基于大数据的高校图书馆个性化信息服务研究

耿卫　尹廷钧

[摘 要] 本文通过对大数据背景下高校图书馆建立个性化信息服务的基本准则为要点，分析高校图书馆个性化信息服务的实现路径及建立个性化信息服务存在障碍及特点，进而寻求在大数据环境下高校图书馆建立个性化信息服务体系的路径及可行性。

[关键词] 大数据；高校图书馆；个性化；信息服务；

[中图分类号] G252 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037（2017）5-88-3

Abstract： This article took the basic criteria for building personalized information service in college and university library under the background of big data asmain points， and analyzedthe pathsto realize personalized information service in college and university library and existing obstacles and characteristicsin establishing personalized information service， to further seek the path and feasibility of establishing personalized information service system in college and university libraries under the big data environment.

Key words： big data； university library； personalization； information service

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征[1]。高校图书馆针对大数据环境下需要做出自身的决策，针对数量多的特点，高校图书馆需要定期更新数据库的资源，对网络上产生的大量用户信息及网络日志进行备份；针对快速的数据流转的特点，当前每年专利文献的数量不断增长，需要逐步实现图书馆数据库的实时更新；如针对大数据多样性的特点，需要对多数据库的结构及用户的结构类型进行分解；针对数据价值信息的高效利用率方面，应用科学的决策努力挖掘用户信息的各种需求等。由此，在当前大数据时代，高校图书馆应当如何与时俱进，打造适合自身发展的个性化信息服务是当前研究的重点，也应当结合大数据的特点开发出当前发展高校图书馆的应用系统，为未来大数据时代与高校图书馆的匹配做出相应的举措。

1 高校图书馆个性化服务的实现路径

一般情况下，选择对大数据的获取途径十分广泛，可以通过社交网络、网络平台、图书、期刊、杂志及其他论坛形式的结构性数据来获取前期大数据资源，在获取相当数量的大数据资源后，进行大数据的导入及处理工作。针对高校图书馆范畴，需要将数据库的形式及数据库的类别进行清洗和筛选，这样方便下一步的组织、备份及整合。针对当前用户需求及用户的习惯，对获取的数据分类进行数据导入，为下一步数据的分析做准备。在数据分析过程中，需要进行专业大数据软件的技术分析，通过云数据计算分析将数据进行归类处理，结合高校图书馆的类型，通过分类将数据分析结果导出，为高校图书馆的个性化服务提供有力数据支持。如根据个人偏好进行数据指导，在选择相同类型书籍的同时进行相关推荐；根据学生专业进行相关书籍及期刊的推荐；根据学生参与相关活动及课外活动的表现情况进行相关书籍及相关文章的推荐；根据学生对未来自身职业的规划进行相关文献推荐；根据教师对自身教学安排任务的统计及项目进行现状进行相关资源的推荐等。

个性化信息服务主要是指根据当前信息整合资源的发展需求，基于节约用户时间为前提，对用户进行相对方便的信息化资源服务[2]。服务的主流是对用户的需求进行个性化的帮助，满足用户在特定时间段内对自身数据整合的特定服务。个性化信息服务的产生离不开计算机的普及，针对不同用户对电脑的不同需求而生产相匹配的电脑是最初的个性化服务，随着计算机硬件水平的飞速发展，用户的需求从对系统硬件的单一需求转向满足硬件需求的同时具备不同的系统软的需求，进而出现了由行为主体模式的变动引发的信息系统的飞速发展，这也是当前信息时代所给予大家的启示。用户通过网络识别自身的需求模型，而由此反馈给信息终端系统，进而由信息终端系统建立个性化服务导向系统，并推送给用户该个性化信息服务的相关信息资源及基本服务流程，由此建立个性化信息服务的所有需求。

高校图书馆的个性化服务理念是针对教师和学生的基本需求，帮助其完成特定时间段内自身需要的服务。图书馆作为海量数据资源与用户间传播的平台，主要通过服务方式、服务内容及服务相对时间的个性化来完成对资源的整合与对接，其主要理念是“学生及教师需要什么，图书馆即提高什么”，即为学生及教师提供更准确及更有针对性的个性化信息。图书馆服务的内容建立在服务的需求层面上，利用图书馆的系统及软件来满足信息的需求，通过智能终端的路径来满足学生及教师的时间不受限制，及时来查阅自身需要的数据及资源。

