基于CitNetExplorer和VOSviewer工具的國際智慧圖書館知識(shí)圖譜研究

李 慧

(西安航空學(xué)院圖書館，陜西西安 710077)

1 研究背景

近年來，“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、AI等信息技術(shù)日新月異，隨著大科學(xué)時(shí)代的到來，科學(xué)文獻(xiàn)出版與傳播速度加快，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長的態(tài)勢(shì)[1]。科研人員的科研范式亦向數(shù)據(jù)密集型轉(zhuǎn)變，探索海量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)和引文數(shù)據(jù)及揭示它們背后的共引關(guān)系、科學(xué)圖譜、知識(shí)內(nèi)在邏輯規(guī)律成為科研人員的研究興趣和需求點(diǎn)。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)來源于Web of Science核心合集，檢索時(shí)間為2020年1月，檢索主題詞為“smart library”，時(shí)間跨度為“所有年份”，索引數(shù)據(jù)庫范圍選擇：SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、ESCI、CCR-EXPANDED。執(zhí)行檢索后得到1537條數(shù)據(jù)，清除無效數(shù)據(jù)142條，共得到1395條有效數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件保存類型為記錄內(nèi)容(全記錄與引用的參考文獻(xiàn))，文件輸出格式為文本類型“TXT”。

2.2 數(shù)據(jù)分析方法

CitNetExplorer是萊頓大學(xué)的Van Eck與Aalt man及其團(tuán)隊(duì)研發(fā)的一款新的科學(xué)文獻(xiàn)計(jì)量分析軟件[2]，CitNetExplorer可以對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行引文網(wǎng)絡(luò)圖譜分析、可視化文獻(xiàn)列表展示圖、深度和擴(kuò)展引文網(wǎng)絡(luò)圖、核心文獻(xiàn)引文網(wǎng)絡(luò)圖譜、引文網(wǎng)絡(luò)圖譜的聚類分析和最長路徑引文網(wǎng)絡(luò)圖譜[3]。

VOSviewer是荷蘭萊頓大學(xué)科技研究中心Nees Jan van Eck和Ludo Waltman開發(fā)的一款軟件，可以用于文獻(xiàn)的聚類視圖、疊加視圖和密度視圖，以評(píng)估文獻(xiàn)的研究方向和熱點(diǎn)[4]。VOSviewer可以對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行國家共現(xiàn)、機(jī)構(gòu)共現(xiàn)、作者共現(xiàn)、作者共被引和文獻(xiàn)共被引等分析[5]。

3 智慧圖書館可視化分析

3.1 智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類分析

將智慧圖書館主題的1395條數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteNetExplorer中，將聚類選項(xiàng)中的最小聚類大小值調(diào)整為20以提高聚類效果，合并小聚類后形成5個(gè)網(wǎng)絡(luò)聚類，根據(jù)最小聚類規(guī)模要求，1208條數(shù)據(jù)沒有歸屬于任何一類，一定程度上反映智慧圖書館主題研究方向較為分散。

圖1 智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類分析(5類)

(1)智慧圖書館技術(shù)研究。技術(shù)路線、本體資源、系統(tǒng)架構(gòu)和管理規(guī)范等成為智慧圖書館建設(shè)的重要因素，而技術(shù)因素為建設(shè)智慧圖書館并通過管理規(guī)范開展智慧服務(wù)的重要實(shí)現(xiàn)前提和首要條件，也是近年來國內(nèi)外智慧圖書館領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。智慧圖書館建設(shè)主要采用人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)等。Zhu，yy，Machleder等[6]將智能代理技術(shù)應(yīng)用到數(shù)字圖書館的Web查詢與檢索，Wellenreuther[7]從多種視角出發(fā)對(duì)智能代理技術(shù)在圖書館的應(yīng)用進(jìn)行研究，并對(duì)智能技術(shù)在圖書館應(yīng)用進(jìn)行回溯研究;數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析是從大量的數(shù)據(jù)集合中提取有規(guī)律、有價(jià)值的知識(shí)并進(jìn)行知識(shí)邏輯關(guān)系的揭示與分析。數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析包含很多算法，如關(guān)聯(lián)分析、數(shù)學(xué)建模、貝葉斯算法、向量機(jī)、決策樹等。Diatchenko[8]數(shù)據(jù)分析工具對(duì)圖書館用戶的讀者閱讀習(xí)慣和閱讀行為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析。Endege等[9]開發(fā)出圖書館智能推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)依據(jù)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自適應(yīng)共振理論(ART)將不同閱讀傾向和規(guī)律的用戶進(jìn)行群組化。人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等會(huì)在圖書館的以下場(chǎng)景和服務(wù)中得到應(yīng)用，如圖書館的智慧服務(wù)、空間與資源管理、虛擬智能咨詢、實(shí)體館藏資源導(dǎo)航與定位系統(tǒng)、讀者行為數(shù)據(jù)建模與分析、智能空間管理等。

