大數(shù)據(jù)時(shí)代高校圖書館服務(wù)功能新探

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代高校圖書館服務(wù)功能新探 摘要：大數(shù)據(jù)的誕生給高校圖書館工作帶來(lái)了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。高校圖書館要勇于面對(duì)，提高圖書館的技術(shù)水平，組建專業(yè)的館員團(tuán)隊(duì)，建立館藏文獻(xiàn)分類數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析在校讀者層次，預(yù)測(cè)讀者的信息需求，建立讀者需求數(shù)據(jù)庫(kù)，用數(shù)據(jù)推送的方式，對(duì)讀者進(jìn)行閱讀推廣，高校圖書館利用大數(shù)據(jù)的新價(jià)值，開展創(chuàng)新性服務(wù)。 關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；精準(zhǔn)推送；讀者需求；高校圖書館 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：a 中圖分類號(hào)：g258 文章編號(hào)：1009-2374（2016）17-0191-02 doi：10.13535/ki.11-4406/n.2016.17.093 隨著科技與電子信息技

2、術(shù)的日益進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)形成，沃爾瑪?shù)摹捌【?尿布”案例，被公認(rèn)為是商業(yè)領(lǐng)域內(nèi)數(shù)據(jù)挖掘的誕生。從大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，分析并得到兩種不相干客戶行為之間的內(nèi)在聯(lián)系，即大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。大數(shù)據(jù)被譽(yù)為是未來(lái)的石油與黃金，美國(guó)政府也于2012年3月29日撥款2億美元推行“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃”，這開啟了世界的大數(shù)據(jù)時(shí)代。2013年5月9日，奧巴馬簽署行政命令政府信息的默認(rèn)形式就是開放并且機(jī)器可讀，大數(shù)據(jù)時(shí)代沖擊著各行各業(yè)，它正在撬動(dòng)中國(guó)的制度創(chuàng)新、科技創(chuàng)新。高校圖書館作為學(xué)校的文獻(xiàn)信息中心，搜集、分析并挖掘用戶的行為與信息需求，預(yù)測(cè)用戶的需求導(dǎo)向，引導(dǎo)讀者向?qū)I(yè)化的深閱讀方

3、向發(fā)展；拓寬圖書館的服務(wù)方式，尋求館藏資源建設(shè)與用戶信息需求的完美結(jié)合，是大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校圖書館服務(wù)創(chuàng)新亟需解決的問(wèn)題。 1 大數(shù)據(jù)時(shí)代高校圖書館面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 1.1 大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵 2011年5月，麥肯錫在大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域報(bào)告中首次提出了大數(shù)據(jù)概念，報(bào)告指出“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波勝利率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)”。大數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的總和；大數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)”不是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，而是數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的“大”意義具有多樣性。ibm認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“3v”特點(diǎn)，

4、即種類（variety）多、速度（velocity）快、容量（volume）大。綜合大數(shù)據(jù)的諸多特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)深度分析之后，新數(shù)據(jù)的價(jià)值會(huì)翻倍，數(shù)據(jù)的處理會(huì)形成新的產(chǎn)業(yè)，大數(shù)據(jù)將改變目前的it構(gòu)架。圖書館作為知識(shí)、信息的服務(wù)中心，在全球大數(shù)據(jù)時(shí)代將面臨機(jī)遇與挑戰(zhàn)。 1.2 高校圖書館面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn) 高校圖書館作為學(xué)校的知識(shí)、信息中心，為師生提供快捷、滿意的信息服務(wù)，圖書館如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，提升圖書館的信息服務(wù)水平，是當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。高校圖書館擁有豐富的信息資源與人力資源，在大數(shù)據(jù)時(shí)代如何不被市場(chǎng)邊緣化，為用戶開展大數(shù)據(jù)分析服務(wù)是其發(fā)展趨勢(shì)。 首先，高校圖書館的數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)要