2 高校图书馆个性化服务存在障碍及特点

在大数据时代，高校图书馆传统的信息服务方向与不同用户的不同需求间的矛盾日益严重，由此，针对不同需求的用户需要制定个性化服务也是当前高校图书馆需要面对的问题。

2.1 个性化信息服务建立存在的障碍

第一，高校图书馆在定期购买电子期刊库的同时也会购买一定数量的纸质版期刊及杂志等，用来满足不同用户的不同需求，但是，目前仍然有大量的高校图书馆以纸质版为主，电子数据库却并未匹配到最新的数据库，部分用户无法获得自身研究方向的最新动态，也无法针对研究方向相关文献的实时更新对其研究领域进行全新的认识，这样的结果就会对该部分用户产生较大影响，造成其研究时间的重复及浪费。另外，某些学校在特定时间段内更新一些重要数据库，如毕业季，而在其他时间段内以纸质版期刊为主，但却不是有代表性的期刊，同样无法滿足学生及教师的需要。另外，纸质版期刊的时间周期较短，查阅较为不方便，仅仅在阅读上对偏好纸质阅读的教师及学生有一定的帮助，对数据的更新上没有多大意义，往往教师及学生参考的研究方法已经在数据库中多次更新但却没有出现在最新版的纸质版期刊及论文中，造成教师及学生对图书馆的利用率降低，也降低了用户的满意度[3]；第二，高校图书馆在某些专业之间的交叉范畴内没有达成共享，各个专业之间的资源配备可因重复性的安排导致资源浪费，如在数学专业与经济学专业相关的领域，数学专业所用分析软件是经济学进行经济学问题分析必备软件，林业与草业之间的专业共性存在相关性联系，在订阅相关期刊过程中可以参考各自特点进行相关的分类，资源共享能够让各个相关专业之间学到更多的知识，进行一系列的学术交流，并通过图书馆这个平台联系各个相关专业，并使之间的关系变得更加紧密；第三，在图书馆关键词检索的问题上，适当对每个专业或者每个个体之间检索的相关词语进行归类，这样可以帮助学生及教师更容易了解与自身专业相关的文献及图书借阅的范畴，可以提高学生学习的积极性，也可以帮助教师了解目前学生结合自身及专业所进行的学习。服务内容的深浅决定了学习内容的个性化信息推广程度，在学习的关键时刻，应当以市场为导向，以学习的积极性及学习的合理性来判断自身学习的最终结果，这其中的媒介可以通过图书馆来完成，也可以通过学习各相关院系之间的学术交流来完成。

2.2 高校图书馆个性化信息服务的特点

第一，通过高校图书馆用户关于利用图书馆的问卷调查反应，高校图书馆应当为学生及教师提供相对来说快速便捷、资源的导航、学位论文的相关提交及相关书籍的推介工作，同时为学生及教师提供相关的在线资源服务，在使用系统一致的情况下，帮助学生尽快的学习及适应学校的资源情况，熟悉并熟练操运用电子信息系统的操作能力及纸质版文献的查阅工作。第二，根据学生的需求及学校特点建立具备本校特色的学校数据库，同时将学校纸质版书籍的借阅名次排列出来，借阅书籍的多少统计出来，包括相关专业的期刊数据库查阅量，相关专业书籍的借阅量等，通过一系列用户爱好的数据统计的支撑，分析建立符合读者需求的文献资料库，并建立相关关键词的指导，帮助用户去体验并享受图书馆的每一项服务，让用户更愿意将时间花费在图书馆中[4]。第三，对资源的使用情况上，图书馆可以给予学校教师学生开放校外查询，即使身在校外也可以通过指定端口进行查阅资料，帮助用户可以进一步的了解学校资源的可操作性及对相关资源的使用情况。

3 大数据背景下的高校图书馆个性化服务

目前，根据高校图书馆自身的发展，可以购买纸质版文献及书籍来满足用户的体验，也可以帮助构建电子资料库来完善学生对期刊的需要。大数据背景下，高校图书馆可以通过对自身数据的搜集来完成对自身用户及数据库的改造，有的放矢的完成对用户的体验工作。

图书馆在使用大数据完善自身个性化服务的情况下，首先，通过学校机房及校园网的使用情况，在图书馆及学校宽带的终端数据库中取得每个学校通过学校图书馆搜索的关键词，可以帮助建立学校用户之间的沟通及交流，在对用户各个信息进行基本保护的同时完成对每个用户的基本信息的搜集工作，做到在新型大数据背景下有别于传统图书馆的资源合理化运行。高校图书馆通过大数据来挖掘对用户信息的基本情况，分析用户的基本需求模式，更好的为用户提供个性化的信息服务，针对每个个体的搜索引擎建立相对完整及合理的資源配备，前期时间需要投入大量的人力和物力，但资源及信息的搜集工作会帮助建立相对长久且具有相关性的资源利用模型，为未来使用自身数据库的学生有指导性作用。

