大数据图书馆服务模式

大数据图书馆服务模式（精选6篇）

篇1：大数据图书馆服务模式

基于大数据时代下的智慧图书馆服务模式研究

在大数据时代的背景下，物联网、云计算等新一代信息技术的飞速发展，对“智慧图书馆”的构建产生了深远的影响。本文具体详细地分析了当下的前沿信息技术以及它们在“智慧图书馆”中的应用。基于“智慧图书馆”“以人为本”的本质理念，探讨“智慧图书馆”的现状与所面临的问题，并给出相关的对策与建议。随着科技的进步，人工智能在“智慧图书馆”中的应用会带动图书馆向更加智能的方向发展，人性化的水平也会不断提高。

研究背景及意义

研究背景

基于大数据的时代背景，信息的爆炸式增长，导致用户无法从海量的数据中及时获取有用信息，使信息的实际利用率降低，出现数据过载但信息匮乏的局面。而“智慧图书馆”的本质理念强调“以人为本”，所以围绕服务于人的核心，满足读者多样化的新需求，帮助读者迅速、高效、准确地找到理想的图书信息资源，是实现智慧化服务的关键。李婴巧妙地用人的神经系统与大脑之间的关系来阐述物联网、云计算、大数据、移动互联网与智慧图书馆的关系。所以，利用新一代信息技术完善智慧图书馆系统，满足用户多样性需求，顺应大数据时代的发展趋势，是一项重大的时代课题。

研究意义

图书馆的服务模式伴随着大数据时代的到来正在经历一场深刻的变革，资源形态由纸质书籍向数字资源转变，借阅方式由传统借阅向智慧服务转变、服务方式由“人找信息”向“信息找人”转变，核心竞争力由文献资源的竞争向多源数据的采集、融合与挖掘转变，逐渐体现出智慧图书馆“以人为本”、“以服务为宗旨”的本质理念。

在信息资源日益丰富的条件下，信息服务主要面临着，信息爆炸式增长与用户学习能力之间的矛盾。如何化解这一矛盾，是当下探讨智慧服务首先要解决的问题。首先，信息的爆炸式增长导致元数据的散佚和混淆，这就要求图书馆加大对元数据的收集、整理。顾立平提出可以从数据获取、数据共享、数据重用和数据加值这四个角度来开展数据治理工作。其次，我们要通过数据挖掘、信息过滤、资源检索、数据分析等多种手段锁定读者需求，为用户提供有针对性的个性化服务。最后，物联网、云计算的蓬勃发展也为“智慧图书馆”的构建注入新的活力，探讨基于大数据时代下的“智慧图书馆”服务模式具有现实意义。

物联网与智慧图书馆

物联网技术。物联网指利用最新传感技术把任何物体与互联网连接起来，实现人类社会与物理系统的整合，提高社会的智能化水平。

将物联网技术用于智慧图书馆的构建中，旨在以用户体验为核心，将读者、图书馆员、信息资源、环境与设备有机互联，人员流、信息流及设备流有机融合，挖掘主体内部的相关关系，以此满足读者需求。

物联网在“智慧图书馆”中的应用。第一，物联网技术被应用于实时监测图书馆内部环境变化。图书馆的照明系统，可以根据光线的传感信息对灯光进行自动调节；安防系统可以自动识别火情传感信息并采取相应的措施予以应对，实现控制节点对各个终端传感节点的控制。第二，物联网中RFID、传感器等技术地广泛应用，可以全面感知文献书籍的动态信息。将馆内文献贴上电子标识，既方便读者的快速查找又可以减少图书馆员文献编目与整理的工作量，大大节约读者的时间成本。李静从智能查找、分拣系统等多个子系统的角度，阐述物联网RFID技术在图书馆中的应用。第三，利用物联网技术能够为读者提供个性化服务。比如，根据读者日常所浏览的该网页频率，确定用户的感兴趣主题及价值取向，从而为读者推送相关书籍。根据近期搜集的所有读者借阅量的有关数据，为读者提供处在借阅排行榜前几位的图书，拓宽读者的知识面。

云计算与智慧图书馆

云计算的含义。自“云计算”的概念首次被提出以来，“云计算”便迅速席卷全球。[云计算最重要的两个特征是大存储和快计算。云端提供虚拟、超大的数据存储空间，可作为数据备份的途径；云计算融合分布式计算等多种计算方式，具有超强的信息处理能力。

云计算在“智慧图书馆”中的应用研究。基于云计算超强的存储能力与计算能力，可以对通过传感器所采集的感知信息进行快速处理，比如，当读者无法准确地表述想要检索的内容时，系统可以自动地根据相关表述提供自动信息检索代理服务等。此外，每一个用户都可以申请到属于自己的云存储空间，解决用户内存不足的问题。比如，若手机内存有限，可以将下载的电子书资源传到虚拟云端进行存储。

智慧图书馆建设存在的问题

第一，推荐服务智慧化程度低。以高校“智慧图书馆”为例，其提供的推荐服务的核心是书籍而不是读者，对读者的需求没有精准定位。

第二，信息安全问题突出。邱庆东指出，智慧图书馆内部运行数据、用户资料的泄露等会使网络安全问题更加突出。

第三，技术难度加大。“智慧图书馆”的构建需要依托强有力的技术手段，随着智能化水平的不断提高，人工智能技术也将逐渐地融入到智慧图书馆的构建中，所需要攻克的技术难关也会越来越多。赵继海所提到的运用VR技术可以为为读者带来全新的阅读感受与体验。文中所提到的AI及机器学习等智能技术无疑是未来图书馆领域的发展趋势。

第四，图书馆员专业化水平良莠不齐。目前图书馆员主动服务的意识比较缺乏，运用信息技术的能力还有待提高。勾丹指出，尚未建立图书馆员准入制度，馆员的学历整体偏低，且对馆员的考核制度有待完善。

智慧图书馆构建的相关建议

第一，健全信息安全的法律机制。大数据时代信息爆炸式增长的同时，个人信息的泄露屡见不鲜，国家应完善网络安全的立法工作，使信息安全有法可依。同时，智能图书馆系统需要不断提高防范信息安全的技术水平，保护用户的个人信息免被窃取。

第二，积极推进智慧平台建设。利用物联网技术收集感知信息，加强馆内环境建设，为读者提供舒适的阅读环境。利用数据挖掘技术，对用户行为需求及兴趣进行深度挖掘和分析，从而给用户提供符合兴趣爱好的相关推荐。

