基于大数据分析技术的知识服务模式研究

关键词：大数据;分析技术;知识服务模式

摘要：文章分析了大數据的概念、特点以及大数据分析技术的内涵，探究了大数据分析技术在图书馆知识服务中的重要性，最后提出了基于大数据分析技术的知识服务模式实施路径，以期为提高图书馆知识服务效率提供参考。

中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2019）07-0125-03

随着计算机技术在人们生活中的普遍应用，大量的信息充斥于人们生活的方方面面，这些信息不仅数量庞大，而且更新速度极快。相关统计表明，目前大数据以每年50%的速度增长，这意味着每过两年，数据就会增长至少一倍。如此多的数据对数据整理分析技术提出了更高的要求，而传统的数据分析处理技术无法满足这些要求。因此，新的数据分析技术是大数据时代图书馆需要重点关注的问题。

1大数据及大数据分析技术概述

1.1大数据及其特点

“大数据”是指数量巨大，需要通过特殊的数据挖掘和分析技术，才能使其成为有价值信息的数据。2010年2月，“大数据”一词最早出现在《经济学家》杂志中一篇题为《TheDataDeluge》的文章中，这被认为是“大数据”概念的起源。2011年5月，麦肯锡全球研究院发表了一篇名为《大数据：未来创新、竞争和生产力的下一个前沿》的研究报告，这份报告对“大数据”进行了界定，即大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的获取、存储、管理和分析能力的数据群，从此“大数据”这个概念开始出现并愈来愈流行。相比于传统的数据，大数据有以下四个特点：①数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。②数据类型和数据来源多。数据类型包括网络日志、图片、视频等，数据来源包括互联网、手机等。③价值密度较低。以视频为例，在连续不间断监控的过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。④处理速度快，在数秒内就会产生结果。大量数据的产生引发了一系列问题，如大量无效数据的产生，这类无效数据在学术领域被称为非结构化数据或半结构化数据。大数据的来源非常广泛，具体可以分为以下几种：①根据行业和领域的不同而产生的数据。②用户在网站上搜索信息时产生的浏览信息及其他关键信息。③用户在通信过程中所产生的数据，具体包括通信录、通信时间及通信的具体内容等。④用户在系统操作过程中所产生的日志数据。由于大数据的来源非常广泛，使数据的获取变得非常困难，这就需要图书馆在具体获取的过程中能够针对不同的数据采用不同的数据分析模式。具体来说，针对在网站上产生的数据，图书馆可以利用相关的搜索引擎对数据展开相应的分析;针对日志数据和通信方面的数据，图书馆则可以采用查询与归纳统计的方式对相关数据展开整理分析。

1.2大数据分析技术

随着大数据时代的来临，大数据分析技术也应运而生，使大规模的海量信息挖掘工作成为可能。大数据分析技术是指对数据进行整理、分析和利用的技术。大数据分析技术建立在高效的信息技术基础之上，具有更高的处理效率和更好的处理效果，因而得到了很多行业的关注并被运用到各行各业中。为了给用户提供更具个性化的服务，图书馆也需要应用大数据分析技术对用户行为数据进行分析，而建立在大数据分析技术基础上的知识服务模式对图书馆服务模式的创新具有非常重要的作用。

2大数据分析技术对知识服务的重要性分析

图书馆知识服务是指以图书情报学专业知识为基础，根据用户在知识获取、知识选择、知识吸收、知识利用与知识创新过程中的信息与知识需求，对相关信息以及知识进行搜寻、组织、分析、重组和创新，为用户提供其所需知识的服务过程。知识服务需要对各种显性和隐性信息资源进行搜索、分析、组织、重组，提炼出用户需要的知识并传递出去，帮助用户解决问题。在传统图书馆服务中，读者可以接受的知识含量是极其有限的，因为传统的图书馆服务主要体现在信息资源的收集、检索、存储、组织、传递，为用户提供的也仅仅是物理形态的原始数据、文献和信息。同时，传统的信息技术处理水平有限，大量馆藏信息资源的价值没有得到充分的挖掘。对于图书馆来说，提供知识服务是其承担的基础功能之一。如果将大数据分析技术与知识服务结合起来，就能更好地发挥二者的作用，基于大数据分析技术的知识服务也能更好地提高效率与科学性，满足用户的需求。

2.1提升知识服务的科技含量

大数据技术可以转变传统的知识服务模式，使知识服务朝着新的方向发展。从海量数据中筛选有意义、有价值的信息对于行业发展来说是非常重要的，这就需要相关行业建设相应的数据处理系统，同时提升知识服务的科技含量，满足用户的需求。此外，在大数据时代，数据的整理、分析、处理对于技术的要求是非常高的，需要多个领域的共同合作，这也从另一个层面促进了数据分析技术的创新和发展。

