基于大數據的圖書館知識服務模式優化與創新

摘要：本文介紹了大數據時代下，圖書館知識服務面臨的挑戰和知識服務模式的轉變，從構建信息資源共享網絡、提供個性化知識服務以及建立多元化圖書館知識服務體系等方面闡述圖書館知識服務的優化與創新，以期使讀者獲得更加專業化、精準化的知識服務。

關鍵詞：大數據;圖書館知識服務;優化;創新

一、大數據概述

隨著信息技術的快速發展，人們越來越廣泛地應用互聯網，物聯網也逐漸得到推廣，這些都推動了數據體量以一種前所未有的速度在增長，先進的數據處理技術也已融入到各個領域當中，人類進入大數據時代。同時，大數據也在不斷地推動著信息技術的發展以及引領各領域的變革。

（一）大數據的概念

全球知名咨詢公司麥肯錫曾提出人類已經邁入大數據時代，這里所指的“大數據”在采集、存儲、管理以及分析等能力方面都遠遠超過了傳統數據庫軟件。也有人提出如果想讓“大數據”在決策和洞察時發揮最大效力，需要通過全新的處理模式才能實現。維基百科也提出，大數據就是指涉及的數據量規模巨大，且無法通過人工的方式在合理的時間內對信息進行捕獲、管理和處理，從而無法有效地整理為人力所能解讀的信息。

（二）大數據的特征和圖書館知識服務面臨的挑戰

1.Volume—數據體量大

大數據時代的一個最為顯著的特點就是數據體量巨大。在數據處理技術快速提升的同時，數據無論是在存儲量方面還是生產體量方面都是成倍增長的。如何快速處理分析如此海量的數據已經成為當前時代發展的難題。對于圖書館來說，能否依托于大數據提升圖書館信息數據處理能力，充分挖掘館藏資源的價值，合理配置資源，已經成為提升圖書館知識服務能力的關鍵。

2.Variety—數據類型繁多

數據體量大的一個直接影響就是數據類型的增多。大數據時代數據類型呈現多樣化，其中的結構化數據是指高度組織和整齊格式化的數據，相較于非結構化數據是更容易處理和使用的數據類型。但是在大數據時代下非結構化數據呈爆發式增長，為數據的處理帶來了巨大的挑戰。對于擁有復雜龐大的非結構化數據的圖書館來說，同樣也是不小的挑戰。

3.Value—價值密度低

現實世界所產生的數據中，有價值的數據往往所占的比例極小，因此數據體量的爆發式增長也讓數據的價值密度不斷的降低。例如我們對一段視頻進行監控，就會發現時長越長的視頻，其有用的數據時長其實越短。而大數據最大的優勢就在于能在海量不相關的各種類型數據中，挖掘出對于未來趨勢預測和決策有真正價值的數據。因此，面對當前的海量數據，如何迅速的去偽存真，去粗取精，是當前需要解決的難題。大數據時代下，圖書館用戶的信息需求越來越個性化、專業化。如何滿足用戶不斷變化的信息需求，為用戶帶來更加精準、完善的知識服務，提升用戶的滿意度，成為了圖書館知識服務模式創新的核心任務。

4. Velocity—處理速度快

區別于傳統數據挖掘，大數據時代最為顯著的特征就是數據的處理速度快。IDC預計的2020年已經來到，根據他的預計，今年全球數據使用量將達到35ZB。圖書館收集的用戶數據能否通過大數據技術進行快速的處理分析，從而預測用戶潛在的信息需求，成為了提升用戶的滿意度的關鍵問題。

二、優化圖書館知識服務模式

大數據時代的技術發展為圖書館的發展提供了重要的技術支撐，也為當前圖書館的工作定位、發展理念以及服務模式帶來了根本性的變化。圖書館各項工作的開展，需要積極迎接大數據帶來的各種挑戰，這不僅僅是一個重大抉擇，更是圖書館事業的發展的新起點。基于大數據理念的圖書館知識服務模式的優化，首先要從數據資源網絡體系入手，構建一個動態的、優質的數據資源網絡體系，從而有力的打破在信息技術洪流中圖書館事業發展的瓶頸。

（一）擴大圖書館數據資源的范疇

無論是傳統圖書館還是數字圖書館，都把關注點放在圖書館結構化數據的收集和存儲上，主要包括一些文獻信息資源，但往往忽視了對非結構化數據、半結構化數據的關注。但就目前來看，非結構化數據的體量不斷增長，只有充分關注到這一部分數據的處理和分析，才能夠更高效的利用這些數據為用戶服務，使圖書館獲益。例如收集和處理分析用戶日常的借閱記錄、搜索內容以及通過可穿戴設備收集的行為痕跡數據或通過大數據挖掘分析后的其他數據資源。在大數據時代下，對于非結構化數據以及半結構化數據的收集、處理、開發等技術也得到了快速的發展，有效的運用語義技術和數據聚類技術對海量數據進行處理分析，擴大圖書館數據資源服務范疇，可以幫助圖書館更好的服務于用戶，同時為構建數據資源網絡體系提供支持。