(2)智慧圖書館智慧服務(wù)研究。智慧服務(wù)是智慧圖書館的核心要素，也是智慧圖書館建設(shè)的源動(dòng)力和最終目標(biāo)。智慧服務(wù)的服務(wù)內(nèi)涵與服務(wù)方式、移動(dòng)化智慧服務(wù)、智慧服務(wù)的場(chǎng)景設(shè)置與技術(shù)條件、智慧服務(wù)的影響因素等為國際上該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。Bornscheuer[10]探討高校圖書館用戶通過手機(jī)、Ipad等移動(dòng)端智能設(shè)備使用網(wǎng)站服務(wù)的情況，認(rèn)為高校圖書館應(yīng)該提高移動(dòng)端智慧服務(wù)的效果和用戶滿意度；jochens等[11]對(duì)美國23所著名高校圖書館進(jìn)行智能服務(wù)應(yīng)用情況調(diào)研，結(jié)果顯示60%的樣本高校開展了智能服務(wù)，發(fā)現(xiàn)智能服務(wù)形式不夠多樣化，服務(wù)內(nèi)容單一，用戶體驗(yàn)度有待提高，提出基于用戶體驗(yàn)的智能服務(wù)框架模型；Reetz，mt等[12]對(duì)智慧圖書館智慧服務(wù)的用戶影響因素進(jìn)行分析，提出環(huán)境因素和用戶心理因素為影響用戶體驗(yàn)圖書館智慧服務(wù)的核心要素，設(shè)計(jì)智慧服務(wù)用戶影響因素研究模型，發(fā)現(xiàn)智慧服務(wù)場(chǎng)景設(shè)置、技術(shù)支持影響用戶使用智慧圖書館智慧服務(wù)的心理變化與使用意圖。

(3)智慧圖書館模型設(shè)計(jì)研究。包括智慧圖書館架構(gòu)設(shè)計(jì)、智慧決策系統(tǒng)、智能管理平臺(tái)、智慧交互服務(wù)層等。Rothschid[13]等從理論上提出了智慧圖書館整體模型及智慧業(yè)務(wù)系統(tǒng)的組成部分與影響要素，設(shè)計(jì)的智慧圖書館業(yè)務(wù)模塊支撐讀者的個(gè)性化研究需求，并對(duì)定向知識(shí)進(jìn)行知識(shí)融合與數(shù)據(jù)分析；Carayon[14]等運(yùn)用語義分析、文本挖掘等數(shù)據(jù)揭示與挖掘方法設(shè)計(jì)出用戶檢索知識(shí)系統(tǒng)，用戶可對(duì)此檢索系統(tǒng)的聚類結(jié)果進(jìn)行語義交互與檢索匹配，以提高檢索系統(tǒng)知識(shí)檢索的查全率和查準(zhǔn)率，在用戶知識(shí)需求和檢索系統(tǒng)之間尋找最佳匹配機(jī)制；Skledar[15]從技術(shù)支持、用戶體驗(yàn)、情景再現(xiàn)等方面對(duì)智慧圖書館在構(gòu)建智慧社區(qū)的過程中起到的作用進(jìn)行闡述，指出在智慧社區(qū)的建設(shè)中融入智慧圖書館的內(nèi)涵。

