大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務研究

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展與普及，信息資源的獲取、存儲、處理和分析方式都發(fā)生了深刻的變化。高校圖書館作為學術(shù)信息服務的重要機構(gòu)，同樣面臨著挑戰(zhàn)與機遇并存的局面。傳統(tǒng)圖書館資源管理方式已經(jīng)無法滿足用戶個性化的需求，探索一種新型的、基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的資源推薦服務尤為重要。本文基于大數(shù)據(jù)背景，針對高校圖書館資源推薦服務展開研究，以期能夠為高校圖書館開展更精準、個性化的資源推薦服務提供借鑒和參考。

二、大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務的意義

近年來，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為各行各業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要引擎。高校圖書館作為知識資源的集中地，在服務師生、促進學術(shù)交流等方面扮演著舉足輕重的角色。大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校圖書館資源推薦服務中的應用，不僅能夠滿足用戶個性化的需求，為用戶提供更精準的服務，還能夠充分發(fā)揮圖書館的優(yōu)勢，實現(xiàn)資源的合理配置，促進資源的共享，提升用戶的體驗和滿意度。

（一）滿足個性化需求

大數(shù)據(jù)背景下，不同用戶的需求各異，往往會受到時間、地點及學科等因素的影響。傳統(tǒng)高校圖書館受到空間、時間的局限，用戶要在固定的時間到達圖書館才能獲取自己所需的信息或資料，且館藏資源有限。另外，受到技術(shù)的限制，很多高校圖書館只能提供普遍使用的資源列表，無法滿足更多用戶的獨特需求。然而，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的資源推薦服務能夠為用戶提供個性化的服務體驗。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分析用戶的行為、瀏覽習慣等，建立個性化的用戶畫像，從而為用戶提供符合其需求的資源推薦。[1]同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助高校圖書館準確把握用戶的學術(shù)興趣、研究方向等，進而為用戶提供準確、高效的資源推薦服務。例如，針對經(jīng)濟專業(yè)的學生，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以根據(jù)其歷史瀏覽、檢索借閱的相關(guān)網(wǎng)站和文章，自動篩選和推薦最新的經(jīng)濟學資源，如圖書、期刊、研究報告等，提高用戶的滿意度和體驗感，為學術(shù)研究和教學學習提供強有力的支持。

（二）提升資源利用率

高校圖書館作為學術(shù)資源的重要載體，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，海量的數(shù)據(jù)使圖書館面臨著資源龐大和信息過載的問題，增加了用戶尋找資源的難度，用戶往往無法快速、精準地獲取自己所需的資源，消耗了大量時間和精力，同時也降低了資源的利用率。高校圖書館借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠構(gòu)建資源推薦系統(tǒng)，優(yōu)化館藏資源配置，提高了資源的利用率。[2]

三、大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務的挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)搜集與整理

高校圖書館通常只能捕獲到用戶在內(nèi)部平臺（如高校圖書館網(wǎng)站或移動應用程序）中的行為數(shù)據(jù)，用戶在其他平臺或設(shè)備上的行為則難以追蹤和發(fā)掘，影響了推薦算法的準確性，削弱了推薦系統(tǒng)的全面性和個性化水平。另外，高校圖書館擁有龐大的圖書、期刊等文獻資源，需要進行標簽化分類，并與作者、出版社等信息進行關(guān)聯(lián)。同時，用戶的借閱記錄、評價等數(shù)據(jù)也需要整合進推薦系統(tǒng)中。[3]但由于數(shù)據(jù)源多樣且缺乏統(tǒng)一的標準，數(shù)據(jù)整理工作日益復雜，需要消耗大量的人力、時間進行數(shù)據(jù)整理及標注。

（二）數(shù)據(jù)質(zhì)量與準確性

首先，圖書館資源種類繁多、數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，且每種資源均承載著復雜而獨特的信息與內(nèi)容，使數(shù)據(jù)的收集與整理工作復雜，不僅涉及數(shù)據(jù)的處理和分析，還涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)準確性的問題。其次，用戶喜好差異較大，以及數(shù)據(jù)整理和標注的主觀性較強，導致收集到的數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不齊，并且存在數(shù)據(jù)不全面或數(shù)據(jù)錯誤等情況。最后，圖書館資源本身具有標識符、分類、主題標簽以及作者等復雜的詳細信息，信息的準確性是影響推薦系統(tǒng)有效性的關(guān)鍵。如果在數(shù)據(jù)收集、整理或錄入過程中出現(xiàn)錯誤，導致推薦結(jié)果與用戶實際需求不匹配，也會降低用戶滿意度和推薦服務的整體效能。

