●周 欣 (南京曉莊學(xué)院 南京 211171)

在大數(shù)據(jù)背景下，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以提高知識(shí)服務(wù)的智能化、個(gè)性化和自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)→信息→知識(shí)→價(jià)值”的轉(zhuǎn)變。如何從用戶的行為數(shù)據(jù)中找到用戶的真實(shí)需求，挖掘出與用戶學(xué)科相匹配的知識(shí)資源，并通過合適的方法和渠道展現(xiàn)給用戶，是當(dāng)前圖書館研究的主要問題。大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館學(xué)科用戶的行為數(shù)據(jù)正在呈指數(shù)增長(zhǎng)，這極大地增加了數(shù)據(jù)挖掘的難度和精確度，這種情況下“小數(shù)據(jù)”概念應(yīng)運(yùn)而生，被人們廣泛認(rèn)知和運(yùn)用，用戶“小數(shù)據(jù)”的挖掘分析具有可操作性、適用性和人文關(guān)懷等特點(diǎn)，更適合于給用戶提供個(gè)性化的、差異性需求[1]。

1 小數(shù)據(jù)研究

美國(guó)康奈爾大學(xué)教授德波哈爾·艾斯汀2014年首次提出“小數(shù)據(jù)”的概念[2]。這位計(jì)算機(jī)學(xué)教授在父親去世的前幾個(gè)月，發(fā)現(xiàn)年邁的老人的日常行為與往常有很大不同，例如發(fā)送郵件及購(gòu)物的次數(shù)減少、散步的距離縮短等，然而這種身體的異常在醫(yī)院的體檢中卻無(wú)法體現(xiàn)出來。因此艾斯汀教授把這種利用日常小數(shù)據(jù)來分析、評(píng)估個(gè)體特征生命信息的方式運(yùn)用到醫(yī)療中，為病人的治療提供科學(xué)依據(jù)?！靶?shù)據(jù)”的概念提出之后，得到了很多學(xué)者的關(guān)注。馬曉亭指出“小數(shù)據(jù)”是以人這個(gè)個(gè)體為中心，圍繞不同個(gè)體采集的人的思想、行為、個(gè)性、愛好等數(shù)字化特征的數(shù)據(jù)[3]。

“小數(shù)據(jù)”的研究對(duì)于圖書館領(lǐng)域來說，在用戶個(gè)性化服務(wù)方面具有更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用價(jià)值。陳臣分析了小數(shù)據(jù)對(duì)個(gè)性化服務(wù)的影響，提出了一種基于小數(shù)據(jù)決策支持的圖書館個(gè)性化服務(wù)模式[2]。馬曉亭為解決個(gè)性化智慧服務(wù)中的相關(guān)問題，提出了一種基于可信小數(shù)據(jù)的圖書館個(gè)性化服務(wù)模式[3]。楊曉剛等系統(tǒng)地分析了小數(shù)據(jù)的基本概念和來源，小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的異同，從小數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和使用三個(gè)方面研究了小數(shù)據(jù)的管理方法[4]。刁羽探討了小數(shù)據(jù)在學(xué)科微知識(shí)集成服務(wù)研究中的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了基于小數(shù)據(jù)的學(xué)科微知識(shí)集成服務(wù)系統(tǒng)框架[5]。王欣和張冬梅通過對(duì)高校讀者小數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、個(gè)性化閱讀需求發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)利用，建立決策推薦機(jī)制為高校讀者推送個(gè)性化智能服務(wù)[6]。李志芳研究了“互聯(lián)網(wǎng)+”驅(qū)動(dòng)下的圖書館用戶的小數(shù)據(jù)行為，設(shè)計(jì)了圖書館個(gè)性化推薦服務(wù)模式[7]。小數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的補(bǔ)充和完善，更具有針對(duì)性和個(gè)性化，小數(shù)據(jù)的研究更能反映出單個(gè)用戶的學(xué)科需求。

