大數據技術在高校圖書館信息管理中的實踐分析

一、引言

在信息技術高速發展的今天，高校圖書館正面臨著前所未有的挑戰與機遇，傳統的圖書館管理模式已無法滿足用戶日益增長的信息需求，必須依賴于先進的技術手段進行轉型。大數據技術通過對海量數據進行分析與整合，為用戶提供全新的信息管理解決方案。

二、大數據技術分析

大數據技術主要包括四個關鍵組件：數據收集、存儲、處理和分析，這些組件以協同工作方式將原始數據轉換為有意義的見解。數據源分為結構化和非結構化數據類型，結構化數據包括傳統元素，如圖書館書籍目錄和借閱記錄，而非結構化數據則包含更廣泛的信息，如用戶在社交媒體平臺上的活動，各種訪問日志，甚至多媒體內容。根據《2022年中國圖書館統計年鑒》，全國高校圖書館持有的紙質文件數量已達到6800萬冊，數字資源庫存已超過2億份，包括電子書、在線期刊和數據庫等許多格式。數據的數量、多樣性和復雜性對于傳統信息管理實踐是一大挑戰，因此，需要采用先進的大數據技術來有效地處理和分析此類資源。

隨著圖書館資源數字化的日益增長，利用大數據技術系統地收集、存儲和分析這兩種類型的數據至關重要，該集成不僅有助于強化資源管理，而且還有助于更好地理解用戶的行為和偏好。

表1全面概述了大學圖書館中可用的主要信息資源的類型和數量[。通過有效地分析此數據集，可以更深入地掌握用戶需求和偏好，從而提高在信息管理過程中的準確性和效率。通過有針對性的干預措施，如優化收集開發和增強用戶體驗，圖書館可以顯著提高其服務質量，以適應不斷變化的信息傳播和檢索環境。

三、大數據技術在高校圖書館信息管理中的作用

（一）資源整合與優化

大學圖書館中信息資源整合在很大程度上依賴于先進的數據挖掘和分析技術。大數據技術使圖書管理員能夠系統地分析和利用各種數據集，包括借閱記錄、用戶反饋、訪問日志和館際互借服務。通過利用此數據點，庫識別用戶行為（庫識別用戶行為是指圖書館利用數據挖掘和分析技術，系統地分析用戶借閱記錄、反饋、訪問日志等數據集，以識別用戶的閱讀偏好和行為模式。通過這些分析，圖書館能夠優化資源配置，從而提高文獻利用率，同時準確識別出利用率較低的文獻，以便進行相應的資源調整或淘汰。）和偏好模式，能對資源進行有效的優化，通過綜合分析，圖書館能準確地識別出利用率較低的文獻。

傳統館藏評估依賴人工抽樣或簡單借閱統計，難以全面準確反映資源價值。而大數據技術通過實時采集讀者借閱、瀏覽、下載等行為數據，深度分析資源使用狀況。借助數據可視化技術，以圖表形式呈現各類資源在不同時段、不同學科讀者群體中的使用頻率，精準定位長期低利用或零利用資源。針對此類資源，圖書館可采取下架、捐贈或轉為線上存儲等措施，將釋放的空間與經費投入到熱門及前沿資源采購，維持館藏資源的時效性與活躍度。大數據驅動的資源采購決策摒棄經驗判斷模式，結合海量數據分析實現科學預測。一方面，通過挖掘歷年采購數據、資源使用趨勢及學校學科發展規劃，建立需求預測模型，對各學科不同類型資源的需求增長趨勢進行預判。如當某新興交叉學科研究熱度上升時，大數據模型能夠預估相關專業圖書與數據庫訪問量的增長需求，支持圖書館提前布局采購計劃。另一方面，綜合評估供應商信譽、產品質量及價格波動等多維數據，建立供應商評價體系，篩選優質合作方，確保資源采購的性價比最優，實現經費使用效益的最大化[2]。