5、與時(shí)俱進(jìn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，將會(huì)出現(xiàn)諸多的數(shù)據(jù)分析公司，印度班加羅爾已有超過(guò)100家以數(shù)據(jù)分析為主要業(yè)務(wù)的新型數(shù)據(jù)公司，如analytic edge、zinnov以及自稱是全球最大的專業(yè)性數(shù)據(jù)分析公司的mu sigma。高校圖書館在館藏資源建設(shè)、讀者信息服務(wù)和工作方式上將受到大數(shù)據(jù)的沖擊，要開拓創(chuàng)新、勇于挑戰(zhàn)，建立高質(zhì)量的信息服務(wù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，達(dá)到信息資源即時(shí)獲取、精確分析、深度挖掘、精準(zhǔn)推送的目標(biāo)。 其次，圖書館的技術(shù)與工具要符合數(shù)據(jù)挖掘的要求，圖書館要了解自身的數(shù)據(jù)收集、存貯、分析和挖掘現(xiàn)狀，還必須掌握用戶對(duì)圖書館的信息利用與需求度，在知己知彼的前提下，開展數(shù)據(jù)分析服務(wù)。目前，圖書情報(bào)界所熟知的聚類

6、分析、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則、網(wǎng)絡(luò)分析、可視化分析、數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)集成等，這只是針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和有限數(shù)量的關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析、共現(xiàn)分析等，并不能真正挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化化數(shù)據(jù)，更不能通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。一些學(xué)者開始思考去采集和利用網(wǎng)絡(luò)社交等信息行為產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如蘇玉照等人就認(rèn)為如果能夠采集到web日志的數(shù)據(jù)，就能很好地滿足發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則、內(nèi)容分類和用戶聚類的需求，從而能提高個(gè)性化推薦的精度，進(jìn)而對(duì)定制web日志的數(shù)據(jù)模型、過(guò)程及方法進(jìn)行探索。大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校圖書館的信息搜集、存貯、非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘也是攻克難關(guān)。 2 大數(shù)據(jù)時(shí)代高校圖書館的應(yīng)對(duì)措施

7、大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書館的館藏資源都將以數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化形式存在，即館藏資源經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘與分析后，將以不同的形式按照用戶的閱讀需求推送，用戶的個(gè)性化需求可以通過(guò)修改數(shù)據(jù)包來(lái)實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)盡可能讓館藏資源與讀者需求達(dá)到無(wú)縫契合，圖書館讀者服務(wù)工作上升到理想境界。 2.1 將數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用到圖書館文獻(xiàn)資源建設(shè) 大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)搜集與存貯是必備條件，在商業(yè)市場(chǎng)中，數(shù)據(jù)分析被運(yùn)用得淋漓盡致。如奈飛公司利用客戶的網(wǎng)上點(diǎn)擊記錄，預(yù)測(cè)其消費(fèi)需求，進(jìn)行客戶針對(duì)性精準(zhǔn)營(yíng)銷。高校圖書館亦可參考這一做法，根據(jù)讀者對(duì)館藏資源的點(diǎn)擊率，利用圖書館自動(dòng)化系統(tǒng)，對(duì)館藏資源進(jìn)行分類與排行，預(yù)測(cè)讀者喜好，在校園局域網(wǎng)

8、平臺(tái)上，對(duì)讀者進(jìn)行文獻(xiàn)信息分類，實(shí)現(xiàn)信息精準(zhǔn)推送。 首先，建立館藏資源大數(shù)據(jù)，對(duì)館藏資源進(jìn)行精細(xì)化分類。利用自動(dòng)化系統(tǒng)，分析、歸類館藏紙質(zhì)資源，以學(xué)科、出版年、文獻(xiàn)借閱率等不同的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)館藏文獻(xiàn)進(jìn)行劃分重組，按照不同的知識(shí)體系，以專業(yè)性、時(shí)效性和讀者喜好度等標(biāo)準(zhǔn)歸類，建立館藏資源的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，使每類館藏文獻(xiàn)體系都有相對(duì)應(yīng)的讀者群，反過(guò)來(lái)，每類讀者群都有相對(duì)應(yīng)的館藏分類體系，二者一一對(duì)應(yīng)。 其次，盡可能使館藏資源體系全面而不失個(gè)性化。在文獻(xiàn)采訪過(guò)程中，挖掘出館藏?cái)?shù)據(jù)的價(jià)值與隱藏在讀者背后的閱讀需求，預(yù)測(cè)讀者閱讀趨勢(shì)。目前，市場(chǎng)上的圖書采集器只能進(jìn)行館藏文獻(xiàn)查重，無(wú)法實(shí)現(xiàn)按讀者需求采購(gòu)，結(jié)合國(guó)外讀

