程，通过新技术构建新型服务模式，来满足用户深层次的、个性化的知识服务需求。
目前国内图书馆对于精准服务的研究多在理论和技术可行性方面，实践成果并不突出，对应用方面的研究主要集中在学科服务和智能信息推送方面。图书馆精准服务是一种基于数据的服务模式，图书馆馆藏资源数据、用户个体特征数据、用户行为数据、追踪反馈数据、变化趋势数据等等，针对这些数据进行分析、关联和挖掘，才能够制定出更有针对性的精准服务措施。但是这些数据庞大复杂，需要采用最新的数据分析和智能处理技术，结合当前图书馆在资源获取上存在的瓶颈和知识服务上存在的问题，以及采编、流通等基础业务领域存在的影响服务质量的因素进行研究和实践，才更有意义。
3 公共图书馆精准服务应用模式
伴随着物联网、大数据和智能信息处理技术的发展，图书馆一直都在紧跟技术发展的步伐不断实现自我完善和突破。图书馆虽然有了一些针对于特色服务、创意服务的研究与实践，但是真正基于读者专业背景、知识需求、检索行为的研究和应用都处于探索阶段。精准服务正好契合了图书馆从重视资源数量、整合方式向重视知识服务、用户个性化需求转变的时代要求，通过分析读者的行为数据更好地理解其实际需求、潜在需求和个性化需求，并采取一系列主动的、精准的服务模式。公共图书馆不具备读者的学科、专业和学历等背景，提供的精准服务与高校图书馆还是有所区别的，本文仅针对公共图书馆提出精准服务的可能应用模式。3.1 基于大数据的应用模式
随着数字图书馆不断成熟和完善，许多公共图书馆已经建成了一套全面的、开放的、互联的、面向社会公众的文化服务体系，为用户提供了随时随地地知识获取服务，如馆藏资源检索、资源发布、手机门户、APP应用、知识发现、读者门户、自助服务和RFID应用等，这些应用系统的使用为图书馆积累了庞大的资源与用户行为数据，并且系统之间的资源和用户行为存在很多关联和交叉，用户行为数据在各自系统数据库和日志文件中都有所保存，如果把这些提供用户服务、记录用户行为的应用系统进行梳理对比，把各系统中用户行为数据的内容进行整合分析，找出这些用户行为数据之间的关联，就能获取到读者多层次的行为感知数据，进而推测读者实时兴趣所在，为图书馆实施精准服务提供大数据基础。公共图书馆拥有众多的用户行为数据的获取渠道，用户多渠道海量行为数据的背后隐藏着很多有趣的、有用的因果关系，不同类型数据的价值和反应用户意图的强弱也有所不同，让计算机对这些因果关系进行智能的学习，来推测用户集中的、深层次的、个性化的以及未来的需要，这在节省用户时间、帮助用户知识获取、提供美好的使用体验、高效利用馆藏等方面都有着非常重要的意义。用户是图书馆大数据的生产者，最终也会成为受益者。因此，全方位、多渠道搜集、分析读者行为数据，使用当前最先进的人工智能技术进行数据挖掘，研究读者的使用习惯和阅读偏好，并以此为基础进行满足读者需求的主动、个性化的推荐，构建相关的精准服务体系能够极大地提升公共图书馆的服务水平。
3.2 到馆服务中的应用模式
用户来到图书馆，在使用馆藏资源和服务过程中遇到的任何不便和困扰都会成为影响图书馆服务质量的因素，比如想借阅的图书由于热门经常处于非在架状态;图书在返架时间段内导致用户按照馆藏信息也无法找到该单册;用户因在A阅览室有欠费而无法借阅B阅览室的图书，返回A阅览室缴纳欠费费时烦琐等等。其实很多基于流通环节的到馆服务都可以在精准服务模式上不断探索和创新，图书馆可以根据单册借阅频率和用户检索行为调整单册副本量和返架次序，即保证了用户对热门资源的及时获取，又避免了资源浪费。图书馆可以通过增设缴费点或实现跨阅览室缴费等措施来节省用户时间。图书馆之间还可以开展通借通还服务，实现用户和馆藏资源的互通共享，提升用户使用多个图书馆资源和服务的便捷。总之，通过资源配置的优化和服务的便捷互通，图书馆能将到馆服务打造的更加精准。纸本图书的流通服务是传统图书馆最重要的衡量指标，也是目前到馆服务的重要内容。但随着社会的发展和用户自主意识的增强，“参与”会逐渐代替“使用”成为未来图书馆新的服务形态，图书馆也会提供除了借阅之外的丰富的、更契合大众需求的到馆服务，推动服务品牌的树立，提高图书馆综合服务的竞争力。图书馆应成为学习空间、社区中心、发现之地和公民参与的地方，不断挖掘图书馆作为场所的价值，吸引更多用户回到图书馆;应鼓励交流合作，促进知识流通，让创客空间成为实现想法的地方;应走向社会，在促进社区交流和改善社区关系等方面提供活动和服务，如举办工作坊、图书节、创客节和讲座等，激发社群活力。这种因满足用户不断增长的文化需求而启用的精准服务形态，不仅能够实现图书馆的空间再造，实现图书馆的自我超越，也更好地发挥了图书馆服务社会的公益职能。
3.3 网络服务中的应用模式
