基于知識圖譜的我國圖書館數(shù)據(jù)研究可視化分析

[摘 要]運(yùn)用科學(xué)計(jì)量分析軟件CiteSpace，對2010—2023年中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中與圖書館數(shù)據(jù)研究相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行知識圖譜共詞分析和共現(xiàn)分析，呈現(xiàn)我國圖書館數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)、主題分布、研究趨勢。研究發(fā)現(xiàn)，我國圖書館數(shù)據(jù)研究熱點(diǎn)大致分為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)中心6個方面。

[關(guān)鍵詞]圖書館 數(shù)據(jù) 可視化分析 知識圖譜

[分類號]G251

1 引言

“數(shù)據(jù)”如土地、勞動力、資本、技術(shù)一樣，已正式成為一種新的生產(chǎn)要素，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展過程中起著核心和關(guān)鍵作用。經(jīng)過多年的信息化，圖書館積累了數(shù)量龐大且多樣化的數(shù)據(jù)。圖書館數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是要充分利用這些數(shù)據(jù)，深入洞察行業(yè)、市場、用戶的需求和變化，以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)數(shù)字化[1]。2015年國務(wù)院發(fā)布的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向，其中提出的“建立‘用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新’的管理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的科學(xué)決策”理念[2]，對圖書館數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有特別的指導(dǎo)意義。這一理念強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)在決策和管理中的核心地位，而圖書館正是一個充滿數(shù)據(jù)的環(huán)境，包含用戶數(shù)據(jù)、資源數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)等[3]，每一項(xiàng)數(shù)據(jù)都蘊(yùn)含寶貴的信息和潛在的價值。筆者采用科學(xué)計(jì)量分析，對我國圖書館數(shù)據(jù)研究的現(xiàn)狀進(jìn)行了深入剖析，梳理其發(fā)展脈絡(luò)，并對國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)研究提出展望。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

針對國內(nèi)圖書館在數(shù)據(jù)方面的研究進(jìn)展，筆者利用中國知網(wǎng)以“圖書館數(shù)據(jù)”進(jìn)行主題檢索，檢索日期為2024年1月10日，發(fā)表時間限定為2010年1月至2023年12月，選擇來源類別為北大核心、CSSCI，得到檢索結(jié)果1382篇，人工剔除無關(guān)文獻(xiàn)（通訊稿、新聞稿、期刊目錄等多余信息）后，最終獲得1351篇文獻(xiàn)作為構(gòu)建知識圖譜的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。筆者對這些文獻(xiàn)從3個方面進(jìn)行分析：（1）圖書館數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計(jì)；（2）圖書館數(shù)據(jù)的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析；（3）圖書館數(shù)據(jù)研究主題分析。

3 圖書館數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)產(chǎn)出的描述性統(tǒng)計(jì)

3.1 時間及數(shù)量分布

我國圖書館數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)年度及數(shù)量分布如圖1所示。

在2010年初，圖書館數(shù)據(jù)主題的研究論文數(shù)量相對較少，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)逐漸成為圖書館重要的資源之一，圖書館也開始積極探索數(shù)據(jù)的價值和應(yīng)用。因此，在隨后的幾年中，研究論文數(shù)量出現(xiàn)了顯著增長。特別是在2014年，研究論文數(shù)量達(dá)到了一個高峰，這與當(dāng)時大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用有關(guān)。此時，圖書館開始嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)技術(shù)來處理和分析海量的數(shù)據(jù)，挖掘其中的隱藏價值，為讀者提供更優(yōu)質(zhì)、個性化的服務(wù)。同時，研究者也開始關(guān)注圖書館數(shù)據(jù)主題，從不同的角度探討數(shù)據(jù)價值、管理、應(yīng)用等方面的問題。2015年至2019年，研究論文數(shù)量雖然有所波動，但總體上保持在一個相對較高的水平。這表明圖書館數(shù)據(jù)主題持續(xù)受到研究者的關(guān)注，并且相關(guān)研究在不斷深入和發(fā)展。這一時期，學(xué)者開始探索更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)處理和分析方法，以及更加智能化的數(shù)據(jù)應(yīng)用方式。同時，隨著數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)驅(qū)動等概念的提出和應(yīng)用，圖書館數(shù)據(jù)主題的研究也逐漸拓展到了更廣泛的領(lǐng)域。