9、者主導(dǎo)式采購(gòu)系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱pda），利用書商提供的電子書單，通過(guò)圖書館網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，積極引導(dǎo)讀者參與圖書采購(gòu)。按讀者的網(wǎng)上瀏覽記錄，對(duì)其行為進(jìn)行跟蹤、分析、預(yù)測(cè)，對(duì)其讀者進(jìn)行閱讀推送，結(jié)合淘寶網(wǎng)顧客瀏覽記錄，向讀者提供館藏或訂單已有的、與讀者需求傾向一致的相關(guān)圖書。 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到圖書館自動(dòng)化系統(tǒng) 圖書館可以運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)讀者進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，這種基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘，不需要制定問(wèn)卷，也不需要逐一調(diào)查，成本低廉。數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒊蔀樵絹?lái)越重要的分析預(yù)測(cè)工具，它將給讀者以導(dǎo)向，根據(jù)讀者的文獻(xiàn)借閱史、借閱方式、行為愛(ài)好、讀者借閱排行榜、讀者的電子圖書點(diǎn)擊率等行為，網(wǎng)上瀏覽記錄等，分析讀者潛在的信息需

10、求，為讀者制定個(gè)性化的文獻(xiàn)推薦系統(tǒng)。2013年5月，加拿大蒙特利爾交通局宣布，將利用sap（思愛(ài)普）公司的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，對(duì)所有顧客的消費(fèi)歷史和個(gè)人信息進(jìn)行分析，然后按照其偏好、習(xí)慣和需要，對(duì)每位顧客定制專門的消費(fèi)計(jì)劃和個(gè)性化票價(jià)。此外，2014年1月，美國(guó)的電子零售巨頭亞馬遜宣布了一項(xiàng)新的專利：“預(yù)判發(fā)貨”（anticipatory shipping），即在網(wǎng)購(gòu)時(shí)，顧客還沒(méi)有下單，亞馬遜就將包裹寄出。亞馬遜鎖定固定的群體，他們對(duì)某些消費(fèi)有固定的預(yù)算。亞馬遜有1億客戶，他們的消費(fèi)日積月累，可以說(shuō)是海量數(shù)據(jù)，亞馬遜靠數(shù)據(jù)挖掘來(lái)完成預(yù)判發(fā)貨工作。圖書館也可以為讀者推薦新書目數(shù)據(jù)，當(dāng)讀者在某本書的簡(jiǎn)

11、介上停留時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)，我們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)軟件自動(dòng)將這本書生成訂單，發(fā)給書商或出版社。同時(shí)運(yùn)用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的方法，將與此書相關(guān)的圖書推送給讀者，進(jìn)行數(shù)據(jù)推送服務(wù)。 收集讀者閱讀行為數(shù)據(jù)，包括讀者的基本信息、文獻(xiàn)借閱史、閱讀習(xí)慣、到館時(shí)間、閱讀興趣、考試時(shí)間、網(wǎng)上瀏覽歷史等，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘，提前預(yù)知讀者的信息需求，圖書館利用現(xiàn)有館藏，及時(shí)開展針對(duì)性服務(wù)，分類對(duì)讀者進(jìn)行資源推薦與介紹，急讀者之所急，變被動(dòng)服務(wù)為主動(dòng)。值得注意的是，這類服務(wù)具有時(shí)效性與針對(duì)性，開學(xué)與期末、期中，各類考試、節(jié)日等，讀者的閱讀需求是動(dòng)態(tài)的，圖書館要隨時(shí)關(guān)注他們的閱讀心理變化，為讀者制定不同的閱讀方案。 對(duì)讀者進(jìn)行閱讀推廣