圖書館界對(duì)小數(shù)據(jù)的研究很多，為圖書館開展個(gè)性化服務(wù)提供了新的思路，但是現(xiàn)有的研究鮮有將小數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，并用大數(shù)據(jù)的思維來實(shí)現(xiàn)學(xué)科知識(shí)服務(wù)的整體過程。本文在大數(shù)據(jù)背景下，從學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)視角對(duì)圖書館的學(xué)科知識(shí)服務(wù)進(jìn)行探討，以學(xué)科用戶使用圖書館學(xué)科資源的過程中產(chǎn)生的“小數(shù)據(jù)”為研究對(duì)象，通過對(duì)學(xué)科用戶的“小數(shù)據(jù)”進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和建模分析，開展個(gè)性化的學(xué)科知識(shí)服務(wù)，并指導(dǎo)學(xué)科服務(wù)的開展。

2 學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)的構(gòu)成和特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)關(guān)注大量用戶的同一類型的行為和特征規(guī)律，而小數(shù)據(jù)關(guān)注單個(gè)獨(dú)立的用戶，以個(gè)體用戶為中心進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集研究。小數(shù)據(jù)的目的是為用戶個(gè)體提供個(gè)性化服務(wù)，對(duì)數(shù)據(jù)的精確描述要求較高，它的本質(zhì)并不是數(shù)據(jù)總量小，而是通過研究單一用戶多種類型的特征、數(shù)據(jù)和行為來挖掘關(guān)于用戶個(gè)體的規(guī)律和知識(shí)。小數(shù)據(jù)可以來源于大數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中把針對(duì)同一個(gè)用戶的信息抽取出來，組成小數(shù)據(jù)記錄，但記錄比大數(shù)據(jù)更加全面、詳細(xì)。小數(shù)據(jù)能體現(xiàn)個(gè)體的個(gè)性化行為和需求，數(shù)據(jù)具有非結(jié)構(gòu)化的特點(diǎn)，單個(gè)用戶個(gè)體的數(shù)據(jù)總量小，因此實(shí)時(shí)計(jì)算相比大數(shù)據(jù)來說，算法簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，反饋更快。

學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)是指學(xué)科用戶在科研和教學(xué)過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)的總和。根據(jù)數(shù)據(jù)的來源，本文將學(xué)科用戶的小數(shù)據(jù)構(gòu)成分為6個(gè)部分，分別是學(xué)科用戶的基本特征數(shù)據(jù)、用戶行為信息數(shù)據(jù)、各種管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。學(xué)科用戶的基本特征數(shù)據(jù)，例如用戶的姓名、院系部門、教育程度、學(xué)科、研究方向、已經(jīng)發(fā)表的學(xué)術(shù)成果、學(xué)術(shù)著作等。用戶行為信息數(shù)據(jù)可以從Web 日志記錄的用戶行為數(shù)據(jù)中獲取，包括到訪次數(shù)、Web停留時(shí)間、下載次數(shù)等。各種管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)如科研管理系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、OPAC系統(tǒng)、數(shù)字資源管理系統(tǒng)等。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是指讀者通過手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行的圖書館信息査詢、瀏覽、下載、閱讀等行為的記錄，主要涉及手機(jī)圖書館網(wǎng)站、手機(jī)短信提醒、微信、APP等方式。社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是讀者通過微博、微信、QQ群、論壇、郵件等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)是指通過有線或無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)圖書館不同位置的環(huán)境和資源進(jìn)行智能化感知的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠記錄讀者與圖書館的溝通互動(dòng)記錄，能夠直觀了解用戶群體使用圖書館的狀況和讀者的關(guān)注點(diǎn)。

3 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館知識(shí)服務(wù)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種信息分析的輔助技術(shù)應(yīng)用到高校圖書館的學(xué)科服務(wù)中，利用聚類分析、關(guān)聯(lián)分析等手段，對(duì)不同類型的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合，并在此基礎(chǔ)上開展實(shí)時(shí)分析和數(shù)據(jù)挖掘，可以幫助高校圖書館對(duì)學(xué)科用戶進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)各類用戶的需求特征，為用戶提供學(xué)科知識(shí)服務(wù)和個(gè)性化知識(shí)服務(wù)，協(xié)助學(xué)科館員開展學(xué)科服務(wù)工作。