第三，社交媒体助力“智慧图书馆”的建设。微博、微信等社交网络的快速发展推动着“智慧图书馆”向更加快速、便捷的方向发展。比如，各大图书馆可以利用微信服务平台为读者提供实时的服务，包括图书馆座位查询、书籍查询等。基于智慧图书馆，还需要提供更加“智慧”的推荐服务，更精准地定位读者需求，提供差异化推荐。此外，提供在线信息咨询服务、回复微信用户留言的服务，增强与读者的互动与交流。

第四，不断完善移动图书馆的建设。以“超星”移动图书馆为例，可以实现电子资源一站式检索、纸质馆藏文献的移动检索等功能。但是检索功能仍处于初级阶段，需要不断完善检索的功能，提供更加复杂的查询，另外，学术资源需要各大图书馆之间进行合作与共享，从而使用户更容易获取所需的电子资源。

第五，提高智慧馆员专业化程度。储节旺提出，智慧馆员应该树立智慧意识，培养创新能力，定期给予相关的培训，提高运用信息技术的能力。李凯旋从人文的角度阐述人对图书馆建设的重要作用，不断丰富“智慧图书馆”的内涵。

本文着重分析了物联网、云计算等新一代信息技术相互融合对智慧图书馆所产生的深远影响，探讨了智慧图书馆仍然存在的问题及给出的相关建议。基于新一代信息技术的智慧图书馆的构建，虽然在现阶段取得一定的成绩，但是在对用户需求的精准定位、技术难关的攻克上仍需要不断的探索与发现。随著人工智能等信息技术的产生，图书馆的建设也会朝着更加“智能”的方向发展。

篇2：大数据图书馆服务模式

随着多种智能终端以及物联网、网络社交的蓬勃发展，产生了大量的不同于传统存储的数据，它们显示了非结构化、半结构化的数据特征,一经出现就引起了互联网界的巨大关注，产生了重大的社会效应。可以说,我们正步人一个创新和发展的大数据时代，图书馆界也不例外。3月，美国政府推出了“大数据的研究和发展计划”,并许诺投资2亿美元来推动大数据相关技术的研发。而我国也于206月成立了大数据专家委员会，来构建大数据的核心发展、技术交流与数据平台共享,为政府提供战略性的建议。此外，近几年来,随着“智慧城市”“智慧地球”和“智慧社区”等相关学术概念的提出，新能源、新技术、新工艺大量产生。目前，我国已有180个城市开始“智慧城市”建设，智慧交通、智慧农场、智慧社区、智慧校园甚至智慧图书馆，在很大程度上都要依托于大数据研究。可以说，大数据是打造智慧城市的重中之重。

对于图书馆来说,大数据、智慧城市一经提出，图书馆就立刻行动起来。21世纪初，芬兰的奥卢大学图书馆在Rotuaari项目中为读者提供一项名为“SmartLibrary”的服务，开创了智慧图书馆服务的先河。自,中国台北市立图书馆借助RFID技术建立了智慧图书馆;上海图书馆第一次实现了手机移动智慧服务;上海交通大学图书馆提出了到在资源、服务、技术、馆员和读者5个元素打造出触手可及、灵活感知的“泛在智能图书馆”。

总之,大数据和智慧图书馆的建设与发展仍处于上升阶段，对于大数据技术与智慧图书馆的理论研究还将继续。可以预见，在未来一段时间内，大数据和智慧图书馆的研究将继续呈现出持续升温的态势。

1.2热度比较

笔者以中国知网(CNKI)为检索平台，以“图书馆”和“大数据”为篇名进行逻辑和运算检索，年限不限(检索日期为10月26日),检索期刊类型不限,共检索出533篇相关文献。其中,发表最早的是年第4期《图书与情报》上由杨海燕撰写的《大数据时代的图书馆服务浅析》。而检索结果文献分布如下：2012年4篇、51篇、224篇、20250篇(未包含全年)。从以上数据可以看出，20以后文献数据量进人一个爆炸式增长周期，这一时期占全部收录量的99%，说明大数据是近几年才成为图书馆学术界研究的热点问题。

以“智慧图书馆”为篇名进行检索，年限不限(检索日期为年10月26日)，检索期刊类型不限，共检索出171篇相关文献,最早是第7期《图书馆学刊》上由严栋撰写的《基于物联网的智慧图书馆》。检索结果文献分布如下:201篇、5篇、2012年12篇、2013年33篇、2069篇、2015年51篇(未包含全年)。从以上数据可以看出，相关文献进入一个稳步的增长期。

2智慧图书馆服务体系的建构

在大数据时代，为了满足读者个性化的知识需求，图书馆应通过网络、手机、移动终端等服务方式，实现24小时无间断的图书馆自助服务;要将信息资源进行跨时间空间传递，以人为中心，以读者需求为导向，图书馆的整个业务流程围绕着服务展开,充分挖掘和利用各方面的资源和能力来满足读者;使读者无论身处何地何时，都可以不间断地获取自己所需要的知识信息。为此，图书馆应从以下几个方面展开自己的服务工作。

2.1观念转变

图书馆自身的改革与发展离不开图书馆政策的引导，而图书馆政策的制定与执行，又在很大程度上受到图书馆政策观念的影响和制约。进人大数据时代’随着新技术、新产业的人驻’图书馆内部发生了一系列重大的变化和变革。鉴于我国图书馆事业正处在蓬勃发展的过程中,不仅传统的图书馆观念需要调整，而且图书馆政策也需要根据新的要求进行适当的调整与改变。这就需要图书馆应将大数据和智慧图书馆的思维引人日常的工作与服务当中,转变服务观念，制定人性化的规章制度，建设大数据资源拓展与创新服务项目，加强与读者的沟通和交流，力争消除不和谐现象，从而实现图书馆从信息服务到数据服务、从知识服务到智慧服务的发展，实现图书馆服务的质的飞跃。

2.2馆舍优化

随着社会的迅速发展，图书馆馆舍已经跟不上时代发展的潮流，现代信息技术的发展对图书馆建设赋予了更多的智能化内涵。因此，从20世纪开始,各种类型的图书馆的改建与扩建工程大范围地开展起来。通过改建与扩建,图书馆外部环境不仅有了很大的改观，而且内部的基础建设也得到了有效的提高。在馆舍优化中，图书馆应从综合布线、馆藏布局、自动控制、功能划分、设备配置、消防安全、环境艺术等方面，综合考虑图书馆的智能化内容与设计原则，为读者提供高效、多功能、便利、舒适的空间环境。读者到图书馆不仅可以嗽淖柿,而且还可以进行休闲娱乐、解放身心，图书馆应给读者提供一个美好舒适的阅读环境。馆舍优化工作不是仅局限于物理空间的图书馆,同样适用于网络空间的图书馆。通过智慧图书馆服务,用户可以在家中、办公室、火车站、飞机场等任何地点来浏览利用图书馆的信息资源。特别是数字资源丰富、技术先进的高校图书馆、省市级图书馆，应打破原有的行政限制，为社会提供优质的信息资源’用新观念来服务于读者。

