基于大數據技術的圖書館資源管理策略

［摘 要］大數據技術以海量的數據處理能力、高效的分析算法以及精準的服務匹配能力，為圖書館資源管理和用戶服務提供了新的方案。文章主要探討大數據技術在圖書館資源管理中的應用優勢，如優化館藏結構、強化資源共享、增強決策的科學性等，并提出基于大數據技術的圖書館資源管理策略，包括構建數據收集體系、創新數據分析方法、制定資源采購策略、建立智能分類體系以及開發精準推薦引擎等，旨在提升圖書館資源利用率和服務質量。

［關鍵詞］大數據技術；圖書館資源管理；資源優化；數據分析

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.04.052

［中圖分類號］G250.7；G203 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）04-0-03

0" " "引 言

在數字化時代背景下，圖書館作為知識傳播和文化傳承的重要場所，其資源管理優化顯得尤為重要。近年來，國家對數據資源的開發利用給予了高度重視，為圖書館資源管理提供了新的發展機遇。例如，《中共中央辦公廳 國務院辦公廳關于加快公共數據資源開發利用的意見》明確指出，加強政府指導和調控，更好發揮市場機制作用，有效擴大公共數據供給，提高公共數據資源配置效率和使用效益。《可信數據空間發展行動計劃（2024—2028年）》提出，到2028年，可信數據空間運營、技術、生態、標準、安全等體系取得突破，建成100個以上可信數據空間，形成一批數據空間解決方案和最佳實踐。在此背景下，圖書館作為知識與信息的重要集散地，加強資源管理顯得尤為重要。大數據技術的應用，不僅能夠優化圖書館的館藏結構，提高資源利用率，還能促進資源共享，拓展服務范圍，并且支持決策制定，提升管理水平。本文主要探討大數據技術在圖書館資源管理中的應用策略，旨在提升圖書館的服務效能和資源利用率，以滿足新時代的發展需求。

1" " "大數據技術在圖書館資源管理中的應用優勢

1.1" "優化館藏結構，促進資源精準匹配

首先，大數據技術能夠深入分析讀者行為數據，如借閱記錄、搜索歷史及閱讀偏好等，精準繪制用戶畫像，為圖書館資源采購與配置提供科學依據。其次，大數據技術可以助力圖書館識別熱門領域與冷門角落，適時調整館藏結構，確保資源既全面又聚焦，有效避免資源冗余或空缺。最后，大數據算法能預測讀者需求趨勢，引導圖書館提前布局資源，提升資源的利用率，實現館藏資源的動態優化與精準服務。

1.2" "強化資源共享，拓寬服務邊界

大數據技術可以促進圖書館間的數據互聯互通，構建跨地域、跨系統的資源共享平臺［1］。借助數據挖掘與分析技術，圖書館能識別并整合各類資源，形成統一檢索與獲取路徑，極大拓寬服務范圍。基于大數據技術的共享機制不僅可以提升資源的可獲取性，還能促進圖書館間的合作與交流，共同構建更加豐富的知識服務體系，進而促使圖書館服務不再局限于物理空間，而是延伸至網絡世界，滿足用戶多元化、個性化的需求。

1.3" "增強決策的科學性，提升管理效能

在圖書館資源管理中，大數據技術為其決策提供了強有力的數據支撐。圖書館可以利用大數據技術對運營數據進行全面分析，準確把握服務效能、資源利用情況及用戶需求變化，為戰略規劃制定、資源配置及服務改進提供精準導向。基于數據的決策模式能夠減少主觀判斷的偏差，增強決策的科學性與前瞻性，有效提升圖書館的管理效率與服務水平，推動圖書館實現智慧化、精細化管理。

2" " "基于大數據技術的圖書館資源管理策略

2.1" "構建數據收集體系，確保數據質量

2.1.1" "明確數據來源，保證數據完整性

在圖書館資源管理過程中，構建全面而精準的數據收集體系是基礎。為確保數據的完整性，圖書館需要從多維度明確數據來源：一是圖書館自身的業務系統，包括借閱記錄、圖書入庫信息、讀者注冊資料等，這些數據構成了圖書館運營的核心數據集；二是外部數據源，如社交媒體上的讀者反饋、在線書評網站的評分與評論，以及學術數據庫的引用頻次等，外部數據能作為內部數據的補充，提供更豐富的讀者偏好和學術信息；三是利用物聯網技術收集的物理空間數據，如圖書擺放位置、閱讀區人流密度等，有助于優化空間布局和提高服務效率。

