郎燕

(宁夏医科大学图书馆 宁夏 银川 750004)

近年来，大数据技术已经成为推动公共文化服务发展的重要驱动力。高校图书馆作为提供阅读检索、研究学习等服务的机构，具有较强的文化属性，已经成为高校培养文化自信的重要场所，是推动公共文化服务发展重要的力量。大数据时代，高校图书馆作为信息现代技术的受益者、倡导者和引领者，关键能力是提供专业知识信息服务，利用大数据和智慧手段构筑全方位、个性化的知识服务体系，不断主动满足用户专业化、精准化的信息选择，加速高校个性化信息服务的发展[1]。因此，高校图书馆作为高校师生和管理人员获取信息的重要渠道，怎样利用大数据挖掘技术在海量的信息中满足用户的个性化需求，提供个性化信息服务，成为当下高校图书馆面临的挑战。

1 大数据对高校图书馆个性化信息服务建设的影响分析

1.1 思维方式：数据价值重新审视

在信息社会中，数据被视为与物质、能量同等重要的社会资源，大数据更是一种稀缺的资源。大数据时代，信息复杂多样、时效性强、内容广泛、交互性强、存取方式多样、信息资源不稳定、信息质量良莠不齐。用大数据说话、决策、管理以及创新和应用，已经从大数据基础较好的通信、金融等行业逐步向数字化、智慧化的文化服务等领域拓展。大数据时代，人们的思维方式发生了转变，对于数据的处理从“随机样本”到“全部数据”转变，对于数据的需求从“准确性”到“精确性”转变，对于问题的解决从追求“因果关系”向关注“相关关系”转变。大数据的广泛应用，引发了人们对数据价值的重新审视，也为高校图书馆个性化信息服务提供了新思路、新理念，在信息资源的检索、组织、采购、配置、管理这一过程中，更加注重用户数据，从数据的视角去挖掘潜在的用户，主动按照用户的需求进行信息服务。

1.2 用户检索：个性精准化服务

基于大数据，对于高校图书馆检索数据分析，在用户方面可以按照学历、学科背景、年龄等属性；在时间方面，可以长到年、季，短到小时、分钟等不同间隔；在文献方面，可以按照题目、分类号等不同类别。对于这些检索数据进行分析，一方面可以发现用户的借阅倾向，进而对于优化个性化主动服务学科文献资源建设的决策方面具有重要指导作用；另一方面，还可以挖掘出相同用户群体的差异性和不同用户群体的相似性，找出用户与文献类别的关联性，进而建立具有针对性、方便性、高效性、智能性的个性化信息服务[2]。

1.3 资源组织：集成多种类型数据

资源组织指信息资源要经过一系列分析、筛选和组织、整合后，通过开发或引进资源平台，才能被用户使用。传统的资源组织方式是进行网络化、语义化处理，通过提供知识分类导航、引文链接、相关文献链接，寻找相关关系，建立知识关联网络。大数据技术在知识体系动态构建、检索结果有效呈现等方面提供了强有力的支撑，高校图书馆可以集成多种类型、多种来源的数据，为用户的搜索呈现多种知识点组成、多元化媒体形式的结果，从而增强图书馆信息资源的关联性，提升图书馆信息资源发现的可能性，进而满足更多用户的需求。

1.4 资源采购：以用户需求为导向

高校图书馆资源采购是馆藏建设的首要内容，也是为读者提供优质服务的资源基础。资源采购的质量影响着图书馆整体服务水平，因此在资源采购方面，要最大程度地与用户需求契合。传统的资源采购模式很大程度上依赖于采购员的经验和判断，根据本校本馆的文献采选原则，依据本校学科专业发展需求，以及本馆特色馆藏，通过学科专家、网上问卷调查、市场热门推荐等形式来查找、筛选书目信息。而随着知识传播方式的多元化、信息载体形态的广泛性，以及资源建设途径的多样化，原有的资源采购模式已经不能满足更多用户的个性化需求和图书馆对馆藏的高质量要求。大数据技术为资源采购提供了前所未有的数据支撑，真正实现以用户需求为导向，可以通过经费配比、采购周期、文献类别等，对需求多、时效性强的文献优先采购，同时，通过大数据分析用户检索、阅览、学习等数据，可以提前评估和预测馆藏文献资源的保障水平，分析出服务布局、文献利用率是否均衡等信息，提升信息资源建设的科学性和系统性。

1.5 资源配置：提升共建共享效益

资源建设所需各种经费、文献知识产权价格等问题，是高校图书馆面临的普遍问题，高校图书馆之间开展合作，在资源采购过程中以合作的方式进行联盟采购，共同推进馆藏发展，以此使用有限的经费，实现高校图书馆之间资源的共建共享。然而，目前存在不同学科之间的需求与资源购置成本未达到平衡，各个高校图书馆的馆藏亦有特定的需求等，这些是一直困扰高校图书馆资源共建共享的焦点[3]。大数据时代，大数据技术为海量的、异构的数据存储、处理提供了有效支撑，依据此，可以实现不同图书馆数据资源的整合和共享，并能够更及时、更全面地掌握用户对资源的检索和利用情况，进而根据该校图书馆的实际需求实现资源的优化配置，提升信息资源共建共享效益。