2.3资源建设

资源建设是图书馆服务的根本,是图书馆提供各种服务的源泉。在大数据环境下，资源建设包含有文献信息资源建设和数据资源建设，资源建设的核心是大量、多类数据的占有、融合、挖掘、分析与利用。而文献信息资源包括传统文献资源、数字资源和网络资源，属于结构化的信息资源。数据资源是新兴资源，是目前图书馆还未完整收集、亟待建设的大量数据，如用户信息行为数据，其属于非结构化的数据资源,是大数据资源建设的主体和难点。数据资源建设和文献信息资源建设互有包含、相互促进。

对于文献信息资源来说，除了要继续做好编目信息、数据库数据、网络资源信息等传统的资源外，图书馆还应扩大数据收录范围,以及提供地图、手稿、族谱、碑志、乐谱、音频、视频等文献下载，实现图书馆的知识扩展以及满足读者的`知识需求。只有进一步提供更多的资源，才能实现馆藏利用的最大化，让馆藏资源更多地满足读者的需求。而对于数据资源来说，图书馆应着重收集读者在图书馆的借阅行为、阅读习惯等相关数据，以满足读者的个性化、多样化的知识需求。在进行数据资源建设时，图书馆首先应该是累积与储存大量的、多类型的数据，为大数据做数字准备;其次应该借助数据分析手段和研究方法，挖掘、甄别、组织、苏矣敕治鍪据背后的隐含信息，发现读者需求变化特点，寻找读者隐性诉求，预测图书馆的资源建设和服务趋势，指导信息资源建设和信息服务。

2.4平台建设

在大数据环境下，图书馆的技术手段与管理方法已经不适应时代发展的需求，图书馆需要建立基于数据挖掘、处理、开发、整合、分析和利用的大数据平台，来提高图书馆的资源管理能力和精确服务水平，从而实现传统经验决策模式到依据大数据分析的决策模式。在此大数据平台，图书馆可以依据所采集的读者海量数据信息，对大量的数据进行智能抓取和关键词抽取等工作，来提高图书馆的智能化服务水平。具体来说，可以通过读者的借阅记录、人馆信息、搜索记录来分析读者偏好、兴趣和需求，向读者推荐感兴趣的信息和内容等等。而通过对读者行为数据的挖掘，了解读者的行为模式，运用关系规则、时间序列、关联规则等方法，掌握相关资源、相关兴趣、读者习惯变化等情况，建立以数据资源需求意向分析为主导的数字化平台，进而推动用户需求的数据资源，提升图书馆的核心竞争力。

2.5馆员建设

大数据、智慧图书馆都是现在最前沿、最实用的技术，图书馆需要不同专业背景、不同学习经历的复合型人才。由于图书馆人员结构老化、人员专业覆盖面不全，因此，提高图书馆员的业务素质水平是工作重点。有学者提出，到，美国面临150万个能掌握大数据应用分析方法的技术高管和分析师缺口，另欠缺19000个能深人分析数据的数据科学家在大数据时代，图书馆可以将本馆的工作人员根据学科背景和工作能力进行分类排队,有目的、有针对性地结合图书馆的实际进行继续教育培训，帮助图书馆员规划好职业生涯，让员工的工作能力与职业岗位的职责相符合,增加图书馆员的使命感与归属感,调动好图书馆员的工作积极性，实现图书馆员个人人生目标与图书馆蓬勃发展的有机融合。

3结语

篇3：大数据图书馆服务模式

关键词：大数据,数字图书馆,服务模式,发展

我国图书馆数字化发展时间晚, 依靠国家政策帮扶发展迅速。20世纪90年代, 我国建成第一个数字图书馆实验系统, 中国图书馆从此走上了数字化建设的道路, 在图书馆正式上线后, 其访问量达50万人/天。首个数字化图书馆的成功促使国内各机构不断加强合作, 截止至2013年, 我国已建成数字化图书馆300余间。图书馆管理与计算机技术的结合, 不仅为现代用户提供了更为丰富的阅读资源、舒适的阅读体验, 更标志着我国数字化图书馆建设已不断趋于成熟。

一、大数据时代下图书馆发展创新服务的必要性

(一) 图书馆具有大数据特征。随着现代读者对于图书资料的需求不断增加, 对于图书馆建设及数据资料的管理要求也不断提高, 在现今大数据时代背景下, 数字化图书馆具有明显的数据化特征, 具体表现为以下几方面:第一, 数字化图书馆的资料不仅包括传统数据资料, 如文献、图书、网络信息资源等, 还包括用户自发上传的资料, 这种资料往往存在冗杂、失序等特点, 编码及格式未能统一, 在实际应用中影响着用户体验。第二, 现代用户对于图书馆信息的需求不断变化, 数字化图书馆的资源也随着这种需求不断变化增加, 这要求图书管理者对资源数据进行整理分析, 发现数据背后的价值。第三, 数字图书馆服务方式的创新, 如提供24小时在线咨询服务, 数字图书馆的读者数量不断增长。第四, 数字化图书馆的发展迅速, 图书馆资源的记录、分析能力也需要不断提高, 但服务模式转型过程中的数据资源却属于异构数据的范畴。

(二) 复杂数据迅猛增长。在现代社会, 信息化技术的发展程度已成为社会进步发展的标志之一。用户对于信息数量与质量的要求也不断提高, 现代社会信息获取渠道多元化, 信息数量呈爆炸式增长, 大数据的概念深入人心。据研究发现, 大数据影响着人民生活的方方面面, 大数据使人民获取资料的渠道增多的同时, 信息资源的内容也必须根据人民需求不断变化, 促使数字化图书馆的服务模式不断创新。

二、我国部分数字图书馆创新服务实践——以宁波和杭州为例

(一) 宁波市数字图书馆。宁波市数字图书馆是我国建成的第一个免费数字图书馆, 具有跨系统、综合性强、信息资源整合程度高等优势。在资源整合问题上, 宁波市数字图书馆有以下优秀经验可以借鉴:第一, 在软件上, 宁波市政府为数字图书馆提供充足的财政资金, 使宁波数字图书馆在规划、协调上得到充分落实, 数字化图书馆能为城乡居民更好地服务。第二, 在信息资源整理上, 结合宁波市公共图书馆建设经验, 利用省内高校图书馆资源, 将不同资源优化整合。第三, 加强资源创新, 不仅聘用信息图书管理领域的专业技术人才, 更任用其他领域的专家及学者, 推动数字化图书馆信息资源的不断更替, 并保证信息资源的有效性。第四, 在用户体验上, 不断改进服务模式, 重视用户体验, 进一步推进宁波市城市公共资源建设, 通过改进服务, 用户能够在任意时间、任意地点、按需要检索自己需要的信息, 并针对信息进行实时反馈, 市数字图书馆服务得到提高。