2.1.2" "建立數據質量評估標準，篩選有效數據

為了提高圖書館資源管理的效果，必須設立嚴格的數據質量評估標準［2］。首先，從數據準確性角度進行評估。檢查數據是否存在錯誤、重復或不一致的情況。對于借閱記錄等關鍵數據，要進行反復核對，確保數據的準確性。其次，從數據時效性角度進行評估。對于資源的更新時間、讀者反饋的時間等數據，要確保其時效性，以便及時調整資源管理策略。最后，從數據完整性角度進行評估。檢查數據是否存在缺失值，對于重要數據項，要采取措施進行補充和完善。通過建立數據質量評估標準，能篩選出有效數據，為圖書館資源管理提供可靠的數據支持。

2.2" "創新數據分析方法，挖掘服務價值

2.2.1" "引入機器學習算法，深度分析數據之間的關系

機器學習算法的應用能夠顯著提高數據分析的精度，借助聚類分析，圖書館可將讀者按照閱讀偏好、借閱習慣等特征進行細分，為個性化服務提供依據。回歸分析可用于預測未來一段時間內特定資源的借閱量，輔助資源采購與優化決策；分類算法則能識別高需求或低利用率的圖書類別，為資源優化配置提供指導；關聯規則挖掘可以發現讀者與借閱行為之間的隱藏聯系，從而推動跨領域資源的關聯推薦。機器學習算法的應用不僅能提升數據分析的智能化水平，還能促進圖書館服務模式的創新。

2.2.2" "采用可視化分析工具，直觀呈現數據

數據可視化是連接數據與決策者的橋梁，能直觀展示數據分析結果，促進相關人員快速理解和決策。圖書館應選擇滿足自身需求的可視化工具，如Tableau、Power BI等，將復雜的數據分析結果轉化為圖表、儀表盤等形式。一方面，借助時間序列圖展示資源使用量的變化趨勢，幫助管理者快速識別高峰與低谷時段，合理安排資源調度；另一方面，利用熱力圖、散點圖等揭示讀者興趣分布和資源熱度，輔助制定資源采購和布局策略。在此基礎上，采用交互式儀表板，允許不同部門人員根據需要深度探索數據，促進跨部門之間的協作，共同優化資源管理和服務流程。

2.3" "制定資源采購策略，提升資源配置效果

2.3.1" "分析讀者需求數據，精準制訂采購計劃

在圖書館資源管理的過程中，精準分析讀者需求數據是關鍵，要求圖書館不僅收集讀者的借閱歷史、瀏覽記錄等直接數據，還需要深入挖掘讀者的潛在需求與偏好［3］。具體而言，圖書館可采取以下策略。一是開展讀者需求調研，以問卷調查、在線訪談等方式，直接獲取讀者對圖書種類、主題、作者等方面的偏好信息，而且調研應定期舉行，以捕捉讀者興趣的動態變化。二是利用大數據分析技術對讀者的借閱行為進行深度挖掘，識別借閱頻次高、評價好的圖書類型，以及未被充分滿足的潛在需求。通過聚類分析將讀者劃分為不同群體，針對每個群體的特征制訂差異化的資源采購計劃。三是整合社交媒體、書評網站等外部數據源，獲取讀者對圖書的反饋與評價。作為采購決策的輔助信息，外部數據能夠反映讀者的真實感受與市場需求，有助于圖書館采購更加貼近讀者期望的圖書資源。在精準分析的基礎上，圖書館應構建一套靈活的采購機制，確保資源能夠迅速響應讀者需求的變化。采購計劃應兼顧廣泛性與針對性，既要覆蓋廣泛的知識領域，也要針對特定讀者群體的需求進行重點采購。此外，圖書館還應與供應商建立長期合作關系，確保資源的穩定供應與及時更新。

2.3.2" "結合資源使用頻率，調整采購資源比例

資源使用頻率是衡量圖書館資源配置效果的重要指標之一。分析圖書的借閱量、在線訪問量等數據，圖書館可以了解各類資源的受歡迎程度與利用率，進而調整采購資源比例，優化資源配置［4］。

第一，實施資源使用頻率監測，利用圖書館管理系統自動記錄圖書的借閱、歸還、在線瀏覽等數據，定期生成資源使用報告。報告應詳細列出各類資源的借閱量、借閱時長、讀者滿意度等關鍵指標，為采購決策提供依據。第二，根據資源使用頻率，將圖書資源劃分為熱門、一般、冷門等不同等級。對于熱門資源，圖書館應增加采購量，確保資源的充足供應；對于一般資源，保持適量采購，滿足大多數讀者的需求；對于冷門資源，則可根據實際情況進行精簡或調整采購策略。第三，結合讀者需求分析與市場趨勢預測，動態調整資源采購比例。

2.4" "建立智能分類體系，提高資源檢索效率

2.4.1" "根據資源屬性分類，構建多層分類框架

對于圖書館資源管理而言，構建一套科學且高效的資源分類體系尤為重要，是提升資源檢索效率的關鍵。根據資源的屬性進行細致分類，是這一體系構建的基礎。具體而言，資源的屬性可以包括主題、出版年份、作者、出版社、語言、格式等多個維度。在此基礎上，圖書館應構建多層次的分類框架，以確保資源的全面覆蓋與精準定位。

