基于小数据的高职院校图书馆精准推送服务研究

（天府新区通用航空职业学院，四川 眉山 610000）

引言

学生及教职人员是高校图书馆服务对象的重要组成部分，也是高校图书馆的重要资源。现如今，随着数字化产业的不断发展，互联网信息以及数字图书资源在高校图书馆中的不断深入，学生及教职用户获取图书资源的途径也不仅仅停留于单一的纸质图书，多样的途径使用户能够获取的信息资源更加丰富。然而，海量的资源给用户对于某些关键信息的寻找也造成了很大的困难。如何针对用户需求信息进行深度挖掘与整理，对用户在图书阅读方面的兴趣和需求进行精细化分析，将直接影响高校图书馆服务的深化和发展。为了有效提高用户获取资源效率，众多学者从用户特征数据即小数据采集、分析与应用等角度出发，针对现有图书馆精准推送服务展开研究，探寻基于小数据的图书馆精准推送服务的可行性。在国内，陈安琪[1]等分析了小数据在图书馆移动服务中的必要性，并针对基于小数据的图书馆个性化移动服务流程进行了详细的阐述；陈臣[2]等针对基于小数据的读者兴趣发现于动态更新进行系统性的研究，其研究结果表明基于小数据的个性化推送服务能够有效的提高推荐预测准确性，提升个性化服务推荐效率。但上述研究多以成熟运行的本科院校图书馆为研究对象，而针对基于小数据的高职院校图书馆尤其是专业性质较强的高职院校图书馆精准推送服务研究尚且不足。

为促进精准推送服务在高职院校图书馆中的应用，有必要针对小数据在高职院校图书馆个性化推送服务中的应用策略做一个系统的分析与总结，亦希望借此引起国内高职院校图书馆同行的关注和讨论。

一、图书馆小数据的概念及其组成

最早提出小数据概念的是美国康奈尔大学艾斯汀教授[3]。她受到父亲日常生活习惯改变与个人健康状况间联系的启发，提出个体的行为数据可以为疾病的诊断与治疗提供决策依据的想法，进而引出小数据的概念。近年来，随着网络信息技术的不断发展，人们在不同场景内所产生的能够表述个体日常行为活动特征的小数据逐渐被挖掘、记录。

图书馆作为高等院校的文献资源信息中心，是学校信息化和社会信息化的重要基地[4]。就高校图书馆而言，图书馆小数据涵盖了用户查阅文献资源的过程中产生的，包括基本特征（如专业、学历、研究方向、性格特点和健康状况等量化数据等）、阅读行为（如个体位置、个体相关阅读行为、阅读偏好等）以及社交网络信息（如文献查询历史、论坛反馈等）等在内的所有个体性行为数据[5]。合理地使用这些数据是帮助图书馆分析读者个性化需求，提供精准化推送服务的关键。

二、高职院校与本科院校图书馆的差异性分析

近年来，随着高职院校规模的不断扩大，作为高职院校办学硬件核心的图书馆在场地建设以及图书资料配备等方面也得到了相应发展[6]。但受起步较晚，资源、经验薄弱等因素的影响，院校与本科院校图书馆还存在一定的差异，主要体现在以下几个方面：发展定位、人才培养目标以及读者的信息素养和需求等方面。

1.服务对象及服务内容

本科院校的学科设置相对复杂，学校以培养研究型人才为目标，教师科研任务繁重、学生学习能力相对较高、图书馆读者数量较为庞大。因此，本科院校图书馆多以为学校的教学、科研提供保障性服务。除了完成图书馆传统的业务工作外，更注重知识服务，图书馆的工作重心放在了为学科提供强有力的文献信息服务上。相比而言，高职院校的学科设置相对简单，学生水平及能力相对有限且人数较少，高职院校多以培养应用技术人才为主要目标，以此，图书馆为学校教学任务的有序开展提供文献保障性服务。两者在服务对象与内容上存在一定差异。

