以數據之智 促采編之效

大數據技術具備數據處理和分析的優勢，為圖書采編革新提供了方向。本文通過分析當前圖書采編工作的實際情況，探討智能采編系統構建要素，研究大數據技術在采購、編目、加工等環節的應用，針對數據安全和技術適配問題提出應對策略，助力高校圖書館圖書采編實現智能化發展。

如今，信息技術發展迅速，大數據技術在各個領域的應用愈加深入，高校圖書館的圖書采編工作受到影響。圖書采編工作是圖書館資源建設中的重要工作，其質量影響著館藏資源建設水平和圖書館的服務質量。以往，采編工作過分依賴人工，從挑選書目、錄入編目信息到加工圖書，不僅耗費大量人力和時間，還容易出現信息誤差、書目選擇不客觀等問題，導致采購的圖書與讀者需求不一致。面對讀者多元化的閱讀需求，傳統采編模式借助大數據技術實現轉型十分必要。

大數據環境的含義

大數據環境是指由海量信息數據、互聯網空間、計算機軟件以及用戶全面參與，形成的完整網絡生態環境。隨著大數據技術的成熟，大數據環境日益成型，海量數據信息被深度挖掘與精細化處理，促使大數據生態中各參與者的角色分工不斷細化。以往，大數據更多地運用于企業營銷或決策，隨著大數據的持續發展，大數據構成的環境越來越全面，無論是大型企業、中小微企業，還是圖書館等公共服務單位，均日益頻繁地應用大數據技術，并著手系統化構建專屬的大數據環境，將其轉化為驅動自身發展的重要助力。

大數據環境下高校圖書館圖書采編工作中存在的問題

傳統采編模式的局限性

在大數據環境下，高校圖書館傳統圖書采編模式中各環節的工作方式已難以匹配時代發展需求。在圖書采購環節，采購人員篩選書目時，主要依賴個人經驗、出版社推薦書目及部分讀者反饋，缺少對讀者閱讀需求全面且系統的分析手段。這種采購方式缺乏客觀性，導致圖書館購入的圖書與讀者的實際需求存在差距，難以滿足讀者日益多樣化的閱讀期望。圖書編目工作受限于人工操作方式，存在效率低與準確性差的問題。圖書編目人員需要手動錄入圖書的書名、作者、出版社、出版日期、分類號等信息，整個過程操作煩瑣，耗費大量時間和精力。由于完全依靠人工錄入，圖書編目人員在數據處理過程中容易出現疏忽，導致編目信息出現錯誤，影響圖書編目數據的準確性和完整性，給讀者檢索和借閱圖書造成不便。圖書加工環節同樣面臨困境，貼條形碼、磁條，以及加蓋館藏章等工作都依賴人工完成。這些重復性勞動，不僅占用大量人力資源，而且工作效率低下，使圖書從采購到上架的周期變長，新書無法及時與讀者見面，降低了圖書館服務的時效性和有效性。

讀者需求變化帶來的挑戰

隨著大數據時代的到來，讀者獲取信息的途徑越來越多樣，閱讀需求呈現個性化、多元化特點，讀者不再滿足于圖書館提供的大眾化、常規化圖書資源，而是更希望獲取與自身專業學習、興趣愛好相關的特色圖書。同時，讀者對圖書信息檢索的便捷性和準確性也有了更高要求。然而，傳統圖書采編人員的數據收集和分析能力存在明顯不足，無法有效收集讀者閱讀偏好、檢索習慣等詳細數據，更難以對這些數據進行深入挖掘和分析，也就無法精準把握讀者不斷變化的需求，導致圖書館采購的圖書資源與讀者的實際需求嚴重不匹配，大量圖書采購后無人借閱，圖書借閱率持續走低，造成圖書館資源的閑置和浪費，難以充分發揮圖書館資源的價值。

高校圖書館智能圖書采編系統的構建要素

數據采集與處理模塊

數據采集與處理模塊是整個智能圖書采編系統運轉的基石，承擔著數據獲取、整理及存儲的重要職責，該模塊的數據來源廣泛，涵蓋圖書館內部與外部兩大范疇。圖書館內部數據包含讀者的借閱記錄、注冊信息以及檢索行為數據等，這些數據詳細記錄著讀者在圖書館的日常活動，直觀反映出讀者的閱讀習慣和需求傾向。以借閱記錄為例，通過記錄讀者借閱圖書的時間、頻率、類別等信息，能夠清晰呈現讀者的閱讀偏好；注冊信息能提供讀者的基本屬性，輔助分析不同群體的閱讀需求差異；檢索行為數據可展示讀者查找圖書時使用的關鍵詞和檢索路徑，幫助圖書館了解讀者獲取信息的習慣。

外部數據主要涉及圖書出版數據和行業動態資訊。圖書出版數據包含新書出版時間、內容簡介、作者背景等信息，能夠讓圖書館及時掌握圖書市場的新品動態；行業動態資訊則涵蓋出版行業趨勢、技術發展方向等內容，有助于圖書館了解行業發展走向，為采購決策提供宏觀參考。