1.6 决策管理：优化业务流程

在用户需求与图书馆信息服务之间需要图书馆业务决策管理，建立优化的业务流程。大数据时代，依靠数据支撑，可以为决策管理提供参考，将用户需求与图书馆信息服务之间的距离缩小，使图书馆信息服务最大限度地满足用户需求。例如：可以参考“时间”关键词，分析用户在该时间段内关于图书和文献的使用频次，进而调整借阅周期和借阅限量；可以参考“文献”关键词，分析该文献被借阅的频次，与该文献相关的类别关联性，从而进一步寻找出图书馆馆藏文献的供需情况和闲置情况，进而为高校图书馆学科建设决策提供助力，并为图书馆馆藏的布局优化提供一定的辅助。通过挖掘出用户需求的图书和文献类别之间的关联性，将相关联图书和文献放在同一区域内，方便用户查找。另外，图书馆可以依此安排不同时段的工作重心，根据读者需求动态地调整工作人员数量提高工作效率和服务质量。

2 大数据时代高校图书馆个性化信息服务系统模型建设

2.1 用户信息需求分析

用户信息需求分析是个性化信息服务系统模型建设的基础。高校图书馆用户主要包括本校的教师、科研工作者、学生以及职能部门和教学辅助部门的工作人员。按照不同目标、类型等划分，目标群体亦有区别，例如：按照用户信息需求的目的划分，包括学习型信息需求，反映学习和阅读的需要，充实自己的知识储备或完成课程的学习任务；科研型信息需求，反映专业研究和检索的需要，对信息的前沿性、广度和深度、可靠性要求较高；应用型信息需求，反映提高业务素质和解决具体任务的需要，知识侧重前人的经验和成果；偏好型信息需求，反映实现某种生活娱乐目的，知识内容涉及个人兴趣、爱好。

大数据时代，建立高校图书馆个性化信息服务系统模型，主要依据高校用户职业特点，分为以下三类。

第一类是教学和科研人员，其知识结构以及所承担的工作任务，可以从年龄结构上划分为老年用户、中年用户、青年用户。老年用户长期从事高校的教学和科研工作，理论知识扎实，经验丰富，是学校的科研主导力量，主要负责编书、著书、带研究生、教学等，同时也承担一些重要的科研基金项目，其对信息的广度需求可能并不迫切，反而更需要专业性更强，理论层次更深，学术更前沿的核心期刊和学术会议文献等方面的信息。中年用户处于科研和教学的一线，是教学和科研的主干力量，专业知识扎实，学术水平亦较高，对信息的需求更注重个性化的专业学术信息，关注信息的时效性和新颖性，以便在教学时将新成果及时传授给学生，在课题研究时保证课题的创新性。青年用户是高校教学和科研的新生力量，教学经验较为缺乏，科研积累经验少，需要扩大本学科领域的知识面，及时了解和掌握先进的教学方法，对信息的需求广泛。

第二类是高校学生用户，主要包括研究生用户和大学生用户。其中，研究生用户要打好坚实的学科专业基础，需要阅读大量的专业文献和学术专著。大学生用户对教材辅导书需求量比较大，另外，大学生思想活跃，喜欢追求新鲜事物，对教材辅导资料之外的文学作品、畅销书等方面的需求广泛。在阅读时间和空间上的选择上，大学生用户更倾向于遵循自己的意愿和实际需求[4]。

第三类是管理人员，大多围绕本职工作和兴趣爱好而产生信息需求，更加注重信息的实用性、针对性、指导性，以提高自己的专业素质和业务能力。例如:辅导员用户，从事学生德育工作和党务工作，负责学生日常思想政治教育和管理，对思想政治教育专业知识、管理学、心理学等方面的信息需求比较高。

2.2 信息资源建设流程

信息资源建设是个性化信息服务系统模型建设的重要前提。系统模型无论功能多么强大，技术多么先进，个性化的信息资源建设和数据库建设才是开展个性化服务的前提和保障。本着针对性、完备性和准确性的原则。高校内部信息资源建设流程主要包括五个步骤：即信息资源内容获取、存储、查询、发布和安全。

2.2.1 信息资源内容获取

主要是实现物理介质到数据的转变，通过数据处理技术，将原本以图片、文本等资料形式储存的信息实现数据化，在该过程中，对于图像和视频形式的数据进行调色、色彩矫正、压缩等功能，保证内容的正确性和完整性，便于下一步的存储和管理。

2.2.2 信息存储

利用大数据技术、多媒体技术等多种强大功能集合在一起，对大数据信息进行归类和整理，可以使用关系数据库管理表格，方便数据查询，对于数据的存储可以运用集成的分级存储管理方式，连接光盘等外存储器，最终达到一个简单、友好的用户界面，便于用户从教室、实验室还是宿舍等方便访问所需信息，实现时间和空间的个性化需求。

