互联网背景下图书馆大数据分析与协同创新服务平台研究

2019-01-12武晋伟

魅力中国 2019年17期

武晋伟

（山西省图书馆，山西太原 030021）

引言

大数据技术和互联网技术的进步，为人们获取信息提供了便利，营造了便捷畅通的学术交流环境。尤其是开放获取运动的推进，催生了传统的学术交流体系变革。然而随着图书馆数字化进程的加快，科研数据知识库的资源日益增多，极大地增加了用户手工检索的难度。面对大数据环境下异构分布的海量信息，若图书馆依然提供人工检索方式，则不仅延长了用户获取信息的时间，也容易让他们产生“信息迷失”。为解决这一问题，图书馆可以构建智能推荐系统，从科研数据知识库中深入挖掘有价值的信息，分析与揭示具有关联的统计数据，发现其中隐含的规律，并通过分析预测用户需求，达到满足智能化推送服务的目的。

一、图书馆在大数据背景下面临的机遇

大数据已经成为信息化时代的最明显的标志，它是把在实验、计算中得出的结果和具体的数值以文字、图像或者数字的形式表现出来，这些数据在应用过程中具有很强的规律性和个性化特征，因此具有普适的应用价值。信息技术的不断发展，使得数据技术已经融入到了人们生活的方方面面，深入到了人们生活、学习、工作的各个细节之中，特别是对于人们的学习活动，其推送功能可以根据学习者的学习方式、学习习惯、学习内容、学习要求提供定制式的资源服务，能够更好地满足人们的个性化学习需求，使人与网络之间的关系变得越来越密切。这为当代图书馆在学科建设和学生差异化学习方面的服务与管理提供了最有效的技术支持。在大数据时代下，面对着学生的多元化学习需求以及国家学科建设的高校发展需求，高校的图书馆服务模式需要与时俱进，随着时代的发展进行改革与创新。现阶段，我国大多数图书馆已经构建了基于大数据层的数字化学习资源整合体系，利用信息数据在一定程度上满足用户的个性化学习需求，这在很大程度上改变了数据资源的信息化服务模式，具体表现在以下这些方面：一是系统资源和服务模式发生了改变。在大数据信息技术的影响下，图书馆的传统意义上的信息资源在不断的减少，而数据信息资源在逐渐增加，一些图书馆已经逐渐在利用这些资源服务于学习用户。相比较于传统的信息资源，大数据背景下的信息资源，其内容更加丰富也更加具有拓展性，服务模式也更显得灵活多变而深受用户欢迎。这些都为图书馆在信息社会背景下的进一步发展带来了良好的契机。二是用户需求和技术应用方面的改变。大数据时代，在社会需求的不断促进下，图书馆知识服务的形式已经开始逐渐向多元化发展，并且也逐渐呈现出个性化的趋势，在向对用户个性化服务方向转变。在服务于用户的具体过程中。用户可以凭借信息网络的全覆盖和信息终端的便捷应用，实现对图书馆所能够提供的数据化的信息资源随时随地的利用，这样就大幅度的提高了图书馆信息系统数据资源的有效利用，从根本上解决了图书馆的资源利用率问题。

二、图书馆大数据分析与协同创新服务平台建设途径

（一）发展新型数字知识服务，实现资源协同共享与信息增值服务

当前图书馆所能提供的服务都是初级服务，无法对海量数据进行加工和处理，因此图书馆应当果断改变自己的服务理念，通过海量数据了解客户的阅读习惯，并和数字图书馆已有业务相结合，创造更大的价值。可以预见，数据图书馆将成为数字图书馆的重要构成部分。所以，就长远而言，数字图书馆应当在云计算技术基础上，对数字资源进行系统的开发，使其具备强大的操作性并能够在这一基础上进行系统定制，从而扩展对原始数据的转化、挖掘等数据服务功能，并从庞大的数据中筛选到有用信息，对用户满意度、资源使用率、资源分布等进行分析，并以可视化的技术进行展示，从而开拓出一条以数据为主导的服务之路。同时，数字化图书馆是一项关系到社会生活多个方面的系统工程，必须改变和实体图书馆同质化现象较为严重的情形，尽可能的推动上游业务的发展。数字图书馆应当参与到业务循环中，充分调动产业资源，并加强和数据供应商、出版社之间的合作，对数据进行充分的挖掘，并不断拓展、充实自己的业务程序，扩大移动图书馆增值服务，实现不同群体之间的信息共享，提升其服务水平和效率。

（二）满足用户的个性化需求

图书馆是为教学科研提供服务的场所，科研数据知识库的建立，目的在于采集、存储与管理数字化学术资源，减少科研用户搜集信息的时间，辅助他们更好地开展科研活动。图书馆在科研数据管理方面积累了丰富的经验，拥有稳定的用户群，其服务系统中也保存着大量用户访问数据，若能够借助智能推荐系统集成这些用户数据，并深入挖掘分析，发现隐藏在其中的知识，再依据挖掘结果以智能推荐的方式提供服务，将极大满足用户的个性化需求，进而吸引更多用户参与到图书馆建设中来。加之大数据时代用户的需求日益多样化，图书馆利用智能推荐系统，将提高科研数据整合水平，提高获取科研数据的速度，强化服务系统的响应能力。