馮穎

摘 要：文章闡述了大數(shù)據(jù)給圖書館信息服務帶來的轉(zhuǎn)變，提出了大數(shù)據(jù)圖書館服務的發(fā)展方向，分析了基于大數(shù)據(jù)的圖書館信息服務模式和資源流程，并研究了大數(shù)據(jù)模式下的圖書館信息模式與個性化服務方式。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；主動服務；信息可視化；智能用戶分析

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2017）02-0093-03

近年來，隨著移動信息技術、大數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展，圖書館的信息模式也在不斷地革新和優(yōu)化。在圖書館信息服務中，各類跨行業(yè)、定制化、個性化的業(yè)務需求不斷增多，對圖書信息數(shù)據(jù)的抽取、挖掘和分析成為推動圖書館信息服務水平提升的關鍵。大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展為圖書館信息模式的創(chuàng)新提供了良好契機，構建基于大數(shù)據(jù)的圖書館“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”信息服務模式，能更好地推動圖書信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為潛在知識服務，進而創(chuàng)新信息服務模式，提升數(shù)字化、智能化、個性化服務水平。

1 大數(shù)據(jù)帶動圖書館信息模式的轉(zhuǎn)變

根據(jù)維基百科的定義，大數(shù)據(jù)是一種數(shù)據(jù)集，能夠通過常用的軟件工具來獲取、存儲和管理，具有種類多、流量大、體量大、價值高的特點。此外，大數(shù)據(jù)的處理時間超過常規(guī)數(shù)據(jù)處理的可容忍時間，不僅數(shù)據(jù)量巨大，而且增長迅速。大數(shù)據(jù)是一種寶貴的信息資產(chǎn)，數(shù)據(jù)中蘊藏著豐富的信息內(nèi)容，圖書館用戶在圖書信息網(wǎng)站、購物平臺、社交網(wǎng)絡等信息平臺，都會產(chǎn)生并留下大量的數(shù)據(jù)，這類大數(shù)據(jù)信息包含圖片、聲音、視頻等多媒體信息，最終形成海量的圖書館用戶大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)對圖書館信息模式的轉(zhuǎn)變有巨大的推動作用，具體如下。

1.1 從被動服務向主動服務轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的圖書館服務以被動服務為主，管理員對圖書資源進行信息加工，經(jīng)過信息資源的采集、存儲、集成、分享，形成信息產(chǎn)品推送給用戶。這個信息流是以管理員為中心的單向流動的過程，用戶處于一種被動接受的狀態(tài)，很難將自身需求傳遞回圖書館[1]。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)有助于圖書館向主動式服務轉(zhuǎn)變，建立以用戶需求為中心的信息服務模式，為用戶提供個性化信息服務。如：圖書館根據(jù)對用戶評論、滿意度反饋調(diào)查等大數(shù)據(jù)的分析結果，提取出用戶的實際需求、閱讀習慣、閱讀頻次，并將之反饋給管理員，再由管理員進行信息資源的采集、存儲、集成和分享，形成符合用戶個性化需求的信息產(chǎn)品。

1.2 從內(nèi)向型服務向外向型服務轉(zhuǎn)變

傳統(tǒng)的圖書館服務屬于內(nèi)向型服務，服務載體以紙質(zhì)書籍、報刊、檔案為主，知識傳播途徑較為單一。移動信息時代，圖書館的服務載體日益多元化，通過智能手機、電腦、電視等都可以進行圖書信息傳播，信息資源獲取途徑也不斷拓展，打破了傳統(tǒng)圖書服務模式的時空限制。

大數(shù)據(jù)模式下，圖書館信息途徑更加外向，信息受眾也更加寬泛，目前包括首都圖書館、廣州圖書館、上海圖書館等在內(nèi)的圖書館都允許社會人員入館，開放式的大數(shù)據(jù)圖書館成為發(fā)展趨勢，傳統(tǒng)“讀萬卷書、行萬里路”的信息獲取方式已經(jīng)過時，“秀才不出門，便知天下事”的大數(shù)據(jù)閱讀已成為現(xiàn)實。

2 基于大數(shù)據(jù)的圖書館信息服務模式研究

大數(shù)據(jù)是數(shù)字世界的智慧基因，來自圖書館用戶的使用數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)、關聯(lián)數(shù)據(jù)和社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)都能夠匯聚為大數(shù)據(jù)，圖書館自身即可被視為一個大的數(shù)據(jù)集，不同地區(qū)的圖書館可以聯(lián)合構建大數(shù)據(jù)圖書館，不同地區(qū)的圖書館數(shù)據(jù)之間存在數(shù)據(jù)交換和資源共享。圖書館通過對大數(shù)據(jù)的整合與分析，洞悉用戶的真實需求。圖1為圖書館大數(shù)據(jù)應用的支撐技術與實現(xiàn)方法。

