裴琦 许昱
课题来源:2022年度漯河市哲学社会科学规划课题“大数据时代智慧图书馆建设路径分析研究”(项目编号:〔2022〕4号139)。
作者简介:裴琦(1993,9-),女,河南漯河人,本科,助理馆员,研究方向:典藏与流通。
通信作者:许昱(1979,2-),女,回族,河南郾城人,本科,副研究馆员,研究方向:图书典藏与流通,通信邮箱:xu163.com。
摘要:随着网络技术的普及,电子信息技术的快速发展,基于计算机的大数据分析及挖掘在各行各业都得到了广泛应用。教育领域也不例外,当前很多高校都引进了现代信息技术,不仅提高了教学效率,而且推动了教育数字化、智能化发展。图书馆作为高校重要的组成部分,紧跟时代步伐,将互联网思维运用其中,构建了具有人性化、个性化的智慧图书馆,为师生更好地教学与学习提供优质的服务。该文在对大数据与智慧图书馆进行简单概述的基础之上,重点探讨了大数据为驱动的智慧图书馆构建模式,进而梳理了以大数据为驱动的智慧图书馆未来发展趋势。
关键词:大数据;智慧图书馆;智慧建设;数据挖掘;构建模式;发展前景
中图分类号:G25 文献标识码:A 文章编号:2096-4110(2023)02(c)-0123-05
Smart Library Construction Mode Driven by Big Data
PEI Qi, XU Yu
(Luohe Medical College, Luohe Henan, 462000, China)
Absrtact: With the popularization of network technology and the rapid development of electronic information technology, computer based big data analysis and mining have been widely used in all walks of life. Education is no exception. At present, many colleges and universities have introduced modern information technology, which not only improves teaching efficiency, but also promotes the digital and intelligent development of education. As an important part of colleges and universities, the library keeps up with the pace of the times, applies Internet thinking, builds a humanized and personalized smart library, and provides high-quality services for teachers and students to better teaching and learning. Based on a brief overview of big data and smart libraries, this paper focuses on the construction mode of smart libraries driven by big data, and then combs the future development trend of smart libraries driven by big data.
Key words: Big data; Smart library; Intelligent construction; Data mining; Construction mode; Development prospect
