基于大数据的高校图书馆个性化服务研究

李永志 郭雯成诺

基金项目：2020年黑龙江省大学生创新创业训练计划;项目编号：202010219037

摘要：

随着大数据时代的到来，“互联网+教育”在中国高校得到了空前的发展，在大数据时代，传统的数字校园已不能再满足大学师生的需求，当然大学图书馆的个性化服务也不例外。本文结合基本特征与实现方式，论述了基于大数据时代的高校图书馆个性化服务发展策略，希望为其提供一些建设性意见[1]。

关键词：

大数据;图书馆;个性化服务

中图分类号：

G258.6

文献标识码：

A

文章编号：

1672-9129（2020）15-0186-02

引言：大数据的发展和应用，既带来了机遇又带了风险，使用合理将会带来很多益处，且未来潜力无限。例如可以将大数据作为为高校图书馆发展的决策支持，同时可以利用大数据分析，让静态的数据“活”起来，使之变得有价值，为用户提供更优质的服务。

1背景

随着大数据时代的到来，随着数字校园建设的不断完善，有关学生日常生活的数据一直在产生，学校的各个业务部门已经积累了大量的数据。在大数据环境下，虽然为人们提供了许多便利，资源也各式各样，但是在寻找信息过程中会因为海量信息而迷失道路，很难快速定位寻找到自己所需的数据。基于以上现象，高校图书馆有必要进行改革，使得服务更加的人性化，从而确保学生可以精准快速的找到所需信息。随着校园信息化建设的不断加强，使得师生在信息获取方面也有了更高的要求，所以个性化、定制化服务必将是未来发展的趋势，因为只有这样才能将信息资源与用户紧密连接，从而实现在高校内;部健康的发展[2]。

2高校图书馆个性化服务的基本特征与实现方式

2.1高校图书馆个性化服务的基本特征。高校图书馆个性化服务的基本特征可以从三个方面入手。其一是个性化服务模式高度专业化;二是个性化服务多样化。第三是个性化服务具有高度针对性。

（1）个性化服务模式高度专业化。在高校中开展个性化服务，会受到学生所学专业的影响，例如学生在寻找书籍时一般更倾向于选择本专業的资源。另外，校园内的用户组成相对稳定，且对信息的需求与专业性紧密连接。因此，要满足用户的需求，要及时解决专业所需要，同时加强时效性，使其更加权威，同时也表明个性化服务专业性较强[3]。

（2）个性化服务多样化。技术的不断变革，使得图书馆的服务模式发生了改变，图书馆馆藏资源也从传统的实体资源向非书化资源转变。在大数据环境下，为了能让用户快速地寻找资源，就必须改变现有的服务方式。另外，为了实现提供个性化服务的转变，要在多种平台开辟多种模式提供服务，用户可以随时在线访问服务。

（3）个性化服务具有高度针对性。高校图书馆用户的组成，绝大多数是教师与学生，人员构成比较单一。且高校的图书馆主要是为了科研和教学工作准备的，与社会上的图书馆有所不同，不能集大成，可以理解为目的性较强。另外教师与学生对书籍资源的需要都是不同的，例如会受专业的限制，还有科研能力等等，所以在新时代下的图书馆服务的研究，更应该注重人性化服务的优势[4]。

2.2高校图书馆个性化服务的实现方式。第二是在大学图书馆实现个性化服务，可以从四个方面发展：制定服务，信息管理服务，信息推送服务和交互服务。

（1）个性化制定服务。所谓个性化定制服务是一种顺应时代发展，提供优质服务的手段。用户可以根据所学的专业和偏好来定制图书馆服务。用户能够在线上选择与本专业相符的资源，也可以通过反馈定制个性化服务。但是在个性化服务的开展过程中，一定要谨记“个人信息安全原则”，面对用户的隐私，有责任、有理由做好保护工作，如果不能实现“个人信息安全原则”，则可能会失去用户的信任，乃至对图书馆造成损失。

（2）个性化信息管理服务。目前，大数据的发展，让数据变成了竞争的主要砝码，如果用户手中的资源越多，则在竞争中越占优势。高校图书馆一直都是高校资源管理的一个关键点，一方面为学校的科研提供了基础支持，另一方面为学校的人才培养提供服务。但是高校在科研主攻方向的侧重点都各不相同。因此，图书馆要根据学校的专业特色对资源进行处理及整合，从而确保资源的充分利用，最后再建立一个用户的信息数据库[5]，为之后的服务拓展预留接口。

（3）个性化信息推送服务。个性化信息推送服务基于用户，首先是数据采集，一方面的数据来源于教务系统，例如专业，年级等。另一方面来源于用户的个性化选择。其次是个性化系统的数据整合阶段，以便于后期系统处理数据，依据数据对每个人提供个性化的服务，并以此建立一个用户需求模型。最后完善系统的搭建，结合模型并利用资源向用户提供个性化服务。