（二）用戶需求分析

通過對用戶行為數據系統進行收集和分析，大學圖書館可以更深入地掌握用戶的需求，從而更有效地定制自己的信息服務。分析應用模式、搜索查詢和反饋不僅揭示最受歡迎資源，而且還揭示學生和教師的學術興趣的趨勢，如某所大學圖書館數據顯示，2022年，借書率最高的前十本書主要集中在計算機科學、經濟學和心理學等領域。此信息為未來館藏規劃和獲取策略提供了堅實的基礎，確保圖書館能夠密切關注不斷發展的學術環境，整合來自用戶的關于資源有用性和相關性的定性反饋，也提高了庫管理與用戶偏好相一致集合的能力。

通過不斷更新和分析借用數據，圖書館創建反映當前學術趨勢的動態集合，最終提高用戶滿意度和參與度。該系統的用戶需求分析方法不僅促進更知情的選擇過程，而且還培養了以用戶為中心的環境，優先考慮學術和社區的不同需求[3。表2說明圖書館庫藏中重要的借閱趨勢，不僅突出最受歡迎的類別，還突出與每個類別相關的用戶滿意度水平，可以指導圖書管理員對未來資源獲取和資源分配做出數據驅動決策。

四、高校圖書館信息管理中大數據技術的實踐策略

（一）改進數據采集與存儲

1.業務系統數據深度挖掘

高校圖書館業務系統集成借閱管理、資源預約、用戶檔案等多維度數據。以某“雙一流”建設高校圖書館為例，其日均處理借閱事務超4000筆，涵蓋圖書類別、借閱期限、用戶學科歸屬等詳細信息。通過部署專業數據抽取工具，定時從Oracle、SQLServer等主流數據庫提取數據，運用數據清洗算法過濾噪聲信息，確保數據準確率達 99% 以上。經過標準化數據轉換流程，將清洗后的數據加載至大數據分析平臺，為讀者行為分析與館藏資源優化提供基礎數據支撐[4]。

2.學術資源平臺協同采集

高校采購的WebofScience、Elsevier等學術資源平臺，記錄讀者檢索詞選擇、文獻瀏覽時長、全文下載頻次等行為數據。圖書館通過與資源供應商建立數據共享機制，獲取合規數據接口權限，采用定制化采集腳本定期抓取用戶行為數據。某高校圖書館實踐顯示，每月可從各平臺采集約8萬條有效行為數據。同時建立統一數據格式規范，完成跨平臺數據整合，為開展多源學術行為關聯分析奠定基礎。

3.智能設備感知數據采集

依托物聯網技術，在圖書館內部署藍牙信標、智能座位監測系統等感知設備。藍牙信標實時采集讀者在書架區域的活動軌跡與停留時間，為書架布局優化提供空間使用數據；智能座位監測系統動態記錄座位占用狀態及用戶使用時長，輔助圖書館進行學習空間規劃。某高校圖書館應用此類設備后發現，每日高峰時段自習區使用率達到 90% ，且不同樓層區域存在顯著使用差異，相關數據為空間功能分區調整提供關鍵依據[5]。

（二）應用數據分析模型

構建基于Apriori關聯規則算法的資源采購決策模型，旨在挖掘讀者借閱行為數據與學校學科專業設置、課程體系之間的關聯關系。首先采集跨度不低于3年的借閱歷史數據，涵蓋圖書ISBN編碼、借閱者專業信息、借閱時間等關鍵字段。對數據進行清洗處理，剔除錯誤或不完整記錄后，按照專業類別與學期進行分類。運用Apriori算法時，設定最小支持度為0.1，即至少 10% 的借閱事務包含特定項目集、最小置信度為0.6，即規則可信度不低于 60% ，以識別如“某專業學生在特定學期借閱A類專業基礎圖書后，大概率借閱B類專業拓展圖書”的關聯規則。Apriori算法通過迭代生成候選項集并計算支持度來識別頻繁項集。支持度計算公式為：

其中 |X∪Y| 為同時包含項目集 X 與 Y 的事務數量，I7I為總事務數。置信度計算公式為：

該指標反映在出現 X 的事務中同時出現 Y 的概率。以某高校圖書館15萬條借閱記錄為例，若1.5萬條記錄同時涉及教材A與參考書B的借閱，且教材A的借閱記錄為3萬條，則：