(二) 杭州数字图书馆。杭州图书馆是我国首先使用全媒体技术的的数字化图书馆, 利用国内三大网络优势, 将移动数字电视网、移动多媒体网、城域网三者资源相结合, 建成首个具有三网优势的跨系统服务平台, 并灵活运用多媒体平台为用户提供优质服务, 使用户对资源的需求不再受到平台限制, 用户可使用PC、手机、电视等不同终端检索资料, 并创新使用电视网络为用户提供资源搜索。杭州数字图书馆针对不同用户需求, 对三大平台进行有针对性的建设, 并根据用户需求不同, 进行个性化服务:第一, 网络平台, 网络平台覆盖人群广, 可以为各层次的用户提供不同需要的信息资源, 杭州市民可以根据实际需要, 通过PC终端搜索使用。第二, 手机平台, 对用户来说, 手机具有便于携带、使用方便等优点, 在白领阶层、青少年中使用较广, 使用户充分应用零散时间进行在线阅读。第三, 电视平台, 电视作为家庭必备电器, 使用简单, 能使对于网络不熟悉的用户也能更好地搜索资源。电视平台的资源搜索方式灵活, 可直接通过遥控器操作, 为用户提供更为丰富的选择。

三、数字图书馆面向用户的创新服务构建

(一) 与社会网络相融合构建创新服务。数字图书馆发展必须结合网络技术, 不断转变服务方式, 并加强对相关技术的科研力度, 如软件开发, 使用户能通过最新技术的数字图书馆软件, 搜索、下载所需资源, 并根据技术手段, 统计用户需求资料, 并对用户流量进行分析, 使数字图书馆资源质量得到提高。以中国科技大学图书馆研发的LISER软件为例, 该软件利用社会网络技术, 给予用户更好的体验。

除网络、手机、电视平台等, 数字图书馆也应充分利用现有的公共平台, 使信息资源在公众中得到共享。现有的社会公共平台, 如豆丁网、百度文库等, 不仅能为用户提供有效的资源, 更为用户反馈提供了便捷的渠道, 使图书馆的信息资源得到最大程度的发挥。

(二) 创建隐性知识的服务平台。数字化图书馆的服务模式成果主要靠用户参与度、体验性得到检验。在大数据背景下, 用户除了关注所需的专业知识外, 更要关注个体及组织内部的隐性知识, 对知识的质量要求也在不断提高。数字化图书馆必须加大对社会、用户、组织内部的隐性知识的深度了解, 并根据用户需求转变为显性, 将二者更好地融合, 使数字化图书馆的服务模式不断提升。并在数字图书馆中, 加强对服务平台的建设, 为用户提供良好的交流空间。

此外, 数字图书馆在发展中, 要不断加强对隐性知识的深度认识, 使用户获取知识的便利度不断提高。数字图书馆必须建立一个基于用户与图书馆、用户与用户、图书馆部门内部的交流平台, 使用户间的信息、资源、灵感得到交流, 资源实现共享的同时, 交流方式更加丰富。同时, 数字图书馆应充分引进先进的技术手段, 对现有的数字图书馆数据进行优化整合, 提升数字图书馆信息资源质量。

(三) 以个性化为目标的图书馆推荐服务。网络化技术的发展, 使数字图书馆建设也得到了发展, 在信息整合能力上也取得了长足的进步。数字化图书馆灵活使用大数据背景下的计算机技术, 将海量信息资源进行优化整理, 为用户提供更优的检索方式与更为便捷的检索途径, 但当今时代信息资源的井喷式增长, 也给用户使用带来了负面影响:用户在数字图书馆搜索需要的资源时, 出现大量资源, 会使用户无法选择自己最需要的有效资源, 不仅浪费了用户检索资料的时间, 更浪费了数字图书馆的数据储存空间。因而, 数字图书馆发展至今, 已结合市场需求推出了针对性更强的个性化服务。以电子商务为例:淘宝网在发展中重视大数据的作用, 建立了成熟的个性化推荐服务。数字化图书馆可以借鉴淘宝网的发展经验, 与现代信息融合, 更好地为用户提供个性化推荐。数字图书馆软件能为用户提供交流的平台, 增强用户之间的沟通并为管理者提供反馈, 促进用户体验的提升与软件开发技术的进步。

四、结语

综上所述, 随着现代信息时代的发展, 用户对数字图书馆的需求也不断增加, 对信息资源的数量与质量的要求也不断提高, 因此, 数字图书馆必须转换发展观念, 将服务模式创新, 以期更好地为大数据时代下的现代用户提供高质量的服务。

参考文献

[1]苏新宁.大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战[J].中国图书馆学报, 2015 (06) :4-12.

[2]文杰.大数据时代下数字图书馆发展创新服务的必要性[J].河南图书馆学刊, 2015 (11) :124-125.

篇4：大数据图书馆服务模式

关键词 大数据 信息服务模式 高校图书馆

分类号 G252

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514x.2016.02.003

Research on the Development of University Library Information Service Model in the Era of Big Data

Wang Hao， Liu Bing， Zhang Linlin

Abstract In view of big data and information service mode， from the perspective of "four elements"， this paper expounds the evolution of the mode of information service under the environment of big data， discusses the ideas and Strategies of the construction of the new information service mode.

Keywords Big data. Information service mode. University library.

