大數據在圖書館管理與服務中的應用探討

文/陜西交通職業技術學院 薛鑫

通過分析大數據在圖書館管理與服務中的應用情況，可以了解到大數據技術的應用為圖書館的發展帶來了新的機遇和挑戰，對圖書館管理與服務工作起到了促進作用。當下，科學技術日新月異，大數據技術正滲透到各行各業中，而在圖書館管理與服務中應用大數據技術，可以有效地提升圖書管理人員的管理水平，提高服務質量和效率。

一、圖書館大數據應用的優勢

大數據技術是指在網絡技術、移動互聯網技術和云計算技術等基礎上發展而來的，其主要是對數據進行收集、整理和分析，能夠為用戶提供更多有用的信息。從圖書館管理與服務工作的實際情況來看，由于受到了傳統理念和方式的影響，圖書館管理與服務工作很難從根本上轉變管理方式，但是通過應用大數據技術可以不斷優化管理方式，提高管理效率。首先，大數據技術能夠對圖書館中的大量數據進行收集、整理和分析，利用這些數據可以幫助圖書館工作人員了解讀者的閱讀需求，有針對性地進行服務。其次，在圖書館管理與服務工作中應用大數據技術，可以通過智能分析為讀者提供更多便利。再次，大數據技術能夠對讀者的閱讀習慣進行分析和預測，為圖書館工作人員提供更多參考依據。最后，在大數據技術應用中也會涉及保密問題[1]，這就要求我們在實際工作中要充分利用大數據技術來提高管理水平和服務質量。首先，要對圖書館的業務流程進行優化和調整；其次，要加強對大數據技術的研究，合理利用大數據技術來優化管理模式和服務方式；最后，要建立健全大數據制度和相關機制，充分發揮大數據技術的優勢。隨著網絡信息技術的不斷發展和完善，大數據應用范圍也將逐漸擴大，大數據應用水平也會不斷提高。

二、圖書館大數據應用的現狀

通過分析可以發現，當前在圖書館管理與服務中應用大數據技術還存在一定問題，比如大數據技術的應用水平不高、沒有掌握大數據技術的專業人才、服務理念落后等問題。這些問題對開展圖書館管理與服務工作產生了一定影響，甚至阻礙了圖書館的發展。

（一）圖書館與大數據之間的關系。圖書館是社會文化信息的主要聚集地，圖書館通過收集、整理和存儲圖書資料來滿足讀者的需求。大數據時代背景下，傳統的圖書管理模式已經不能滿足人們閱讀需求。當前，人們對圖書信息資源的需求越來越高。隨著大數據技術在圖書館管理中應用的時間越來越長，已經形成了一種趨勢，圖書館要想在大數據時代背景下獲得更好的發展，就必須利用大數據技術來提升自身的管理水平和服務水平。首先，通過對圖書館與大數據之間關系的分析可以發現，閱讀是運用語言文字來獲取信息、認識世界、發展思維，并獲得審美體驗與知識的活動，是人們改變思想、獲取知識的有效途徑。其次，大數據技術能夠提高圖書館管理和服務質量和效率。通過對數據資源進行收集、整理和存儲等工作來實現對讀者需求和資源信息的掌握。最后，圖書館需要利用大數據技術來對讀者行為進行分析和預測，從而更好地為讀者提供優質服務[2]。因此，大數據技術是圖書館發展和進步的重要推動力。

三、大數據在圖書館管理與服務中的應用

大數據時代下，圖書館的管理與服務需要借助互聯網技術來實現，尤其是在信息資源的利用方面更是如此。傳統的圖書館管理與服務模式主要基于人工管理，工作人員需要通過相關軟件來進行圖書資源的分類、整理和排架。這樣做雖然可以提高圖書館管理工作的效率，但在實際操作中也存在一些問題。例如，圖書資源的分類比較復雜，而且存儲方式比較固定，這就給讀者搜尋所需要的信息造成了一定困難。對此，圖書館可以通過建立數據挖掘系統來挖掘用戶需求，及時了解讀者在圖書館中所關注和感興趣的信息內容。這樣不僅可以提高讀者使用圖書館資源的效率和質量，還能有效地提升用戶體驗。

