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摘 要：本文简要分析国内外图书情报领域人工智能的研究热点，并从三个方面来阐述分析未来的发展趋势。
关键词：图书情报;人工智能;研究热点;发展趋势
一、 引言
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。多个学科领域涉及人工智能的相关研究，目前计算机软件及应用领域和自动化技术领域的研究成果较多。随着人工智能的快速发展及大数据的广泛应用，多种人工智能技术在图书情报领域中占据重要位置。分析图书情报领域人工智能的热点和发展趋势，对于推动人工智能在图书情报领域的应用具有重大意义。
二、 图书情报领域人工智能的研究热点
（一）信息检索应用研究热点
该热点主要研究信息检索和改进方面人工智能技术的应用。在分析智能数据的情况下，通过利用图形识别智能技术把图书类目以网络和节点的形式表示，形成交互式书目信息检索系统，优化了检索书目的过程。另外，如果在信息检索技术中心把时间纳为衡量因素，就可以建立以关键字为特征的有效检索框架。
（二）网络舆情分析研究热点
人工智能技术在网络舆情分析中的应用主要有以下几个方面：舆情传播规律、舆情监测和预警、舆情情感分析等，利用可视化分析软件通过语义关联分析，研究舆情信息的学生网络传播规律，提供了新的社交网络的学术舆情的传播方法。例外，利用网络舆情监测模型能够预测网络舆情的热点，利用卷积神经网络模型对舆情事情进行分类，其情感分析结果大大高于传统分析模型。
（三）图书馆智能搜索研究热点
有的研究项目从原理、架构和服务几个方面，描述和分析了在智能图书馆中视觉搜索的应用;还有的研究发现在智能图书馆视觉资源的搜索中，移动视觉搜索方法因其语义发现功能能发挥重大作用;在研究人工智能和信息融合历程中，智能生产、智能认知、智能体验和智能推送这一业务链，能够通过智能信息获取来完成;另外，有的研究在图书观用户共鸣的假设下创建并验证了了动态个性化推荐算法。
（四）社交媒体网络数据研究热点
利用Python语言来分析社交网络用户的在线评论，能够精准完成文本情感量化性分析。将传统字符串匹配技术利用属性值与社交媒体的链接相结合的技术方法，通过Facebook和Twitter的数据相对比，能够论证该法能够精确识别不同社交媒体网络中的相同用户的特征。社交网络的不断发展，产生了大量信息数据，为了能够识别单个用户的个性化需求，可以借用社交网络数据分析功能来识别并进行预测，有的研究通过用户偏好模型试验，有效验证了该分析预测的有效性。
三、 图书情报领域人工智能研究的未来发展趋势
（一）视觉搜索与语义检索应用研究
视觉资源随着图像和视频应用的不断增长成为现在最为重要的可视信息，视觉资源的检索将成为人工智能技术在情报学领域的创新发展趋势。与此同时，语义搜索也同样具有良好的研究未来。在构建视觉搜索和语义搜索模型时应当考虑多方面特征的融合，配合计算机和深度学习来创建框架，以便得到高效准确的搜索结果。
（二）智慧图书馆服务应用研究
图书馆的未来发展趋势是智慧图书馆，在智慧图书馆应用人工智能技术的研究也是图书情报领域的重要研究趋势。利用人工智能技术设计智慧图书馆智能管理体系，在原有的信息管理基础上，结合图书馆信息内容与人工智能技术，创设自动化文献检索定位系统、图书借阅系统，智能化整合图书馆的资源、服务和管理。同时，利用人工智能分析向借阅者提供个性化推荐，根据借阅者以往的记录信息，向读者推荐其最可能感兴趣的图书和信息推荐。还可以充分发挥人工智能的语音技术，搭建智能语音应答系统，能够更好地为各类人群提供更加方便快捷的服务。
（三）社交网络数据挖掘分析应用研究
因社交网络数据的爆发式增长，人工智能技术在社交网络数据挖掘与分析的应用也日益增长，通过自然语言处理技术结合可视化技术分析社交网络的数据，实现社交网络交互式可视化。另外，还可利用蜂巢图对社交网络的复杂数据进行分析处理，能够分析和发现社交网络的交互关系。
四、 结束语
推进图书情报领域人工智能领域的发展，需要人文和政策等各方面的支持。当前图书情报领域人员对人工智能的理解和研究较浅，需要加强与其他相关专业的沟通合作，形成从人工智能的基本语言到人工智能模型论证的研究体系，让图书情报领域的人工智能得到快速发展，形成具有专业特色的人工智能研究方向。
参考文献：
[1]侯治平，黄少杰，廉同辉，等.基于语义关联分析的学术网络舆情传播研究：以科学网屠呦呦获诺贝尔奖博文为例[J].情报杂志，2017，36（5）：118-123.
[2]李晨晖，张兴旺，秦晓珠.基于大数据的文化遗产数字图书馆移动视觉搜索机制建设研究[J].情报理论与实践，2018，41（4）：139-144 133.
[3]李慧，柴亚青.基于属性特征的評论文本情感极性量化分析[J].数据分析与知识发现，2017，1（10）：1-11.
