基于大数据的高校图书馆定制化信息服务研究

姜淼

摘 要：随着图书馆数字资源、用户信息和服务信息的日益增多，用户个性化信息需求不断增加，这为高校图书馆提供定制化信息服务提出了更高的要求。因此，文章深入研究了大数据技术在高校图书馆定制化信息服务中的应用，通过综合信息服务平台搭建，用户行为数据挖掘，定制化智能服务推送等方面，提高图书馆的服务质量，从而更好地为学校发展提供支撑和动力。

关键词：大数据挖掘；图书馆；定制化信息服务

目前，高校图书馆的服务主要集中在图书借阅、文献传播、电子资源下载、自习服务等，在此过程中，图书馆也获取了大量的用户信息和服务信息。因此，图书馆在提供基本的信息服务外，如果对这些信息进行分析处理，根据用户的需求提供定制化、个性化的服务显得尤为重要。

随着互联网技术、大数据技术、移动通信技术的迅速发展，高校师生对个性化信息需求不断增加，同时，高校图书馆的信息服务也受到网络资源、搜索引擎的大力冲击，这为高校图书馆向广大师生提供个性化的信息服务提出了挑战，需要图书馆以创新的思维，不断革新和优化定制化信息服务模式。师生对图书馆的信息服务要求，有时候是跨行业的、跨专业的、个性化差异很大的业务，如何利用现有的信息数据和用户数据，对用户行为和需求进行挖掘和分析，同时提供有针对性的服务成为推动图书馆信息服务水平提升的关键。而大数据处理技术正是解决这一难题的钥匙，构建图书馆基于大数据的信息服务模式，可以在极大程度上使图书馆的服务质量得到提升，为教学科研提供主动、深层次的定制化服务，从而更好地为学校发展提供支撑和动力[1]。

1 高校图书馆信息服务面临的困境

高校图书馆作为信息服务机构，除了提供传统的信息服务之外，还需要面对用户信息查询行为和使用习惯的转变，在大数据时代下面临着新的发展机遇和挑战，如何应对信息时代的挑战，创新服务手段，为广大师生提供更好的服务，为高校发展贡献更大的力量，成为高校图书馆发展的一个核心命题。目前，图书馆在大数据时代下的服务体系发展面临如下困境。

1.1 图书馆作为信息中心的地位越来越低

目前互联网已经替代图书馆的信息传播核心地位，当人们遇到疑难问题时，首先想到的是互联网而不是图书馆，人们的信息获取大多是在互联网上进行的，尤其是对图书的冲击很大，人们不再需要进入图书馆进行纸质书籍的借阅，而是利用网络进行电子书籍的下载和阅读；人们不再去图书馆查阅文献资料，而是去网上查询专门的数据库。这些都使得图书馆作为信息中心地位越来越低。

1.2 图书馆中管理工作人员的综合素质有待提高

大数据时代对管理人员的综合素质提出了更高的要求，传统的管理人员一般缺少计算机学习背景，对新生事物和新技术跟踪不够及时，对大数据处理等新手段无法迅速掌握，许多图书馆管理人员仍然重复着过去的工作，没有与时俱进地对图书馆的信息管理作出有建设性的贡献，使得图书馆在服务过程中处于被动地位。

1.3 图书馆更新和转变服务的意识不够主动

随着大数据时代的到来，图书馆以书为本的理念依然根深蒂固，缺乏以读者为中心的服务精神，传统的以图书借阅作为主要服务方式的理念根深蒂固；同时，也没有根据读者的需求建立完善的配套设施，WiFi、休闲娱乐区、交流沟通区、计算机使用区等建设不完善，使得广大师生逐渐远离图书馆[2]。

2 基于大数据的高校图书馆定制化信息服务具体举措

力争搭建图书馆综合信息服务平台，实现图书馆书目检索系统、文献借阅系统、电子资源查询系统、咨询服务系统等系统的有机联系，深入研究用户行为数据挖掘技术，对用户数据进行分析、归类，根据用户需求做出分类向导及决策，提供定制化推荐、检索、推送等服务，其主要包括以下研究内容[3]。

2.1 综合信息服务平台建设方面

大数据环境下，及时调整图书馆资源建设思路，从以前的以“规模建设为中心”逐步转化为以“数字化建设为中心”。提供跨库检索服务，制定统一的标准约束单一数字图书馆信息资源的收集和存储等，以便能更大程度上实现信息资源共享，同时也能够更好地为用户服务。充分利用网络免费数字资源，丰富用户使用体验。为了整合用户数据，建设综合信息服务平台，将资源导航、书目检索、文献查阅、图书荐购、读者信息查询、在线咨询等现有功能模块进行整合和数据交互。

2.2 用户行为数据挖掘技术研究方面

首先，进行用户数据的收集，获取的数据可包括基本特征数据、社交活动数据、图书馆活动数据、第三方开放数据。通过此方式将散落在各处的信息进行整理和综合，将用户各种数据关联起来。其次，把采集和处理后的数据经过分析、集成、深度挖掘汇集融合成基礎小数据库，然后结合馆藏资源进行进一步的挖掘和整合，例如，可以详细分析和深度挖掘用户不同时间段的同一个性化阅读需求，获取阅读动机、阅读心理、阅读偏好、阅读方式的演变过程，利用智能预测系统推测用户未来可能的个性化阅读需求及需求变化趋势。

2.3 定制化智能服务推送建设方面

大数据环境下高校图书馆定制化信息推送主要包括数据库交互系统、用户行为分析系统、精准信息管理系统等。数据库交互系统的核心就是数据库交互服务器集群，用户在使用信息服务平台时会产生大量的数据，通过搭建数据库交互服务器集群以实现信息的共享。用户行为分析系统的功能主要是对目标用户的所有行为记录进行筛选，如访问的数据库、查阅的书籍和电子资源、观看的网络视频、搜索的信息内容等，然后对其行为进行综合评判。精准信息管理系统既对可能需要推送的信息进行搜集、存储并定期更新，也会根据用户需求分析结果确定该信息是否需要向读者用户推送[4]。

基于上述定制化信息推送的基本模式，馆藏资源智能化推送主要包括以下方面[5]。

（1）利用手机APP为用户提供定制化书名查询、预约、到书提醒、借阅、续借等人性化服务。

（2）开发自习室占座系统，随时向用户推送座位使用信息，推送服务中心还可加入座位是否靠窗、有空调、有插座等人性化信息。

（3）根据用户的阅读爱好和习惯，通过精准信息管理系统及时向用户推送相似书籍。

（4）根据学生不同的学习阶段和年级，按照课程学习进度及时推送相关学习和参考书籍，提高专业书籍的利用率。

（5）开发图书定位系统，当用户有借阅需求时，输入所需图书信息，图书馆会自动推送该图书所在的楼层、书架位置等信息，协助用户更快地找到所需图书。

（6）向有需要的用户及时推送图书馆的各种活动，例如新生入校培训、专业数据库使用讲座、四六级和考研培训讲座、图书阅读活动、新书推荐活动等。

（7）为科研人员提供课题跟踪等深层次信息服务，跟踪教师感兴趣研究领域的国内外研究动态，定期向课题教师提供新的文献信息，为其传递研究领域的最新文献。

3 结语

本文深入分析了高校图书馆信息服务面临的困境，描述了新形势下，图书馆用户的使用习惯和个性化需求，为高校图书馆提供定制化信息服务提出了更高的要求。在此基础上，本文从综合信息服务平台搭建，用户行为数据挖掘，定制化智能服务推送等方面，提出了解决方案，对提高图书馆的服务质量提出了参考措施。