基于大数据技术场域的高校图书馆个性化服务模式研究

孟艳芳

（漯河职业技术学院 图书馆，河南 漯河 462000）

在现代信息技术的推动下，高校图书馆开展个性化服务已是大势所趋，唯有通过计算机技术和信息技术对用户信息进行科学、客观的研判，才能完善和创新高校图书馆服务模式，并通过个性化服务体系的构建，实现资源和服务的完美融合。［1］为了真正实现以读者阅读诉求为主导、以科技为载体为读者提供更便捷和高效的信息服务，需要借助大数据技术与方法，对用户个性化诉求进行深度解读，并在此基础上划分和细分读者群，以此确定个性化服务的详细内容和服务模式。［2］期间，高校图书馆应深入分析和认真挖掘用户数据信息，实现对其阅读习惯的精确定位，并借助大数据分析工具准确预测其未来阅读诉求，助力图书馆在可靠数据的支撑下为用户提供个性化服务。笔者从高校图书馆信息服务的实际出发，对大数据背景下的个性化信息服务模式及其实现路径进行分析和探讨。

一、高校图书馆个性化服务内涵与特点

向用户提供个性化信息服务已经成为高校图书馆的重要工作之一，［3］而如何实现这一目标，让服务效率和效果得到显著提升，是当前乃至今后一段时间需要重点研究的课题。

（一）个性化服务的内涵

为用户提供阅读和文献检索等服务是高校图书馆的重要任务。个性化服务指的是在设定用户之后，通过不同渠道收集、整理并分类资源，以此向用户提供与推送相关信息的服务类别。［4］对高校图书馆来说，个性化服务主要表现在信息服务模式、服务内容、服务时空的个性化方面，要求图书馆针对不同用户提供差异化的服务方式与服务内容。比如，从读者兴趣爱好与信息需求偏好出发，为其提供特定的检索界面、获得特定信息资源的个性化推荐等。

（二）高校图书馆个性化服务的特点

首先，高校图书馆需要按照用户诉求提供专门服务，以强化图书馆信息服务的针对性；其次，高校图书馆及其学科服务人员要按照用户接受服务的历史数据，对相关信息进行分析，以便将用户所需信息及时而有效地推送给用户，以此体现信息服务的主动性；最后，图书馆要通过个性化服务系统搜集用户反馈的信息，在分析、处理上述信息后将新生成的、有价值的信息反馈给用户，以体现信息服务的交互性。

二、高校图书馆个性化服务的典型模式

在大数据技术场域，高校图书馆需要构建层次分明、分布式的用户信息处理系统，以此应对用户信息服务个性化、多样化的诉求，以及信息资源需求剧增和信息获取方式复杂化的诸多挑战。［5］为了让用户更加方便快捷地获取所需资源，需要从以人为本的视角出发，借助大数据技术和方法充分利用和挖掘馆藏资源，向用户提供个性化检索服务、个性化推荐服务、个性化知识服务等“全方位服务”，以满足其个性化需求。［6-8］

（一）个性化检索服务

对高校图书馆而言，高效率、高质量的个性化检索服务既要求对用户的行为进行准确预测，也要求在深层次上满足用户的多元化需求。在大数据技术场域，高校图书馆能够更加便捷地为用户提供个性化检索服务，可以借助数据挖掘技术对检索行为以及阅读偏好等用户信息进行更加精准的预测，也可以通过建立基于用户特点的数学模型和信息数据库为用户提供高质量服务。如此一来，不但可以获得每位用户的行为数据，还能在数据挖掘、分析、预测等技术的支撑下，完成精准化检索服务。

（二）个性化推荐服务

高校图书馆的个性化推荐服务以“服务个性化人群”为出发点。在借助大数据技术完成这一工作时，通常要构建用户模型以匹配相关信息，以便为用户提供个性化的推荐服务。［9］推荐服务模型可以通过以下方式构建：第一，以数据挖掘的形式构建用户行为与需求之间的关联规则，借此确定用户模型数据库的对象关系；第二，确定图书馆用户关联规则的分类模式，把用户行为及其相关数据加以分类，并把数据划分到数据库的不同“子集”，让不同子集代表不同个性化推荐结果；第三，通过聚类方法描述图书馆用户的行为，并通过对用户行为、实例的分析将其归结到不同组并形成类别，借此对用户行为数据予以合理划分。

（三）个性化知识服务

为了向用户提供高质量、高水平的个性化信息服务，更好地服务师生员工的学习、教学和科研，高校图书馆要以社会主义文化建设与科技创新为出发点，为用户提供更专业的知识服务。［10］首先，高校图书馆要借助大数据技术“捕获”读者的真实需求并预测未来诉求，以此为基础构建动态化的高校图书馆学科知识服务体系。其次，要在知识服务体系的实际应用过程中，通过数据挖掘的形式对用户行为进行分析、跟踪和模拟，最大限度地提升用户真实行为与历史数据的“拟合度”，以便通过真实数据确定用户的学科类型和知识服务诉求。最后，图书馆要将获得的信息和数据进行“机器学习”，以便更加精准地为用户推送知识体系内的内容，使之能够十分便捷地获得想要检索的文献，在提升知识服务效率的同时，提升高校图书馆的个性化知识服务水平。