(4)智慧圖書館建設(shè)意義研究。包括數(shù)字圖書館、數(shù)字化學(xué)習(xí)、檢索、代理、軟件開發(fā)、智能代理、學(xué)習(xí)方式。該主題的研究偏重基于某項(xiàng)應(yīng)用或技術(shù)，論證其可能或已經(jīng)產(chǎn)生的效益。Ramskold[16]以文獻(xiàn)調(diào)研方式論證智能代理技術(shù)在圖書館環(huán)境中的實(shí)際應(yīng)用現(xiàn)狀與潛在價(jià)值影響；Ziegenhain[17]等人基于最新信息技術(shù)與通信技術(shù)，展示新一代數(shù)字圖書館和數(shù)字化學(xué)習(xí)門戶網(wǎng)站系統(tǒng)的同時(shí)，闡述其構(gòu)建意義。

(5)智慧圖書館用戶評(píng)價(jià)機(jī)制研究。用戶是智慧圖書館的服務(wù)對(duì)象，用戶對(duì)智慧圖書館服務(wù)的滿意度和采納度直接影響智慧服務(wù)的效果和效益，因此智慧環(huán)境下用戶的知識(shí)需求和探索知識(shí)的心理和行為規(guī)律為國際智慧圖書館領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。Drobovich[18]提出對(duì)讀者的利用智慧圖書館行為數(shù)據(jù)、區(qū)域活動(dòng)軌跡、閱讀痕跡、網(wǎng)頁瀏覽等進(jìn)行智能追蹤、軌跡仿真、情景再現(xiàn)和數(shù)據(jù)回溯與分析，探索用戶的閱讀需求，預(yù)測(cè)用戶的閱讀傾向，使智慧服務(wù)向個(gè)性化、專業(yè)化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化的方向演變。Mendonsa[19]從智能代理服務(wù)器的預(yù)判能力和協(xié)同機(jī)制的角度出發(fā)，對(duì)智慧圖書館的業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，建立有效的監(jiān)督評(píng)價(jià)機(jī)制和信息反饋機(jī)制。

3.2 智慧圖書館核心文獻(xiàn)分析

3.2.1 核心文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜分析

在智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類圖基礎(chǔ)上，點(diǎn)擊CiteNetExplorer分析菜單欄下的核心文獻(xiàn)選項(xiàng)，將文獻(xiàn)最小共引鏈接參數(shù)為6，表示形成的核心文獻(xiàn)集中的每一篇文獻(xiàn)與其他核心文獻(xiàn)至少有6個(gè)引用關(guān)系，點(diǎn)擊運(yùn)行按鈕，形成17篇核心文獻(xiàn)組成的共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜，聚類分組為6。

從圖2可以看出，國際智慧圖書館領(lǐng)域共被引頻次最高的文獻(xiàn)有：Drobovich于2006年發(fā)表的Using data mining to improve smart library services，被引頻次為13；Berezovski于2006年發(fā)表的Data mining concepts and techniques，被引頻次為11；Mendonsa于2004年發(fā)表的SOM neural network design-A new Simulink library based approach targeting FPGA implementation，被引頻次為10。

圖2 智慧圖書館核心文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

Drobovich[20]提出對(duì)讀者的利用智慧圖書館行為數(shù)據(jù)、閱讀痕跡等進(jìn)行智能追蹤和數(shù)據(jù)回溯與分析，探索用戶的閱讀需求，預(yù)測(cè)用戶的閱讀傾向，向用戶提供更加個(gè)性化的智慧服務(wù)。

Berezovski[21]提出數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和內(nèi)涵，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法和相應(yīng)技術(shù)進(jìn)行詳盡描述，強(qiáng)調(diào)通過聚集監(jiān)測(cè)、連接分析回歸分析等方法挖掘隱藏在各種數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)模式和隱性知識(shí)規(guī)律。

Mendonsa[22]從智能代理服務(wù)器的預(yù)判能力和協(xié)同機(jī)制的角度出發(fā)，對(duì)智慧圖書館的業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，建立有效的監(jiān)督評(píng)價(jià)機(jī)制和信息反饋機(jī)制。

3.2.2 智慧圖書館核心文獻(xiàn)(群組6)引文深度探索圖譜

在形成智慧圖書館核心文獻(xiàn)引文深度探索圖譜的基礎(chǔ)上，在CiteNetExplorer的選擇參數(shù)面板中，將核心文獻(xiàn)所在群組6全部選中，點(diǎn)擊Drill down來深度分析包含了這17篇文獻(xiàn)的子網(wǎng)絡(luò)，從圖4可以看出智慧圖書館領(lǐng)域核心文獻(xiàn)的年代分析及演變進(jìn)程。