（三）數(shù)據(jù)隱私與安全

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用極大地提升了服務的效率和質(zhì)量，但同時也增加了用戶隱私的保護難度。高校圖書館在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、個性化推薦算法的過程中，往往涉及用戶的個人隱私信息，這些敏感信息的收集與利用，若未得到妥善管理，便增加了用戶隱私泄露的風險。因此，如何在確保服務質(zhì)量的同時，有效保護用戶隱私，成了亟待解決的問題。同時，數(shù)據(jù)共享與交換也是隱私保護面臨的一大挑戰(zhàn)。在高校圖書館的資源推薦服務中，為了提升推薦的廣度和深度，往往需要與其他數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)共享和交換。然而，這種跨域的數(shù)據(jù)流動無疑增加了隱私泄露的風險。另外，個性化推薦算法往往基于復雜的機器學習模型，其決策過程難以被直觀理解。這導致用戶在面對推薦結(jié)果時，往往感到困惑，難以判斷其背后的邏輯是否涉及對個人隱私的侵犯。

（四）用戶興趣與需求

用戶的興趣偏好是動態(tài)變化的，受到學業(yè)需求、研究方向、個人興趣等多種因素的影響，變化方式多樣、復雜，且用戶的興趣變化周期和持續(xù)時間也存在差異。若推薦系統(tǒng)無法迅速做出及時響應，便可能錯失為用戶即時提供相關(guān)資源的良機；而過于頻繁的推薦更新則可能干擾用戶正常使用。因此，如何精準有效地捕捉和預測用戶興趣的變化，從而為用戶提供更具針對性的推薦服務尤為重要，也是當前圖書館面臨的重要挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務的優(yōu)化策略

（一）整理和分析數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務中，高校圖書館要與技術(shù)公司和研究機構(gòu)緊密合作，采用創(chuàng)新的技術(shù)手段和數(shù)據(jù)標準，加強數(shù)據(jù)的整理和分析。開發(fā)跨平臺的數(shù)據(jù)收集技術(shù)，以更全面地追蹤和記錄用戶的閱讀行為；建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，以便更高效地進行數(shù)據(jù)整理和標注；利用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高推薦算法的準確性和個性化程度。通過合作和創(chuàng)新，提升高校圖書館數(shù)據(jù)收集與整理的效率和質(zhì)量，進一步提升資源推薦服務的質(zhì)量和效果，為師生提供更加便捷、個性化的學術(shù)支持。

（二）建立用戶畫像

大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館資源推薦服務中，用戶畫像分析是實現(xiàn)個性化資源推薦的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。應借助大數(shù)據(jù)技術(shù)搜集和分析用戶的借閱歷史、關(guān)注的主題以及學科領(lǐng)域等信息，繪制詳細的用戶畫像，全面深入地了解用戶興趣和需求，進一步精準地識別用戶的偏好，根據(jù)用戶的研究領(lǐng)域為用戶推薦更多相關(guān)的個性化資源。[4]

具體而言，借閱歷史反映了用戶對特定學科領(lǐng)域的長期興趣，而關(guān)注的主題則揭示了用戶的興趣愛好或研究方向。應用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來處理這些海量數(shù)據(jù)，識別用戶的興趣偏好和資源需求，進而為用戶量身打造推薦內(nèi)容。這不僅提升了用戶的閱讀體驗和滿意度，還有利于更好地提升圖書館服務質(zhì)量。

（三）加強隱私保護與安全管理

高校圖書館應提高對用戶隱私保護的重視度，通過定期對圖書館的隱私保護工作進行審查和評估，確保各項隱私保護措施得到有效執(zhí)行。

其一，高校圖書館應強化數(shù)據(jù)收集與處理過程中的隱私保護。在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集用戶數(shù)據(jù)時避免過度收集用戶隱私信息，僅收集提供推薦服務所必需的數(shù)據(jù)，并對收集到的敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲，盡可能對其進行匿名化處理，降低個人隱私泄露的風險。其二，高校圖書館應確保數(shù)據(jù)共享與交換的安全性與合法性。在與其他數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)共享和交換前，應簽訂嚴格的數(shù)據(jù)保密協(xié)議，明確數(shù)據(jù)使用范圍、安全責任及違約后果。其三，高校圖書館還應利用加密技術(shù)保障數(shù)據(jù)傳輸過程安全，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲或篡改。對共享數(shù)據(jù)的訪問進行嚴格控制，記錄數(shù)據(jù)訪問日志并進行定期審計，確保數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問或濫用。其四，高校圖書館應增強算法的透明度和可解釋性。在不泄露核心技術(shù)的前提下，設(shè)計一種機制讓用戶能夠大致了解推薦結(jié)果的生成過程，比如通過可視化的方式展示算法的部分邏輯，允許用戶根據(jù)自己的需求選擇是否查看推薦結(jié)果，保障用戶的自主權(quán)。其五，高校圖書館應根據(jù)自身實際情況建立完善的隱私保護監(jiān)督機制。設(shè)立隱私保護專員，由專人負責圖書館的隱私保護工作，監(jiān)督數(shù)據(jù)收集、處理、共享等環(huán)節(jié)的合規(guī)性。另外，還應建立便捷的用戶反饋渠道，及時收集并處理用戶對隱私保護的意見和建議，不斷優(yōu)化隱私保護措施。