不同渠道采集到的數據存在格式不統一、標準不一致以及質量參差不齊的問題，無法直接用于分析和應用，必須經過一系列處理流程。數據清洗作為首要環節，主要任務是去除重復、無效的數據記錄，并修正其中的錯誤數據。讀者借閱記錄可能因系統故障產生重復記錄，或是存在借閱時間填寫錯誤等情況，都需要通過數據清洗進行處理，以確保數據的準確性和唯一性。數據轉換環節則致力于將不同格式的數據統一為標準格式，如統一日期格式為“YYYY—MM一DD”，規范字符編碼等，便于后續的數據整合與分析。數據整合是將分散在圖書館管理系統、外部數據庫等不同平臺的數據進行關聯與合并，構建完整的數據集合，為后續分析工作提供全面的數據支持。

處理后的高質量數據需要安全存儲，以保障其在后續使用中的完整性和可用性。專門的數據存儲系統通過嚴格設置訪問權限，限制不同崗位人員對數據的訪問，防止數據泄露。采用加密技術對數據進行加密處理，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性，為智能圖書采編系統的后續分析和應用提供了可靠的數據基礎。

智能分析與決策模塊

在分析讀者借閱數據時，智能分析與決策模塊能夠深入挖掘讀者的閱讀偏好，通過對大量借閱記錄進行分析，確定讀者偏好的學科領域，了解讀者喜歡的作者、感興趣的圖書類型等詳細信息。例如，通過對某讀者借閱記錄的長期跟蹤分析，發現其頻繁借閱某幾位歷史作者的作品，且集中在古代史領域，由此可以判斷出，該讀者對古代史學科有濃厚興趣，尤其偏好這幾位作者的寫作風格。該模塊還能捕捉閱讀需求趨勢，某些圖書借閱量隨季節變化呈現規律性波動，或是新興熱點領域的閱讀需求快速增長等信息，對圖書采購決策至關重要。圖書館可以根據這些趨勢提前規劃采購計劃，確保館藏能夠及時滿足讀者的需求變化。

分析圖書流通數據，能夠準確評估每本圖書的利用價值。通過統計圖書的借閱次數、在館時間等數據，判斷哪些圖書受歡迎、被頻繁地借閱，哪些圖書長期閑置。對于借閱頻繁的圖書，圖書館可以考慮增加復本數量，以滿足更多讀者的借閱需求；對于長期閑置的圖書，進一步分析其閑置原因，如內容過時、分類不準確等，然后決定是否進行剔舊處理，以此優化館藏結構，提高圖書資源的利用效率。

智能分析與決策模塊還能根據分析結果，自動生成圖書采購推薦清單，為采購人員提供候選書目，降低采購過程中的盲目性和主觀性。針對編目工作，通過分析讀者檢索習慣和圖書內容特點，提出編目規則優化建議，使圖書分類和編目更符合讀者的檢索習慣及實際需求。根據讀者在檢索時常用的關鍵詞和檢索路徑，調整圖書的分類方式和關鍵詞標注，提高圖書檢索的準確性和便捷性，進而提升采編工作的科學性和精準度。

系統交互與執行模塊

采編人員可以通過系統交互與執行模塊，輸入圖書采購需求、編目信息等工作內容，系統會根據智能分析與決策模塊的結果，實時提供相關建議和提示。在采購環節，采編人員輸入采購意向后，系統會依據讀者需求分析和市場數據，提示哪些圖書可能更符合讀者需求，哪些圖書在當前館藏已有相似內容無需重復采購。例如，采編人員計劃采購一批計算機類圖書，系統會根據讀者借閱和檢索數據，推薦當前熱門的計算機編程語言圖書，并提醒某些已采購過的同類基礎書籍無需再次采購，幫助采編人員作出更合理的采購決策。在編目環節，系統會根據編目規則優化建議，對采編人員錄入的編目信息進行實時校驗和提示，當采編人員錄入某本圖書的分類號時，系統會自動檢查該分類號是否準確，并根據圖書內容提供更合適的分類建議，提高編目工作的效率和準確性。

讀者可以通過圖書館官方網站、移動客戶端等渠道，向系統反饋圖書需求和閱讀體驗，這些反饋信息會被系統收集、整理和分析，之后傳遞給采編人員。讀者在移動客戶端提交希望圖書館采購某本新書的建議，或是對某本已借閱圖書的閱讀感受，系統會將這些信息及時反饋給采編人員，實現讀者需求與圖書采編工作的有效對接，使圖書館的藏書建設更貼合讀者的實際需求。執行層面，系統交互與執行模塊能夠將采編決策轉化為具體操作指令，自動生成圖書采購訂單，發送給供應商；完成編目數據錄入，將圖書信息準確錄入圖書館管理系統；發送加工任務指令，安排圖書加工工作。采編人員確定采購書單后，系統會自動生成采購訂單，并按照預設的供應商信息發送訂單；在圖書編目完成后，系統將編目數據自動錄入圖書館管理系統；在圖書加工環節，系統向加工設備發送任務指令，安排圖書的條形碼粘貼、磁條植入等加工工作。

