Д. Н. Грибков Сегодня, в период формирования информационного общества и цифровой трансформации библиотек, назрела необходимость найти баланс между колоссальным объемом электронного информационного пространства и персонализированными потребностями пользователей. Существующие традиционные модели поиска информации уже не способны справиться со сложными системами взаимодействия пользователя с объектами информационных ресурсов и не позволяют в полной мере исследовать глубокую связь между предпочтениями пользователя и контентом. Цель статьи – обзор современных технологий реализации поиска информации в библиотеках с применением нейросетей и искусственного интеллекта. В ходе анализа зарубежных моделей, таких как графовая нейронная сеть, глубокая нейронная сеть на основе встраивания, нейронная коллаборативная фильтрация, сингулярное разложение, реляционная графовая сверточная сеть, гибридный алгоритм K-ближайших соседей, глубокая нейронная сеть, сверточная нейронная сеть, были определены основные критерии их внедрения: специфика архитектуры, метрика точности, оценка эффективности, методы реализации, тип библиотек, авторы концепции и др. В результате проведенного анализа предлагается создать модель, которая будет сочетать традиционные технологии автоматизированных библиотечно-информационных систем с интеграцией в комплексную модель нейросети с алгоритмами, позволяющими учитывать персонализированные потребности пользователей.
Научная статья 
цифровые платформы