物联网、云计算、大数据、人工智能是现代信息技术重要的产物,在各个领域均发挥了非常重要的作用,使人们的生活、生产、学习变得更加方便快捷。教育领域也逐渐引进越来越多的新技术,为师生打造高品质校园环境,对于医学专业师生而言,他们在日常教学及学习中对于诸多文献资料的需求量较大,每日都需要去图书馆查阅大量医学素材,所以为了满足师生需求,医学高等专科学校在图书馆建设加大了技术投入,目的就是通过构建智慧图书馆,使师生资料的查阅更加方便、快捷。在大数据的驱动下,智慧图书馆也在不断升级改造,以满足师生多样化的学习需求,并且已取得了不错的成效,推進了图书馆智能化、人性化、个性化发展。基于此,本文重点针对大数据驱动下的智慧图书馆构建模式,通过分析各个模式下的功能,突出其优点,旨在为智慧图书馆建设中充分利用大数据优势提供有价值的建议。
1 大数据与智慧图书馆概述
大数据技术在将大量数据进行收集整理、分析、处理、对比以后,计算同一类型、不同层面数据,找出这些数据内在关系,以便于能够为更加科学合理的预测事物发展情况提供重要的依据,换言之就是数据可以作为事物、社会发展决策的关键性参考资料[1]。大数据技术优点较为突出,除了在数据收集方面具有较强的能力以外,还能够确保相关推算更加准确。因为数据的类型繁多,范围较广,较为全面,可以站在多个事物视角下,并基于不同的层面进行合理化推理及运算;同时还具备了较强的数据处理功能,大数据和普通计算方法比较,推算工作效率很高;除此之外,通过大数据技术计算及推理以后获取的结果非常准确,很少出现错误及问题。
在图书馆发展史中,智慧图书馆属于高级阶层,其将物联网、云计算、智能设备优势汇集在一起,除了不受时间、空间局限外,还能够为读者提供人性化、方便快捷式的服务[2]。智慧图书馆特点可以从以下3个方面进行详细分析:一是知识共享性特点,智慧图书馆基于互联网技术,融合了大数据分析能力,所以必然会突显出网络化、数字化特点,能够使读者享受到优质的知识共享服务项目;二是服务高效性特点,智慧图书馆采用的是智能化技术,不管是硬件设施,还是软件系统,或者是前台及后台服务、书籍与阅读者等均实现了互融互通,息息相关,在不同类型事物处理方面更加快捷,所以管理及服务层面均体现了灵活性、高效性;三是使用便利性特点,智慧图书馆数据的收集基于全面立体感知系统,通过不同渠道获取的信息数据均能够达到互通效果,图书馆借助智能设备能够随时随地为读者提供优质服务。而在智慧图书馆中,共享性、高效性及便利性又是紧密相连、息息相关、互相推进、相互依存的。其中共享性作为基础,高效性则是其核心部分,便利性是建设智慧图书馆的服务宗旨,同时也是共享性、高效性特点的出发点及落脚点。
2 大数据驱动下智慧图书馆构建的意义
2.1 有利于图书馆图书资源优化配置
最近几年,我国在教育方面加大了扶持力度,推进了教育改革步伐。在教育事业中,图书馆拥有非常重要的学术资源,并且伴随教育改革也日益趋于多元化,在很大程度上对于图书馆应用及管理也提出了较高的要求,所以以大数据为驱动构建智慧图书馆模式是时代发展的必然趋势。大数据下的智慧图书馆不仅可以使图书馆管理人员更加准确地捕捉师生对信息资源的多样化需求,而且推进了图书馆服务的个性化发展,使图书资源利用率更高,同时实现了高效管理,丰富了师生阅读体验。
2.2 有利于提高图书馆管理服务智慧建设
传统高校图书馆管理效率低,服务内容少,主要以人工整理、查阅为主,而以大数据为驱动的智慧图书馆不但提高了图书馆管理服务的效率,而且精准度更高,图书资源的收集整理结合各个专业、各个学科进行有序设计,图书馆信息资源的使用变得更加灵活,效率也更高。以大数据为依托的智慧图书馆,为师生更好地进行科研学习提供了便利,在提高了教学及科研水平的同时,有利于师生专业化发展。
2.3 有利于增强图书馆信息资源共享能力
大数据驱动下的智慧图书馆最大的特点便是资源的共享性,借助数字化推进信息资源智慧化,借助先进的技术手段、物联网高质量的共享信息资源[3]。使高校师生在智慧图书馆查阅、学习科研知识的同时,也能够将自己的科研及学习成果融入智慧图书馆基础信息资源内,一方面使智慧图书馆资源更加丰富,另一方面实现了资源的高效整合。
3 以大数据为驱动的智慧图书馆构建模式
3.1 模式框架
为了能够使读者多样化需求得到满足,智慧图书馆以大数据为依据设计了相应的服务框架,具体如图1所示。