圖1顯示，圖書館大數(shù)據(jù)應用主要基于分布式數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡分析挖掘、圖計算技術、可視化技術等，對各類源數(shù)據(jù)進行收集、整合、存儲和處理、分析，最終轉(zhuǎn)換為個性化服務。圖書館大數(shù)據(jù)結構復雜、種類眾多、容量巨大，對數(shù)據(jù)的處理過程是信息工作人員對信息的再次加工與分析的過程。

國外對移動圖書館和大數(shù)據(jù)應用的研究起步較早，由此衍生出的個性化服務也較多。目前，美國高?？梢蕴峁┗赪indows Phone、Kindle、Blackberry等多個系統(tǒng)的圖書數(shù)據(jù)服務，很多高校都實現(xiàn)了數(shù)字圖書館服務。如：耶魯大學所有紙質(zhì)圖書均印有二維碼，用戶可以通過掃碼直接鏈接圖書資源，還可以通過大數(shù)據(jù)收集提供多媒體資源的移動信息檢索；斯坦福大學圖書館用戶可以通過智能手機終端獲取各類移動信息，包括視頻、音頻、樂譜等。

在國內(nèi)，清華大學、中國人民大學等高校的圖書館，以及國家圖書館、首都圖書館等技術先進的圖書館也在大數(shù)據(jù)應用方面展開了一系列探索，國內(nèi)很多圖書館已經(jīng)基本實現(xiàn)館藏數(shù)字化，并借助大數(shù)據(jù)提供了一系列特色服務[2]。如：國家圖書館的“掌上國圖”、杭州數(shù)字圖書館的“文瀾在線”等。大數(shù)據(jù)信息模式通過數(shù)據(jù)挖掘和分析最終得出用戶行為分析結果，從而為圖書館個性化服務提供支撐。

如圖2所示，圖書館大數(shù)據(jù)的信息架構可以分為四層，分別為大數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和應用。其中，圖書館大數(shù)據(jù)主要采集來自國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫的論文、著作以及社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)等，包括文字、圖片、影像、視頻等多種表現(xiàn)形式。圖書館數(shù)據(jù)浩如煙海，要想從數(shù)據(jù)中成功提取所需要的信息，需要借助Hadoop技術、Map Reduce技術、SQL（Structured Query Language，結構化查詢語言）技術等，將大數(shù)據(jù)存儲到云服務器，通過云計算技術對大量的圖書文件系統(tǒng)和元數(shù)據(jù)庫進行整合，實現(xiàn)多渠道、多類型、大異構的信息存儲服務[3]。

3 基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務研究

基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務能夠幫助用戶融入其中，構建充分適用于互聯(lián)網(wǎng)、移動終端、智能手機、本地用戶等多種接入方式的大數(shù)據(jù)知識共享平臺。大數(shù)據(jù)技術強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，不僅能夠幫助用戶克服時空局限，與信息管理員進行實時反饋與交流，還能夠幫助用戶借助大數(shù)據(jù)個性化服務方式，通過新媒體傳播、互動百科、學術論壇等方式來發(fā)布信息，實現(xiàn)圖書信息的閉環(huán)傳遞和反饋。

3.1 信息可視化服務

移動信息時代圖書信息資源日益多樣化，用戶對信息提供方式的要求日益提升，希望能夠?qū)崿F(xiàn)反饋信息可視化。大數(shù)據(jù)信息量大、價值密度低、數(shù)據(jù)層次多，因此通過大數(shù)據(jù)挖掘提取出有用信息，并以可視化形式呈現(xiàn)，能夠大大提高圖書館用戶對圖書信息檢索的評價。常見的圖書可視化技術包括標簽云、歷史流、空間信息技術等，通過大數(shù)據(jù)的可視化輸出，能夠提高用戶的查準率。

清華大學圖書館將圖書館服務嵌入搜索引擎中，將購買的66，000多種電子期刊資源與Google Scholar等平臺進行關聯(lián)，并嵌入大數(shù)據(jù)的圖書可視化技術，將電子館藏大數(shù)據(jù)信息整合為XML文件并存儲在特定服務器，從而使Google Scholar等平臺能夠定期抓取。當用戶在相關搜索引擎進行搜索時，可以根據(jù)用戶的檢索自動連接到清華大學的館藏資源，并能夠可視化呈現(xiàn)，用戶通過標識性的文字就能夠獲取閱讀權限，從而極大地提升了資源的查準率和資源共享率[4]。

3.2 個性化圖書信息服務

要做好圖書館信息服務，應該充分利用大數(shù)據(jù)技術的優(yōu)勢，并與云計算技術、無線通信技術、傳感和網(wǎng)絡技術相結合，實現(xiàn)圖書館數(shù)據(jù)從基礎設施架構到用戶服務模式的變革，進而幫助用戶克服閱讀時間、地點、內(nèi)容、終端類型等條件的限制，結合移動圖書館、手機圖書館、云計算圖書館、泛在圖書館等新的服務形式，真正實現(xiàn)以用戶需求為中心的信息模式與個性化服務。