3.2 作者分布

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域作者的最大發(fā)文量為40篇。根據(jù)普賴斯定律計(jì)算可得到該研究領(lǐng)域發(fā)文量大于4.73篇的作者為核心作者。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域有19人成果產(chǎn)出5篇以上，為該領(lǐng)域的核心作者。如表1所示，馬曉亭（40篇，蘭州商學(xué)院信息工程學(xué)院）、陳臣（33篇，蘭州商學(xué)院信息工程學(xué)院）、陸康（11篇，南京曉莊學(xué)院圖書館）、刁羽（9篇，四川理工學(xué)院圖書館）、黃如花（5篇，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院）等學(xué)者的成果產(chǎn)出數(shù)量較多，為我國圖書館數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的核心作者代表。核心作者發(fā)文總量是190篇，占比14%，未達(dá)到文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中核心作者發(fā)文數(shù)量應(yīng)占發(fā)文總量20%的下限[4]。由此得出，目前該領(lǐng)域具有一定數(shù)量的核心作者，但并未形成核心作者群。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)文作者總?cè)舜螢?021人，論文總數(shù)1351篇，合作度為75.5%，非獨(dú)著論文數(shù)為535篇，合作率為39.6%，由此表明，在該領(lǐng)域，合作度、合作率占比較大，有穩(wěn)定的合作團(tuán)隊(duì)[5]。我國圖書館數(shù)據(jù)研究作者共現(xiàn)圖譜如圖2所示。該研究領(lǐng)域已形成“馬曉亭-陳臣”“陸康-劉慧-任貝貝”“黃如花-王春迎-周力虹”等研究團(tuán)隊(duì)。

4 研究熱點(diǎn)

關(guān)鍵詞是文章提煉出來的核心詞匯，在一定程度上反映了作者研究的主要內(nèi)容。通過關(guān)鍵詞可以分析某個研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。筆者列出圖書館數(shù)據(jù)研究2010年至2023年的高頻關(guān)鍵詞（頻次≥10），見表2。

運(yùn)用Citespace工具整理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并繪制圖書館數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖、聚類圖和時區(qū)圖。如圖３所示，關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖中圖書館數(shù)據(jù)的研究方向呈現(xiàn)大分散、小聚集的特點(diǎn)，除“圖書館”“大數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)關(guān)鍵詞之外，“數(shù)據(jù)挖掘”“科學(xué)數(shù)據(jù)”“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”等關(guān)鍵詞頻次較高。在關(guān)鍵詞中心性方面，“圖書館”“大數(shù)據(jù)”為共詞網(wǎng)絡(luò)中的首要節(jié)點(diǎn)，“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)安全”“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”為二級節(jié)點(diǎn)，“科學(xué)數(shù)據(jù)”“數(shù)據(jù)管理”“數(shù)據(jù)挖掘”“數(shù)據(jù)館員”中心性也較強(qiáng)。此外，高頻關(guān)鍵詞圍繞首要節(jié)點(diǎn)和二級節(jié)點(diǎn)展開且關(guān)系密切，表明經(jīng)過十幾年的發(fā)展，圖書館數(shù)據(jù)相關(guān)研究已形成較為系統(tǒng)的研究領(lǐng)域，并呈現(xiàn)由粗粒度到細(xì)粒度研究的趨勢。

4.1 研究主題分析

由關(guān)鍵詞聚類圖譜（見圖4）可以看出，我國圖書館數(shù)據(jù)研究包含6個聚類主題，聚類所包含的關(guān)鍵詞基本涵蓋了高頻節(jié)點(diǎn)，且各個聚類組團(tuán)之間相互聯(lián)系并不斷向外延伸，表明數(shù)據(jù)研究在不斷拓展。“數(shù)據(jù)挖掘”“數(shù)據(jù)中心”“數(shù)據(jù)治理”3個聚類組團(tuán)重疊較多，表明這幾個聚類之間的研究共引現(xiàn)象普遍，多篇文獻(xiàn)結(jié)合這幾個聚類進(jìn)行研究。