数字图书馆为用户提供了许多丰富、便捷的服务模式，改变了用户传统的获取图书馆资源的方式。在互联网、移动互联网的冲击下，通过线上线下服务的协同和融合，特别是采用以APP、微博、微信为代表的“O2O”(Online To Offline)服务模式，不断提升用户的使用体验。图书馆馆藏资源的揭示方式和用户获取资源的行为发生了根本的变化，逐渐从到馆的纸本文献借阅变成了网络资源的获取和阅览，新一代用户的阅读行为有了新的特点和倾向，包括读者个性特征、阅读行为习惯、阅读模式与位置、反馈与评价等，每位读者在每个时间段或某种情境下的阅读兴趣也不相同。公共图书馆可以利用网络服务方式的变化以及新一代用户行为的变化趋势，实时跟踪读者的兴趣爱好和阅读习惯，可以更好地把握精准服务发展的方向。公共图书馆的网络信息服务应该突破时间与地点的限制，通过互联网和移动互联网拓展和创新更多服务模式，让用户更加随意地使用资源，享受阅读，丰富全民阅读的新途径。比如多渠道的资源获取方式、可选择设置的还书和到书提醒、精准的书单和服务推送、年度阅读情况、能引起用户共鸣的“轶事”等，将图书馆的馆藏资源、统一注册登录、统一检索、特色服务、线上教育、活动预告和互动反馈以HTML5、微视频、图文并茂等多种方式巧妙地传递给用户，通过互联网精准的服务模式来吸引更多的用户，让用户温暖又私密地感受到图书馆无微不至的精准服务。
3.4 发现系统中的应用模式
图书馆一直都在竭尽所能地利用信息技术通过多种便捷的方式为用户提供越来越丰富的馆藏资源，海量的资源、多渠道的获取与用户快速获取有用信息本身就存在着矛盾。资源越多，读者检索的命中量就越多，命中的无效信息就越高，读者快速地获取有用信息就越困难，将有用的信息加工成自己所需要的知识就越复杂。虽然现在的发现系统中也有一些推荐功能和借阅排行等服务模式，但它离个性化的知识服务还相差甚远，比如当前图书馆对不同层次的用户只能提供同样的资源发现服务;面对千百条检索结果却不能为用户提供更加有效地推荐。发现系统的精准服务模式，应是根据用户输入的检索内容、用户的相关信息、行为轨迹去发现、关联、整合检索结果并重构成有效的知识，这样才是利用图书馆丰富、高质量的馆藏优势按需为读者快速提供有效知识的精准服务模式。利用人工智能的相关技术可以提升知识发现系统，以用户实名注册时的相关信息、大量的检索行为做样本，进行反复的智能学习和预测，挖掘出用户的喜好和习惯，提供深层次的资源检索服务，将检索结果根据用户的兴趣进行排序，提高系统查询结果的相关性、有用性和精确性，并根据各个学科之间的知识关联和交叉进行跨学科知识融合，构建面向用户的研究型数据平台，预测出更全面、丰富和综合的价值信息，将检索结果重塑成知识呈现给用户，提供集咨询、诊断、策划功能为一体的综合性研究数据服务，打造图书馆精准的知识发现系统。
3.5 采编业务流程中的应用模式
图书馆的采访工作是决定馆藏质量的重要因素。采访人员的采购信息一般通过出版社、网络、书商目录等渠道获得，不仅信息来源有限，还带有采访人员的主观因素，对用户真实需求的满足上缺乏准确和全面的分析。现在的图书馆集成系统以及与用户交互的各种应用系统提供了全方位、多渠道搜集、分析用户行为数据的依据，通过个人身份、借阅记录、搜索方式、行为痕迹等用户行为可以更加准确地获得采访清单，在采访环节上最大限度地满足用户的实际需求，这种“借、采、藏”一体化的精准业务模式，不仅提升了服务质量，优化了馆藏结构，也必然会增加馆藏的利用率，无论从馆舍空间和采购经费上都能达到最优使用。图书馆目前的编目机制是按照纸质文献到馆的时间顺序流水作业，一本文献从到馆到上架提供服务长则需要几十天，这对于热门、时效性强、用户需求多的文献来说显然不合理，根据用户的检索和借阅行为可以获得需求旺盛的文献种类、检索率高的文献版本，对于用户需求量高的文献应当缩短编目时间，优先或加急编目，尽快上架。以用户的真实行为数据作为编目顺序的依据，是反映和符合用户实际需求的，这种按照用户的真实需求安排文献流通的优先级，这也是精准服务模式之一。
3.6 图书馆员应增强精准服务意识
在文献资源检索和获取方面，图书馆拥有很多竞争对手，很多网络媒体和电商都提供了在线阅读服务，现在到馆读者和对印本馆藏的使用明显在逐渐让位于网络用户和对数字资源的使用，数字资源的阅读设备如电脑和手机等获取方便快捷。可以说在这样一个信息获取渠道繁多，获取更加便捷的时代，图书馆人不能等着读者过来使用服务了，而是要通过创新服务模式、提升服务质量吸引读者来享受服务了。因此，图书馆员应具有良好的职业素养和专业知识，增强精准服务意识，不断提高业务能力和技术水平，对用户的使用习惯和阅读偏好不断进行探索研究，并进行计算机智能学习和决策的尝试，发展满足用户需求的主动、个性化的精准服务，用自己的专业知识和智慧重塑图书馆服务和知识获取的新面貌，增加与社会发展之间的关联度，更好地激活馆藏、激活单册，凸显出自身的职业价值。
4 结语
在“互联网+”和大数据时代，图书馆以数据为基础，越来越重视和加强对读者行为和个性化服务的研究，所以精准服务是图书馆发展的必然趋势，也是未来公共图书馆服务最核心的要求和优胜劣汰的门槛，受到了国内外相关研究者的广泛关注。将最新的信息技术引入到图书馆服务改进中，不断创新服务模式和内容，为用户量身打造高质量的使用体验，才能真正实现图书馆服务的精准化。精准服务如果在图书馆服务上得以广泛有效地利用和实施，势必开启图书馆服务的新时代。
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