大數據在高校圖書館文獻推薦中的運用探討

石筱靖

[摘 要]隨著社會的快速發展和進步，信息技術在社會各個領域內都發揮了重要的作用。各類數據信息也開始在社會中呈現出爆炸性增長的態勢，如今大數據分析成為很多行業重視的一項工作。高校圖書館在建設的過程中，大數據的應用更有利于為師生推薦個性化的文獻，推進圖書館數字化建設工作有序發展。本文主要以高校圖書館文獻推薦為例，對大數據的運用進行探討。

[關鍵詞]大數據；高校圖書館；文獻推薦

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.14.077

[中圖分類號]G251 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2018）14-0-02

在新時代，計算機技術的應用極大地方便了人們的生活，各行各業都開始注重數字技術的應用和創新。目前，大數據技術在高校圖書館中得到了廣泛應用，尤其在文獻推薦工作中也得到了深入應用，加之圖書館構建了計算機信息系統，為大數據應用在文獻推薦中提供了極其便利的平臺。對于高校圖書館來說，需要不斷解決大數據在文獻推薦工作中存在的問題，提高大數據的應用能力。

1 大數據和高校圖書館文獻推薦概述

1.1 大數據概述

大數據主要是指利用強大的數據處理技術實現數據的整合與共享，從而不斷提高數據的實用性，并為開展相關工作提供準確的數據支持。其具有數據含量大、類型繁多、結構復雜、處理速度快等特點。現今應用范圍不斷擴大，在高校圖書館文獻推薦中也具有良好的應用優勢。

1.2 文獻推薦的含義及分類

所謂文獻推薦指的是圖書館根據讀者自身的需求、查閱行為等數據，通過數字化系統自動為讀者推薦一些符合其需求的文獻資料。這些文獻資料不僅包括圖書館內的電子資源，還包括紙質資料。一般來說圖書館向讀者推薦的文獻主要分為兩大類：一類是數據庫內部的電子文獻資源，這類資源便于查閱，可以供讀者下載，為讀者提供便捷的服務：另一類是各類紙質文獻資料，這類資源主要指的是圖書館內的數據、期刊等資料，讀者可以根據圖書館電子系統提示的位置快速找到對應的紙質文獻資源。

1.3 文獻推薦存在的問題

目前，我國高校圖書館在信息化建設中，在給讀者提供文獻推薦方面依然存在一些有待解決的問題，主要表現在以下幾個方面。第一，圖書館文獻推薦工作建設成本較高。圖書館各類電子資源以及館藏書籍的更新都需要花費大量的經濟成本，很多資源數據庫都是收費的，因此圖書館在這方面的投入也會增多。同時人力成本也會提升，文獻推薦工作需要投入人力資源，工作人員需要對各類資料進行整理、系統錄入等。第二，文獻推薦效果不理想。圖書館開展文獻推薦工作的最終目的是為讀者實現文獻的個性化定制，但是在實際工作開展中，想要達到文獻個性定制推薦的理想效果還需要進一步的努力。

2 大數據在高校圖書館文獻推薦中的運用

2.1 進行圖書館大數據的整理

在圖書館文獻推薦工作的開展過程中，運用大數據之前，首先要對圖書館中的大數據進行整理。具體來說圖書館中的大數據主要分為兩種，一種是文獻館藏資源。在數字化圖書館的建設過程中，會出現很多館藏文獻數據，這類大數據主要有圖書館特色文獻數據資源、圖片以及音頻視頻資料等資源。除此之外，還包括圖書館內收藏的紙質書籍、期刊資料等書目。對于高校來說，在對這類大數據進行整理的過程中，應該做到定期更新書目，更新數據庫系統，不斷滿足讀者們的閱覽需求。

另一種是和讀者有關的數據信息，主要包括3方面的數據資料。一是讀者的基本信息數據。具體來說主要有讀者的姓名、專業、青睞的學科等內容，并利用大數據對其進行管理。二是讀者的行為數據。一般來說，高校是通過借閱證件來控制讀者的借閱行為，也由此產生了行為數據，主要包括讀者借閱書目的時間、歸還書目的時間以及借閱書目的類型等信息內容。三是指讀者的需求數據。這類數據主要包括讀者在數據庫中瀏覽的歷史記錄、下載與分享的資源等信息。掌握讀者數據對圖書館向讀者推薦個性文獻具有重要的作用，可以大大提升文獻推薦度的精準度，提高圖書館為讀者的服務能力。

因此，在利用大數據向讀者推薦圖書館文獻時，為提升推薦效果，在收集讀者的基本閱讀信息和需求數據基礎上，還應利用大數據構建集成化的數據庫，并對圖書館中的文獻數量、借閱數據等進行統一管理與分析，并及時將現存的或發生變動的文獻信息在數據庫中進行更改和彌補。同時，還需增強數據庫數據分析結果的可視化，以便能夠及時改進推薦措施。

此外，圖書館還應在計算機系統主頁上設置交流互動功能區，并安排圖書館人員與讀者進行在線交流，及時解答讀者的疑問，并向其提供更加個性化的服務，以便能夠更加深入了解讀者的閱讀需求。同時，圖書館還可利用大數據對推薦效果以及讀者的閱讀結果進行數據分析、整理和總結，并且可設置文獻使用榜，以提高圖書館文獻推薦的影響力。