4.1.1 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

（1）關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)理論與技術(shù)研究

該類研究主要內(nèi)容是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的基本概念、原則、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用模型。林海青等[6]深入探討關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的本質(zhì)，如何構(gòu)建、發(fā)布和消費(fèi)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)在語義網(wǎng)中的作用和地位。歐石燕[7]提出了面向關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的語義數(shù)字圖書館資源描述與組織框架，其具有4個層次：元數(shù)據(jù)層、本體層、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層，核心是RDF語義元數(shù)據(jù)的構(gòu)建與關(guān)聯(lián)。

（2）關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)在圖書館信息組織與服務(wù)中的應(yīng)用

這方面著重研究圖書館如何利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)來組織和提供信息服務(wù)。黃永文[8]分析圖書館信息資源的特征，探討如何將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)用于圖書館資源的描述、分類、索引和檢索等環(huán)節(jié)中，從而提升圖書館信息服務(wù)的智能化和個性化水平。

4.1.2 大數(shù)據(jù)

（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動下的圖書館服務(wù)模式創(chuàng)新

周萍等[9]以數(shù)據(jù)驅(qū)動為主線，對新時代圖書館精準(zhǔn)服務(wù)的內(nèi)涵與特征進(jìn)行闡述，分析高校圖書館精準(zhǔn)服務(wù)數(shù)據(jù)驅(qū)動三要素：數(shù)據(jù)政策、數(shù)據(jù)資源、館員與用戶。根據(jù)高校圖書館服務(wù)的特點(diǎn)，從認(rèn)知層面、規(guī)劃層面、數(shù)據(jù)層面和實(shí)踐層面提出高校圖書館精準(zhǔn)服務(wù)多維路徑。從數(shù)據(jù)存儲管理機(jī)制、依托數(shù)據(jù)的服務(wù)運(yùn)行機(jī)制、數(shù)據(jù)保障的激勵考評機(jī)制3個方面探討高校圖書館精準(zhǔn)服務(wù)機(jī)制的構(gòu)建。孫鵬[10]通過對借閱數(shù)據(jù)、入館數(shù)據(jù)、電子資源利用情況、學(xué)科館員服務(wù)情況以及自助設(shè)備利用情況等大數(shù)據(jù)的采集、分析和挖掘來創(chuàng)建全方位的智能服務(wù)體系。

（2）大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)素養(yǎng)在圖書館服務(wù)中的融合

大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展為圖書館服務(wù)帶來了前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。圖書館員必須具備良好的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，包括數(shù)據(jù)意識、數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)處理能力和數(shù)據(jù)解讀能力等。圖書館可以通過開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)、建立數(shù)據(jù)素養(yǎng)評價體系等措施來提升圖書館員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平。同時，圖書館還需要將大數(shù)據(jù)技術(shù)與日常服務(wù)緊密結(jié)合，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化資源采購、提高檢索效率、改進(jìn)用戶服務(wù)等。通過大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)素養(yǎng)的融合，圖書館將能夠提供更加高效、精準(zhǔn)和個性化的服務(wù)，滿足用戶日益增長的信息需求[11]。

（3）基于用戶畫像的圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用策略

用戶畫像是根據(jù)用戶的屬性、行為等信息抽象出的標(biāo)簽化的用戶模型。在圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，用戶畫像可以幫助圖書館更加深入地了解用戶的興趣偏好、信息需求和行為習(xí)慣等，進(jìn)而為用戶提供更加精準(zhǔn)和個性化的服務(wù)。圖書館可以通過收集用戶的借閱記錄、檢索歷史、在線行為等數(shù)據(jù)來構(gòu)建用戶畫像，并利用這些畫像來優(yōu)化資源推薦、定制個性化服務(wù)、提升用戶滿意度等。同時，圖書館還需要注意保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，確保用戶畫像的構(gòu)建及應(yīng)用符合法律法規(guī)和倫理規(guī)范的要求[12]。

（4）從大數(shù)據(jù)到小數(shù)據(jù)：精準(zhǔn)服務(wù)的實(shí)現(xiàn)路徑

大數(shù)據(jù)背景下，圖書館擁有海量數(shù)據(jù)資源，但并非所有數(shù)據(jù)都對用戶有價值。因此，圖書館需要從大數(shù)據(jù)中提煉出對用戶真正有價值的小數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。這可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)手段來實(shí)現(xiàn)[13]。

