大數據思維下數字資源分析優化決策研究

張強

摘 ? 要：當今是數據信息量爆發的時代，高校圖書館數字資源建設迅猛發展，數據信息龐大，種類繁多，在大數據技術的應用和推廣下使得對圖書館數字資源如何建設，如何對數據進行合理梳理、分析與優化等系列問題正面臨著巨大的影響與挑戰，本文利用大數據分析來發現圖書館運作及提供服務過程中存在的問題，從而為用戶提供精準的、個性化的服務。

關鍵詞：圖書館數字資源 ?大數據 ?數據分析

中圖分類號：G25 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）02（c）-0239-02

Abstract： Nowadaysis the era of data information explosion， the digital resources construction ofuniversity library develops rapidly， the data information is huge， the variety is various. With the application and promotion of big data technology， aseries of problems such as how to construct the digital resources of the library and how to sort， analyze and optimize the data reasonably are facing enormous influence and challenge. This paper uses big data analysis to find out the problems existing in the process of library operation and service provision， so as to provide users with accurate and personalized services.

Key Words： Library digital resources; Big data; Data analysis

隨著數字圖書館發展進程的快速推進，目前圖書館都加大了對數字資源業務的投入比例，使其數據量急劇增加，并已經超越了傳統紙介質圖書數據量。數字資源在資源建設、傳播、存取利用等方面，相對于傳統文獻具有較大優勢，已成為圖書館資源建設過程中不可或缺的重要部分。大數據環境下，圖書館的傳統服務形式逐步向數據分析、數據挖掘方向延伸，對大規模數據的處理和分析將成為圖書館的主要服務內容。

1 ?圖書館數字資源建設的主要途徑

數字資源的使用打破了傳統文獻在時間、空間上的限制，只要保障網絡暢通，全體師生就可以全天候使用學院館建數字資源，因此獲得廣大讀者的普遍認可。高校圖書館數字資源采用多樣化建設，主要來源于兩個方面：（1）商業化數字資源，圖書館結合本校教學和科研方面的需求，選擇性購置的學術價值較高的國內外電子文獻數據庫，以及大量電子出版物包括文字、音頻、視頻、圖片等多媒體資源。（2）自建數字資源數據庫。主要包括書目數據庫、學位論文數據庫以及符合自身特點的收藏性、地域性特色數據庫等。這些豐富的資源建設，讓讀者閱讀行為更加多元，信息渠道更加豐富。

2 ?圖書館建設數字資源數據分析的現實需求

圖書館的建設與發展經常處于資源采購經費的有限和用戶需求不斷增大之間的矛盾中。數字資源的高投入是否提高了圖書館服務效能，數字資源建設的初衷與目的性能否得到充分體現， 自建的數字資源能否充分體現了學科建設的特色，這些都需要利用大數據建模與數據發掘分析，其作用如下。

2.1 呈現決策依據，引導數字資源建設

在大數據的時代，圖書館面對種類多樣的數字資源，采購資金的限制不可能購置全部相關資源，因此要慎重進行篩選。某種數字資源是采購還是自建，其利用率如何，能否滿足讀者的需求，通過對數字資源的學科情況、核心期刊的收錄情況的調查等確定該資源是否具有權威性。數據分析的結果能為圖書館在制定采購計劃與發展規劃時，提供了可靠的科學依據。

2.2 分析出用戶的實際訴求，推進數字資源的館藏建設

通過對數字資源建設的數據分析，可以準確的反映出用戶對數字資源類型和學科等方面的需求，圖書館可以據此調整數字資源的學科分布，調整全文數據庫、文摘性數據庫、電子圖書和電子期刊的購置比例，優化數字資源的結構，更大程度的滿足用戶的不同需求。

2.3 改進讀者服務工作，提升圖書館的服務質量

數字資源建設數據分析的另一方面在于考量讀者服務工作的效能與效果，評估的主要目的也是為了不斷提升服務水平，使數字資源的價值在服務中得到體現，受到讀者的認同。

3 ?圖書館數字資源數據分析的技術實現

在對數據分析過程中我們需要從不同的層面與角度對大量用戶數據進行檢索、分析與處理，對數據進行不同層次維度的建模，導致數據量猛增，同時也需要大量的數據運算工作。云計算技術技術的應用解決了大數據存儲和運行的最大問題，數據中心采用分布式的云計算服務方式，配置數臺高性能的服務器，便于數據挖掘和數據模型的建立及修改，大大提高數據分析效率。

該平臺主要由數據中心虛擬化平臺、圖書館數據來源、大數據處理與分析平臺、大數據決策應用層四個部分組成。虛擬化平臺為圖書館提供高效的數據中心IT基礎設施服務，主要由虛擬計算、虛擬存儲、虛擬網絡通信、虛擬網絡安全防護四部分組成。通過上層的虛擬化資源管理與調度模塊，可根據圖書館大數據計算量、存儲量、數據傳輸的安全需求，對下層虛擬化系統計算資源進行科學分配和調度管理，降低大數據挖掘與分析的負荷，確保虛擬化基礎設施運行安全、高效、平穩和性能動態可優化。大數據處理與分析平臺首先對原始大數據進行過濾、整合和價值提取等操作，加強大數據的價值密集度和數據的有效和可用性。然后數據處理分析層可通過對下層傳輸的數據進行數據倉儲、深度挖掘、充分分析，并從中發現讀者對知識的實現需求、讀者閱讀行為跟蹤、資源分類與讀者間關系的精確發現。決策應用層是數據分析平臺的最高層，可對讀者實際需求、讀者今后閱讀模式發展趨勢進行智慧分析和預測，完成圖書館發展規劃、圖書館可視化數據服務，以及其他與讀者服務相關的大數據決策，為圖書館可持續發展提供可靠的大數據決策支持。

4 ?圖書館數字資源數據分析決策

通過大數據技術，分析讀者入館數據、借閱數據，電子資源利用及查詢數據、檢索歷史等讀者信息行為數據，從海量復雜而又無序的數據中分析出讀者的閱讀興趣與關注點，發現被傳統服務所忽視的讀者潛在需求，在適當的時間通過多種恰當的途徑精準地向讀者推送個性化信息，以滿足不同讀者的個性化需求，進而引起讀者的關注。根據數據分析、優化后的結果，針對數字資源建設過程中的問題，提出提高數字資源建設成效的對策。

5 ?結語

圖書館的建設與發展不僅僅局限于館藏書目與信息資源的建設規模，還應覆蓋對大數據信息的挖掘、處理和分析。在大數據快速發展的今天，利用大數據理論和技術對圖書館資源庫的建設進行擴展，不僅可以幫助圖書館建設更為多元化的資源體系，還可以為讀者提供更為符合其需求的個性化服務。

參考文獻

[1] 包冬梅，范穎捷，李鳴.高校圖書館數據治理及其框架[J].圖書情報工作，2015（9）：134-141.

[2] 陳臣.基于大數據的圖書館個性化服務用戶行為分析研究[J].圖書館工作與研究，2015，1（2）：28-31.

[3] 何勝，馮新翎，武群輝，等.基于用戶行為建模和大數據挖掘的圖書館個性化服務研究[J].圖書情報工作，2017（1）：40-46.

[4] 秦帥.基于大數據的圖書館個性化智慧服務體系構建探討[J].佳木斯職業學院學報，2017（6）：472.

[5] 徐瀟潔，邵波.基于數據驅動的智慧圖書館服務框架研究 [J].圖書館學研究，2018（22）：37-43.

[6] 杜亮，劉濤.智慧圖書館系統架構設計與應用系統建設研究[J].蘭臺世界，2018（11）：136-139.