數(shù)據(jù)挖掘在圖書館中的應(yīng)用主要集中在個(gè)性化知識(shí)服務(wù)和智慧圖書館知識(shí)服務(wù)兩個(gè)方面，兩者緊密相連密不可分。個(gè)性化服務(wù)一般依據(jù)用戶的行為習(xí)慣、興趣愛好等個(gè)性特點(diǎn)和不同需求，通過個(gè)性化檢索、系統(tǒng)推薦等方式為用戶提供知識(shí)服務(wù)[8]。柳益君提出了基于大數(shù)據(jù)挖掘的圖書館智慧服務(wù)模型，通過用戶群挖掘、用戶興趣挖掘、學(xué)科和領(lǐng)域知識(shí)挖掘、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)挖掘等實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和智慧服務(wù)的需求[9]。王穎純等基于知識(shí)挖掘的智慧推薦服務(wù)，包括了以知識(shí)庫(kù)為核心的智慧推薦、以用戶需求為核心的智慧推薦和以“用戶畫像”為核心的個(gè)性化推薦體驗(yàn)[10]。

圖書館可以利用用戶大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)挖掘，基于海量服務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和挖掘，更好地把握用戶需求和行為偏好，針對(duì)不同的用戶群開展個(gè)性化知識(shí)定制服務(wù)、智能知識(shí)推送服務(wù)、自動(dòng)知識(shí)導(dǎo)航服務(wù)、個(gè)性化知識(shí)導(dǎo)航等服務(wù)[11]。針對(duì)不同的人群，數(shù)據(jù)挖掘有其特定的價(jià)值。從學(xué)科館員的角度來說，可以分析學(xué)科用戶的資源需求傾向，找出有相近資源需求的讀者后，相互推薦資源的下載信息等，并進(jìn)行資源推送服務(wù)，對(duì)學(xué)科資源建設(shè)、資源評(píng)價(jià)也具有指導(dǎo)作用。從學(xué)科用戶的角度來說，分析學(xué)科用戶對(duì)數(shù)字資源的使用行為，挖掘用戶在數(shù)字資源訪問系統(tǒng)中的行為信息，發(fā)現(xiàn)不同類別用戶的閱讀愛好、學(xué)科方向，找出學(xué)科用戶的學(xué)科資源需求規(guī)律，以便運(yùn)用智能推薦系統(tǒng)，向用戶提供個(gè)性化的資源推薦提供依據(jù)[12]，如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)科服務(wù)中的作用

4 學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)挖掘的框架

運(yùn)用大數(shù)據(jù)的思維可以對(duì)圖書館學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的存儲(chǔ)和處理，也可以依托大數(shù)據(jù)分析處理平臺(tái)和大數(shù)據(jù)處理算法，對(duì)用戶小數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，向?qū)W科用戶提供學(xué)科知識(shí)服務(wù)。

基于小數(shù)據(jù)的服務(wù)挖掘能夠掌握學(xué)科用戶的真實(shí)需求，提高學(xué)科服務(wù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)學(xué)科資源個(gè)性化服務(wù)，同時(shí)對(duì)于圖書館方面來說能指導(dǎo)圖書館的學(xué)科資源建設(shè)，有利于館藏資源的充分利用。圖書館領(lǐng)域的“小數(shù)據(jù)”挖掘是以讀者為中心，動(dòng)態(tài)分析讀者在不同時(shí)刻的各種需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理、計(jì)算、分析與應(yīng)用的過程。借鑒服務(wù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘的一般過程，本文提出學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)構(gòu)架，共分為4個(gè)層次，分別是用戶數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘分析和個(gè)性化知識(shí)服務(wù)，基本研究框架如圖2所示。

圖2 學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)挖掘的框架

數(shù)據(jù)的采集階段通過各種途徑搜集來自學(xué)科用戶的各方面的數(shù)據(jù)(見圖2)，內(nèi)部的專用各種系統(tǒng)可以直接通過日志提取的方式，外部的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等可以通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)獲取。

數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)階段，即將采集到的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇、預(yù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，建立學(xué)科用戶基本信息庫(kù)、用戶本體數(shù)據(jù)庫(kù)、用戶行為特征數(shù)據(jù)庫(kù)以及學(xué)科知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)等。由于大數(shù)據(jù)主要關(guān)注數(shù)據(jù)的海量多樣化，對(duì)細(xì)節(jié)的精確度要求不高，在提取用戶個(gè)體的小數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和完善，如檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值，補(bǔ)充關(guān)鍵信息等。

