2003年，芬兰的奥卢大学图书馆最早提出了“SmartLibrary”(智慧图书馆)，指出智慧图书馆应该结合RFID芯片技术、计算机网络以及人工智能，使图书馆服务智能化，实现图书借阅和文献查询等能够被知觉的移动式服务[1]。我国对智慧图书馆的研究始于2010年，严栋发表的《基于物联网的智慧图书馆》指出了“智慧图书馆=图书馆+云计算+物联网+智慧化设备，它通过物联网来实现智慧化的服务和管理”[2]。为了厘清智慧图书馆研究的脉络，把握该领域的研究热点，笔者运用Citespace软件，通过绘制关键词聚类图谱、时区图谱、作者与研究机构分布图谱等方法，对研究数据进行可视化分析，以期有益于我国智慧图书馆的研究工作。
虽然智慧图书馆常被人理解为智能图书馆、下一代图书馆等，但由于智能图书馆外延过小，主要停留在技术层面，下一代图书馆外延过大，和智慧图书馆有所区别，因此，为保证数据的准确性，本文最终只选择以“智慧图书馆”为关键词收集分析样本。
3.国内智慧图书馆研究概况
3.2.作者分布
Figure1.ThevolumeofpublishedarticlesinthecorejournalsandCSSCIsourcesandthetotalnumberofpublishedarticlesofsmartlibrary
Table1.Thecoreauthorofsmartlibrary
慧图书馆的践行者：高校图书馆更是对智慧图书馆的设计、应用等方面做出了大量的尝试，高校其他部门和学科也开展了智慧图书馆的设计和技术应用等方面的研究。
3.3.研究机构分布
其中，有8个机构为高校图书馆，重庆大学图书馆和南京大学图书馆均发文8篇；有4个机构为高校信息管理学院，武汉大学信息管理学院发文13篇，南京大学信息管理学院发文10篇；上海图书馆发文7篇，是唯一高发文公共图书馆。
Figure2.Theknowledgemapofmainauthor
Figure3.High-yieldresearchinstitutionsofsmartlibraryincorejournalsandCSSCIsourcejournals
Figure4.Distributionofresearchinstitutions
4.国内智慧图书馆研究热点及主题聚类分析
智慧图书馆研究兴起于国外，因此我国初期研究主题主要是智慧图书馆的介绍、概念的界定和内涵的阐释。研究者通过与“复合图书馆”、“数字图书馆”、“智能图书馆”等概念的介绍与比较，基本划定了智慧图书馆的研究范畴，从智慧服务、智慧建筑、智慧管理，到个性化服务、泛在化服务、情境化服务，再到与智慧城市、智慧大都市、智慧社会的参与建设，智慧图书馆成为了一个具有强大张力的研究领域。要了解智慧图书馆的研究热点和分支方向，我们就对智慧图书馆做了高频关键词分析和主题聚类分析。
4.1.国内智慧图书馆研究热点
4.2.智慧图书馆研究主题聚类分析
4.2.1.智慧服务
智慧服务是指图书馆运用智慧为用户提供的服务。智慧既是服务的工具，也是服务的内容。智慧服务包含智慧门户、智慧检索、智慧挖掘、智慧情报服务、智慧空间服务、知识推荐服务、融合情境感知的个性化服务、数据服务等等。与传统的文献服务、信息服务、知识服务相比，智慧服务以智慧馆员为媒介，通过用户培训，利用物联网、大数据、云计算、人工智能、可穿戴、可视化、SoLoMo技术、室内定位等技术手段，实现泛在化、个性化、数据化、智慧化的图书馆智慧服务。在实践中，重庆大学图书馆建设了“智慧门户”，可实现用户、资源、服务以数据为中介的交互，能准确预测用户行为和需求[3]。柳益君等提出基于Hadoop平台的图书馆大数据挖掘技术支撑体系，为智慧服务应用落地提供技术方案，并探讨大数据挖掘支持下的场景化知识推荐服务和微知识自动问答服务[4]。魏蒙等比较研究中美两国智慧图书馆服务现状发现，中国高校图书馆中提供推荐服务比例为65%，美国高校为36.7%，其中智慧推荐服务比例分别为69.2%和36.4%，中美两国智慧检索服务比例为61%和65%；虚拟参考咨询、学习空间和智慧馆员等服务与美国图书馆相比还存在差距[5]。
Table2.Top22highfrequencykeywordsofsmartlibrary
Figure5.Topicclusteranalysis