依據此類規則，圖書館可針對性采購關聯資源，滿 足讀者潛在需求。

（三）加強用戶服務的個性化

1.多源數據整合，精準把握用戶需求

高校圖書館構建全方位數據采集網絡，廣泛收集用戶在館內各場景產生的數據。通過圖書館集成管理系統，深入挖掘讀者借閱數據，詳細記錄借閱圖書ISBN編碼、借閱起止時間、借閱頻率及所屬學科類別等信息。同時，利用圖書館網站與移動客戶端日志記錄功能，精確采集讀者訪問數字資源時的檢索行為數據，包括檢索關鍵詞、頁面瀏覽時長、訪問電子期刊與學位論文等資源類型及訪問時長等。例如，某綜合性大學圖書館每月可累計獲取超6萬條借閱記錄和約4萬條數字資源檢索日志。原始數據經數據清洗流程，去除重復、錯誤及不完整信息后，有序存儲至大數據分析平臺，為后續深度分析奠定基礎。運用數據挖掘領域聚類分析算法，依據讀者借閱與檢索行為特征，對海量用戶數據進行深度剖析與分類。以某學期數據為例，聚類分析顯示：專業深耕型用戶占比約 30% ，其借閱圖書集中于本專業核心課程教材與高影響力學術專著，月均借閱5＼～6次；興趣拓展型用戶占比約 45% ，借閱圖書涵蓋文學、歷史、藝術、科普等非專業領域，月均借閱1＼～2次；科研攻堅型用戶占比約25% ，對學術數據庫中期刊論文、研究報告等電子資源訪問頻繁，周均訪問時長超6小時，檢索關鍵詞多圍繞學科前沿研究熱點與科研項目主題。通過精準用戶細分，圖書館清晰掌握不同群體核心需求，為資源采購與服務

規劃提供數據支撐。

2.智能算法驅動，實現個性化資源推送

基于協同過濾算法搭建個性化資源推薦引擎，整合讀者長期借閱歷史數據構建用戶-資源矩陣。以皮爾遜相關系數作為用戶相似度衡量指標，設定閾值0.7篩選近鄰用戶。針對目標用戶，系統依據近鄰用戶借閱偏好生成個性化推薦列表。例如，目標用戶X與用戶Y、Z的皮爾遜相關系數大于0.7，且Y、Z均借閱過圖書M而X未借閱，系統則向X推薦圖書M。為確保推薦時效性與精準度，系統每周更新用戶-資源矩陣及相似度矩陣，實時反映用戶行為變化。

運用關聯規則挖掘算法，探尋用戶借閱行為數據中的潛在關聯模式。如分析發現“借閱金融投資類基礎教材的用戶， 70% 概率借閱金融市場分析類專業書籍”。基于此類規則，圖書館推薦資源時，不僅參考用戶直接借閱歷史與相似用戶偏好，同時根據關聯規則拓展推薦范圍，提供更具關聯性的資源。某高校圖書館應用該系統后，推薦資源點擊率從 8% 提升至 35% ，借閱轉化率從 4% 提升至 18% ，推薦資源平均借閱次數較未推薦資源高出3＼～4倍，促進資源高效流通。

五、結束語

綜上所述，隨著大數據技術的快速發展，高校圖書館的信息管理必將迎來新的轉型機遇，通過深入分析大數據技術在信息管理中的應用，可以有效提升圖書館服務質量和管理效率。未來，高校圖書館應繼續探索大數據技術應用，推動信息服務的全面升級，為用戶提供更加智能化、個性化服務體驗，持續優化數據采集、存儲與分析模型，關注用戶需求變化，通過動態數據分析不斷調整服務策略，是實現高校圖書館信息管理現代化的必由之路，希望本文的探討能夠為相關實踐者提供有益參考，共同推動高校圖書館技術進步與服務創新。

作者單位：汪敏興義民族師范學院

參考文獻

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