4.1.3 數(shù)據(jù)管理

（1）科學(xué)數(shù)據(jù)與科研數(shù)據(jù)管理

在科研活動中，科學(xué)數(shù)據(jù)管理是核心環(huán)節(jié)，涵蓋從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集到存儲、分析和共享的全生命周期。有效的數(shù)據(jù)管理策略能確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和長期可訪問性。隨著數(shù)據(jù)密集型科研的興起，如何制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)施質(zhì)量控制和保障數(shù)據(jù)安全成為研究的重點(diǎn)。此外，科研數(shù)據(jù)的合規(guī)性和倫理問題也日益受到關(guān)注，需要在數(shù)據(jù)管理中予以充分考慮[14]。

（2）開放數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)共享的挑戰(zhàn)和機(jī)遇

開放數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)共享已成為推動科研創(chuàng)新的重要手段。通過共享數(shù)據(jù)，科研人員能夠相互驗(yàn)證研究成果，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。然而，這一實(shí)踐也面臨著諸多挑戰(zhàn)，如知識產(chǎn)權(quán)問題、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和共享平臺的建設(shè)等。因此，研究如何制定有效的開放數(shù)據(jù)政策、建立公平合理的數(shù)據(jù)共享機(jī)制以及提升科研人員的數(shù)據(jù)共享意愿和能力顯得尤為重要。孟祥保等[15]利用案例研究法分析荷蘭3所高校圖書館共同建設(shè)的科研數(shù)據(jù)聯(lián)盟3TU.Datacentrum，并結(jié)合我國高校科研數(shù)據(jù)管理與共享現(xiàn)狀提出建設(shè)策略。區(qū)塊鏈等新技術(shù)的出現(xiàn)為數(shù)據(jù)共享提供了新的機(jī)遇，有望在保障數(shù)據(jù)安全性和可信度方面發(fā)揮重要作用。王慶樂[16]利用區(qū)塊鏈對等網(wǎng)絡(luò)實(shí)時精準(zhǔn)采集科研數(shù)據(jù)，借助區(qū)塊鏈哈希函數(shù)高效經(jīng)濟(jì)加工科研數(shù)據(jù)，通過區(qū)塊鏈超級賬本安全穩(wěn)定存儲科研數(shù)據(jù)，憑借區(qū)塊鏈智能合約嚴(yán)密安全傳遞科研數(shù)據(jù)。

（3）數(shù)據(jù)館員的角色演變與技能要求

在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，數(shù)據(jù)館員的角色正經(jīng)歷著顯著的演變。數(shù)據(jù)館員不再僅僅是數(shù)據(jù)的守護(hù)者和管理者，而是逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榭蒲腥藛T的合作伙伴和顧問。這一角色轉(zhuǎn)變對數(shù)據(jù)館員的技能要求也提出了新的挑戰(zhàn)。除了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技能外，還需要掌握數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化以及跨學(xué)科合作等能力。此外，隨著開放科學(xué)和數(shù)字人文的興起，數(shù)據(jù)館員還需要具備開放數(shù)據(jù)管理和數(shù)字文化素養(yǎng)等方面的知識和技能。因此，如何培養(yǎng)和吸引具備這些綜合素質(zhì)的數(shù)據(jù)管理人才，成為當(dāng)前亟待解決的問題之一。孟祥保等[17]以國外25條數(shù)據(jù)館員崗位招聘信息為研究對象，結(jié)合國外高校圖書館數(shù)據(jù)管理實(shí)踐，從管理制度、組織架構(gòu)、繼續(xù)教育方面探討數(shù)據(jù)館員崗位管理機(jī)制，進(jìn)而提出我國高校圖書館設(shè)置數(shù)據(jù)館員的必要性。

4.1.4 數(shù)據(jù)挖掘

圖書館數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖書館積累了海量的數(shù)據(jù)資源，包括借閱記錄、用戶行為、文獻(xiàn)資源等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠幫助圖書館從這些海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，優(yōu)化圖書館的服務(wù)和管理。張容等[18]提出可采用中圖分類號索引樹計(jì)算讀者的興趣傾向程度，采用改進(jìn)的K-means聚類方法實(shí)現(xiàn)興趣相近的讀者聚類，采用改進(jìn)的Apriori算法實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘并形成智能推薦建議。柳益君等[19]提出基于大數(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)域知識挖掘、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)挖掘來溝通大數(shù)據(jù)應(yīng)用和智慧服務(wù)需求；并提出基于Hadoop平臺的圖書館大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)支撐體系，為智慧服務(wù)應(yīng)用落地提供技術(shù)方案；最后探討大數(shù)據(jù)挖掘支持下的場景化知識推薦服務(wù)和微知識自動問答服務(wù)。

