大数据在图书馆管理与服务中的应用探讨

文/陕西交通职业技术学院 薛鑫

通过分析大数据在图书馆管理与服务中的应用情况，可以了解到大数据技术的应用为图书馆的发展带来了新的机遇和挑战，对图书馆管理与服务工作起到了促进作用。当下，科学技术日新月异，大数据技术正渗透到各行各业中，而在图书馆管理与服务中应用大数据技术，可以有效地提升图书管理人员的管理水平，提高服务质量和效率。

一、图书馆大数据应用的优势

大数据技术是指在网络技术、移动互联网技术和云计算技术等基础上发展而来的，其主要是对数据进行收集、整理和分析，能够为用户提供更多有用的信息。从图书馆管理与服务工作的实际情况来看，由于受到了传统理念和方式的影响，图书馆管理与服务工作很难从根本上转变管理方式，但是通过应用大数据技术可以不断优化管理方式，提高管理效率。首先，大数据技术能够对图书馆中的大量数据进行收集、整理和分析，利用这些数据可以帮助图书馆工作人员了解读者的阅读需求，有针对性地进行服务。其次，在图书馆管理与服务工作中应用大数据技术，可以通过智能分析为读者提供更多便利。再次，大数据技术能够对读者的阅读习惯进行分析和预测，为图书馆工作人员提供更多参考依据。最后，在大数据技术应用中也会涉及保密问题[1]，这就要求我们在实际工作中要充分利用大数据技术来提高管理水平和服务质量。首先，要对图书馆的业务流程进行优化和调整；其次，要加强对大数据技术的研究，合理利用大数据技术来优化管理模式和服务方式；最后，要建立健全大数据制度和相关机制，充分发挥大数据技术的优势。随着网络信息技术的不断发展和完善，大数据应用范围也将逐渐扩大，大数据应用水平也会不断提高。

二、图书馆大数据应用的现状

通过分析可以发现，当前在图书馆管理与服务中应用大数据技术还存在一定问题，比如大数据技术的应用水平不高、没有掌握大数据技术的专业人才、服务理念落后等问题。这些问题对开展图书馆管理与服务工作产生了一定影响，甚至阻碍了图书馆的发展。

（一）图书馆与大数据之间的关系。图书馆是社会文化信息的主要聚集地，图书馆通过收集、整理和存储图书资料来满足读者的需求。大数据时代背景下，传统的图书管理模式已经不能满足人们阅读需求。当前，人们对图书信息资源的需求越来越高。随着大数据技术在图书馆管理中应用的时间越来越长，已经形成了一种趋势，图书馆要想在大数据时代背景下获得更好的发展，就必须利用大数据技术来提升自身的管理水平和服务水平。首先，通过对图书馆与大数据之间关系的分析可以发现，阅读是运用语言文字来获取信息、认识世界、发展思维，并获得审美体验与知识的活动，是人们改变思想、获取知识的有效途径。其次，大数据技术能够提高图书馆管理和服务质量和效率。通过对数据资源进行收集、整理和存储等工作来实现对读者需求和资源信息的掌握。最后，图书馆需要利用大数据技术来对读者行为进行分析和预测，从而更好地为读者提供优质服务[2]。因此，大数据技术是图书馆发展和进步的重要推动力。

三、大数据在图书馆管理与服务中的应用

大数据时代下，图书馆的管理与服务需要借助互联网技术来实现，尤其是在信息资源的利用方面更是如此。传统的图书馆管理与服务模式主要基于人工管理，工作人员需要通过相关软件来进行图书资源的分类、整理和排架。这样做虽然可以提高图书馆管理工作的效率，但在实际操作中也存在一些问题。例如，图书资源的分类比较复杂，而且存储方式比较固定，这就给读者搜寻所需要的信息造成了一定困难。对此，图书馆可以通过建立数据挖掘系统来挖掘用户需求，及时了解读者在图书馆中所关注和感兴趣的信息内容。这样不仅可以提高读者使用图书馆资源的效率和质量，还能有效地提升用户体验。

