袁庆莉

摘 要：根据大数据环境下图书馆现有学科服务的现状，结合大数据和人工智能技术，从数据的获取、处理、存储、分析和应用5个层面入手，分析用户行为信息并赋予数据标签，从而预测用户的个性化学科需求。基于图书馆的文献和业务等数据，讨论大数据处理的流程和实现途径，快速为用户提供所需学科知识，提高图书馆资源利用率，构建图书馆学科服务新模式。

关键词：大数据;人工智能;学科服务

中图分类号：G251 文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2021）19-0152-04

Abstract： Aiming at the current status of library subject services under the big data environment， the article integrates big data and artificial intelligence technology， starting from five levels of data acquisition， processing， storage， analysis and application， analyzing user information behavior， and assigning tags. Predict their individual subject needs; discuss the process and realization of these big data based on the library's literature and business data; find the subject knowledge that can meet their needs for users， and maximize the utilization of library resources， Construct a new library subject service model.

Keywords： big data;artificial intelligence;subject service

图书馆是高校信息传播和知识创新中心，围绕学生的专业学习、教师的课堂教学和研究人员的科学研究开展服务。图书馆学科服务是助力本科院校对标“双一流”建设、高职院校对标“双高”建设的重要途径。大数据时代，移动智能设备和网络环境的快速发展丰富了用户的信息获取渠道，而图书馆传统的学科服务方式和内容已无法满足用户日益凸显的个性化需求，导致图书馆面临用户流失的尴尬局面，因此创新图书馆学科服务模式迫在眉睫。

1 现有学科服务模式的不足

自1998年清华大学图书馆率先建立学科馆员制度以来[1]，国内多数高校也陆续开展了学科服务，并取得了一定进展。我国高校现有学科服务模式大致分为学科馆员对接学院模式和嵌入式学科服务模式两种。学科馆员对接学院即图书馆给二级院系配备固定的学科馆员，院系有需求时直接联系对应的学科馆员，学科馆员主动了解院系的学科资源需求[2]，并围绕需求搜集整合资源，然后反馈给院系用户。……