2012年美国奥巴马政府宣布推出的“大数据研究和发展计划”，对全球知识的创新和信息服务的形式产生了重要的影响。2013年被称为“大数据元年”，IT 业界从新的视角将“大数据”视为重要的战略资源，提出了发掘“大数据”资源、开发“大数据”技术、应用“大数据”技术引领时代转型等的重大时代命题。面对“大数据”时代的新机遇与挑战，图书馆界已经感受到了信息环境的转变和信息服务工作的巨大压力，应当如何适应环境、借势而上、立足潮头？本文以大数据和信息服务模式为视角，从信息服务模式的“四要素”入手，深入研究大数据给高校图书馆信息服务模式带来的影响和发展方向，初步探讨了如何构建基于大数据的新的信息服务模式。

1 大数据与信息服务模式的内涵

1.1 大数据的内涵

随着计算机、网络技术全面融入现代社会生活，信息的积累由量变引发了质变，最先经历信息爆炸的学科——天文学和基因学，率先提出了“大数据”的概念[1]。事实上，“大数据”并不仅仅包含技术和数据，而是由于不断增长的数据量和数据种类而逐渐衍生出来的一种现象，因此，目前“大数据”在业内并没有统一的定义，但对大数据的描述和特性在学术界存在着这样的共识：大数据是数据来源多种多样的体量巨大的结构化、半结构化、非结构化的需要专业人士利用新的技术去实时感知、获取、管理，获取价值，以服务的庞大的数据集合。具有种类（Variety）多、速度（Velocity）快、容量（volume）大、价值（value）大的“4V”特征。舍恩伯格认为，大数据的核心价值是预测，是把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。他在著作《大数据时代》中认为，大数据既是一种技术，更是一种思维，并重点讨论了关于大数据的3个思维变化：（1）不是随机样本，而是全体数据。（2）不是精确性，而是混杂性，尤其是大数据的简单算法比小数据的复杂算法有效。（3）不是因果关系，而是相互关系。大数据思维可以初步概括为规律性、无偏性、关联性和开放性4个特征[2]。

1.2 信息服务模式的内涵

信息服务是以信息为内容的服务业务，它从社会现实出发，以充分发挥信息的社会作用、沟通用户的信息联系和有效组织用户信息活动为目标，以“信息运动”各环节为内容的一种社会服务。其服务对象是对服务具有客观需求的社会组织和社会成员。通过对信息服务定义的分析，我们可以得出，信息服务的构成要素有四个：服务主体（信息服务的提供者）、服务客体（信息服务的需求者）、服务方式（信息加工、组织、服务的方式）、服务内容（所需求的知识信息）。关于模式的定义，《汉典》中给出的解释是：事物的标准样式。百度百科中指出，模式就是解决某一类问题的方法论，每个模式都描述了一个在的环境中不断出现的问题，然后描述了该问题的解决方案的核心，通过这种方式，可以无数次地使用那些已有的解决方案，无需再重复相同的工作，并且模式具有领域性。综合分析前述关于信息服务、模式的定义，笔者认为，研究信息服务模式的关键就是要研究信息服务的组成要素，及抽象、总结、概括这些要素之间的相互关系。

2 大数据环境下高校图书馆信息服务模式的演变

2.1 大数据对信息服务模式要素的影响分析

2.1.1 提高服务主体的服务技能

大数据时代，高校图书馆员需要具有较高的信息服务技能，除了要具备图书馆专业知识外，还要具有敏锐的信息意识，一定的学科背景，较强的信息加工处理能力，以便为读者提供更为准确的信息服务。目前高校图书馆界的信息服务，大多是根据信息服务人员的经验进行主观判断，也就是定向性预测。而大数据时代，将催生信息数据预测分析师这类新的专业技术岗位，预测分析是通过建立数学模型，发现数据与实物之间的相互关系，准确客观的预测事物的发展方向，以提供解决方案。总之，高校图书馆员的总体信息服务能力会随着大数据时代的要求而不断提高。

2.1.2 细化服务客体的信息需求

在信息急剧增长的今天，读者的信息需求越来越具有个性化特征，大数据技术的应用，使得图书馆可以通过分析用户的注册信息、实时操作、过程数据、群组讨论内容、信息利用行为等实时、动态非结构化的数据，更加精确地了解读者个性化信息需求的动机和偏好，以实现对读者信息需求的精准定位和预判。

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2.1.3 扩宽服务方式

大数据环境下，信息数据已经成为社会的核心资产，数据传递、信息共享，已经成为信息服务的重要组成形式，由于大数据的动态配置和应用，图书馆的信息服务方式也呈现出多元化的合作方式。主要表现在：

（1）业务的外包与众包。信息社会，信息资源正在向着虚拟化方向发展，资源获取和利用更加倾向选择合作与分享，以实现信息资源和服务的柔性配置，发挥规模效益。因此，信息服务的外包与众包已经成为新的、重要的服务方式。外包和众包的不同之处在于，前者是外派给确定的个体，而后者的任务和问题是外派给不确定的群体。但它们的好处都在于：企业或者机构可以充分利用网络资源，借助外部的智慧，节约大量的研发成本与管理费用。例如，数据库的管理与服务的外包、系统管理软件的开发外包等；著名的网络免费百科全书“维基百科（Wikipedia）”是德国国家图书馆运用众包的理念招募志愿者，志愿者的主要任务是校对百科全书中的人物姓名和提供权威文件记录，与全世界的志愿者的合作， 使得维基百科不仅仅是一部传统意义上的百科全书，更重要的是使其成为记录人类历史的、革命性的团队协作行动[3]。

（2）协同创新。“协同创新”是指创新资源和要素有效汇聚，通过突破创新主体间的壁垒，充分释放彼此间“人才、资本、信息、技术”等创新要素活力而实现深度合作。协同创新的特点主要有两点：一是创新生态系统中的各种要素是有机集合而不是简单相加，其存在的方式目标功能都表现出统一的整体性；二是创新主体之间要发挥各自的能力，优势整合，互补资源，实现各方的优势互补，创新生态系统必须不断动态变化[4]。当前，信息服务产业正处于互相渗透、互相融合、根据各自优势重新组合、重新分工的阶段。图书馆应认清社会化分工，联合其他信息服务的提供者（包括图书情报机构、信息提供与服务商、任何发布信息的机构及个人等）遵循协同创新的理念，为读者提供智能化、范在化、一体化、云状化、个性化为特征的信息服务。

2.1.4 创新服务内容

高校图书馆的传统信息服务内容，一般可分为三大部分，一是书刊借阅、文献传递、事务性咨询等；二是通过检索性、参考性文献或者系统向读者提供课题检索、学科导航、用户教育等在内的科技信息咨询为主的服务；三是根据用户需求，社会特点，提供参考性咨询等专题情报服务。

大数据时代的到来，催生出了一些新的信息服务内容，如：（1）对信息知识的新编，即图书馆通过新的载体方式，与服务手段，使读者去发现新的知识。例如：浙江大学医学院图书馆通过人体的骨架，让读者点击不同器官，来调阅与器官相关的书和文章。（2）数据信息的管理。数据密集型学科领域里面的科学研究，必须要对海量的数据进行信息分类、抽取要点和发现关系，来揭示隐性的知识结构，图书馆可以充分利用大数据技术，帮助科研人员进行相关数据、信息和知识的关联、回溯、保存等，以减轻科技人员的负担，使之能够集中精力进行科学研究。（3）对事件进行预测，人工智能、数据挖掘、分析等大数据技术使得信息能够快速的转变为知识，来指导决策和行动。