（一）创新服务模式。图书馆要想实现更好的发展，就必须利用大数据技术来创新自身服务模式。首先，通过大数据技术可以收集到读者在不同时期对不同类型图书资源的需求信息。其次，图书馆可以根据读者需求来提供相应类型的图书资源，从而满足读者日益增长的阅读需求。通过对借阅记录进行分析可以发现读者借阅图书的规律，从而为图书馆提供相应的参考意见。最后，还可以利用大数据技术来收集读者对不同类型图书资源的评价和反馈信息，从而更好地为读者提供服务[3]。通过对大数据技术进行充分利用能够为图书馆提供更加高效、便捷、优质且个性化的服务模式。通过以上分析可以发现，大数据技术不仅可以丰富图书馆的服务内容和服务形式，还能够提高服务效率和服务质量。因此，可以说大数据技术是提升图书馆服务水平和质量最有效、最便捷的方法之一。

提供个性化服务。个性化服务是指在大数据技术支持下，图书馆根据读者的需求，为其提供个性化的信息服务。当下，信息种类和数量呈爆发式增长，传统的信息服务方式难以满足读者的需求。为了提高图书馆管理与服务水平，图书馆须充分利用大数据技术，掌握读者的阅读习惯、阅读喜好等，为读者提供个性化的信息服务。具体来说，图书馆可以根据读者的个人信息和阅读习惯建立读者模型，为其提供个性化信息服务。具体来说，可以通过建立读者个人数据库和图书资源数据库来实现这一目标。图书馆在收集读者信息时要充分考虑每个人的兴趣、爱好、职业、教育背景等因素。例如，在图书馆建立用户模型时可以考虑用户的年龄、性别、学历等因素。在收集个人数据时，要对个人阅读习惯进行分析，通过大数据技术收集读者的阅读偏好和阅读习惯等。通过这些信息，图书馆可以为其提供个性化的服务。此外，在构建读者模型时还应考虑到读者对图书资源的偏好和喜好等。

（三）构建学习型图书馆。在大数据时代背景下，图书馆管理和服务需要紧跟时代发展步伐，不断提升自身管理和服务水平。只有这样，才能满足读者日益增长的文化需求。因此，图书馆应从大数据的角度对自身的管理模式和服务模式进行改进。目前，一些图书馆已经开始将大数据技术应用到自身管理和服务体系中，例如建立学习型图书馆。学习型图书馆是利用大数据技术来实现自身管理和服务模式创新的重要途径。学习型图书馆要求图书馆管理者能够充分利用大数据技术来提高自身管理和服务水平，积极采取各种措施提升读者的阅读体验。学习型图书馆不仅能够提高读者对图书资料的利用率，还能不断提高自身的管理水平。因此，构建学习型图书馆能够在很大程度上推动大数据技术在图书馆管理中的应用。

（四）挖掘读者的兴趣爱好。在传统的图书馆管理与服务中，对于读者的兴趣爱好挖掘并不受重视，通常都是根据图书馆内的图书资源进行简单的分类。由于读者的兴趣爱好比较多样，因此这种方法很难准确地找到读者感兴趣的图书资源。而且，这种方法也不利于读者对图书馆资源进行深入了解，不利于满足读者多样化的阅读需求。因此，在大数据时代下，图书馆应该借助数据挖掘技术，深入挖掘读者对图书资源的兴趣爱好。在挖掘过程中，首先要做的就是确定图书资源的分类体系。一般来说，在图书馆管理和服务过程中所使用的图书分类系统都是基于传统分类方式构建而成的。这种方法虽然简单，但也存在一些弊端，例如无法体现出读者在不同图书类别中的兴趣爱好等情况。其次，还需要通过建立关联规则系统来挖掘读者对不同类型图书资源的兴趣爱好。在图书馆管理和服务中，关联规则系统可以根据读者对不同类型图书资源的关注度来挖掘读者阅读的潜在规律和特点，为读者提供更加精准、便捷、全面的阅读服务。这种方法可以让图书馆更好地满足读者多样化需求，提高用户满意度。