4.2.2.人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，是在1956年的达特茅斯会议上提出来的。它企图了解智能的实质，并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能技术包括：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。机器学习是人工智能的重要分支，当前流行的深度神经网络是机器学习的一种。人工智能发展可分为感知、认知与自主三个阶段。感知属于弱智能阶段，听、说、读方面的发展都很成熟，触觉感知较弱，如图像识别、语音识别能力不强；认知属于智能阶段，能够理解、思考、交流，如深度语义解析、对话式交互；自主属于强智能阶段，是让机器有自主智能[6]。
人工智能广泛应用于搜索引擎/信息推荐、视频分析/图像分析/视觉内容识别/视觉搜索、语音识别/语音翻译/语音搜索、情境感知/情境计算/情境分析、数据挖掘/数据分析/语义分析/自然语言处理等领域,而这些理论、技术与应用都可被广泛应用于图书馆资源建设、管理与服务体系中[7]。上海图书馆利用两台图形工作站，建立了TensorFlow(谷歌第二代开源人工智能机器学习平台)深度学习模型，通过设定参数和阈值、系统调优等工作，实践了应用TensorFlow的完整过程，通过对170万余条题录数据进行训练和测试，基本实现全国报刊索引的半自动化分类流程[8]。
4.2.3.个性化服务
精准的个性化推荐是图书馆实现智慧服务的有效手段。重庆大学图书馆，将课程体系作为确定事件，以课程为中心，并结合用户信息数据预测出用户的各类潜在、确定的需求，提供文献资源推荐服务。这种模式可能成为智慧图书馆综合推荐服务的一种新形式，便于图书馆更好地融入高校教学科研生态系统中[10]。
在智慧图书馆中，读者可通过手持PDA设备获取位置感知服务，在移动设备上得到有关书籍的地图向导，继而帮助读者迅速找到所需图书，这是一种融合情境感知的服务。曾子明、陈贝贝提出融合情境的智慧图书馆个性化服务模型，通过物联网、云计算等技术使移动智能终端感知读者情境信息，智慧图书馆利用这些情境信息向读者提供优质的个性化信息服务[11]。
4.2.4.智慧图书馆员
图书馆员是图书馆服务和管理的主体，是图书馆的核心要素。图书馆服务发展进程中，图书馆员的角色经历了从完成传统文献借还服务的图书管理员、到提供信息咨询服务的参考馆员、再到推送知识服务的学科馆员等多次变革提升，现阶段正进行着以“智慧馆员”为关键词的第四次转变[12]。金敏婕认为，智慧馆员是能充分利用对知识资源结构和知识分析规律的深度理解，以专家的视角协助用户进行知识挖掘从而对知识进行有效集成，为用户提供智能化知识增值服务的专业人员[13]。智慧馆员的独创性和学识水平是图书馆得到充分利用的钥匙，这种学识即判断力、教养、科学作风和好学精神[14]。智慧馆员可分为学科馆员和参考咨询馆员两类。为保障学科服务的质量，学科馆员首要条件为具备学科专业性，各学院的学科带头人成为学科馆员的最佳人选，青年教师也是学科馆员的优先选择；对于参考咨询馆员，应主动学习、与时俱进，掌握图书馆高科技设备的使用、操作技能，同时应主动服务，发现用户的潜在需求[15]。
4.2.5.物联网
物联网(Internetofthings)，就是物物相连的互联网。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，它是互联网的应用拓展，是网络的业务和应用。在图书馆领域，物联网技术中的RFID技术在世界各地图书馆得到较为广泛的应用，如新加坡、澳大利亚、印度、荷兰和马来西亚等10余个国家的近100家机构都在图书馆自动管理系统中采用这项技术[16]，我国的很多公共图书馆也较多地应用了RFID技术。南京大学图书馆和南京大学计算机科学系合作，基于超高频RFID技术，研制开发了智能图书盘点机器人，在应用中取得了较好的效果[17]。鲁晓明设计并部分实现了轻量级的O2O社区智慧图书馆，用户凭系统生成的凭证由智慧书架识别后完成借还书操作[18]。
5.智慧图书馆研究趋势分析
1)关键词数量逐年增加(除2014年)，表明国内智慧图书馆研究主题范围不断扩大，并且智慧图书馆的研究沿着由从浅到深、由宏观到微观的方向演进，逐渐深入到了图书馆服务的每个层面，甚至开始拓宽传统图书馆的研究和服务领域。
2)关键词间连线的密度较大，表明国内智慧图书馆研究有较强的关联性和传承性。智慧图书馆的研究焦点演进，虽然大体上是沿着技术发展的焦点而推进，但是每当引入一种技术进入智慧图书馆领域后，都会衍生出该技术应用于图书馆的模式研究、对该技术应用的理性审视、以及它在图书馆服务中的实践研究等这些衍生焦点。