一是以主題為核心，將資源劃分為幾大類，如自然科學、社會科學、文學藝術等，有助于讀者在宏觀層面快速定位所需資源的領域；二是在大類下進一步細分中類與小類，如自然科學下可細分為物理學、化學、生物學等中類，物理學中類又可細分為量子力學、熱力學等小類，這樣的細分有助于讀者在更具體的領域找到目標資源；三是考慮資源的特殊屬性，如出版年份、作者等，作為輔助分類標準，為讀者提供多樣化的檢索路徑。

2.4.2" "利用語義分析技術，優化分類標簽

在構建智能分類體系的過程中，語義分析技術的應用能夠進一步優化分類標簽，提升資源檢索的準確性與智能化水平。語義分析技術能夠深入理解文本內容，識別關鍵詞之間的關聯與層次關系，從而為資源分配更加精確、描述性更強的分類標簽。

一方面，圖書館可以利用語義分析技術對資源標題、摘要、關鍵詞等文本內容進行深度挖掘，提取出能夠準確反映資源主題的關鍵詞與短語。關鍵詞與短語將被用作分類標簽，為讀者提供更直觀、更具體的檢索依據。另一方面，語義分析技術還能夠識別資源之間的關系，如主題相似度、作者關聯等，從而幫助圖書館構建更為豐富的分類體系。

2.5" "開發精準推薦引擎，優化讀者服務體驗

2.5.1" "建立讀者畫像模型，實現個性化推薦

在圖書館資源管理過程中，開發精準推薦引擎是優化讀者服務體驗的重要手段，而建立讀者畫像模型是實現個性化推薦的基礎［5］。讀者畫像模型通過對讀者的基本信息、借閱歷史、瀏覽行為等多維度數據進行綜合分析，形成對讀者興趣、偏好、需求等方面的全面描述。

第一，收集讀者的基本信息，如年齡、性別、職業等，這些信息有助于圖書館了解讀者的基本特征。第二，分析讀者的借閱歷史與瀏覽行為，識別讀者的閱讀偏好與興趣點。例如，通過分析讀者借閱的圖書類型、主題、作者等信息，圖書館可以推斷出讀者的閱讀偏好與興趣領域。第三，結合讀者的反饋與評價數據，進一步細化讀者畫像。讀者的反饋與評價能夠反映出他們對資源的滿意度與需求變化，為圖書館提供更加精準的讀者畫像信息。

2.5.2" "基于行為數據跟蹤，持續改進推薦算法

為了不斷提升推薦引擎的性能，圖書館需要基于讀者的行為數據進行持續跟蹤與分析，以改進推薦算法。行為數據跟蹤能夠實時捕捉讀者的閱讀行為、搜索行為、點擊行為等，為圖書館提供豐富的用戶行為數據。

一方面，圖書館可以利用行為數據跟蹤技術，實時監測讀者的閱讀行為變化，如閱讀時長、閱讀進度、閱讀頻率等。數據能夠反映出讀者對資源的興趣程度與閱讀習慣，為圖書館提供更加精準的推薦依據。另一方面，圖書館可以對讀者的搜索行為與點擊行為進行分析，識別出讀者的潛在需求與興趣點，為推薦算法提供新的推薦維度。在持續改進推薦算法的過程中，圖書館還應注重算法的多樣性與靈活性，既要考慮讀者的歷史行為與偏好，也要兼顧讀者的實時需求與興趣變化，以確保推薦結果的準確性。

3" " "結束語

大數據技術的應用提高了圖書館資源管理水平，包括優化館藏結構、強化資源共享、增強決策科學性等。圖書館通過構建數據收集體系、創新數據分析方法、制定資源采購策略、建立智能分類體系和開發精準推薦引擎等策略，可以有效提升服務效能和資源利用率。未來，隨著大數據技術的不斷發展，圖書館應持續深化大數據技術的應用，加強與其他機構的合作，進一步提升資源管理水平，為讀者提供更加個性化、優質的服務。

主要參考文獻

［1］王雅琦.大數據技術在高校圖書館資源管理和服務優化中的應用［J］.湛江文學，2024（5）：140-142.

［2］黃小霞.大數據時代下圖書館信息資源整合與利用策略

［J］.作家天地，2024（16）：180-182.

［3］呂靜.基于大數據環境下圖書館文獻資源建設模式的變革研究：以太原市圖書館為例［J］.科技資訊，2022（4）：181-184.

［4］王瑛瑛.數據挖掘下的高校圖書館信息資源管理研究［J］.信息記錄材料，2021（8）：197-199.

［5］董書蘭.大數據時代高校圖書館的數字資源共享策略探討［J］.中國民商，2020（8）：251-252.