2.2为知识服务提供新的研究方法

在传统的数据研究方法中，研究者是根据数据与数据之间的因果性联系对数据展开相应分析的。但在大数据环境下，对数据的处理和分析是建立在相关性数据基础上的。在这种情况下，许多没有因果联系的数据也能产生相应的联系，这种数据分析可以为知识服务提供更多的支持。因此，作为公共文化服务体系的重要组成部分，图书馆应借助大数据技术提升服务水平，提高知识服务的个性化和知识性。

2.3提升知识服务的效率

对于数据的查询、整理、分析与处理，应用传统方式虽然也能得出有效的数据，但是这种方式已经无法适应大数据环境下数据处理与分析的具体要求。在大数据时代，由于需要面对大量、多变的数据，图书馆只有转变传统的数据查询与处理方式，应用新型的数据查询与处理方式，才能提升知识服务的效率。

2.4知识服务的管理机制

在新型智库知识服务模式下，数据处理量更为庞大，图书馆只有转变传统的以领导者经验为主的管理机制，才能适应数据分析的需要。传统的数据分析需要研究人员出自同一地区，而在新型管理机制下，研究人员不仅可以突破时间、地点的限制，而且可以通过网络将他们的研究特长充分发挥出来。从某种程度上来说，这种方式更有利于促进知识服务管理机制的转变。

3基于大数据分析技术的知识服务模式创新路徑分析马文远：基于大数据分析技术的知识服务模式研究

3.1信息资源采集系统的创建

大数据时代，互联网、物联网、传感器、智能终端等都会产生海量的数据，这些数据具有客观性、实时性、真实性等特点，因此对这些信息进行搜集、整理、分析就显得非常重要。信息资源采集系统是指人们为了搜集、处理、储藏和提供信息服务而建立的人工系统，信息采集系统的主要作用是从海量数据中应用专业的数据分析技术整理分析出有价值的数据，从而为某些行业的发展提供有价值的信息。知识服务需要的优质数据的来源相当广泛，可以是经过长期社会实践调查得出的数据，也可以是来自官方平台的数据，还可以是数据库内自带的数据。这些数据的数量庞大、类型多样，因此创建信息资源采集系统就显得非常重要。

3.2提供个性化的信息咨询服务

知识服务需要的数据一定是经过整理的优质数据，因此，系统在获得相关资源后，需要对这些资源进行相应的分类，找出数据与数据之间的有机联系，即对数据进行归纳、解析，从而为后期系统性分析工作的开展奠定基础。只有掌握用户的行为习惯才能为其提供有针对性的服务，因此，图书馆只有对用户的兴趣偏好等进行分析，并为用户建立相应的数据库，才能为其提供个性化的咨询服务（见图1）。用户在咨询之前，可以先查阅常见问题解答库中是否有相关解答，如果没有，就可以通过填写系统中的表单向参考咨询馆员提出问题。此外，用户还可以通过实时交流软件（如QQ、MSN或者系统自带的实时交流软件）与馆员沟通。

3.3基于用户需求的创建分析

在大数据时代，图书馆对数据进行整理、分析、处理的最终目的是为用户服务，因此构建基于用户体验的信息框架就显得非常重要（见图2）。对用户特征、用户行为、用户需求以及用户认知的分析，是新型知识服务模式构建的基础。相关人员只有在掌握大数据分析技术的基础上，熟练使用各种数据分析工具和软件，才能为知识服务提供有力的数据支撑。图书馆的馆藏资源和资金投入是有限的，面对众多用户的需求，图书馆应主动收集和分析用户的相关数据信息，如用户阅读的高峰时间、阅读的主要书目以及检索的主要内容等。通过大数据分析技术，图书馆可以掌握用户的需求特征，深入了解不同用户的各类信息需求，为图书馆提供有针对性的服务提供参考。同时，图书馆还可以根据大数据分析结果对不同的用户进行分类，通过深入挖掘某一特定群体的阅读特征满足其阅读需求。

3.4培养高素质人才

提升知识服务的质量，不仅需要技术的支撑，更要依靠专业的技术人才。在现代图书馆中，先进技术的应用范围越来越广泛，信息处理的手段也呈现出自动化趋势，因此，图书馆员只有掌握各种新技术才能适应图书馆发展的需要。为了更好地为用户提供优质服务，图书馆员应利用专业知识对信息进行综合分析，判断信息的质量及其利用价值，这是能否准确地提供知识服务的关键。大数据环境下，图书馆员不仅应掌握图书典藏、分编等方面的知识，还应掌握计算机技术及信息处理技术等方面的知识。可以预见，综合性的高素质人才将对图书馆知识服务的开展产生重要的推动作用。

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（编校：周雪芹）