4.1.5 數(shù)據(jù)治理

（1）圖書館數(shù)據(jù)治理框架的構(gòu)建

數(shù)據(jù)治理框架是圖書館數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)。構(gòu)建一個合理、高效的數(shù)據(jù)治理框架對于提升圖書館數(shù)據(jù)質(zhì)量、確保數(shù)據(jù)安全以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值至關(guān)重要。包冬梅等[20]提出我國高校圖書館數(shù)據(jù)治理框架——CALib框架，包括促成因素、范圍和實(shí)施評估3個子框架。嚴(yán)昕[21]提出我國公共圖書館數(shù)據(jù)治理框架，并結(jié)合治理框架內(nèi)容提出了公共圖書館數(shù)據(jù)治理的建設(shè)重點(diǎn)，即成立數(shù)據(jù)治理小組、促進(jìn)跨機(jī)構(gòu)合作、開發(fā)統(tǒng)一系統(tǒng)平臺、加強(qiáng)評估與反饋等。

（2）公共數(shù)據(jù)在圖書館數(shù)據(jù)治理中的角色

公共數(shù)據(jù)是圖書館數(shù)據(jù)資源的重要組成部分，具有共享性、開放性和公益性等特點(diǎn)。在圖書館數(shù)據(jù)治理中，如何有效管理和利用公共數(shù)據(jù)是一個重要議題。孫紅蕾[22]結(jié)合圖書館公共數(shù)據(jù)屬性、圖書館數(shù)據(jù)治理要素與經(jīng)典數(shù)據(jù)治理框架構(gòu)建了圖書館公共數(shù)據(jù)治理的概念框架，并采用個案研究法，以江蘇省公共圖書館大數(shù)據(jù)工程為案例提煉了圖書館公共數(shù)據(jù)治理的實(shí)踐路徑。

（3）數(shù)字孿生與圖書館數(shù)據(jù)價值挖掘

數(shù)字孿生技術(shù)為圖書館數(shù)據(jù)價值挖掘提供了新的視角和手段。王靜等[23]提出基于數(shù)字孿生的高校圖書館智慧服務(wù)數(shù)據(jù)治理五維模型，以中國礦業(yè)大學(xué)圖書館智慧服務(wù)建設(shè)愿景為例，建立基于數(shù)字孿生的智慧服務(wù)數(shù)據(jù)治理自適應(yīng)模式架構(gòu)。

4.1.6 數(shù)據(jù)中心

（1）基于云存儲的圖書館數(shù)據(jù)中心建設(shè)

云存儲為圖書館數(shù)據(jù)中心帶來了彈性擴(kuò)展、高效管理和成本控制等優(yōu)勢。馬曉亭[24]針對圖書館云數(shù)據(jù)中心特點(diǎn)與讀者云服務(wù)需求，提出了智能化管理策略。

（2）虛擬化技術(shù)在圖書館數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用

虛擬化技術(shù)能夠提高圖書館數(shù)據(jù)中心的資源利用率、降低能耗并提升管理效率。劉健等[25]在遵循虛擬化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了云數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)模型與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。許卓斌等[26]針對廈門大學(xué)圖書館虛擬數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題，對底層虛擬網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和調(diào)優(yōu)，提出數(shù)據(jù)隔離、鏈路冗余、帶寬共用的虛擬網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)原則，以期實(shí)現(xiàn)兼顧性能和可靠性的虛擬化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案。

5 研究趨勢

圖書館數(shù)據(jù)研究趨勢可分為3個階段，如圖5所示。

5.1 初期探索階段（2010—2013年）

在初期探索階段，研究論文主要關(guān)注圖書館數(shù)據(jù)的基本概念和潛在價值。研究者們開始認(rèn)識到數(shù)據(jù)在圖書館管理和服務(wù)中的重要性，并嘗試將其應(yīng)用于圖書館業(yè)務(wù)的不同領(lǐng)域。這一階段的研究論文數(shù)量相對較少，但為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。