數(shù)據(jù)挖掘和分析階段是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程的核心階段，在這個(gè)過程中最主要的是數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇。數(shù)據(jù)挖掘分析階段通過數(shù)據(jù)挖掘算法分析用戶的行為特征，包括客戶行為指標(biāo)體系構(gòu)建、客戶行為分析和算法實(shí)現(xiàn)等，實(shí)現(xiàn)方法見圖2。數(shù)據(jù)挖掘的作用是利用利用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等特定的數(shù)據(jù)挖掘算法，從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)或相關(guān)的模式。

個(gè)性化知識(shí)服務(wù)是將數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果，通過個(gè)性化知識(shí)搜索、自動(dòng)知識(shí)導(dǎo)航、個(gè)性化知識(shí)定制、個(gè)性化知識(shí)咨詢、智能知識(shí)推薦等方式向?qū)W科用戶展示出來。

5 基于小數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)科知識(shí)服務(wù)模型

5.1 基于小數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)科知識(shí)服務(wù)模型

知識(shí)服務(wù)的前提是用戶需求，因此知識(shí)服務(wù)的核心問題也就是如何確立用戶需求，然后根據(jù)用戶的真實(shí)需求搜尋匹配用戶所需的知識(shí)資源。要想有針對(duì)性地向讀者推薦學(xué)科信息或知識(shí)信息，首先要對(duì)讀者在數(shù)字資源訪問系統(tǒng)上的海量搜索行為進(jìn)行采集，為每位讀者建立獨(dú)有的讀者信息挖掘庫(kù)，然后根據(jù)這個(gè)信息庫(kù)對(duì)每位讀者的搜索記錄進(jìn)行讀者行為分析，使用數(shù)據(jù)挖掘聚類算法，找到其合適的讀者類型，最終為讀者推薦合適的學(xué)科知識(shí)資源。

小數(shù)據(jù)的挖掘是基于用戶行為數(shù)據(jù)庫(kù)，利用各種統(tǒng)計(jì)分析工具，獲取用戶對(duì)圖書館資源的使用偏好特征，挖掘出用戶對(duì)學(xué)科知識(shí)所產(chǎn)生的影響因子，并預(yù)測(cè)用戶未來對(duì)學(xué)科資源的需求。圖3展示了基于小數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)科知識(shí)服務(wù)模型。模型以學(xué)科用戶為中心，通過學(xué)科用戶數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘分析、個(gè)性化知識(shí)服務(wù)等過程，向用戶提供個(gè)性化的學(xué)科知識(shí)服務(wù)。

圖3 基于小數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)科知識(shí)服務(wù)模型

5.2 小數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)知識(shí)服務(wù)的過程

首先對(duì)學(xué)科用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，建立學(xué)科用戶信息庫(kù)，同時(shí)對(duì)本機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行重構(gòu)，建立學(xué)科知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)；然后采用聚類分析和LSA潛在語(yǔ)義分析方法對(duì)學(xué)科用戶進(jìn)行建模分析，形成學(xué)科用戶的興趣集合和用戶行為集合；最后采用內(nèi)容推薦算法和協(xié)同過濾算法，在學(xué)科知識(shí)信息庫(kù)中尋找與學(xué)科用戶想匹配的知識(shí)資源，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)和知識(shí)推薦等。

