高校图书馆大数据服务要坚持创新

王姝+马春华

【摘 要】 网络技术在高校图书馆大规模应用，引发了图书馆任务的变化，用互联网为学科知识服务和用户个性化服务，已成为图书馆两大服务主题，而两大服务要依靠做好大数据服务。高校图书馆大数据具有自身特征，在应用中面临诸多挑战，要使大数据发挥作用，体现价值，必须坚持理论创新、技术创新、规模创新和方法创新。进而推进大数据服务的顺利开展。

【关键词】 数据特征 技术创新

1、高校图书馆大数据特征

大数据是云计算、互联网、社交网等信息技术快速发展的产物，具有种类多、体量大、流量快、价值高的基本特征。高校图书馆大数据除了上述特征之外，还具有其自身的明显特征，主要表现在：

1.1大数据和知识既联系又有区别。图书馆中的大数据在被调用分析前是无序的，不能直接被利用。而图书馆中的藏书、论文数据库等信息资源是可直接阅读的，应属于不可直接利用的大数据。但读者的借阅记录、用户信息行为，访问记录等可以是图书馆大数据或可以成为图书馆大数据。

1.2数据分类明晰。从情报学的研究角度看，高校图书馆大数据可分为结构化数据，如纸质纯印本、光盘、数据库资源等；非结构化数据，如用户浏览、借阅和日常图书馆服务环节记录数据等；异构化数据，如自建统计，人员维护记载或外购数字资源等。图书馆大数据种类繁多，内容十分丰富。

1.3数据流量增加迅猛。最近几年，高校图书馆内的各类中外文期刊，专业学术论文等图书资源迅速膨胀，同时搜索和浏览数据也在急剧增加，体量浩大，前所未有。

1.4大数据关联性明显。高校图书馆大数据是由一个个数据、数据库、数据集和数据群累加聚集而形成的。数据馆藏资源不仅体现出数据集内部的关联性，也能体现出数据集与数据集、数据群与数据群，数据集与数据群之间的密切联系。当然这种关联性要通过大数据挖掘才可体现其巨大价值。

1.5数据价值巨大但密度较低。因受到各方面因素的制约，知识服务领域的开放程度并不如人意。“信息孤岛”仍随处可见，这为数据的完整收集，特别是高质量的数据获取带来了困难。由于海量大数据中包含着很多无用信息，低价值密度特点突出。大数据的真正利用价值有待于沉入挖掘。

2、大数据应用贵在创新

面对挑战和阻碍，高校图书馆要敢于迎难而上，坚持在理论上创新，在技术上创新，在模式上创新，在方法上创新，通过不断创新发掘应用大数据的源泉。

2.1理论上创新。高校图书馆目前可将图论作为基础理论，即以图为数据结构对现实世界进行研究，这对网络信息挖掘以及大数据体系运作将起到很好的促进作用。这一理论通过构建“语义网络”来表达“显性知识”，又通过构建“社会网络”来挖掘“隐性知识”，进而实现辅助知识创新。在建立云计算平台的基础上，可为开发大数据应用论证未来方向。基于图的挖掘算法是语义网络与社会网络的密切结合，因此可做到大数据的共享和转移，能作为高校图书馆学科知识挖掘的主要工具。把可视化与知识地图同时应用在知识展现和知识服务上。分布式云计算平台目前已集成了图挖掘算法库，据此可将中低端的计算设备，组成分布式计算机集群，并方便地使用这些类库数据开展图书馆大数据应用，即可节省大量軟硬件购置资金，降低营运成本，又可极大提高计算性能，使“高校资金投入短缺”的难题得到有效破解。

2.2技术上创新。实现数据管理标准化操作，在技术上要以空间数据为核心，以地址数据为关联，以空间数据和非空间数据一体化为突破口，将图书馆业务全力向数据分析、数据挖掘方向转移，强化数据中心系统基础能力的提升。一方面要做好各类数据的采集，处理与分析工作，保障图书馆资源数据量不断扩展。另一方面要做好与其他高校图书馆，第三方运营商的技术联盟，做到技术上资源共享，数据上优势互补，在资源、认证、检索、服务和技术标准统一的框架下，从大量数据中找出更多更大的潜在价值，进而打破“信息孤岛”壁垒，推动高校图书馆服务能力和水平全面提升。

2.3模式上创新。大数据的本质特征是多样性。因此在模式上应把不同类型数据资源选择与整合，做为创新的重中之重。从学科角度出发，图书馆要紧紧围绕教学和科研需求，选配具有专业知识与图书馆管理知识的图书管员，利用深入数据挖掘所获的专业领域知识，支持知识应用和知识创新，应选择相关性较高的大数据资源，并注意这些数据存在大量冗余，做出有效清洗，以便形成具有一定相关性，丰富多样的高质量数据模型，充分体现出本单位学科特色。从个性化角度出发，高校图书馆可通过可视化并经网络实现快速查询和检索，用以构建用户分析模型，分析用户兴趣、偏好、习惯、以及变化的需求，利用可视化算法和大数据分析，预测用户变化趋势，找出个性化阅读的准确定位，将高校图书馆打造成大规模、大数据、高水准、高效率的信息网络化服务中心。

2.4方法上创新。经过大数据捕获、组织、分析和筛选，方可明确图书馆服务方向及服务策略。为此在方法上，对这些数据的分类与利用需进行相应环境、条件的限定，坚持循序渐进，逐步深化。如运用划时段，分地域，讲群体等诸多实用而又科学的方法，以确保服务更有针对性和鲜明性。目前，高校图书馆均配置了一定数量的中低端硬件设备，包括服务器和普通电脑等，可基于已有设备构建计算机集群，搭建云操作平台系统，完成大量从节点分布式存储和平行计算调度。这种方式运行于普遍服务器和计算平台上，具有使用方便、稳定、性能好的优点，给大数据服务如何应用在方法创新上留下了启示。

结语

高校图书馆应用大数据服务于科研教学，服务于广大师生，这是网络信息时代的大势所趋。具备条件的图书馆已经开始应用大数据，暂时没有条件的正在创造条件准备使用大数据服务。但构建大数据平台不是一蹴而就的简单事情，而是一项耗资巨大、技术复杂的系统工程，不仅需要强大的软硬件设备作支撑，更需要一种勇于探索、敢于创新的科学精神。在实践中，只要坚持积极主动地拓展大数据使用范围，不断拓宽大数据优质服务领域，就一定能充分展现出高校图书馆在大数据时代的价值和作用。

【参考文献】

[1] 王学勤.建立驱动的大数据服务[J].图书情报工作.2014.80-83.endprint