万雪蕾

摘 要：近年来，我国的科学技术水平有了不断发展，计算机互联网技术已经渗透到人们生产和生活的各个领域之中，极大的改变了人们生产和生活方式，提高了生产效率，更便利了人们的生活，促使我国进入了信息化大数据时代。在大数据时代下，传统图书馆更要认清自身在传播文化知识，推动社会主义精神文明建设中的积极作用，不断利用大数据来优化图书馆服务模式，积极打造馆内馆外、线上线下的服务模式，来提升图书馆服务水平，促进图书馆实现长远可持续发展。

关键词：大数据时代;图书馆;服务优化;服务创新

随着社会的不断发展，人们对于知识的需求不断加大，对于阅读的重视程度也在不断增加，我国已经进入全民阅读时代。在阅读时代中，图书馆作为文化资源最集中的公益性服务场所，更应顺应时代发展潮流，不断优化自身服务模式，利用当下流行的计算机大数据技术来提升服务水平。本文分析大数据时代下图书馆服务方式的转变，对在大数据时代中图书馆服务优化和创新的策略进行分析，以期为今后图书馆服务优化与创新提供参考，促进我国社会主义精神文明建设的顺利进行。

一、大数据时代下图书馆服务方式的转变

（一）从被动服务转变为主动服务

传统图书馆在开展各项服务的过程中，由于信息化程度不高，且工作人员对于自身重要职责认知程度不足，导致图书馆在服务的过程中只能通过接收读者意见和建议来开展服务，这种服务属于被动式的服务，无法实时且全面的对读者在一个时期内对于阅读的不同需求，不利于服务水平的提升。而在大数据时代中，由于科学技术水平的不断提升，图书馆可搭建属于自身的服务系统，并根据读者的浏览记录自动分析读者对于阅读的需求和偏好，更能搜集读者的相关检索和行为信息，利用大数据技术来分析读者在偏好和行为上的关联性，主动对读者展开个性化的服务，从而达到图书馆服务水平的不断提升[1]。

（二）信息化智能化程度不断提升

传统图书馆在开展各项服务的过程中，由于信息化程度不足，导致服务仅以简单的图书登记和帮助检索为主，不利于馆藏资源最大限度的发挥其积极作用。而在大数据时代中，由于信息的检索方式和提取分析方式相较从前均出现较大变化，图书馆可对馆内资源实现信息化网络化管理，可在图书馆搭建的系统平台中完善检索手段，分析馆藏资源的内容，针对不同主题的文献进行分别提取，并对其进行分来，强化各类主题文献之间的关联性，来保证在开展服务的过程中可为读者提供系统化服务。并且由于大数据技术已经较为成熟，图书馆可分析读者实际需求来自动为读者匹配其相关资源，减少读者执行检索所需花费的时间成本，提升读者时间利用率，促使读者不断实现高效阅读，有助于社会阅读的顺利开展[2]。

（三）可根据读者实际需求进行定制化服务

在图书馆中引入大数据、云计算和云存储等相关计算机科学技术，可针对不同读者不同的阅读需求，展开定制化服务，来提升服务水平。对于图书馆来说，其可在分析读者阅读需求时明确读者喜好，根据读者开展资源检索时的时间、内容及资源种类，对读者所需资源进行分析并做出预测，进而推送相关信息资源，使读者可以高效且精确的得到相关资源，更可利用大数据技术来根据读者需求变化实时调整推送内容，提升推送效率，提升服务的精确性和有效性。

而读者更可利用大数据中的各项服务内容根据自身需求来进行定制服务，可在系统检索中检索相关所需信息，图书馆可借助检索记录，利用大数据来对其进行分析，来使得各项服务更加符合读者需求，提升图书馆服务的细致化程度。而图书馆更可利用大数据技术来搭建读者之间的交流沟通平台，读者可在交流中沟通图书馆的各项信息，加速图书馆内馆藏资源的流动和共享，为读者搭建广阔的互动交流平台，进一步细化服务，来促使图书馆不断实现现代化发展[3]。