大數據技術在高校圖書采編各環節的應用路徑

智能圖書采購

圖書采購環節，大數據技術的應用使采購工作更加貼合讀者需求，有效提高了采購的精準性和效率。利用大數據分析讀者在圖書館管理系統中的借閱歷史、檢索記錄等數據，圖書館可以全面、清晰地了解讀者對不同學科、不同類型圖書的需求情況。圖書館可以設置定期對借閱和檢索數據進行分析，如每月生成一次需求分析報告，當系統分析發現，連續三個月關于人工智能、機器學習類圖書的借閱量持續上升，相關主題的檢索頻率也居高不下，就可以判斷出讀者對該領域圖書需求旺盛。依據這些數據，合理增加該類圖書的采購數量和品種，確保采購的圖書能夠滿足讀者的實際需求。

借助自然語言處理技術，對網絡上的圖書評論、推薦語等文本數據進行分析，準確評估圖書的質量和受歡迎程度。通過提取評論中的關鍵詞、分析情感傾向等信息，判斷圖書在內容深度、實用性、趣味性等方面的表現。例如，通過對某本計算機編程圖書的評論進行分析，發現大部分評論都提到內容新穎、代碼示例豐富、講解透徹，情感傾向為積極，就可以判斷該圖書質量較高，值得采購，為圖書采購人員提供更全面的參考。

智能采購系統還具備實時監測圖書出版動態的功能，可以按照設定的時間間隔，如每天凌晨自動掃描各大出版社網站、圖書銷售平臺，篩選出符合圖書館采購要求的新書。根據圖書館的學科建設方向和讀者需求，設定篩選條件，如學科范圍、作者資質、出版時間等，當有符合條件的新書出版時，系統會按照預設規則生成采購推薦清單，提高了采購工作的效率，使圖書館能夠及時采購到讀者需要的新書，保持館藏的時效性和吸引力。

智能圖書編目

智能圖書編目借助人工智能和機器學習技術，實現了編目工作的自動化和智能化升級，有效提高了編目工作的效率和質量。系統能自動識別圖書的ISBN碼、條形碼等標識信息，通過與外部權威數據庫進行匹配，獲取圖書的詳細元數據，包括書名、作者、出版社、出版日期、分類號、內容簡介等，然后將這些信息自動錄入圖書館編目系統。對于多卷書、叢書、系列圖書等，系統可依據預設編目規則自動完成關聯編目。以一套多卷書為例，系統能精準識別各卷關聯關系，將其視為整體進行編目，從而準確標注卷次、作者、出版時間等信息，確保同一套圖書的各卷冊在編目時實現精準關聯，在避免重復勞動的同時，提升編目效率與數據完整性，方便讀者檢索和借閱。智能編目系統具備數據質量檢查功能，可以對錄入的編目數據進行實時校驗，及時發現和糾正數據錄入錯誤，如字段缺失、格式錯誤、分類不準確等問題。

智能圖書加工

圖書加工環節，大數據技術同樣發揮著關鍵作用，顯著提升了圖書加工的效率和質量。利用自動化設備，如自動貼標機、自動磁條植入機等，可以實現圖書條形碼、磁條的自動粘貼和植入，從而替代傳統的人工操作方式。這些自動化設備不僅加工速度快，而且能夠保證粘貼位置準確、牢固，避免了人工操作可能出現的粘貼不牢、位置偏差等問題，大幅提高了圖書加工的效率和質量，縮短了圖書加工時間，加快了新書上架的速度。

借助圖像識別技術，系統可以自動識別圖書封面、封底的圖像信息，提取書名、作者、出版社等關鍵內容，生成圖書的電子標簽。讀者通過圖書館的移動客戶端掃描電子標簽，即可獲取圖書的詳細信息，進行在線檢索和借閱操作，方便快捷，改變了傳統的手工錄入電子標簽信息的方式，提高了信息錄入的準確性和效率，也為讀者提供了更加便捷的服務。

智能圖書加工系統還可以對圖書加工過程進行全程監控和管理，實時記錄每本圖書的加工進度、加工時間、加工設備等信息。當出現加工異常情況時，如設備故障、加工錯誤等，系統會及時發出預警，提醒工作人員進行處理，確保圖書加工工作順利進行。通過智能化的監控和管理方式，圖書館能夠及時發現和解決問題，保證圖書加工的質量和進度，使新書能夠盡快與讀者見面，提升圖書館的服務效能。

綜上所述，在大數據技術快速發展的當下，高校圖書館傳統圖書采編模式因效率低下以及難以滿足讀者需求，逐漸無法適應新環境。將大數據技術深度融入圖書采購、編目、加工等環節，構建智能采編系統，不僅能提升采編工作質效，還能滿足讀者多元需求，是高校圖書館實現服務升級的必經之路。

（作者單位：湖南開放大學）