（4）个性化互动式服务。随着高校信息化建设的不断加强，用户和高校图书馆之间的关系变得更加紧密，而高校为了实现更全面更综合的建设，理应转变其服务模式，实现从单一向多元化发展。现阶段校内的服务工作在互动方面可以分为三种：第一是实时互动方式，例如通过微博、微信等实时收到和回复消息;第二是延时互动方式，如教务系统等来实现;第三是合作互动方式;例如学校以问卷的方式向学生收集信息，然后依据问卷调查的调查结果优化原本的系统或设计新的系统。

3基于大数据时代的高校图书馆个性化服务发展策略

本段是基于大数据时代的高校图书馆个性化服务发展策略，经过上文中的讲解可以将发展策略分为以下三种形式：强化信息资源的组合与整合、深入挖掘信息资源内容、共建共享，发挥优势[6]。

3.1强化信息资源的组合与整合。在大数据环境下，高校信息资源也呈现出多元化的发展态势，其类型多种多样，包括大量的结构化数据，如教务系统存储的学生的基本信息;半结构化数据，如学生的考试答卷扫描存档;非结构化数据，如学生的照片等。学校的数据源的质量很不错，但是数据中也会包含一些错误数据或者是脏数据，例如一个学生退学了，那么这个人将只拥有个人信息却没有任何成绩信息，还有一些数据是人工输入到系统中的，人工输入难免会有错误，这将对预测结果产生不可预测的影响。因此，在数据预处理期间需要清理掉此类数据，清理后的数据可以存储在数据仓库中。才能进行对数据的挖掘和分析，得到想要的结果和模型;大数据技术在教育行业有很大的发展潜力，同时随着国家信息战略的实施以及相关配套设施的完善，高校校园已经初步具备应用大数据技术的条件，但是多数高校的运用都处于探索阶段，没有完善的体系。另外，高校的信息化建设已经有了多年的基础，数据量丰富。但是这些系统往往都不是同一时期建立的，这导致校园内的各个信息系统往往都“各自为战”，各自拥有不同的数据标准，不同的数据接口，难以实现数据的交互。这对大数据分析平台的实现造成了一定的阻力。用户在使用图书馆网站查找信息资源时，会与系统进行交互，进行交互便产生了数据积累。因此，专业人员要注意信息资源的处理，从而再次跟进人性化服务的进程。另外，图书馆应借大数据的优势，对数据进行挖掘和分析，从而对数据实现科学的利用，发掘出数据的价值。

3.2深入挖掘信息资源内容。在为用户提供个性化服务之前，应了解用户的特点以及真正需要的服务，为了实现这个目标，校方要利用多种方式收集学生的专业、信息、爱好等等，还有后期的个性化服务系统也应实时收集，从而为用户提供定制化的服务。首先，高校图书馆可以让用户自行注册信息，例如可以在此过程中依照个人需求自行标注自己的科研方向，并在后期的提供服务的过程中进行更深层次的挖掘，实现精准推送。而挖掘工作也十分简单，例如可以通过分析法分析出来。再次利用大数据的技术，对高校图书馆中用户的行为信息跟进，从而构建出个性化服务模型。

3.3共建共享，发挥优势。高校之间的信息资源可以共建共享，一方面是实现资源的多样性，让内容变得更加丰富;另一方面是学生的选择面较广，可以根据自己专业或者学术研究内容有更多的选择，避免资源的重复的问题。并且，利用大数据技术也是未来发展趋势，可以建立更加全面、科学、合理的数据库，实现资源之间的整合，从而促进共建、共享的优势。

结语：高校图书馆的建设是高校人才培养的重要一环，而且是长期的工程，短期内无法显现出成果。虽然现阶段的建设过程中还有很多问题，例如信息资源结构不合理、信息共享性较差等等，但是随着技术的发展，会逐渐克服这些障碍，从而实现一个优质的高度信息化的图书馆环境。另外管理人员也要具备先进的思想，每一次改革并非终点，在时代的发展下，要及时更新理念，满足用户的需求，从而实现图书馆服务的经久不衰。

参考文献：

[1]张俊本.基于大数据的图书馆个性化服务研究[J].江苏科技信息，2018，35（26）：26-28.

[2]李学庆，郑美玉，吴建洪，黄常青，薛华.基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务研究[J].农业图书情报，2019，31（9）：75-81.

[3]徐恭旭.大数据环境下高校图书馆个性化服务模式研究[J].图书情报导刊，2020，5（5）：18-21.

[4]姚远，徐世东，郝群，卢建秋.基于大数据的高校图书馆知识创新服务研究[J].中国电化教育，2019（2）：110-117.

[5]何波，章宏远，裴剑辉.基于大数据的高校图书馆个性化服务研究[J].新世纪图书馆，2017（10）：59-61.

[6]刘奋.基于大数据的高校图书馆个性化服务研究[J].河南图书馆学刊，2018（3）：59-60.

作者简介：李永志（1999-），男，籍貫：黑龙江省齐齐哈尔市，民族：汉族，学历：本科在读。