笔者认为，根据对信息虚拟化程度、挖掘程度、知识创新程度的不同，由低到高，可以把高校图书馆当前的信息服务分为四个层次，依次为第一层（基本层）即对用户最基本的信息需求的满足；第二层（延伸层）即图书馆形成自身服务特色的关键业务工作；第三层（期望层）即用户选择服务后，期望能够得到的服务；第四层（潜在层）即图书馆需要进一步实现的知识信息服务（如图1所示）。

2.2 大数据时代高校图书馆信息服务模式发展方向

由前述大数据对信息服务模式“四要素”的影响看，我们不难发现，大数据时代的信息服务模式具有以下特点：信息服务功能强大，服务方式多样，服务内容丰富，强调资源共享，协同创新，强调对读者个性需求的满足等。根据这些特点，其发展导向主要有以下几个方面。

2.2.1 个性化服务

大数据时代，图书馆有更多的方式和机会去了解读者和读者的信息需求。要想为读者提供理想的个性化服务，必须掌握两点：一是通过对新型资源（博客、社交网站等动态、非结构化数据）、休眠数据（系统内未被使用和发现的数据）、高价值数据的分析与挖掘，充分了解读者的个性，为读者提供他们想要的信息和服务；二是合理地掌控和设计服务的个性，把数据表现相同的读者分为一类，个性化分散的单位可大可小，大到一个有同样需求的读者群体，小到每一个读者。但过于分散的个性化服务，会增加图书馆的服务成本和管理的复杂程度，所以要合理掌控和设计个性化服务。

2.2.2 集成服务

互联网、大数据技术的发展，使得信息服务与资源建设加快了向开放、互助、资源共享的方向发展，开展集成服务有利于图书馆围绕用户的信息需求，借助于网络信息技术以及信息服务联盟，在各图书馆与文献保障系统之间对文献信息资源进行统筹规划，使可获取利用的信息资源能够最大程度的涵盖学校的各个学科专业，并可以重点保障学校重点学科、博士点学科的信息资源需求，以实现馆藏信息资源的“投入—产出”比率最优。

2.2.3 知识服务

大数据知识服务是一种基于网络（包括电信网、广播电视网、互联网、移动互联网等）的智能化、泛在化发展趋势而衍生的，用以解决结构化、半结构化及非结构化数据多维度处理的现代信息服务新模式，是嵌入式协作化知识服务模式的一种新发展[5]。大数据知识服务模式强调读者的参与、强调知识、能力、资源和过程以服务的形式进行有机融合，并基于网络自由流通，以实现大数据知识服务体系中的知识动态协调构建、能力智慧管理、资源按需使用、过程智能控制，满足读者急剧扩张的知识服务需求。

2.2.4 智能化服务

百度百科对智慧的定义是：智慧是指对事物能迅速、灵活、正确的理解和处理的能力。图书馆智慧化服务是指利用大数据相关技术，进行快速的、自动的对复杂动态数据的收集与处理，分析判断用户的信息需求趋势，了解需求动态，研究需求规律，将用户潜在的信息需求转化为现实的信息需求，将隐性的知识显化，使信息的价值得以实现。并从管理与运营系统全局层面，保证管理决策、资源分配、硬件与软件建设、技术选择的科学性，确保信息服务的高效、灵活。

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3 基于“四要素”的大数据信息服务模式构建思路与对策

3.1 思路

思想是行动的指南，正确的理念是高校图书馆提供优质信息服务的保障。图书馆要针对大数据对信息服务模式要素的影响，遵循信息服务的新特点和发展方向，全面审视、更新办馆思路和观念，用大数据的思维去重新定位信息服务工作。要在遵循“以信息安全为前提、以满足读者需求为目标、以实践探索为途径、以人才培养为保障”的思路下，对管理体制、组织结构、工作流程和激励机制等方面进行全面改进，使之有助于在关键技术、平台开发、标准规范等方面实现应用创新，建立信息服务的新模式，即馆员的工作要变“被动”为“主动”、对读者的服务要变“整体”为“分散”、服务方式要变“自足”为“共享”、服务内容要变“静态”为“动态”。

3.2 对策

3.2.1 多途径提高馆员的信息服务水平

高校图书馆员业务素质在很大程度上决定着信息服务的水平和质量。目前与大数据密切相关的信息链接技术、智能推送技术、数据仓储技术、数据挖掘技术、数据分析技术等正在快速发展，信息服务体现出的交互、智能、个性化等特点，都对馆员的知识结构和综合素质提出了更高的要求。图书馆员要能将大量原始、初级、杂乱无章的“数据”，转化为清晰地表达出一定含义的“信息”，继而根据读者的信息需要提取出有价值的“情报”并应用于实践[6]。所以，图书馆必须加强馆员的培训力度，扩展培训途径，通过学习、探讨、考核、外引、内培等多种方式，让馆员普遍接受以数据应用为核心的工作方式。建立一支业务素质过硬、创新能力强的高素质信息服务队伍。并要在服务的过程中，加强与读者的互动交流、重视反馈信息，深入开展对读者心理、行为、习惯、干扰因素等问题的研究，进行换位思考，站在读者的立场去认识、感受、体验、评价所开展的信息服务。

3.2.2 通过素质教育培养读者的信息素质

信息素质教育包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面，信息素质教育有助于提高读者的信息意识，唤起读者尚未表达出来以及未意识到的潜在信息需求和潜在读者应该利用而实际上未利用的信息服务；其次，有助于促进读者与图书馆之间的互动，密切联系，使读者对图书馆的服务有更深层次的认识，从而及时得到相应的服务；最后，信息素质教育将大大提高读者的信息处理能力，优化知识结构和提高决策能力，并能够使读者增强信息安全意识、遵循信息使用的伦理道德。

3.2.3 建立以大数据为核心的信息服务方式

大数据的4V特征，决定了要开展以大数据为核心的信息服务，必须打造先进的基础设施，构建良好的数据处理和知识共享环境，开发关键业务和规范服务流程。主要措施包括：（1）建立高效的分布式信息网络，数据存储、数据管理平台，提供硬件基础设施保障。（2）根据应用实际，开发科学的数据分析挖掘软件系统，提高数据的收集、挖掘、分析、决策的能力。（3）将“大数据”看作关键资源，开展新的服务形式。（4）从“大数据”的价值出发，去寻找新的合作伙伴，强化信息集成服务，开辟数据交流与共享的渠道。（5）利用“大数据”进行服务流程优化，缩短服务响应时间，提高服务效率。

3.2.4 利用大数据创新信息服务内容

图书馆要利用大数据之间的相关关系，核心价值（预测），调整思维、关注新的重点服务领域，不断深入与创新信息服务的内容，主要有：（1）加强读者研究，对交互数据进行分析，通过建立数学模型，开展精准服务、知识关联服务，提供预测性信息服务产品。（2）重视对新型资源的收集，通过对读者行为习惯的数据挖掘、分析，判断预测可能发生的信息行为与需求。（3）利用大数据的时效性，监控大数据动向、动态定位、收集、分析处理高质量信息，为客户提供问题解决的方案。（4）关注和融入社交网站，扩大图书馆的受众面，实时了解读者的需求，围绕读者喜好，收集整理信息资源，并提供专项服务，提升图书馆在读者个人文化生活中的作用和影响。

参考文献：

[ 1 ] 维克多·迈尔·舍恩伯格，肯尼斯·库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

[ 2 ] 和婷.大数据思维对图书馆信息服务工作的启示[J].图书馆建设，2014（1）：64-68.