作者简介：
郭尧，陕西省西安市，陆军边海防学院。
关键词：图书情报;人工智能;研究热点;发展趋势
一、 引言
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。多个学科领域涉及人工智能的相关研究，目前计算机软件及应用领域和自动化技术领域的研究成果较多。随着人工智能的快速发展及大数据的广泛应用，多种人工智能技术在图书情报领域中占据重要位置。分析图书情报领域人工智能的热点和发展趋势，对于推动人工智能在图书情报领域的应用具有重大意义。
二、 图书情报领域人工智能的研究热点
（一）信息检索应用研究热点
该热点主要研究信息检索和改进方面人工智能技术的应用。在分析智能数据的情况下，通过利用图形识别智能技术把图书类目以网络和节点的形式表示，形成交互式书目信息检索系统，优化了检索书目的过程。另外，如果在信息检索技术中心把时间纳为衡量因素，就可以建立以关键字为特征的有效检索框架。
（二）网络舆情分析研究热点
人工智能技术在网络舆情分析中的应用主要有以下几个方面：舆情传播规律、舆情监测和预警、舆情情感分析等，利用可视化分析软件通过语义关联分析，研究舆情信息的学生网络传播规律，提供了新的社交网络的学术舆情的传播方法。例外，利用网络舆情监测模型能够预测网络舆情的热点，利用卷积神经网络模型对舆情事情进行分类，其情感分析结果大大高于传统分析模型。
（三）图书馆智能搜索研究热点
有的研究项目从原理、架构和服务几个方面，描述和分析了在智能图书馆中视觉搜索的应用;还有的研究发现在智能图书馆视觉资源的搜索中，移动视觉搜索方法因其语义发现功能能发挥重大作用;在研究人工智能和信息融合历程中，智能生产、智能认知、智能体验和智能推送这一业务链，能够通过智能信息获取来完成;另外，有的研究在图书观用户共鸣的假设下创建并验证了了动态个性化推荐算法。
（四）社交媒体网络数据研究热点
利用Python语言来分析社交网络用户的在线评论，能够精准完成文本情感量化性分析。将传统字符串匹配技术利用属性值与社交媒体的链接相结合的技术方法，通过Facebook和Twitter的数据相对比，能够论证该法能够精确识别不同社交媒体网络中的相同用户的特征。社交网络的不断发展，产生了大量信息数据，为了能够识别单个用户的个性化需求，可以借用社交网络数据分析功能来识别并进行预测，有的研究通过用户偏好模型试验，有效验证了该分析预测的有效性。
三、 图书情报领域人工智能研究的未来发展趋势
（一）视觉搜索与语义检索应用研究
视觉资源随着图像和视频应用的不断增长成为现在最为重要的可视信息，视觉资源的检索将成为人工智能技术在情报学领域的创新发展趋势。与此同时，语义搜索也同样具有良好的研究未来。在构建视觉搜索和语义搜索模型时应当考虑多方面特征的融合，配合计算机和深度学习来创建框架，以便得到高效准确的搜索结果。
（二）智慧图书馆服务应用研究
图书馆的未来发展趋势是智慧图书馆，在智慧图书馆应用人工智能技术的研究也是图书情报领域的重要研究趋势。利用人工智能技术设计智慧图书馆智能管理体系，在原有的信息管理基础上，结合图书馆信息内容与人工智能技术，创设自动化文献检索定位系统、图书借阅系统，智能化整合图书馆的资源、服务和管理。同时，利用人工智能分析向借阅者提供个性化推荐，根据借阅者以往的记录信息，向读者推荐其最可能感兴趣的图书和信息推荐。还可以充分发挥人工智能的语音技术，搭建智能语音应答系统，能够更好地为各类人群提供更加方便快捷的服务。
（三）社交网络数据挖掘分析应用研究
因社交网络数据的爆发式增长，人工智能技术在社交网络数据挖掘与分析的应用也日益增长，通过自然语言处理技术结合可视化技术分析社交网络的数据，实现社交网络交互式可视化。另外，还可利用蜂巢图对社交网络的复杂数据进行分析处理，能够分析和发现社交网络的交互关系。
四、 结束语
推进图书情报领域人工智能领域的发展，需要人文和政策等各方面的支持。当前图书情报领域人员对人工智能的理解和研究较浅，需要加强与其他相关专业的沟通合作，形成从人工智能的基本语言到人工智能模型论证的研究体系，让图书情报领域的人工智能得到快速发展，形成具有专业特色的人工智能研究方向。
参考文献：
[1]侯治平，黄少杰，廉同辉，等.基于语义关联分析的学术网络舆情传播研究：以科学网屠呦呦获诺贝尔奖博文为例[J].情报杂志，2017，36（5）：118-123.
[2]李晨晖，张兴旺，秦晓珠.基于大数据的文化遗产数字图书馆移动视觉搜索机制建设研究[J].情报理论与实践，2018，41（4）：139-144 133.
[3]李慧，柴亚青.基于属性特征的評论文本情感极性量化分析[J].数据分析与知识发现，2017，1（10）：1-11.
作者简介：
郭尧，陕西省西安市，陆军边海防学院。