一站式學(xué)術(shù)搜索引擎作為高校圖書館智能學(xué)科服務(wù)個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)支撐[13]，詳細(xì)記錄了學(xué)科用戶的學(xué)術(shù)搜索行為信息，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是小數(shù)據(jù)挖掘最重要的數(shù)據(jù)來源。學(xué)科用戶信息庫(kù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘個(gè)性化服務(wù)的前提條件，通過對(duì)用戶信息的挖掘才能發(fā)現(xiàn)用戶的真實(shí)需求。學(xué)科知識(shí)信息庫(kù)的建立需要在用戶需求的前提下，按照學(xué)科分類對(duì)本單位的知識(shí)資源進(jìn)行整理和重構(gòu)，是實(shí)現(xiàn)學(xué)科知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)，將圖書館的資源與用戶的需求相結(jié)合之后才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的學(xué)科知識(shí)服務(wù)。面向?qū)W科用戶，采用用戶特征提取方法和用戶行為分片對(duì)學(xué)科用戶進(jìn)行聚類分析，建立聚類分析模型，分別產(chǎn)生興趣集和相似分片集。結(jié)合用戶行為信息庫(kù)和學(xué)科知識(shí)庫(kù)，采用用戶檢索詞特征向量和數(shù)據(jù)資源特征向量分析方法，建立語(yǔ)義分析模型。在聚類分析和語(yǔ)義分析的基礎(chǔ)上形成學(xué)科用戶的興趣集合和用戶行為集合。采用內(nèi)容推薦算法和協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶的興趣偏好和用戶行為特征建立興趣模型，在學(xué)科知識(shí)信息庫(kù)中尋找與學(xué)科用戶想匹配的知識(shí)資源，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的關(guān)聯(lián)和知識(shí)的挖掘。發(fā)現(xiàn)隱藏在讀者行為數(shù)據(jù)中的知識(shí)和價(jià)值，并采取合適的方式展示給用戶，實(shí)現(xiàn)以用戶需求為目標(biāo)的個(gè)性化推薦和知識(shí)服務(wù)。在個(gè)性化精準(zhǔn)服務(wù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)方式的創(chuàng)新，為教學(xué)和科研提供服務(wù)。

5.3 小數(shù)據(jù)挖掘分析的利用

收集用戶需求和反饋。針對(duì)每個(gè)學(xué)科用戶建立用戶信息庫(kù)，并對(duì)用戶進(jìn)行需求分析、展示其現(xiàn)行需求，挖掘其隱性需求。小數(shù)據(jù)分析決策、個(gè)性化服務(wù)反饋，可以促進(jìn)系統(tǒng)自適應(yīng)優(yōu)化和完善，提升用戶服務(wù)滿意度。同時(shí)收集用戶的反饋信息，做到有的放矢、按需定制服務(wù)。

用戶行為可視化呈現(xiàn)。利用可視化技術(shù)將學(xué)科用戶的數(shù)據(jù)行為展示出來，為學(xué)科用戶本人提供數(shù)據(jù)服務(wù)，呈現(xiàn)其科研過程脈絡(luò)，同時(shí)將其隱性需求展示出來。同時(shí)，利用以上對(duì)學(xué)科用戶小數(shù)據(jù)的分析，將其數(shù)據(jù)行為軌跡，以圖表或的形式展示給用戶。為用戶展示其用戶畫像或數(shù)據(jù)畫像，記錄其科研過程，追蹤用戶的學(xué)科發(fā)展動(dòng)態(tài)，提供數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示服務(wù)。

開展個(gè)性化知識(shí)服務(wù)。在對(duì)讀者行為小數(shù)據(jù)挖掘分析的基礎(chǔ)上開展個(gè)性化服務(wù)，避免盲目性和低效性，從讀者的需求出發(fā)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)，提高個(gè)性化服務(wù)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。并以讀者為中心、關(guān)注個(gè)性化的需求、明確讀者未來的需求發(fā)展趨勢(shì)，構(gòu)建全方位的個(gè)性化服務(wù)體系。

優(yōu)化數(shù)字資源建設(shè)。根據(jù)小數(shù)據(jù)分析的結(jié)果和用戶反饋，對(duì)圖書館的知識(shí)資源進(jìn)行有效的整合和重構(gòu)，有針對(duì)性地進(jìn)行資源建設(shè)，滿足大多數(shù)人群的資源需求和少數(shù)重點(diǎn)用戶的需求?；谟脩粜?shù)據(jù)的挖掘分析，也可以對(duì)學(xué)科用戶開展用戶生命周期、用戶忠誠(chéng)度分析等研究。

小數(shù)據(jù)是個(gè)體用戶的“全數(shù)據(jù)”，可以用來統(tǒng)計(jì)分析用戶個(gè)體信息、推薦個(gè)性化的信息服務(wù)、指標(biāo)預(yù)警、制作用戶畫像、提升用戶服務(wù)感受等。在后續(xù)的研究過程中可重視以下幾個(gè)方面的研究：統(tǒng)籌規(guī)劃大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；推進(jìn)智能化建設(shè)，推進(jìn)核心技術(shù)攻關(guān)；推進(jìn)圖書館與學(xué)校各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)共享；小數(shù)據(jù)挖掘和使用過程對(duì)用戶的隱私的保障等。