3.1 可行性分析

目前，高校本科学校的在校人数一般在3万人左右，通过学生前期的注册及后期的搜索引擎的检索，可以帮助建立对大数据情况下每个学生的特色个性化数据库，通过用户对资源库的使用及借阅的频率和频次排列该用户对所使用的资源的关注度，将信息跟踪系统与用户的使用情况连接在一起（只对校园网数据库中进行数据检索的进行统计分析，在学校使用网络进行其他方面的搜索过程中不纳入考究之内），并通过学校图书馆的终端数据库，建立用户的基本信息情况及需求模型，从理论上来说，对用户需求模型的建立可以帮助图书馆更快捷的提供个性化信息服务，忽略个性化信息服务对个体的影响是不健全的。初期以本校学生为主体进行相关性的整理，在用户登录个性化信息服务的同时完善对个性化信息服务体系的构建，分析每个个体自身的需求和要求，在保障大多数用户的前提下对图书馆的硬件和软件进行整理，并通过网络挖掘和个体定位来建立高校图书馆个性化服务的基本框架。

3.2 模式构建

3.2.1 建立用户评价体系。在此基础上，通过对用户基本信息的搜集及完善工作，要求可使用该信息资源库的用户都将个人需求进行相关资源的录入，建立相关的用户个性化信息库，完成用户对图书馆的接口工作，将后续信息的搜集及处理工作在资源库的后端进行搜集，完成对个体性信息的个性化完善。

3.2.2 建立针对图书馆网上检索功能的搜索引擎模块。确定搜索引擎的后端管理人员，对当前图书馆的管理资源，包括纸质版资源及电子数据库资源的录入，然后将所有的资源进行网上匹配，针对每个个体所需要的纸质版资源及电子数据方面的资源进行二次编辑。为了节约时间及资源，可运用数据软件进行后台编辑，但要求对相关个性化信息用户数据库的人员信息进行相关性的培训并行进行相关的指导。

3.2.3 建立合理的信息过滤系统及数据集成模块。其中信息过滤系统是通过用户针对个人偏好所建立的用户需求模型，可以通过信息资源的搜集及资源的处理进行合理性的构建，帮助用户查找符合自己需求的资源，也可以提醒用户相关解决问题关键词的搜索情况，可以建立相关的系统匹配日志来完善对各个信息的搜集及备份工作。当然，前提条件是需要对用户的信息与其搜索引擎进行相关的保密工作，避免因搜索模式的建立而忽略对个人信息的保护。

3.2.4 建立该信息模块的规范化运行，包括其中对数据的分析工作及用户的个人需求的联系等，规范化是个性化信息服务建立起来的要点，只有在规范化的基础上才能保障信息安全的使用。通过对用户基本信息的匹配和使用情况的罗列，实现信息的推送功能，将所有信息的体验及运用与用户的个性化使用相结合，完成对整个框架的完善。

4 结论与讨论

本文在对当前大数据的分析基础上，结合高校图书馆的个性化信息服务进行研究，对建立在大数据背景下高校图书馆的个性化信息服务的整体建构及模式探讨。针对该模式的建立，认为存在一定的障碍，不同于仅仅建立高校图书馆的个性化信息服务建设，该障碍在于大数据搜集工作的完成方面。大数据需要进行相关性的匹配，也需要数据之间的分析和耦合度的建立，如果仅仅搜集一部分的数据，对建立内部行为模式的构建意义不大，所建立的大数据背景也不完善，对数据共享及数据的资源分配也不利。所以，在进一步确定大数据与高校图书馆的联系上面，需要确立用户对该服务的接受程度，由此可以在方便用户的同时也方便对基本数据资源的整体整合及架构。

参考文献：

[1] 李真春，裴彦芳.大数据概念及主要技术分析研究[J].科技传播，2016（8）：105-106.

[2] 马晓亭.基于可信大数据的图书馆个性化服务平台构建[J].图书馆理论与实践，2015（1）：101-104.

[3] 陈娟.大数据时代高校图书馆期刊阅览室开展读者服务工作探析[J].新媒体研究，2016（5）：112-113.

[4] 何海波.大数据时代高校图书馆信息服务创新研究[J].现代情报，2014（12）：138-140.