（一）創新服務模式。圖書館要想實現更好的發展，就必須利用大數據技術來創新自身服務模式。首先，通過大數據技術可以收集到讀者在不同時期對不同類型圖書資源的需求信息。其次，圖書館可以根據讀者需求來提供相應類型的圖書資源，從而滿足讀者日益增長的閱讀需求。通過對借閱記錄進行分析可以發現讀者借閱圖書的規律，從而為圖書館提供相應的參考意見。最后，還可以利用大數據技術來收集讀者對不同類型圖書資源的評價和反饋信息，從而更好地為讀者提供服務[3]。通過對大數據技術進行充分利用能夠為圖書館提供更加高效、便捷、優質且個性化的服務模式。通過以上分析可以發現，大數據技術不僅可以豐富圖書館的服務內容和服務形式，還能夠提高服務效率和服務質量。因此，可以說大數據技術是提升圖書館服務水平和質量最有效、最便捷的方法之一。

提供個性化服務。個性化服務是指在大數據技術支持下，圖書館根據讀者的需求，為其提供個性化的信息服務。當下，信息種類和數量呈爆發式增長，傳統的信息服務方式難以滿足讀者的需求。為了提高圖書館管理與服務水平，圖書館須充分利用大數據技術，掌握讀者的閱讀習慣、閱讀喜好等，為讀者提供個性化的信息服務。具體來說，圖書館可以根據讀者的個人信息和閱讀習慣建立讀者模型，為其提供個性化信息服務。具體來說，可以通過建立讀者個人數據庫和圖書資源數據庫來實現這一目標。圖書館在收集讀者信息時要充分考慮每個人的興趣、愛好、職業、教育背景等因素。例如，在圖書館建立用戶模型時可以考慮用戶的年齡、性別、學歷等因素。在收集個人數據時，要對個人閱讀習慣進行分析，通過大數據技術收集讀者的閱讀偏好和閱讀習慣等。通過這些信息，圖書館可以為其提供個性化的服務。此外，在構建讀者模型時還應考慮到讀者對圖書資源的偏好和喜好等。

（三）構建學習型圖書館。在大數據時代背景下，圖書館管理和服務需要緊跟時代發展步伐，不斷提升自身管理和服務水平。只有這樣，才能滿足讀者日益增長的文化需求。因此，圖書館應從大數據的角度對自身的管理模式和服務模式進行改進。目前，一些圖書館已經開始將大數據技術應用到自身管理和服務體系中，例如建立學習型圖書館。學習型圖書館是利用大數據技術來實現自身管理和服務模式創新的重要途徑。學習型圖書館要求圖書館管理者能夠充分利用大數據技術來提高自身管理和服務水平，積極采取各種措施提升讀者的閱讀體驗。學習型圖書館不僅能夠提高讀者對圖書資料的利用率，還能不斷提高自身的管理水平。因此，構建學習型圖書館能夠在很大程度上推動大數據技術在圖書館管理中的應用。

（四）挖掘讀者的興趣愛好。在傳統的圖書館管理與服務中，對于讀者的興趣愛好挖掘并不受重視，通常都是根據圖書館內的圖書資源進行簡單的分類。由于讀者的興趣愛好比較多樣，因此這種方法很難準確地找到讀者感興趣的圖書資源。而且，這種方法也不利于讀者對圖書館資源進行深入了解，不利于滿足讀者多樣化的閱讀需求。因此，在大數據時代下，圖書館應該借助數據挖掘技術，深入挖掘讀者對圖書資源的興趣愛好。在挖掘過程中，首先要做的就是確定圖書資源的分類體系。一般來說，在圖書館管理和服務過程中所使用的圖書分類系統都是基于傳統分類方式構建而成的。這種方法雖然簡單，但也存在一些弊端，例如無法體現出讀者在不同圖書類別中的興趣愛好等情況。其次，還需要通過建立關聯規則系統來挖掘讀者對不同類型圖書資源的興趣愛好。在圖書館管理和服務中，關聯規則系統可以根據讀者對不同類型圖書資源的關注度來挖掘讀者閱讀的潛在規律和特點，為讀者提供更加精準、便捷、全面的閱讀服務。這種方法可以讓圖書館更好地滿足讀者多樣化需求，提高用戶滿意度。

（五）文獻信息推薦。在大數據時代，圖書館可以根據讀者的閱讀習慣來為其推薦感興趣的圖書資源，或者根據讀者所需要的信息來為其推薦相關文獻資料。推薦圖書時，圖書館可以通過分析讀者對信息的需求和興趣來向其推薦相關信息。例如，在推薦某一種類型的書籍時，圖書館可以根據讀者對該類型書籍的閱讀程度和了解程度來選擇合適的書籍。如果讀者在閱讀完某一類型的書籍之后覺得很有興趣，但還沒有找到相關的資料，那么圖書館就可以根據其需求來為其推薦其他類型的書籍。例如，如果讀者閱讀完某一本關于某一個領域或某個話題的書籍之后，感覺自己對該領域或該話題有了更深層次的了解，那么圖書館就可以向讀者推薦相關領域或話題相關的信息資料[4]。通過這種方式不僅可以提升讀者對信息資源的利用率，還能為讀者提供更加優質、便捷、個性化的服務。大數據技術的發展，幫助圖書館可以根據用戶需求來為其推薦相關信息資源，這種方式可以增強用戶的黏性，幫助讀者更便捷地找到合適自身閱讀的圖書。