此模式框架中共划分为物理层、处理层、分析层、应用层4个部分,其中物理层包含图像采集、系统监控、传感器、RFID等硬件设备,同时还有互联网、网络监控等设备,主要用来对图书馆、图书、读者数据进行收集,并运用无线传输信道、计算机通信网实现数据有效传输至处理层;处理层主要是对物理层收集的数据有效转化,以特定含义、符合需求数据为目的。一方面能够将读者阅读行为、服务生长的大量信息数字化处理;另一方面标准化处理读者个性需求中的阅读喜好、周期、反馈等数据;分析层主要由数据中心基础平台、大数据管理应用平台、读者个性化智能服务平台组成,是图书馆的数据核心,结合读者多样化需求分析大数据,对读者个性化服务需求预测的同时完成数据针对性推送,保证读者个性化需求得到满足;应用层基于平台层数据,主要对图书馆大数据进行分析,智能化管理系统同时还具备了用户关系管理、个性化需求、智能服务功能。
3.2 个性化推荐模式
个性化推荐模式基于读者需求,由传统图书馆借阅中“人找书”模式逐渐向“为书找人”转变,提高图书资源利用率[4]。在此模式中主要运用的是协同过滤算法,此算法又分为两个层面:一是以讀者为中心,借助读者间行为相似度,为其快速匹配,并且准确推荐,比如,甲读者与乙读者曾经都阅读了《伟大的医生》这本书,表明二人阅读行为极其相似,智慧图书馆会向甲读者推荐乙读者曾读过的其他类型书籍,同样也会向乙读者推荐甲读者曾读书籍;二是以项目为中心,此算法与前者相似,主要依赖资源相似程度给予推荐,比如,一位读者阅读了《局部解剖学》这本书,智慧图书馆便会将与此书相关资料推荐给读者。为了能够使读者多样化阅读需求得到满足,智慧图书馆个性化推荐模式中还会将两种算法混合使用,增强读者和图书馆互动性,保证个性化推荐更加准确。
3.3 数据挖掘采购决策模式
随着现代信息技术快速发展,读者的阅读需求日益呈现多层面、多维度、多元化和个性化,所以智慧图书馆在模式构建时运用的是数据挖掘方法达到采购决策目的。数据挖掘是指海量数据中借助算法将隐藏信息收集整理,除了能够获取过去数据以外,还可预测未来趋势,保证图书馆决策效率提升。以下对图书采购计划过程进行分析,具体如图2所示。
图2 图书采购计划过程
收集原始数据是为挖掘数据提供有效数据源。图书馆业务系统内涉及的原始数据有读者基本信息、流通借阅、文件检索、馆藏、采访、编目等相关业务的数据。预处理数据主要针对的是原始数据,在对数据完整性、一致性进行检查的同时,处理及纠正不规范数据,结合属性泛化改造数据,比如,年龄这一属性可体现青年、中年及老年;统计汇总数据过程中会构造新属性。挖掘数据采用的是关联、聚类等方法,对海量数据内在关系进行分析,比如,图书与某一类型读者间存在哪些关联性等。结果分析主要功能是再分析数据挖掘生成的数据间存在的内在关系、关联,进而获取读者阅读喜好、缺书比重等信息,为采购文献提供重要的参考依据。制订采购计划是重点,主要由图书馆馆员负责,数据挖掘仅作为辅助,做出决策的依然是人,所以为了确保决策更加准确、正确,馆员专业性是非常重要的。
3.4 服务模式
3.4.1 基础设施互联、融合和共享
智慧图书馆智能化、协同化服务特点较为突出,借助技术优势实现了馆藏资料、互联网、物联网、数据库、实体图书、读者高效融合,构建了智能联通模式的平臺[5]。智慧图书馆互联、融合及共享是核心。大数据包含读者、电子资料、物联网传感等众多数据,大数据分析、处理功能与物联网技术结合推进智慧图书馆感知力、智慧化功能的增强,实现业务重组、资源扩展、决策转变,带来了较大的发展机遇,强化学科数据间有效关联、共享,而智能技术则对数据规律提炼及整合。大数据驱动下智慧图书馆服务品质提高,数据管理高效,促进了数据创新。
3.4.2 个性化智慧服务
大数据技术通过读者阅读时留下的属性信息,例如搜索路径、痕迹、浏览的主页、借阅及下载信息等,通过分析以上数据预测读者需求,给予针对性服务。大数据驱动下的智慧图书馆检索方便快捷,浏览及记忆功能可向读者推荐满足其需求的书籍。例如,大数据可针对科研类读者推荐匹配度较高的参考文献、学术资源;针对移动客户端读者,大数据介入处理以后会结合读者偏好推送相关书籍,读者可利用碎片化时间学习;同时智慧图书馆设计了前瞻性服务项目,比如,通过大数据分析及预测读者科研创新合作、交互知识服务全过程。
3.4.3 智能管理体系
储存与计算能力以云计算为依据,实现了结构化、半结构化、非结构化数据需求的高效满足[6]。智能管理体系基于不同类型知识服务、业务形式构建风险模型,并借助分析、预测、智能辅助等技术形成特色性、科学性、实用性风险预测框架,例如,数字图书馆数据安全风险评估、出版收益、数据资源采购及应用评估、知识产权风险评估等模型。在对图书数据资源、软硬件情况进行分析时预测潜在故障,针对突出存在的波动性会自主且及时的完成应对策略的制定,例如,资源故障、网络非法行为侵入、服务需求障碍、垃圾资源过滤等。智慧图书馆除了能高效整合及分析数据资源以外,还对微博、短信等产生的实时数据流、关联性数据等快速收集,从中甄选出有参考价值的模式,捕捉读者需求,并借助智能管理为读者提供更加优质的服务。