（四）內(nèi)容分析與標簽管理

在高校圖書館資源推薦服務中，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)容分析與標簽管理是不可或缺的環(huán)節(jié)。這一環(huán)節(jié)主要是對圖書館的圖書、期刊等資源進行深入剖析，提取關(guān)鍵詞、主題、作者等關(guān)鍵信息，結(jié)合用戶畫像展開精細化的標簽管理，進一步幫助高校圖書館建立資源之間的可信度模型，確保資源推薦的精準度，提高圖書館資源的利用率及用戶的體驗。[5]

高校圖書館可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，利用文本深入挖掘，從圖書館資源中提取關(guān)鍵信息，如關(guān)鍵詞、主題或作者等，從而掌握每一種資源的內(nèi)容特點和主題，進一步幫助高校圖書館為后續(xù)的標簽管理打下基礎(chǔ)。

高校圖書館利用大數(shù)據(jù)及時深入剖析資源的屬性和特征，發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)，建立起相似度模型和關(guān)聯(lián)度模型。當某一用戶需要特定資源時，系統(tǒng)可以及時作出反應，迅速與其他資源建立起關(guān)聯(lián)并為用戶推薦相關(guān)資源，從而提升用戶獲取信息的準確性和速度。同時，可信度模型能夠確保資源的質(zhì)量，經(jīng)過嚴格篩選，為用戶呈現(xiàn)最優(yōu)質(zhì)、可靠的資源，提高了資源推薦的質(zhì)量，進一步提升用戶的滿意度。

（五）運用協(xié)同過濾算法

協(xié)同過濾算法是基于用戶的歷史借閱數(shù)據(jù)，評估用戶之間的相似性來預測并推薦符合其興趣的資源。高校圖書館可以借助協(xié)同過濾算法，搜集和分析用戶在過去借閱記錄中展現(xiàn)出的高度相似性，為用戶提供資源推薦服務。相似性的計算應該基于內(nèi)容的計算方法或基于行為的計算方法。一旦確定具有相似借閱記錄、行為的用戶群體，圖書館就可以為當前用戶推薦相關(guān)資源。協(xié)同過濾算法不僅能提高推薦服務的個性化程度，還能提高推薦的準確性，從而提升用戶的閱讀體驗。

協(xié)同過濾算法在高校圖書館資源推薦服務中展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。它能夠根據(jù)每位用戶的獨特借閱歷史提供定制化的推薦，避免了傳統(tǒng)推薦方式中的“一刀切”現(xiàn)象，為用戶帶來了更加精準、個性化的推薦服務，使圖書館能夠更好地滿足用戶的個性化需求，提升用戶的忠誠度和滿意度。

（六）構(gòu)建推薦模型

基于大數(shù)據(jù)的高校圖書館資源推薦服務，主要依賴于統(tǒng)計分析和機器學習技術(shù)來構(gòu)建推薦模型。基于統(tǒng)計分析的推薦模型即深度分析高校圖書館內(nèi)資源的借閱頻率、用戶與資源之間的互動等數(shù)據(jù)，能夠預測用戶的資源偏好。系統(tǒng)分析和機器學習技術(shù)推薦模型的核心在于利用大數(shù)據(jù)和機器學習算法來精準地識別用戶的借閱習慣和興趣，從而提供個性化的資源推薦。

基于統(tǒng)計的推薦模型通過分析資源的借閱頻率來確定熱門資源，并通過借閱記錄和用戶行為來識別資源之間的關(guān)聯(lián)性，為圖書館提供了更直觀的視角，了解哪些資源更受用戶的喜愛，并根據(jù)用戶的借閱歷史推薦相似的資源。而機器學習算法則通過進一步學習和分析大量用戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建出能夠預測用戶對不同資源喜好程度的個性化模型。通過綜合考慮用戶的個人信息、歷史借閱記錄，以及與其他用戶的相似性等因素，為用戶提供高度個性化的資源推薦。此外，?個性化推薦服務模式還面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，?如用戶興趣的變化是一個動態(tài)的過程，?需要圖書館不斷調(diào)整和優(yōu)化推薦算法以適應這種變化。?

五、結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用不僅能夠滿足讀者個性化的需求，提升資源利用率，還對促進資源共享和學術(shù)交流發(fā)揮著顯著作用。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷更新與發(fā)展，未來在高校圖書館服務中將會得到更加廣泛和深入的應用，為高校教育事業(yè)的發(fā)展注入新的活力。

參考文獻：

[1]伍瀟.大數(shù)據(jù)時代下高校圖書館場景化資源推薦服務研究[J].中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（全文版）圖書情報，2023（10）：232-235.

[2]王惠香.高校圖書館個性化信息服務的對策研究[J].中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（全文版）社會科學，2023（07）：44-47.

[3]羅桂蓮.大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館場景化資源推薦服務研究[J].采寫編，2024（02）：151-153.

[4]楊志強.大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館參考咨詢服務創(chuàng)新研究[J].文化創(chuàng)新比較研究，2024，8（06）：186-190.

[5]吳素云.大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館智慧化服務的實踐模式[J].遵義師范學院學報，2023，25（02）：162-165.

（作者簡介：薄懷霞，女，碩士研究生，臨沂大學，館員，研究方向：圖書情報、信息素養(yǎng)教育）

（責任編輯 劉月嬌）