從上文智慧圖書館核心文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜分析結(jié)合圖3深度探索群組6核心文獻(xiàn)引文圖譜得知，智慧圖書館領(lǐng)域核心文獻(xiàn)共引關(guān)系強(qiáng)，聯(lián)系緊密，文獻(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)性高，被引頻次均較高，該領(lǐng)域的高被引核心研究成果主要集中于2004-2006這個(gè)時(shí)間段。

圖3 深度探索群組6核心文獻(xiàn)引文圖譜

3.3 智慧圖書館關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

3.3.1 智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類視圖

為了更好地增加聚類效果，增強(qiáng)同類關(guān)鍵詞之間的鏈接強(qiáng)度，在VOSViewer聚類選項(xiàng)中將關(guān)鍵詞相關(guān)度值設(shè)置為1.2，最小聚類規(guī)模設(shè)置為1，合并較小的關(guān)鍵詞聚類(否則該部分?jǐn)?shù)據(jù)將被丟棄)，在聚類高級(jí)選項(xiàng)中將隨機(jī)開始數(shù)值設(shè)置為1，迭代值為1，隨機(jī)種子設(shè)置為0，更新聚類后得到5個(gè)聚類，節(jié)點(diǎn)的大小代表出現(xiàn)頻次的多少，距離遠(yuǎn)近代表密切程度。形成的圖譜包括382個(gè)關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞鏈接總數(shù)為29792，總鏈接強(qiáng)度為85107，如下圖所示。

圖4 智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類視圖

將智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類視圖中的382個(gè)關(guān)鍵詞導(dǎo)入EXCEL進(jìn)行語義處理，去除冗余詞匯、無意義詞匯、合并同義詞，最終生成196個(gè)關(guān)鍵詞矩陣，依據(jù)詞匯語義將這些關(guān)鍵詞分為5組，分別為：Group1(智慧技術(shù))、Group2(智慧服務(wù))、Group3(模型設(shè)計(jì))、Group4(智慧圖書館建設(shè))和Group5(用戶研究)。依據(jù)關(guān)鍵詞的被引頻次對(duì)每個(gè)分組詞匯集降序排列，選取每組被引頻次最高的5個(gè)關(guān)鍵詞作為此分組研究熱點(diǎn)主題詞，如表1所示，從上表得知，主題詞被引次數(shù)與詞頻和總鏈接強(qiáng)度呈正相關(guān)態(tài)勢(shì)，國際智慧圖書館研究已經(jīng)形成系統(tǒng)化的研究體系，根據(jù)研究內(nèi)容可以分為以下5類：

表1 智慧圖書館研究熱點(diǎn)關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)表(TOP25)

(1)智慧技術(shù)相關(guān)研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能、情景分析等。

(2)智慧服務(wù)研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括移動(dòng)服務(wù)研究、算法研究、智能系統(tǒng)、智能服務(wù)、智慧環(huán)境等。

(3)智慧圖書館模型設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)主題詞包括嵌入式系統(tǒng)研究、決策系統(tǒng)開發(fā)、智能平臺(tái)、用戶檢索系統(tǒng)和圖書館數(shù)據(jù)庫等。

(4)智慧圖書館建設(shè)。研究熱點(diǎn)主題詞包括開源資源庫、手機(jī)系統(tǒng)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、智能代理和深度學(xué)習(xí)等。

(5)智慧圖書館用戶研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括情景分析、信息分析、終端用戶、用戶評(píng)價(jià)和畫像處理等。

3.3.2 智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞疊加時(shí)間視圖

在通過VOSViewer形成智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類視圖的基礎(chǔ)上，選擇Overlay Visualization模式即可形成智慧圖書館關(guān)鍵詞疊加時(shí)間視圖，本案例中形成6個(gè)關(guān)鍵詞疊加演變時(shí)間段，由此可以探索智慧圖書館主題研究脈絡(luò)，把握每個(gè)時(shí)間段該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，預(yù)測(cè)智慧圖書館發(fā)展趨勢(shì)。