2.2.3 信息访问

高校图书馆在互联网技术加持下，可以实现多种访问与查询方式，如文本、图像、音频、视频等，同时还可以提供索引、全文检索等功能，如图像查询可以对颜色、形状进行检索。在具体的功能上，可以实现多种语言、短语、单个字等模糊查询，并进行排序和聚类。

2.2.4 信息发布

可以实现校园内部或通过因特网、联机、光盘实现对外发布，在该过程中，主要涉及网络技术的应用，实现对于图像、声频和视频等多媒体的高质量信息发布。

2.2.5 信息安全

图书馆信息服务系统模型建设所面临的一个重要问题是信息传播过程中用户的安全性，以及信息资源的知识产权问题。一般可以采取收费、水印、加密等方式。

2.3 外部信息资源连接

高校图书馆信息资源建设不仅包括实体馆藏和网络虚拟馆藏在内的文献资源信息，还要结合馆藏特色连接外部信息资源。外部信息资源连接是满足用户个性需求，扩大信息广度和深度，实现资源共建共享效益的重要保障，主要有3个途径。

第一，基于互联网资源的连接，例如中国科学院大学图书馆不仅可以连接万方数据库、维普、知网、超星等数据库系统，还可以连接新东方在线学习库、百炼搜索引擎等互联网资源，便于用户检索和查阅[5]。

第二，对联机信息检索系统的连接。例如：清华大学图书馆可以连接国内外图书馆，国内图书馆按照华北地区、华南地区、东北地区、西南地区、华中地区、西北地区以及港澳台地区进行了详细的划分，几乎可以连接到国内的所有大学的图书馆；国外图书馆按照国家级和大学级进行了划分，对国外的国家级图书馆可以连接到美国、英国、澳大利亚、加拿大、日本等多个国家，从国外的大学级图书馆可以连接到波士顿大学、哈佛大学、麻省理工大学、斯坦福大学等等众多国外名校的图书馆。

第三，电子出版物的连接，主要指光盘数据库，提供光盘网络服务，完成检索和下载，在光盘塔中可以同时放入多个网络光盘，通过校园网向读者提供光盘数据库检索服务。目前，这种连接在高校图书馆信息资源建设中依然占有一席之地，相比因特网检索，制作严谨，检索准确性高，覆盖面广，可以反复调整检索策略，另外，安全性高，可以储存软件等大容量的数据[6-7]。

2.4 信息服务模式选择

信息服务模式是实现个性化信息服务系统模型建设的重要支撑，主要包括一站式资源服务模式、学科知识服务模式、信息可视化服务模式和智慧服务模式。

2.4.1 一站式资源服务模式

该模式指利用大数据技术功能，实现大数据的采集和集成、筛选、整合，去除重复信息，留下可信赖的有用信息，并储存在不同的数据库中。在大数据环境下，数据类型多杂、数据结构复杂，在互联网技术加持下，在理论上这种一站式资源服务模式可以实现，但在现实中操作却存在实际的困难。

2.4.2 学科知识服务模式

大数据时代，学科知识彼此之间的联系变得紧密，并且学科知识不断更新，学科知识服务模式以学科为基础，通过不同用户对于同一学科知识浏览和下载的频率进行分析，并可以挖掘和预测交叉学科知识，通过构建知识网络来更好地为客户提供学科知识服务。在高校图书馆中，基于教师和学生这一群体，主要从事学科学习和研究，更需要研究相关学科知识，因此，基于学科知识开展个性化信息服务的优势将更加突出。

2.4.3 信息可视化服务模式

信息可视化服务模式是高校图书馆个性化信息服务系统建设的重要发展趋势。通过可视化技术，如历史流、空间信息等，将抽象的数据通过技术处理形成可以直接观看的技术。通过信息可视化服务模式，可以更深层地挖掘出用户对于信息需求和图书馆提供服务之间的鸿沟，对隐藏在这些数据里的有价值的信息进行分析处理和利用。

2.4.4 智慧服务模式智慧服务是用户对更智能化、更简单化的方便获取更准确信息的一种美好向往，也是促使高校图书馆个性化服务进一步提高的驱动力。智慧服务模式可以在用户个人信息、特定主题信息、信息方式等基础上，挖掘出大量潜在的有价值的信息，进行大胆预测，主动为用户提供定制化服务。

3 结语

综上所述，新时期，高校图书馆不仅对文献信息资源具有整理和维护的功能，同时，还要积极开发文献信息资源，实现信息资源的优化配置和资源的共建共享。另外，还要研究如何适应时代需求，更好地推动高校图书馆事业不断向前发展。大数据时代为高校图书馆实现个性化信息服务系统建设带来契机，在该过程中，鉴于师生这一群体用户的特殊性，通常采用基于学科知识的服务模式，完善软硬件配置，拓展服务领域，建立个性化服务评价与反馈机制。这一过程中，可视化服务模式和智慧化服务模式是发展趋势，在建设的过程中不能被忽视。