5.2 逐步發(fā)展階段（2014—2017年）

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起和廣泛應(yīng)用，圖書館數(shù)據(jù)研究進(jìn)入了逐步發(fā)展階段。研究論文數(shù)量顯著增加，研究主題也更加多樣化。研究者開始關(guān)注數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等技術(shù)問題，以及數(shù)據(jù)在圖書館業(yè)務(wù)中的具體應(yīng)用。例如，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶行為數(shù)據(jù)，優(yōu)化資源推薦和個性化服務(wù)；利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析館藏資源數(shù)據(jù)，提高資源利用效率和館藏質(zhì)量等。這一階段的研究論文不僅數(shù)量上有所增加，質(zhì)量上也有了顯著提升。

5.3 深入研究階段（2018—2023年）

在深入研究階段，圖書館數(shù)據(jù)研究更加注重解決實(shí)際問題和推動圖書館業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展。研究論文開始關(guān)注數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)安全等復(fù)雜問題，以及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)在圖書館數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用。同時，研究者們也開始關(guān)注數(shù)據(jù)倫理和隱私保護(hù)等社會問題，以確保圖書館數(shù)據(jù)研究的可持續(xù)發(fā)展。這一階段的研究論文在深度和廣度上都有了顯著提升，為圖書館數(shù)據(jù)研究的發(fā)展注入了新的活力。

6 國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)研究展望

6.1 推動增強(qiáng)型數(shù)據(jù)治理的深化研究

面對海量的圖書館數(shù)據(jù)和復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)類型，需要不斷深化增強(qiáng)型數(shù)據(jù)治理的研究。包括進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)的分類體系，實(shí)現(xiàn)更為細(xì)致和全面的數(shù)據(jù)標(biāo)簽化，以及構(gòu)建更加高效和穩(wěn)定的元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。同時，應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)生命周期的每一個環(huán)節(jié)，從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲、使用到銷毀，都應(yīng)有明確的管理規(guī)范和操作流程。通過這些措施，可以更好地應(yīng)對數(shù)據(jù)增長帶來的挑戰(zhàn)，提升數(shù)據(jù)管理的效率，進(jìn)而挖掘出數(shù)據(jù)更大的價值。

6.2 探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化服務(wù)新模式

在大數(shù)據(jù)的時代背景下，圖書館應(yīng)積極探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的個性化服務(wù)新模式。這不僅需要收集用戶的借閱記錄、搜索歷史等顯性數(shù)據(jù)，還要通過用戶行為分析等技術(shù)手段，深入挖掘用戶的隱性需求和興趣偏好。基于這些數(shù)據(jù)，可以為用戶提供更為精準(zhǔn)和個性化的信息推薦、閱讀指導(dǎo)和咨詢服務(wù)，甚至可以通過預(yù)測算法，提前為用戶推送其可能感興趣的信息資源。這種個性化的服務(wù)模式將極大地提升用戶的信息獲取效率和閱讀體驗(yàn)，進(jìn)一步拉近圖書館與用戶之間的距離。

6.3 打造智慧圖書館數(shù)據(jù)中心的新引擎

智慧圖書館數(shù)據(jù)中心作為圖書館的“智慧大腦”，其重要性不言而喻。應(yīng)打造功能強(qiáng)大、運(yùn)行穩(wěn)定的智慧圖書館數(shù)據(jù)中心，使其成為推動圖書館數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智慧化發(fā)展的新引擎；引入人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新的技術(shù)和理念，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率和處理能力；還應(yīng)建立一套完善的數(shù)據(jù)監(jiān)測和預(yù)警機(jī)制，確保數(shù)據(jù)中心的安全穩(wěn)定運(yùn)行，使智慧圖書館數(shù)據(jù)中心為圖書館提供更為智慧化的服務(wù)和管理模式，推動圖書館的持續(xù)發(fā)展。

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楊 萌 女，1984年生。碩士，館員。研究方向：數(shù)據(jù)分析、信息系統(tǒng)管理。系本文通訊作者。

嚴(yán)海兵 男，1974生年。碩士，高級工程師。研究方向：圖書情報(bào)。

（收稿日期：2024-02-27；責(zé)編：婁明輝。）