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基于用户反馈的智慧图书馆人机协同服务模式研究

摘要：文章在概述用户反馈、人机协同、智慧图书馆人机协同研究现状的基础上，从提升知识服务质量与效率、提高用户知识交互互动体验、促进图书馆员专业发展与数字能力提升、提高数据驱动决策效率4个方面阐述了基于用户反馈的智慧图书馆人机协同服务模式的优势作用，从用户需求分析、用户服务模块、人机协同机制和用户隐私安全保护4个方面论述了人机协同服务模式的构建思路，从数字服务支撑体系、人机服务保障队伍、创新化宣传推广方式3个维度归纳了人机协同服务模式构建的保障措施，旨在全面提升智慧图书馆知识服务效率和用户满意度。

关键词：智慧图书馆；用户反馈；人工智能；人机协同；服务模式

中图分类号：G250.7文献标识码：A

ResearchontheHumanComputerCollaborativeServiceModelofSmartLibraryBasedonUserFeedback

AbstractBasedonanoverviewofuserfeedback，human-machinecollaboration，andthecurrentresearchstatusofhuman-machinecollaborationinsmartlibraries，thisarticlediscussestheadvantagesofahuman-machinecollaborativeservicemodelbasedonuserfeedbackinfourareas：improvingthequalityandefficiencyofknowledgeservices，enhancingtheuserexperienceinknowledgeinteraction，promotingtheprofessionaldevelopmentanddigitalskillsoflibrarians，andimprovingdata-drivendecision-makingefficiency.Thearticleoutlinestheconstructionofthehuman-machinecollaborativeservicemodelinfourareas：userdemandanalysis，userservicemoduledesign，human-machinecollaborationmechanisms，anduserprivacyandsecurityprotection.Finally，thearticlesummarizesthemeasuresforconstructingthismodelfromthreeperspectives：digitalservicesupportsystems，human-machineserviceteams，andinnovativemethodsforpublicityandpromotion.Thegoalistocomprehensivelyenhancetheefficiencyofknowledgeservicesandusersatisfactioninsmartlibraries.

Keywordssmartlibrary;userfeedback;artificialintelligence;human-machinecollaboration;servicemodel

数字智能时代，基于人工大规模数据训练的个性化推荐系统及大语言模型在快速优化迭代创新，基于AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，生成式人工智能）和大数据Hadoop集群的用户个性化推荐机制在短视频直播、数字电商和移动平台服务中得到了广泛应用。清华大学图书馆馆长金兼斌在《人工智能助力图书馆服务创新：基于清华大学图书馆的探索》演讲中提到，图书馆从数字化到智能化转变的关键是人工智能对图书馆服务方式的改造、再造，清华大学图书馆以知网和华为联合打造的华知大模型在内的多个大模型作为支撑基座，对人工智能在图书馆中的创新应用进行了一系列探索[1]。探索智慧图书馆AI（ArtificialIntelligence，人工智能）赋能的新模式、新功能已成为学界研究的热点。建立数智驱动的用户反馈服务体系则成为智慧图书馆提升用户服务满意度的重要举措。因此，本研究就基于用