（五）文献信息推荐。在大数据时代，图书馆可以根据读者的阅读习惯来为其推荐感兴趣的图书资源，或者根据读者所需要的信息来为其推荐相关文献资料。推荐图书时，图书馆可以通过分析读者对信息的需求和兴趣来向其推荐相关信息。例如，在推荐某一种类型的书籍时，图书馆可以根据读者对该类型书籍的阅读程度和了解程度来选择合适的书籍。如果读者在阅读完某一类型的书籍之后觉得很有兴趣，但还没有找到相关的资料，那么图书馆就可以根据其需求来为其推荐其他类型的书籍。例如，如果读者阅读完某一本关于某一个领域或某个话题的书籍之后，感觉自己对该领域或该话题有了更深层次的了解，那么图书馆就可以向读者推荐相关领域或话题相关的信息资料[4]。通过这种方式不仅可以提升读者对信息资源的利用率，还能为读者提供更加优质、便捷、个性化的服务。大数据技术的发展，帮助图书馆可以根据用户需求来为其推荐相关信息资源，这种方式可以增强用户的黏性，帮助读者更便捷地找到合适自身阅读的图书。

（六）读者需求预测。在大数据时代，图书馆除了要为读者提供优质的服务外，还需要对读者的需求进行预测。对于图书馆而言，传统服务模式下预测读者需求是一件较为困难的工作。读者的需求具有多样性和不确定性，很难通过简单的预测模型来进行判断。目前，对读者需求进行预测的方法主要有以下几种。第一，时间序列分析法。该方法主要是通过对读者借阅记录中所记录的时间进行分析，从中发现借阅规律和趋势，然后将其运用到未来的预测中。第二，关联规则分析法。该方法主要是通过对历史数据中所蕴含的信息进行挖掘和分析，从中发现潜在的关联规则，然后运用这些关联规则来预测未来的借阅情况。第三，决策树分析法。该方法主要是利用决策树算法来对读者需求进行预测。该算法主要是根据读者借阅记录中所记录的信息来建立决策树，然后根据决策树中所包含的信息来对读者需求进行预测。第四，回归分析法。其原理就是将读者借阅记录中所记录的图书种类和数量与历史数据中所出现的图书种类和数量进行比较，然后对两者之间存在的关系进行分析和处理。通过分析发现，二者之间存在明显的正相关关系。因此，可以将这种关系作为预测图书需求的主要依据。

具体来说，首先要对相关数据信息进行收集和处理，然后运用关联规则分析法对读者需求进行预测。关联规则分析法主要是通过对海量数据信息中所包含信息之间存在的关联关系来进行分析，从中发现其中所隐藏的知识规律。通过关联规则分析法来对读者需求进行预测时，需要先选取图书种类和数量作为预测依据，然后在此基础上根据历史数据计算出未来数据中所出现的图书种类和图书数量之间是否存在对应关系，这样就可以实现对未来图书需求的预测。此外，图书馆还可以通过将相关数据信息与以往读者需求进行比较来挖掘潜在规则，然后运用这些潜在规则对未来图书需求进行预测。

（七）利用大数据技术改进读者服务模式。随着信息技术的发展，图书馆读者服务模式也在不断发展。传统的读者服务模式主要是由馆员通过阅读书目或者检索文献等方式了解读者需求，然后将相关信息传递给读者。这种服务模式的优势在于图书管理人员可以在短时间内掌握读者需求，提高服务效率。首先，大数据技术使得图书馆读者信息获取更加便捷，大大减少了馆员与读者之间的沟通时间和沟通成本。其次，大数据技术使得图书馆馆员能够更加准确地了解读者需求，根据不同类型的读者提供不同类型的服务，提高了服务的针对性。与此同时，大数据技术也给图书馆带来了一些新问题。首先，海量数据对图书馆人力资源提出了新要求。其次，大数据技术使得图书馆管理人员很难了解所有用户的需求。因此，为了解决上述问题，需要利用大数据技术实现图书馆员与读者之间的实时沟通。在大数据技术支持下，图书馆员可以通过网站、微信公众号、微博等渠道与读者进行互动交流。比如在网站上开设“有问必答”栏目，可以回答读者提出的各种问题；在微信公众号中开设“微报”栏目，发布一些热点新闻、政策解读、服务经验等信息；在微博上开设“微课堂”栏目，分享图书管理小知识和实用小技巧；在微博上发布“微动态”栏目，及时更新图书馆动态、开展阅读推广活动等。

四、结语

综上所述，在大数据时代，图书馆应该积极地引入大数据技术，加强对读者数据的采集和分析，构建完善的用户数据平台，为读者提供更加优质、全面、及时的信息服务，满足读者的需求。同时，图书馆还应该加强对大数据技术的宣传和推广，让更多的读者了解和熟悉大数据技术，并积极地利用大数据技术来提升管理水平和服务质量。