二、大数据时代下图书馆服务优化与创新思考分析

（一）对服务模式架构进行优化与创新

在大数据应用到图书馆服务优化与创新的过程中，首先则是对服务模式架构的优化和创新。其最终目标是利用大数据对图书馆馆内海量数据资源进行全面的挖掘和分析，并在全面分析的基础上对其进行重新整合和关联分类;与此同时，借助大数据技术可实现对读者阅读需求的收集和自动分析，对读者阅读需求和需求变化进行实时掌握，并针对读者阅读需求变化而灵活调整推送内容，更可利用先进的可视化技术或者扩展检索等技术，在立足于读者阅读需求的基础上对其进行拓展，利用推荐阅读等方式来为读者提供个性定制化服务。在整个服务模式架构的优化和创新中，一般包括如下几个方面。

1.应用层架构

应用层架构一般是针对读者而言的，在架构中涵盖各类读者可利用的软件或者系统，在应用层架构中，被广泛使用到的一般为移动数字类图书馆、相关网站以及相关微信小程序公众平台等，这类应用可满足读者日常阅读所需，在图书馆开展服务时占据重要部分[4]。

2.互动层架构

近年来，由于以人为本的思想不断广泛传播，使得图书馆在优化和创新服务体系的过程中越来越重视与读者之间的互动以及搭建读者与读者之间的互动交流平台。这就使得图书馆在服务架构中，互动层占比不断增加，其可将应用软件以及相关交互作用和图书馆管理系统进行有机结合，来提升读者与读者之间、读者与图书馆之间以及不同图书馆之间的交流与互动频次，更在大数据的支持下实现实时互动，使得图書馆可以实现及时分析读者阅读偏好，进而有针对性的提供服务。与此同时，图书馆系统互动层级更能实现检索系统、推送系统以及互动系统的有机融合，并对其进行分析并利用，来提升图书馆接受读者意见和建议的时效性，从而使得大数据技术更加有效的为图书馆挖掘分析读者喜好提供各项支持[5]。

3.服务层架构

在图书馆服务架构的服务层级中，服务层占据其中重要地位，其可为读者提供读者所需的各项服务，是整个服务系统中的核心层级。在服务层架构中，涵盖对读者需求的分析、检索以及相关推送、自动搜索馆内资源、梳理馆内资源并匹配读者需求、相关关联性资源的检索推送以及与读者之间加大沟通、搭建读者与读者之间沟通平台等。利用大数据技术以及数据挖掘数据分析等技术，能够提升图书馆在提供服务时的精确性与有效性，促进其科学化规范化水平的不断提升[6]。

4.资源库层架构

图书馆资源库一般包括两个层级，首先是知识层级，在其中含有多个内容不同、功能不同的模块，一般来说，常用的知识库有读者需求喜好方面的知识库、学科知识类的知识库以及知识元等。在这其中，学科知识库与知识元知识库可在为读者提供相关服务时提供统一的关联资源库，便于读者阅读下载使用。而读者需求类知识库可利用大数据技术来对读者行为和读者喜好进行挖掘并分析，从而形成读者知识库[7]。

而资源层级作为资源库的另一个构成层级，可对馆内信息进行关联并整合，来形成各类不同主题的数据库。一般来说，该类型数据库有三种模式，首先是读者行为以及读者信息类数据库、图书馆馆藏资源的数据库和馆外资源数据库。读者行为数据库和读者信息数据库可为构建读者需求类数据库提供扎实可靠的信息支持;而馆内资源数据库中可涵盖馆内所藏全部资源，   （下转第30页）