（六）讀者需求預測。在大數據時代，圖書館除了要為讀者提供優質的服務外，還需要對讀者的需求進行預測。對于圖書館而言，傳統服務模式下預測讀者需求是一件較為困難的工作。讀者的需求具有多樣性和不確定性，很難通過簡單的預測模型來進行判斷。目前，對讀者需求進行預測的方法主要有以下幾種。第一，時間序列分析法。該方法主要是通過對讀者借閱記錄中所記錄的時間進行分析，從中發現借閱規律和趨勢，然后將其運用到未來的預測中。第二，關聯規則分析法。該方法主要是通過對歷史數據中所蘊含的信息進行挖掘和分析，從中發現潛在的關聯規則，然后運用這些關聯規則來預測未來的借閱情況。第三，決策樹分析法。該方法主要是利用決策樹算法來對讀者需求進行預測。該算法主要是根據讀者借閱記錄中所記錄的信息來建立決策樹，然后根據決策樹中所包含的信息來對讀者需求進行預測。第四，回歸分析法。其原理就是將讀者借閱記錄中所記錄的圖書種類和數量與歷史數據中所出現的圖書種類和數量進行比較，然后對兩者之間存在的關系進行分析和處理。通過分析發現，二者之間存在明顯的正相關關系。因此，可以將這種關系作為預測圖書需求的主要依據。

具體來說，首先要對相關數據信息進行收集和處理，然后運用關聯規則分析法對讀者需求進行預測。關聯規則分析法主要是通過對海量數據信息中所包含信息之間存在的關聯關系來進行分析，從中發現其中所隱藏的知識規律。通過關聯規則分析法來對讀者需求進行預測時，需要先選取圖書種類和數量作為預測依據，然后在此基礎上根據歷史數據計算出未來數據中所出現的圖書種類和圖書數量之間是否存在對應關系，這樣就可以實現對未來圖書需求的預測。此外，圖書館還可以通過將相關數據信息與以往讀者需求進行比較來挖掘潛在規則，然后運用這些潛在規則對未來圖書需求進行預測。

（七）利用大數據技術改進讀者服務模式。隨著信息技術的發展，圖書館讀者服務模式也在不斷發展。傳統的讀者服務模式主要是由館員通過閱讀書目或者檢索文獻等方式了解讀者需求，然后將相關信息傳遞給讀者。這種服務模式的優勢在于圖書管理人員可以在短時間內掌握讀者需求，提高服務效率。首先，大數據技術使得圖書館讀者信息獲取更加便捷，大大減少了館員與讀者之間的溝通時間和溝通成本。其次，大數據技術使得圖書館館員能夠更加準確地了解讀者需求，根據不同類型的讀者提供不同類型的服務，提高了服務的針對性。與此同時，大數據技術也給圖書館帶來了一些新問題。首先，海量數據對圖書館人力資源提出了新要求。其次，大數據技術使得圖書館管理人員很難了解所有用戶的需求。因此，為了解決上述問題，需要利用大數據技術實現圖書館員與讀者之間的實時溝通。在大數據技術支持下，圖書館員可以通過網站、微信公眾號、微博等渠道與讀者進行互動交流。比如在網站上開設“有問必答”欄目，可以回答讀者提出的各種問題；在微信公眾號中開設“微報”欄目，發布一些熱點新聞、政策解讀、服務經驗等信息；在微博上開設“微課堂”欄目，分享圖書管理小知識和實用小技巧；在微博上發布“微動態”欄目，及時更新圖書館動態、開展閱讀推廣活動等。

四、結語

綜上所述，在大數據時代，圖書館應該積極地引入大數據技術，加強對讀者數據的采集和分析，構建完善的用戶數據平臺，為讀者提供更加優質、全面、及時的信息服務，滿足讀者的需求。同時，圖書館還應該加強對大數據技術的宣傳和推廣，讓更多的讀者了解和熟悉大數據技術，并積極地利用大數據技術來提升管理水平和服務質量。