2.2 建設文獻推薦系統

圖書館運用大數據進行文獻推薦系統建設，是符合圖書館自身建設的必然要求，也是推動學校教育發展創新的必然選擇。在運用大數據進行文獻系統建設的過程中，可以使用以下幾種不同的文獻推薦策略。

（1）根據資源內容數據進行文獻推薦。圖書館需要借助大數據分析和處理，將圖書資源內容匹配給有相關需要的讀者，讓讀者可以在最短的時間內獲取圖書資源。運用這種方式進行文獻推薦可以在一定程度上提升讀者尋找圖書資源的能力，但是在實際操作中由于是計算機自動進行對象匹配，也會存在不能滿足所有讀者閱覽需求的問題。

（2）根據借閱行為進行文獻推薦。讀者在圖書館內的行為都會以數據的形式被記錄下來，并且其行為數據也會被儲存在借閱記錄中，這樣讀者再次有借閱需求的時候，文獻推薦系統會根據其借閱行為給出相關文獻推薦，從而有利于讀者對自己關注的相關文獻資源進行查找。

（3）根據讀者進行文獻推薦。這種推薦策略主要是從讀者之間的關系出發，并發揮讀者本身的推薦作用，向與讀者有關的同學、朋友進行文獻推薦。這便需利用大數據對讀者實際的借閱文獻名稱、次數、類型等進行集合與分析。例如，對具有好友關系的3個讀者的閱讀行為進行調查，若其中有兩人同時閱讀了同一本圖書，此時便可發揮口碑傳播效應，將這本圖書推薦給另一名讀者。這種推薦策略只需對讀者當下的閱讀行為進行觀察，而無須對其閱讀需求進行系統化地分析便能順利完成推薦。

（4）混合模式文獻推薦。這種模式指的是通過讀者的各項行為數據，以及圖書館系統各種文獻推薦參照數據，為讀者推薦想要的文獻資源。例如，將幾種推薦策略相結合使用，并利用大數據中特定的算法統計出所需要的數據，如讀者的需求數據等，進而向廣大讀者提供更加個性化的服務，不斷提升圖書館的文獻推薦效果。目前，該模式被很多學校使用，通過不同類別的大數據分析，系統會給出相對貼近的文獻推薦，這對于讀者來說十分便捷。

2.3 提高圖書館人員的工作能力

大數據在高校圖書館文獻推薦中的應用效果與圖書館相關工作人員的工作能力息息相關，因此，為充分發揮大數據的作用，并增強推薦效果，各高校還應對圖書館人員進行培訓，從而不斷提高其工作能力和服務水平。

首先，圖書館應針對大數據操作與應用進行技能培訓。針對大數據在圖書館文獻推薦中的應用現狀以及工作人員實際操作中存在的問題和不足展開技能培訓，以便其能夠更好地應用和操作大數據，并提高對讀者較少操作失誤的同時，不斷提高工作效率。其次，圖書館還應引導工作人員觀看并學習相關的營銷課程，從而對當下大數據在圖書館文獻推薦中的應用現狀進行彌補，在創新文獻推薦方式的同時，向眾多讀者提供更加個性化的服務。同時，工作人員還應利用大數據的整合顯示結果做好圖書館文獻的分類和補充工作，按照一定的順序進行排列以便學生能夠快速準確找到所需文獻，并及時補充圖書館中缺乏的文獻。

3 結 語

對于高校圖書館來說，在信息化時代，只有不斷加快自身信息化能力建設，不斷傾聽各方意見，才可以在今后的發展中為讀者提供更加周到的借閱服務。大數據作為重要資料，對圖書館文獻推薦工作做出了重要的貢獻，有利于不斷提升圖書館文獻推薦的能力和水平。

主要參考文獻

[1]侯崇岳.大數據在高校圖書館文獻推薦中的應用[J].寧波教育學院學報，2017（6）.

[2]劉芳.教育信息化背景下高校圖書館紙質文獻推薦方式研究——基于推銷方格理論[J].軟件導刊，2017（16）.

[3]何勝，熊太純，柳益君，等.基于Spark的高校圖書館文獻推薦方案及實證研究[J].圖書情報工作，2017（23）.

[4]李艷，呂鵬，李瓏.基于大數據挖掘與決策分析體系的高校圖書館個性化服務研究[J].圖書情報知識，2016（2）.

[5]張穎.大數據時代高校圖書館信息資源管理的創新與發展[J].武漢理工大學學報：社會科學版，2015（3）.

[6]林靜，伊雷，陳珊珊，等.大數據時代高校圖書館開展學科服務研究——學科館員工作案例解析[J].現代情報，2015（12）.

[7]藍冬梅.大數據環境下高校圖書館開放獲取文獻的采訪策略[J].河南圖書館學刊，2016（1）.

[8]柳益君，何勝，馮新翎，等.大數據挖掘在高校圖書館個性化服務中應用研究[J].圖書館工作與研究，2017（5）.

[9]徐春艷，許麗麗，洪艷霞.大數據在高校圖書館信息資源建設中的應用探析[J].農業圖書情報學刊，2017（2）.