2.机构、人员配置情况及其服务模式

本科院校图书馆由于其资源配置较为丰富、所能提供的保障性服务种类较为全面，故其在内部机构设置方面较为完整，人员配置较为齐全，所能提供的服务模式较为多样；而相比本科院校图书馆，高职院校图书馆由于其资源配置相对单一、所能提供的保障性服务种类较为简洁（主要为图书的借阅服务），使其内部机构设置及人员配置相对简单。

3.文献资源配置及馆藏体系建设

文献资源是图书馆建设的重要组成部分，优质、丰富的馆藏文献资源是图书馆合理发展的必要条件。本科院校图书馆馆藏资源较为丰富，除纸质资源外还大量的数字资源，能够为学校的教学及科研工作提供文献保障。且其内设组织架构较为完整，科室分工明确，配套设施较为齐全。而高职院校图书馆受到场地规模、资金来源等多种因素的限制，其馆藏资源仅能在某一专业方面形成较为完善的藏书体系，且多以实用型资源为主，更新速度相对缓慢。

正是这些差异，导致高职院校图书馆在合理调配馆藏资源，满足读者个性化需求上存在一定不足。为了更好地弥补这些服务缺陷，笔者认为应在参考本科院校图书馆服务模式的基础上，引入基于小数据的精准推送等服务理念，建立符合高职院校图书馆发展现状、具备高职院校特色的服务模式。

三、针对高职院校图书馆用户的小数据采集、分析与决策应用

用户需求是图书馆提供个性化服务的先决条件，做好用户个性化特征数据的收集、分析及推送决策等工作，有利于高职院校图书馆实现精准推送服务，满足读者的个性化需求。

1.针对高职院校图书馆用户的小数据采集

成熟的本科院校图书馆通常采用读者上传信息和图书馆采集信息两种方式来实现对图书馆小数据的收集。其中，读者通过互联网中所提供的微博、论坛、公众号、搜索引擎等多种平台渠道有意识或无意识地完成需求信息上传；图书馆通过问卷调查、信息搜索等主动性信息收集方式完成对小数据的收集[7-8]。而针对专业性质较强的高职院校图书馆，由于其人员组织架构及资源配置情况的特殊性，对其进行图书馆小数据收集时，不应完全采用与本科院校图书馆相同的方式，应结合自身条件，进行方法的评估与选取。具体实施过程可考虑如下方案。

1.1 借助用户的注册信息，实现图书馆小数据的收集

学生、教职人员等用户在进入图书馆前，通常会在工作人员的协助下完成个人信息的登记工作，这些信息包含了用户的姓名、年级、专业、联系方式、研究方向及领域、兴趣爱好等。借助用户的注册信息，建立用户与信息间的映射关系，并获取用户潜在的需求信息，完成图书馆的小数据收集工作。

1.2 借助用户的教务信息，实现图书馆小数据的收集

用户的教务信息通常包括学生课程配置、课程考试安排、英语、计算机以及其他等级考试信息等。本科院校的在校师生人数相对较多，且学科体系配置较为复杂，所涉及的教务信息的种类较多、体量较大，难以直接用于图书馆的小数据收集。而对于专业性质较强的高职院校而言，由于其学科体系相对单一，用户数量相对较少，通过教务处与图书馆间的信息融合，能够获取用户的潜在需求信息，完成图书馆小数据的收集工作。

1.3 借助用户的检索及借阅记录，完成图书馆小数据的收集工作

定期收集、汇总用户的检索及借阅记录，能够获取用户在不同时期的需求信息，完成图书馆小数据的收集工作。

1.4 借助用户咨询、申请信息，实现图书馆小数据的收集

用户在使用图书馆的过程中，会向工作人员咨询图书、文献的检索信息，提出文献或相关资料的查询需求等。馆内工作人员可通过对用户需求信息的整理、标记，完成对图书馆小数据的收集工作。