三、高校图书馆个性化服务模式的构建瓶颈与实现路径

基于大数据技术场域向用户提供个性化服务是构建新时代高校图书馆的重要途径，也是提升图书馆影响力和知识服务水平的重要内容。但是，在为用户提供个性化服务过程中，由于受到多种因素的影响，部分图书馆没有从读者需求出发，只是被动地挖掘用户信息，缺少信息深度推荐，让个性化信息服务遭遇极大的瓶颈问题。［11］因此，有必要通过对用户行为数据的精准分析构建读者数据库，在收集和分析读者数据的基础上，完善个性化信息服务机制，提升服务效益。

（一）大数据技术场域高校图书馆个性化服务模式构建的瓶颈问题

高校图书馆信息服务的一项重要工作是对用户的潜在需求进行分析和预测，并借助多种科技手段为个性化服务工作的开展提供数据支持。［12］但是，由于受到高校战略布局和工作人员认知差异以及软硬件环境等诸多因素的影响，一些高校图书馆无论是在服务意识还是在服务体制方面都存在亟待解决的问题。

1.未从用户需求出发

部分高校图书馆未能意识到个性化服务与图书馆发展之间的紧密关联，未能依据用户兴趣提供信息服务，导致用户在图书馆提供的信息中难以获得与需求相匹配的内容。同时，一些高校图书馆对数据挖掘认识不到位，未能以用户的视角思考上述问题，导致图书馆个性化服务与读者需求之间存在难以调和的矛盾。

2.被动挖掘用户信息

在大数据技术场域，高校图书馆个性化服务是一项复杂的系统工程，需要对用户行为提前做出“反应”，以便更加高效地为其提供相应的信息。但是，部分图书馆没有主动应用大数据技术，只是在获得了用户需求之后才去进行用户信息的被动挖掘，这不但不利于对用户行为的动态化跟踪，也会由于无法精确描述用户特征而让个性化服务与用户需求存在较大差距。

3.信息深度推荐不足

高校图书馆除了要为用户提供专业化的服务外，还要提供有关书目检索和查询的信息。但是，部分图书馆的馆际互借与文献传递等功能分布散乱，无论是在图书馆主页还是在新媒体平台，读者都难以进行便捷、高效的借阅和检索，这种信息推荐深度的缺失，让图书馆个性化服务大打折扣。

（二）大数据技术场域高校图书馆个性化服务模式的实现路径

在大数据技术场域，用户对信息的要求和对服务的诉求都不断提高，为其提供个性化信息服务是衡量高校图书馆建设水平和竞争力的一项重要指标。［13］因此，高校图书馆需要充分发挥馆藏资源优势，借助大数据思维和大数据技术深化对用户的个性化信息服务，提升服务水平与服务质量。

1.构建用户数据库

高校图书馆在用户数据挖掘过程中，需要在确定对象后，从数据库选取与之相匹配的数据子集，然后构建以用户阅读偏好等信息为基础的图书馆资源库。［14］这样一来，图书馆在提供服务时，就能够通过大数据技术对用户借阅信息和访问足迹等数据进行记录，为后续的个性化服务奠定基础。

2.收集和分析用户数据

图书馆构建的用户数据库会涉及大量有价值的信息，需要借助大数据技术搜集和分析这些数据，并对数据进行调整和优化，让数据变得更加清晰，便于实现对不同客户的个性化服务；需要在大数据技术的支持下对初步获得的用户数据进行“清洗”，以此减少重复记录、消除数据噪声，在降低用户数据挖掘压力的同时，继续通过数据转换实现数据维数的精简化。

3.完善个性化信息服务机制

在通过数据转换和数据清洗最大限度地保留了有用的用户信息之后，要进行高校图书馆个性化信息制度与机制的构建，不断创新图书馆信息管理机制，通过信息服务工作的细化提升信息提供质量和效率。此外，还需要按照大数据时代的信息服务要求，对高校图书馆工作人员的职责进行明确划分，对信息服务的规章制度进行规范，以确保个性化信息服务工作有章可循，助力图书馆信息服务水平与效益的提升。

新时代，高校图书馆存在馆藏资源增长迅速、资源类别不规则度提高、馆藏资源种类繁杂且分散、馆藏资源价值密度参差不齐等问题，有必要将满足用户需求置于大数据技术场域，借助大数据技术对用户特点、阅读偏好等信息进行分析和预测，在全面、深刻地了解用户需求的前提下，变原来的被动服务为主动服务，并以前瞻性眼光为用户提供高效、高交互性的信息服务。此外，为了更好地提升高校师生员工和其他读者的阅读体验，助力国民素质的整体提升，还要进一步优化用户服务流程、规范服务标准、强化社会效益。唯此，才能让身处大数据场域的高校图书馆不断提升个性化服务水平，实现其知识储备和信息传播的时代价值。