（二）構建共享網絡，聯通數據資源

在大數據時代下，超體量的數據呈現快速增長的趨勢，單個圖書館的數據資源和數據處理能力有限，圖書館間應積極探索合作共贏的動態網絡體系的構建，積極推動數據資源的共享，促進各圖書館間的交流合作，從整體上提升圖書館的知識服務能力。在大數據時代，云計算平臺、分布式緩存、大規模并行處理數據庫等大數據技術得到了廣泛的應用，有效地推動了圖書館的資源共享網絡建設。圖書館要構建數據資源網絡體系，首先要積極推動圖書館的數字化建設，要將各類資源有效地轉化為電子資源，從而推動各圖書館間的資源共享。其次，要積極推動與藝術館、博物館以及檔案館等其他公共機構的資源共享，積極轉變觀念，理順體制機制，進行一體化建設。再次，要有選擇性的與各類信息機構合作，例如Google的學術搜索、百度“百科”等等，甚至一些社會服務中心、商業中心的信息中心，都可以積極探索合作，擴充圖書館數據資源，依托大數據技術共享優化圖書館知識服務。

三、創新圖書館知識服務模式

（一）建立圖書館信息共享互動平臺

很多時候，由于受各種因素的阻礙，用戶的信息需求無法被正確表達。圖書館需要構建共享交互式平臺，建立論壇、社區以及互助吧等欄目，從而為用戶和館員、用戶與用戶之間開辟出實時交流的通道，找到用戶的痛點，更有效地解決用戶的問題。同時利用收集到的相關數據信息，并結合從其他渠道抓取到的用戶綜合信息，通過建立用戶畫像，更準確地了解用戶的需求，以便提高圖書館知識服務的準確性，改善知識服務的質量，從整體上提升圖書館的知識服務水平，更加精準的為用戶提供知識服務，推動圖書館知識服務模式的創新。

（二）提供個性化的圖書館知識服務

大數據時代，用戶信息需求呈現個性化、專業化的趨勢，面對紛繁復雜的信息資源，如何找到精準度高、符合自己需求的信息是用戶面臨的最大問題，這就為圖書館個性化知識服務提出了更高的要求。個性化信息服務的核心除了要滿足用戶的個性化信息需求外，還需要由被動提供個性化信息服務向主動為用戶提供個性化信息服務轉化。信息環境隨著信息技術的飛速發展發生了巨大的變化，圖書館用戶的信息使用環境也隨之發生了變化。基于大數據技術，圖書館能夠更有針對性的、更深入的對收集的各種類型數據開展分析，如分析讀者的閱讀習慣、閱讀偏好、借閱情況、搜索方式、工作崗位、生活閱歷以及其他行為痕跡數據，并且能夠尋找出各類數據之間的深層次相關性。從而了解特定群體的信息需求，預測其閱讀薄弱點、興奮點等，有針對性的開展知識服務推廣活動，采取創新的工作方法，更好的開展圖書推薦、信息推送等活動，為客戶帶來精準化的服務，以此來提升用戶的滿意度。

（三）構建多元化的圖書館服務體系

隨著互聯網、社交網絡、智能移動設備的發展，網絡圖書資源建設蓬勃發展，與傳統圖書館相比，無論從數據存儲、檢索、傳遞還是數據信息共享方面都有著得天獨厚的優勢。在這種情況下，實體圖書館需要積極探索創新的服務方式以適應用戶不斷變化的需求。除了傳統的服務內容外，逐步轉向打造一個多元化、綜合的服務空間，將海量信息服務與空間相融合，提供跨領域跨行業多模態的服務形式。例如與其他團體機構合作在圖書館舉辦各種講座、展覽、培訓、文化演出，不斷豐富圖書館的服務內容。利用大數據收集和分析讀者所有關聯性信息，從而對讀者潛在的需求進行挖掘，更好的滿足讀者的需求。

四、? 結語

在大數據技術快速發展的趨勢下，圖書館的核心能力已經遠遠不止于其所擁有的信息資源了，而是在于利用這些信息資源為用戶帶來更多增值服務的能力。因此圖書館服務模式需要進行優化創新，這將成為圖書館事業發展的新的增長點。圖書館需要與時俱進，加強對大數據技術的應用，強化個性化的服務理念，積極探尋創新的圖書館知識服務模式。

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作者簡介：

胡迪（1981.11-）? 女 漢 北京 本科? ? 無職稱 研究方向：情報學。