圖5 智慧圖書館相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞疊加時(shí)間視圖

第一發(fā)展階段：萌芽發(fā)展階段(2008-2010)。2008年IRM提出了“智慧地球”的概念，從而衍生出“智慧城市”和“智慧社區(qū)”等，至此推動(dòng)了圖書館向智能化、智慧化、網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，形成探討“智慧圖書館”概念的內(nèi)涵的熱潮。此階段以探討智慧圖書館的基本概念、模型設(shè)計(jì)為主，主要研究熱點(diǎn)包括“智慧社區(qū)”“智能圖書館”“數(shù)字圖書館”“嵌入式系統(tǒng)”“決策系統(tǒng)開發(fā)”“智能系統(tǒng)”等。

第二發(fā)展階段：快速發(fā)展階段(2011-2015)。人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)的革新推動(dòng)智慧圖書館建設(shè)進(jìn)入快速發(fā)展期，此發(fā)展階段以探討智慧技術(shù)和智慧圖書館建設(shè)為主，主要研究熱點(diǎn)包括數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能、開源資源庫、無感傳輸網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)系統(tǒng)、智能代理、深度學(xué)習(xí)和智能檢索系統(tǒng)等。

第三發(fā)展階段：平穩(wěn)發(fā)展階段(2016-2018)。此階段的研究側(cè)重于通過智慧平臺(tái)開展圖書館服務(wù)，更加注重探索用戶的閱讀需求，分析用戶的借閱數(shù)據(jù)，把握用戶的借閱規(guī)律和借閱傾向，關(guān)注通過移動(dòng)終端、智能系統(tǒng)向用戶提供更加個(gè)性化的智慧服務(wù)。主要的研究熱點(diǎn)包括：移動(dòng)服務(wù)研究、算法研究、智能系統(tǒng)、智能服務(wù)、智慧環(huán)境、情景分析、信息分析、終端用戶、用戶評(píng)價(jià)和畫像處理等。

3.3.3 智慧圖書館關(guān)鍵詞聚類密度視圖

通過VOSViewer的Density Visualization模式可以形成智慧圖書館關(guān)鍵詞聚類密度視圖。根據(jù)每個(gè)密度區(qū)域節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、彼此間相互聯(lián)系的緊密程度，可識(shí)別并形成該領(lǐng)域的高密度研究區(qū)域，高密度區(qū)域也反映出比較成熟的研究主題領(lǐng)域[23]。密度視圖通過光譜展示智慧圖書館研究密度的強(qiáng)度。從圖6可以看出，國際智慧圖書館的研究已經(jīng)形成關(guān)鍵詞高密度區(qū)域，此區(qū)域的關(guān)鍵詞涵蓋network、csenario、internet、APP、operation、big data、samrt phone、decision、case study、framework、computer、Data mining、cloud computing、virtual reality、artificial intelligence、sensorless、transmission network、intelligent agent、deep learning等，說明國際智慧圖書館研究在數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算、人工智能、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域較為成熟。

圖6 智慧圖書館關(guān)鍵詞聚類密度視圖

4 研究結(jié)論

本文運(yùn)用CitNetExplorer和VOSviewer兩款知識(shí)圖譜軟件從智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)聚類、核心文獻(xiàn)分析、關(guān)鍵詞聚類、關(guān)鍵詞時(shí)間圖譜和關(guān)鍵詞密度視圖幾個(gè)方面對(duì)國際智慧圖書館的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)、發(fā)展階段、研究前沿和發(fā)展前沿進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析，得出以下研究結(jié)論：

(1)通過對(duì)智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類分析得知，國際該領(lǐng)域的研究雖然形成5個(gè)分支，但是僅有187篇文獻(xiàn)加入聚類，還有1208篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)未能加入聚類，整體聚類程度較低，聚類程度為14%。說明國際上智慧圖書館的研究初步形成5個(gè)研究分支，但是整體上研究較為分散，研究熱點(diǎn)范圍更加寬泛，作者之間的共引和合作交流有待加強(qiáng)。