12、，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，挖掘讀者的借閱數(shù)據(jù)與習(xí)慣，對(duì)讀者提供個(gè)性化的服務(wù)。挖掘整合館藏資源，分類對(duì)讀者進(jìn)行文獻(xiàn)推送服務(wù)。利用校園局域網(wǎng)、學(xué)校公告、宣傳欄、圖書館網(wǎng)站、圖書館信息咨詢處、圖書館讀者服務(wù)平臺(tái)等渠道進(jìn)行新書閱讀推廣，策劃不同的閱讀專題，宣傳、介紹圖書館的館藏資源。舉辦圖書閱讀講座，讓讀者深入了解圖書館館藏與圖書館功能，引導(dǎo)讀者參與到圖書采訪工作中，提高圖書館的信息服務(wù)水平。 2.3 建立大數(shù)據(jù)服務(wù)專業(yè)團(tuán)隊(duì) 數(shù)據(jù)分析作為一種技術(shù)，與之匹配的管理制度就需出爐。大數(shù)據(jù)對(duì)技術(shù)要求極高，如人工智能、商業(yè)智能、數(shù)學(xué)算法、電子信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)等跨學(xué)科交互實(shí)現(xiàn)的技術(shù)。因?yàn)樯缃幻襟w的出現(xiàn)，全世界的網(wǎng)民都能成為

13、數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者。而數(shù)據(jù)挖掘，是指通過(guò)特定的算法對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，從而揭示隱藏在數(shù)據(jù)之后的規(guī)律和趨勢(shì)，即在大數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，為決策者提供參考。 圖書館要善于抓住市場(chǎng)信息，緊跟圖書館發(fā)展趨勢(shì)，建立具備數(shù)據(jù)挖掘與分析的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，劃撥相應(yīng)的經(jīng)費(fèi)，搭建信息獲取與推送的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，制定基于讀者閱讀需求的數(shù)據(jù)挖掘方針、計(jì)劃，合理、有序地開展讀者需求信息挖掘與分析工作。結(jié)合圖書館實(shí)際，最大限度地滿足讀者需求，引導(dǎo)館藏建設(shè)與讀者需求趨于一致。 2.4 提高圖書館的讀者服務(wù)方式 大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書館對(duì)讀者行為進(jìn)行分析，是提高其服務(wù)方式的主要手段。 讀者的所有閱讀行為都是有跡可循的，反過(guò)來(lái)，在讀者的閱讀過(guò)程中，我們也可以為讀者推送他們感興趣的文獻(xiàn)信息。如淘寶網(wǎng)的推薦頁(yè)面，當(dāng)你在哪些商品上瀏覽時(shí)間過(guò)長(zhǎng)或已購(gòu)買該商品時(shí)，之后你看其他網(wǎng)頁(yè)時(shí)它會(huì)給你推薦類似商品。圖書館可以借用淘寶的這一功能，運(yùn)用數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)使圖書館的自動(dòng)化系統(tǒng)與圖書館網(wǎng)頁(yè)聯(lián)合，在讀者在進(jìn)入圖書館網(wǎng)頁(yè)或書目查詢界面時(shí)推送讀者感興趣的書目。 3 大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書館面臨的問(wèn)題 大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書館有能力且有條件開展數(shù)據(jù)挖掘分析工作，圖書館的硬件設(shè)施、人力資源、技術(shù)支持、經(jīng)費(fèi)運(yùn)算和管理體制等均受到大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)。圖書館的資源優(yōu)勢(shì)在大數(shù)