如表1所示，以國家圖書館的“掌上國圖”和杭州數(shù)字圖書館的“文瀾在線”為代表，國內(nèi)一些技術先進的圖書館已經(jīng)逐步對館藏進行數(shù)字化，并基于大數(shù)據(jù)技術對數(shù)字資源進行分析、存儲和整合，提供參考咨詢、圖書館微博、讀者薦購等服務。圖書館將海量的無序數(shù)據(jù)進行整合，通過開放鏈接和數(shù)據(jù)混搭的方式對其進行推送，對于來自互聯(lián)網(wǎng)、移動終端、本地等不同路徑的圖書館用戶，圖書館能夠基于大數(shù)據(jù)提供的海量資源，提供具備個性化參考咨詢的一站式檢索服務。在個性化知識發(fā)布方面，圖書館能夠通過學術博客、圖書館網(wǎng)站等來發(fā)布圖書信息；在個性化知識交流方面，讀者既能夠在知網(wǎng)空間發(fā)表心得，也能夠通過互動百科、學術論壇等方式參與知識交流。此外，互聯(lián)網(wǎng)用戶還能夠借助泛在網(wǎng)絡和虛擬社區(qū)來參與圖書信息交流，大數(shù)據(jù)的可視化技術也極大地提升了圖書館個性化服務的效率。

3.3 用戶智能化分析服務

數(shù)據(jù)挖掘即從大數(shù)據(jù)中提取出各類有價值信息，并將之應用于對圖書信息用戶閱讀習慣、信息行為、信息軌跡的分析上，同時借助這些分析來預測用戶需求，從而提供智能化推送服務[5]。此外，圖書館還能夠借助智能化分析服務，對現(xiàn)有資源進行綜合分析，預測未來有可能存在的系統(tǒng)故障、用戶需求響應障礙、信息安全等方面的問題。

圖3是大數(shù)據(jù)圖書館讀者閱讀行為分析判定流程圖。如圖3所示，大數(shù)據(jù)圖書館會全面而規(guī)范地搜集用戶行為數(shù)據(jù)，基于大量的存儲數(shù)據(jù)對用戶行為事件進行初步過濾，通過科學分類、智能分析、人工匹配等環(huán)節(jié)，結合信息管理人員的經(jīng)驗，經(jīng)過價值過濾和人工篩選后得出用戶行為定義，從而進行用戶行為判定，完成價值過濾和信息篩選過程。與此同時，圖書館還采集用戶行為事件并將之存入大數(shù)據(jù)庫，將用戶行為分析的結果與數(shù)據(jù)庫對比，進行用戶行為匹配，最終得出用戶的閱讀行為和興趣點，并據(jù)此進行個性化推送服務。

清華大學圖書館在新浪微博注冊了名為“清華樂推”的微博，并使用了大數(shù)據(jù)的用戶智能分析技術，通過對清華大學官方微博上的讀者咨詢、建議、投訴和表揚等方面數(shù)據(jù)的分析，篩選出重要的價值信息[6]，并依據(jù)這些信息來提供相應的定制服務、培訓信息、圖書推送信息等。

4 結語

大數(shù)據(jù)是移動信息時代用戶閱讀需求快速變化的產(chǎn)物，也是信息技術發(fā)展的必然趨勢，大數(shù)據(jù)在圖書館的應用有利于打破傳統(tǒng)圖書館在時間和地點方面的限制。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為保障圖書館信息系統(tǒng)和服務能力的重要因素，現(xiàn)代圖書館應該充分利用大數(shù)據(jù)資源，準確識別圖書館用戶的服務需求、閱讀行為、個性化特征，創(chuàng)新信息模式與個性化服務方法，不斷改善用戶的閱讀體驗，改善用戶關系，從而實現(xiàn)精準化、個性化、智能化的圖書信息服務。

參考文獻：

[1]胡越.圖書館服務的學科化與個性化[M].北京：首都師范大學出版社，2008：21.

[2]周虹，張蓓，竇天芳，等.清華大學圖書館OPAC書封服務的設計與實現(xiàn)[J].現(xiàn)代圖書情報技術，2008（8）：84-87.

[3]施慧娟.可視化數(shù)據(jù)挖掘技術的研究與實現(xiàn)[D].上海：華東師范大學信息學院，2010.

[4]劉淑玲.網(wǎng)絡環(huán)境下高校圖書館的知識管理與知識服務[J].情報科學，2010（4）：523-526.

[5]韓晶星.面向知識社區(qū)的數(shù)字參考咨詢服務平臺構建[J].情報雜志，2010（2）：123-126.

[6]李靖.圖書館自助式服務的現(xiàn)狀與未來[J].上海高校圖書情報工作研究，2011（2）： 6-8.

（編校：周雪芹）