3.4.4 馆藏资源
图书馆主要是为读者提供服务的。而网络时代,读者时间呈现碎片化,大多数读者通过网上阅读的形式获取学习资源,物理空间逐渐向开放的虚拟电子信息空间转变。所以大数据驱动下的智慧图书馆在对数据分析员强化培养的基础之上,还需要实现对数据的深层次挖掘,结合大数据运算分析结果对读者偏好、需求充分了解,进而进一步优化及完善馆藏资源,做好重新规划的同时,馆藏资源构成科学调整,加大读者关注度较高且需求量较大的资源方面资金的投入,提高馆藏资源使用率,以此构建以读者为中心的服务模式。
4 以大数据为驱动的智慧图书馆发展前景
大数据驱动下的智慧图书馆实现了大范围的革新,构建了不同类型知识服务、业务建设风险模型、用户流失及价值分析、构建新型知识服务引擎,并借助这些资源的分析对可能存在的诸多潜在故障进行预测,在此基础之上,智慧图书馆大数据技术应用将会越来成熟稳定,将逐渐向着更加灵活智能的网络信息资源整合模式、智能辅助决策等层面继续发展。高校图书馆由最初的传统实体图书馆逐渐发展为现在的数字化图书馆,而在不久的将来,大数据、物联网、云计算、人工智能等技术的推动下,智慧图书馆会逐渐发展为复合型较强的新型服务模式。
现代信息技术的高速发展,大数据、云计算、物联网、RFID、AI等技术会越来越成熟,在时代的不断推进下,智慧图书馆模式构建过程中引进更加先进的智能设备是必然趋势,这也是维持其为读者提供高质量服务的技术支撑。大数据能借助自身关联规则挖掘法分析行为、匹配模式等层面高效获取、组织、处理信息,并且会把预测、感知、分析以及决策以后的结果更好的应用至图书馆管理及相关服务中,以达到信息资源深层次整合、设备高效利用、读者用户个性需求的满足、图书馆管理人员智慧管理的目的,从而使各个环节层层相连、环环相扣、无缝衔接,形成一个强大的服务系统。
当今社会是信息爆炸的新时代,传统图书馆不管是服务模式,还是管理方法均无法满足读者对于信息获取高效性的需求[7]。特别是在资源共享、查阅咨询、个性化服务层面明显滞后,不仅服务效率较低、信息更新的速度较慢,而且用户受益的范围较窄,所以智慧图书馆借助大数据、物联网、云计算等先进的技术手段,一方面可以保证管理更加方便快捷,借阅方式更加灵活多变;另一方面读者获取的资源更加丰富多彩,服务面越来越广,不断增强读者体验感,而这正是智慧图书馆未来发展的核心所在。读者对于借阅体验感提出了越来越高的要求,强化阅读体验这也是大数据驱动下的智慧图书馆未来发展趋势,而借助虚拟现实技术,可以为读者提供沉浸式借阅体验,在实现基础信息服务水平提高的同时,给予读者一种新鲜感。生活在现代社会的人们,物质生活水平更加充裕,开始追求更高层次的精神及思想需求,虚拟现实技术在智慧图书馆中的运用可提高读者借阅体验,5G技术、大数据、虚拟现实技术、云计算等多种技术的汇集,不仅营造了良好的文化氛围,还将改变传统图书馆固化电子借阅模式。
大数据驱动下的智慧图书馆安防管理也是非常重要的环节,采用智慧化、灵敏性较高的安防系统,例如,门禁的自动化、火灾预警、突发事件处置、应急疏散自动化等,不仅对图书馆内宝贵资源高效保护,而且保证了读者、馆员生命安全[8-10]。图书馆信息量会逐渐增大,数据也会日益增多,图书馆管理系统必然要有较强的运载负载量,如果系统出现故障或者被破坏会造成数据丢失,严重时导致系统瘫痪,图书馆将面临较大的损失。对此,以大数据为驱动的智慧图书馆未来发展中需要将预警系统融入其中,做好各种风险的预防,降低风险造成的可能损失。
5 结语
大数据为智慧图书馆智能化、信息化发展提供了较好的机遇,人机高效互动,既能够体现智慧图书馆人文情怀,同时也实现了创新发展。特别是在当今社会,读者的需求日益呈现多元化,要想更好的满足读者阅读需求,智慧图书馆就需要进一步优化与改进,并以大数据为强大的驱动力,将复杂的信息充分利用起来,借助通信、物联网、云计算等数字化智能技术,将服务范围大幅度拓展,为读者提供优势的服务项目的同时体现服务的人性化,从而最大程度地发挥图书馆的自身价值。
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