1.5 借助互联网平台，实现图书馆小数据的收集

受经费、场地等因素限制，高职院校所搭建的内网服务器性能尚且不能完全满足数据收集的要求。随着互联网技术的不断发展，出现如微信公众号、微博公众号等免费互联网平台工具，工作人员可通过收集用户在互联网平台上的反馈信息或借助如问卷星等网络问卷调查工具主动收集用户需求信息，实现对图书馆小数据的收集工作，降低数据收集成本。

2.针对高职院校图书馆用户小数据的分析与决策应用

用户的需求与其所处的时间、空间、环境、任务等数据信息密切相关。为了更好地实现基于小数据图书馆精准推送服务在高职院校中的应用，满足用户对资源获取的需求，应结合如下决策因素，完成对多渠道收集的图书馆小数据进行有针对性的分析、整理，建立资源、推送方式与用户间的一一映射关系，并以此为基础借助微信公众号、邮箱系统等推送平台，实现个性化推送服务。

2.1 基于时间任务的用户小数据分析决策

如前文所述，针对高职院校而言，用户的注册信息及教务信息中包含了如年级、专业、研究方向、课程设置、英语等级情况等信息。对上述信息进行合理的分类、判别、标记，结合校历安排、考试安排等时间数据，建立用户潜在需求模型，依托馆内现有资源，可实现精准的推送服务决策。

2.2 基于学科专业属性的用户小数据分析决策

针对专业性质较强的高职院校，由于其学科体系较为单一，用户组成结构相对简单，因此，此类院校图书馆在文献资源配置上更具一定的倾向性。针对历史数据较少的用户，应结合其专业学科及研究方向等属性，挖掘用户在专业知识领域的潜在需求，并合理地调动馆内的文献资源，寻找合适的推荐方案。

2.3 基于历史信息的用户小数据分析决策

用户的历史查询信息是用户需求的直接体现，对用户的历史查询信息进行归类、标记，统计不同分类信息的搜索频率，建立用户的兴趣爱好模型，将对应分类中总搜索次数相对较多，评价相对较好的资源推送给用户，实现图书馆资源的个性化推荐服务。

2.4 基于反馈机制的用户小数据分析决策

相比基于历史信息的用户小数据分析决策手段而言，基于反馈机制的用户小数据分析决策方法更为主动。通过对互联网平台上的反馈意见及用户的咨询申请信息进行分类、标记，完善用户的兴趣爱好模型，实现对分类资源的精准推送。且推送的同时，获取用户对于分类资源准确性的反馈信息，进而优化推送资源的组成结构，提升推送服务的准确性。该分析决策方案针对高职院校而言，能够在实现精准推送服务的同时，节约人力、物力的成本，易于执行。

四、基于小数据的高职院校图书馆精准推送服务的应用价值

基于小数据精准化服务的概念已经渗透到本科院校图书馆的优化服务中，在肯定小数据精准服务带给本科院校图书馆的创造性变革的同时，还应积极关注小数据精准服务在高职院校中的应用。在满足普适化服务质量的前提下，合理地将小数据应用到高职院校图书馆中，不仅能够满足用户的个性化服务需求，提升用户体验，还能提升图书馆的服务质量，使高职院校图书馆实现从仅提供借阅服务到提供包括精准推送等多样化服务的改变，促进高职院校图书馆的良性发展。

结语

伴随着高职院校规模的不断扩大，图书馆也得到了相应发展。然而相比于本科院校而言，高职院校图书馆还存在机构人员配置不足、服务模式单一、馆内资源覆盖不全面等问题，如何结合读者的兴趣需求及现有馆藏资源，实现精准的图书馆推送服务，已经成为关系高职院校师生阅读收益和评价图书馆服务效率的关键因素。本文对本科院校图书馆与高职院校图书馆之间的差异进行了讨论，并结合高职院校图书馆的发展现状，对基于小数据的高职院校图书馆推送服务策略进行了系统的分析与总结，为日后基于小数据的精准推送服务在高职院校的实施提供参考依据，也为提升高职院校图书馆服务质量奠定基础。