[ 3 ] ANDERSO M. Four crowd-sour cing lessons from tie Guardian's （spectacular）expenses-scandal experiment[EB/OL].[2012-06-10].http：//www.niemanlab.org/2009/06/four-crow dsour cing-lessons-from-the-guardians-spectacularexpenses-scandal-ex perim ent/.

[ 4 ] 陈劲，阳银娟.协同创新的理论基础与内涵[J].科学学研究，2012（2）：161-164.

[ 5 ] 秦晓珠，李晨晖，麦范金.大数据知识服务的内涵、典型特征及概念模型[J].情报资料工作，2013（2）18-22.

[ 6 ] 邓爱华.大数据时代来临，你准备好了吗？[J].科技潮，2012（9）：55-57.

王 浩 黑龙江八一农垦大学图书馆副研究馆员。黑龙江大庆，163319。

刘 冰 黑龙江八一农垦大学图书馆馆员。黑龙江大庆，163319。

张淋淋 黑龙江八一农垦大学图书馆馆员。黑龙江大庆，163319。

（收稿日期：2015-07-08 编校：邹婉芬）

篇5：大数据图书馆服务模式

关键词：大数据；学科服务；个性化教育；图书馆服务

摘 要：随着大数据技术的飞速发展，社会各行各业都在积极探索如何利用大数据技术，高校图书馆在大数据利用上也应有所作为。文章简述了大数据的特征及带来的便利，指出了高校图书馆应利用自身资源与院校各部门开展广泛的合作，构建大数据平台，充分发挥大数据优势，促进高校个性化教育，更好地服务于读者，满足读者的需求，增强图书馆在新技术环境下的竞争力。

中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588（2018）05-0054-03

随着信息技术的迅速发展，大数据走进了人们的视野，逐渐融入人们的生活。大?稻菔贝?，信息资源层出不穷，新的信息种类和形式不断涌现，高校图书馆应高屋建瓴，不断探索新的服务模式和方法，紧跟时代步伐，运用大数据为广大师生提供更完善的服务。大数据的特征及带来的便利

1.1 大数据的特征

大数据意味着海量信息的集结、整合、运算与分析。大数据拥有庞大的信息量，具有快速处理数据的能力，同时还有无数信息交汇产生新的信息，能够挖掘数据的隐性价值。大数据有以下特点：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）。

1.2 大数据带来的便利

大数据是互联网的必然产物，在人们的日常生活中随处可见，给人们带来了诸多便利。如：节假日开车外出，人们可以借助大数据预测哪些时间和路段容易堵车，从而避开出行高峰和拥堵路段；高考填报志愿，人们可以借助大数据分析未来的热门专业等；外出旅游，大数据可以预测机票价格走势。另外，气候预测、农业病虫害预警等都是大数据分析的结果。毫不夸张地说，当今世界就是一个大数据的世界，不管你是否关注大数据，也不管你是否承认，人们时时处处都在与大数据进行“亲密接触”。纸质文献阅读量下滑，数字化阅读快速增长

技术的发展导致社会的变革。大数据的到来，使作为高校信息传递中心的高校图书馆也受到了影响，读者对图书馆资源的利用方式发生了颠覆性的改变。笔者统计了三峡大学图书馆2012―2016年间纸质图书的借阅量，分别为：441，216册、388，667册、320，201册、262，702册、220，381册，纸质图书的借阅量逐年下滑，4年共减少了50%以上。据中国新闻出版研究院公布的《第十二次全国国民阅读调查报告》显示，2014年我国成年人图书阅读率为58%，较2013年的57.8%上升了0.2个百分点。数字化阅读方式的接触率为58.1%，较2013年的50.1%上升了8.0个百分点[1]。高校图书馆应用大数据技术服务教学

高校图书馆的服务主体是本校师生，要为教师提供最前沿、最权威的参考服务，为学生提供为其量身定制的个性化服务，为学校教学部门提供学科发展趋势分析，为学校学科建设提供分析报告等。高校图书馆要实现这些服务，只有利用大数据技术对各种数据进行总结、分析和归纳，才能更好地服务于广大师生。

3.1 运用大数据开展学科服务

3.1.1 在大数据环境下，高校图书馆要根据学校的学科建设开展学科服务。高校图书馆开展学科服务首先要建立学科馆员制度，加强与各院系（学科）在服务项目、服务方式、资源建设、效果反馈、电子资源利用与评价等方面的交流、沟通、协调等，为科研人员提供个性化、专业化、知识化及深层次的集成服务。同时，图书馆还应指派具有某种专业知识背景的学科馆员深入学校的科研团队，作为团队的一员参与科研项目，便于及时掌握科研团队对文献资源的需求及使用情况，积极主动为教学科研人员提供服务。此外，高校图书馆的大数据监控组应密切关注学科发展态势，利用大数据技术监控相关学科的科研动向，为科研团队提供全程信息服务，使科研人员随时都能清楚地把握学科的发展趋势，及时对科研项目做出调整和改进。高校图书馆还应积极开展信息推送服务和针对性的用户培训工作，以提高用户的信息素养。

3.1.2 建立学科服务网站，利用大数据技术搜集国内外学科的相关信息。上海交通大学图书馆、武汉大学图书馆、同济大学图书馆、山东大学图书馆等早就相继建立了学科服务平台。特别是上海交通大学图书馆，在国内率先导入LibGuides系统。LibGuides是美国SpringShare公司推出的学科导航软件，已被国外很多图书馆作为学科服务工具。高校图书馆利用大数据技术搭建学科服务平台，会使学科服务如虎添翼、事半功倍，在收集、统计、分析数据时更加便捷，对科研团队的服务更具前瞻性和指导性。