（上接第28页） 如期刊类资源、文献类资源或者图书类资源等;外部资源库包括各类图书馆的共享信息以及与社会民生相关的各类热点事件等。

5.技术支撑层面架构

为总体提升图书馆服务水平，优化服务结构，技术支撑对其起到至关重要的决定性作用。在技术支撑结构中，一般包括技术环境、组织环境和馆内工作人员专业水平和道德素养等三个方面。在利用大数据技术来优化和创新服务中，必须有极高的技术水平支撑和良好的系统运行环境和系统引擎，更要配备大容量存储系统，才能更好的发挥大数据技术的积极作用。这就对图书馆的资金支持需求较大，在我国，图书馆基本以公益性质为主，日常经费来源主要依赖国家和当地财政拨款，这就导致很多地区在图书馆实现信息化的过程中力度不足。针对于此，除当地政府和国家提升重视程度，加大拨款力度等，图书馆自身也需寻求发展之路。可利用租赁云服务等方式，来减少资金投入量，提升经济效益和社会效益[8]。

而在现代化图书馆的建设中，相较从前图书馆，馆内工作人员的职能和工作内容出现了较大变化，传统图书馆工作人员工作内容较为简单，仅以简单的图书登记整理服务为主，对工作人员专业水平和道德素养要求不高。而在大数据时代中，工作人员不仅需有较强的图书管理专业知识，更要对大数据技术和计算机实际操作能力有着较高的掌握程度，更要提升自身大数据意识，促使其在开展工作时积极应用大数据技术来优化服务，全面提升图书馆服务水平。

（二）对服务模式运行进行优化与创新

在当下，大数据技术快速发展的情况下，图书馆在优化与创新服务模式时，不仅需要对服务平台进行改革，更要对服务模式运行进行优化和创新，将图书馆服务由馆内延伸到馆外，利用读者查询、借阅产生的大量数据，并对这些数据进行分析，全方位地反映图书馆资源利用效率和读者的阅读画像，将分析结果以动态化的方式展现的方式，来搭建可视化数据展示平台。主要内容包括图书馆全局数据、馆外流通数据、图书相关数据以及新媒体相关数据四大类数据。从细化角度来说，全局数据中可包括图书馆接待人次、图书外借数据、图书加工数据、图书馆办证数据等;馆外流通数据可包括各类自助图书馆运行路线等;图书相关数据可包括图书借阅排行榜、当前外借图书信息和读者借阅排行榜等;新媒体数据可包括微信公众号和读者性别、年龄、生肖等数据。通过将这些数据整合到系统平台中，可利用智能算法，精准推送到前端平台实时发布，形成高价值的图书馆数据资源画像。通过追踪读者行为偏好和个性需求，为图书馆决策提供更加准确指导，进一步驱动服务创新，为读者提供“高品质”阅读体验，实现图书馆长远发展[9]。

三、结语

图书馆作为资源集中地，更应认清自身在精神文明建设当中的重要作用，积极引入大数据等先进科学技术来优化和创新自身服务体系，提升自身服务水平，更好的适应当下读者对于阅读的更高要求，促使图书馆现代化的不断实现。

参考文献：

[1]王鹏，高冕.高校图书馆流媒体信息服务优化策略——基于SWOT分析法[J].江苏科技信息，2020，37（34）：14-16+27.

[2]许冬玲.基于大数据挖掘技术的高职图书馆阅读推广研究综述[J].区域治理，2020（01）：178-180.

[3]王韦玮.基于互联网的图书馆资源构建与学科服务优化分析[J].通讯世界，2019，26（11）：105-106.

[4]贾偌.基于大数据的服务导向型图书馆用户档案管理优化[J].兰台内外，2019（16）：14-15.

[5]张祥青. 基于用户满意度的大学图书馆微信公众号知识服务质量评价研究[D].吉林大学，2019.

[6]杨九龙，阳玉堃，许碧涵.人工智能在图书馆应用的理论逻辑、现实困境与路径展望[J].图书情报工作，2019，63（04）：32-38.

[7]常穎聪，路程.大数据环境下高校图书馆数据推广内容及现状研究——以图书馆年度数据账单为例[J].图书情报工作，2018，62（19）：46-52.

[8]周静晴.公共图书馆智能读者流量系统大数据分析研究——以深圳图书馆为例[J].图书馆研究，2018，48（04）：116-122.

[9]沈俊杰. 地方政府公共服务优化：现实困境与完善路径[D].浙江师范大学，2018.