(2)通過對(duì)核心文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜分析得知，智慧圖書館領(lǐng)域核心文獻(xiàn)共引關(guān)系強(qiáng)，聯(lián)系緊密，文獻(xiàn)節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)性高，被引頻次均較高，該領(lǐng)域的高被引核心研究成果主要集中于2004-2006年這個(gè)時(shí)間段。

(3)通過對(duì)智慧圖書館引文網(wǎng)絡(luò)圖譜聚類分析和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析得知，該領(lǐng)域分為以下5個(gè)研究分支：

①智慧技術(shù)相關(guān)研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、云計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)、人工智能、情景分析等。

②智慧服務(wù)研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括移動(dòng)服務(wù)研究、算法研究、智能系統(tǒng)、智能服務(wù)、智慧環(huán)境等。

③智慧圖書館模型設(shè)計(jì)。研究熱點(diǎn)主題詞包括嵌入式系統(tǒng)研究、決策系統(tǒng)開發(fā)、智能平臺(tái)、用戶檢索系統(tǒng)和圖書館數(shù)據(jù)庫等。

④智慧圖書館建設(shè)。研究熱點(diǎn)主題詞包括開源資源庫、手機(jī)系統(tǒng)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、智能代理和深度學(xué)習(xí)等。

⑤智慧圖書館用戶研究。研究熱點(diǎn)主題詞包括情景分析、信息分析、終端用戶、用戶評(píng)價(jià)和畫像處理等。

(4)國際智慧圖書館經(jīng)歷了3個(gè)發(fā)展階段：

①萌芽發(fā)展階段。以探討智慧圖書館的基本概念、模型設(shè)計(jì)為主。

②快速發(fā)展階段。人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)的革新推動(dòng)智慧圖書館建設(shè)進(jìn)入快速發(fā)展期，此發(fā)展階段以探討智慧技術(shù)和智慧圖書館建設(shè)為主。

③平穩(wěn)發(fā)展階段。此階段的研究側(cè)重于通過智慧平臺(tái)開展圖書館服務(wù)，更加注重探索用戶的閱讀需求，分析用戶的借閱數(shù)據(jù)，把握用戶的借閱規(guī)律和借閱傾向，關(guān)注通過移動(dòng)終端、智能系統(tǒng)向用戶提供更加個(gè)性化的智慧服務(wù)。

5 展望

通過對(duì)國際智慧圖書館研究現(xiàn)狀、發(fā)展階段和研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜分析可以發(fā)現(xiàn)，國際該領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢(shì)：

(1)注重新技術(shù)的應(yīng)用。國際智慧圖書館的研究以“技術(shù)研究”為主線，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、可穿戴技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等信息技術(shù)的持續(xù)革新，將會(huì)被運(yùn)用到智慧圖書館建設(shè)中。

(2)注重用戶研究和智慧服務(wù)發(fā)展。隨著該領(lǐng)域研究重心從技術(shù)領(lǐng)域向?qū)嵺`應(yīng)用領(lǐng)域傾斜，會(huì)更加通過智慧技術(shù)增加智慧圖書館的服務(wù)類型和服務(wù)形式，智慧服務(wù)手段更加智能化和多元化；利用技術(shù)手段對(duì)用戶利用圖書館數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集并分析，把握用戶借閱規(guī)律，探索用戶閱讀傾向，向用戶提供參考服務(wù)、智慧服務(wù)、情景服務(wù)和個(gè)性化服務(wù)。

(3)注重智慧館員的發(fā)展研究。館員是圖書館智慧服務(wù)的主體力量，智慧館員的服務(wù)意識(shí)、服務(wù)能力和創(chuàng)新能力影響著智慧圖書館的發(fā)展水平，智慧館員應(yīng)該具備數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、大數(shù)據(jù)素養(yǎng)、信息分析能力、自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力等關(guān)鍵能力指標(biāo)。

智慧技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖書館智慧服務(wù)和管理的前提，智慧服務(wù)是智慧圖書館的核心要素，兩者相輔相成[24]。智慧圖書館作為未來圖書館發(fā)展的新模式，是一個(gè)動(dòng)態(tài)發(fā)展的過程，將大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等更多的智慧技術(shù)應(yīng)用于智慧圖書館建設(shè)，最終實(shí)現(xiàn)為用戶提供智慧化、個(gè)性化的深層次服務(wù)。