3.2 基于大数据促进高校个性化教育

3.2.1 个性化教育能充分培养学生的探究力，激发学生的创造力。互联网为广大用户提供了丰富的学习和工作资源，因此基于大数据促进高校个性化教育也成为可能。教育的终极目标就是要实现个性化教育，孔子的“因材施教”就体现了强调个体、尊重个体的思想。教师应根据学生的认知能力、自身素质及学习水平，选择适合其特点的教学方法进行针对性的教学，充分发挥学生的优点和长处，弥补学生的劣势与不足，以此调动他们的学习热情，树立他们的学习信心。传统教学只能依靠经验和感觉，具有主观性和随意性，如把大数据引进现代教育，使个性化教育得到大数据的支持，教与学会更趋理性，更有针对性[2]。因此，高校图书馆应积极开发个性化教学系统，并建构大数据个性化教学平台，平台构建要考虑学习信息的采集、学习内容的分层、学习信息的反馈及分析等内容。大数据个性化教学平台要兼顾实用性、灵活性、方便性，本着简单易用的原则方便教师使用。

3.2.2 大数据有其自身的特点和优势。高校图书馆运用大数据平台掌握学生的情况，可以不间断地追踪学生的整个学习过程，甚至包括学生的情绪变化等[3]，为教师开展个性化教学提供各种数据。大数据教育的信息传递具有双向性，如：学生使用电子教科书，图书馆利用大数据可以从其阅读时间、阅读速度、做的眉批及尾注等方面分析他们的阅读行为。分析阅读时间可以知道他们是在早晨、中午、下午还是晚上进行阅读学习的；分析阅读速度可以知道他们是在精读、深读还是消遣性浅阅读；分析他们做的眉批及尾注可以了解他们的关注重点、表达能力、理解力及对阅读内容掌握的程度等。这些阅读行为信息会被毫无保留地反馈给大数据平台的管理者，后者将数据分析结果反馈给教师，使教师既能了解学生的学习情况，又能精准把握电子教材的教学内容是否有效，并及时做出调整。这种双向反馈实时同步进行：教育的数据用来分析学生学习的过程，分析得出的结果又用以指导教材内容的改进。

3.2.3 高校图书馆的大数据平台应简单便捷。基于大数据的实时分析，平台系统能够自动为学生量身定制，推送满足其需求的具有个性化的学习内容。大数据的介入使本来分散的动态学生数据能够进行有机整合，使个性化教学有了支撑。教学内容也不再是固定不变的，可以根据系统给出的最合理、有效的学习活动随时进行调整，为进一步完善个性化的教学提供支撑。大数据平台对学生的学习行为和学习过程进行存储，使个性化的学习得到保障，同时还会逐渐改变学生的学习习惯和行为，使其由被动学习转变为主动学习。

3.3 应用大数据技术开展网络教学

网络教学虽然早已出现，但鲜有利用大数据技术的，高校图书馆应把握机遇，开发并利用好大数据，再加上图书馆得天独厚的资源优势，必能在竞争中立于不败之地。如：高校图书馆将大数据技术融入微课、MOOC等精品课程领域，数据会更加丰富，形式会更加多样化，运用也会更加灵活，会得到更多学习者的青睐。近年来，移动终端设备的普及使学生能够随意浏览、搜索各种数据库，大量用户的在线学习产生了海量的学习行为数据，为大数据分析提供了源源不断的信息[4]。

3.4 开展大数据分析预测学科发展趋势，为学科建设保驾护航

高校学科的建设与发展是随着社会的进步及需求不断调整增减的，怎样调整、如何增减，依据至关重要，而依据必须建立在科学分析的基础上。利用大数据技术开展学科结构分析及专业分析，预测学科发展趋势，目前来说是最为科学合理的。高校图书馆深化教学服务的几个因素

4.1 人才之需是当务之急

从事大数据开发与研究的图书馆员必须是复合型人才，具有媒体制作、教学设计等能力，甚至具有生命科学、农林牧及土木水电等领域的知识。而大多数高校图书馆的馆员素质参差不齐，专业背景较狭窄。究其原因，一是精英人才不愿到图书馆来。二是高校图书馆也很难留住人才。因此，高校图书馆应抓住国家“十三五”规划这一机遇，争取人才生存的大?h境和政策，为引进和培养复合型人才提供支撑。

4.2 技术服务是支撑

在大数据环境下，高校图书馆的管理模式、管理方法、工作内容等都将发生改变。图书馆要解决的技术难题主要是大数据平台的实现和分布式系统建构问题，包括云计算平台、分布式文件系统、分布式数据库、大规模并行处理数据库及存储系统等。大数据的开发技术Storm、Spark等也是难中之难。可喜的是，随着软件开放的程度越来越高，一些大数据技术不再高不可攀，而且大多数软件是开源、可免费使用的。目前最流行的大数据平台是Hadoop，它的优点在于整合了硬件和开源软件，既可以把接收到的数据流输送到普通的存储盘，又能够为用户免费提供分析数据的工具。

4.3 合作是手段

高校图书馆要实现大数据服务教学这一目标，单靠其自身是难以实现的，必须广开渠道，多方寻求合作。一是在学校内部开展合作，与各院系（如计算机学院、信息学院等）、学校信息技术中心、教务处、校园卡管理中心等部门联合，可获得相关数据及技术上的帮助。二是加大高校图书馆间及高校图书馆与公共图书馆间的联合，建立机构知识库联盟，在线开放目录、开发学术门户网站等，共建共享数字资源建设。三是加强对外交流，寻求与IT行业的联盟，发挥各自的资源优势，互惠共赢。结语

大数据技术的迅速崛起，为高校图书馆带来机遇与挑战。图书馆应积极转变服务理念，开拓进取，构建数据挖掘与分析体系，搭建大数据技术平台，利用大数据技术为高校教学提供高效优质的服务，全面发挥图书馆辅助教学的功能。

参考文献：

篇6：大数据图书馆服务模式

关键词：电子商务;大数据;服务模式;研究

较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。

1强化信息检索，提供个性化服务

作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。

对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。

一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以Google为例，之所以Adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。

二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国WebMD就会定期给这些准妈妈们邮寄EDM，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。

2降低流通环节成本，细化领域服务

大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的`交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。

之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始，“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。

3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率

大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求;然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，GNIP基于若干个API的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于Twitter以及Facebook和新浪的微博等网站进行数据挖掘;再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。

4结语

总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。

参考文献：

[1]高小东。大数据时代下电子商务服务模式的创新探讨[J]。知识经济，(3)：34，66。

[2]高小东。基于大数据背景下的电子商务模式的创新[J]。电子商务，(11)：7，15。

[3]蔡永鸿，刘莹。基于大数据的电商企业管理模式研究[J]。中国商贸，(31)：74—75。