高校图书馆大数据应用模式与实证研究：具体成果

2023-07-24 理论教育版权反馈

【摘要】：图书馆大数据应用必须密切结合图书馆大数据服务的需求，针对性地提出应用模式和解决方案，以促进图书馆大数据服务的真正落地。本书利用语义网这一工具和技术，融合语义网最新研究成果，提出一种基于语义网的学科知识服务模式。因此本书提出面向科研的高校图书馆电子资源使用统计模式。

图书馆大数据应用必须密切结合图书馆大数据服务的需求，针对性地提出应用模式和解决方案，以促进图书馆大数据服务的真正落地。结合图书馆服务的需求，高校图书馆大数据服务可以分为几种类型。

1.图书馆文献服务及模式

图书馆文献库一般包括图书库、论文库、专利库等数据库。其中，图书包括馆藏纸质图书和电子图书，储存形式有纸质版本、数据光盘等形式；论文库包括期刊论文、会议论文和学位论文等，一般来源于购买知名数据库（如中国知网和万方数据库），或是通过开发的爬虫软件从互联网获取。

基于上述格式多样，数量巨大的数据库为用户提供服务是图书馆服务的主要职责所属和任务所在。图书馆文献服务具有文献数量巨大、实时性强的特点，因此本书特别提出大数据环境下图书馆文献服务模式，并基于内存计算技术给出实践案例，以期通过提供高性能计算的手段破解高校图书馆文献服务的难题。

2.图书馆文献个性化服务及模式

个性化服务包括个性化服务推荐、检索和推送三种服务方式，体现了图书馆服务的人性化和个性化的时代理念。有效的个性化服务必须分析用户个性化行为，抓住不同用户的行为特征，并构建用户行为模型；同时对文献数据库的特征建模，以匹配用户行为特征，达到个性化服务的目的。

由于个性化服务需要针对每个用户的特征，用户日志记录庞大，且个性化特征的挖掘需要有效的算法支持。因此本书提出侧重以大数据挖掘为技术的个性化服务模式和侧重以用户行为建模和分析的图书馆文献个性化服务两种不同的模式，探讨大数据环境下的图书馆个性化服务有效方案。

3.学科知识服务及模式

科研和教学是高等学校的核心功能，因此开展面向科研和教学的学科知识服务也是高校图书馆服务的关键任务之一。学科知识服务可由学科馆员或者计算机系统来提供，一般针对高校师生开展“学科知识获取、应用和创新”方面的需求，密切结合高校图书馆的资源，开展有关“知识组织、检索、挖掘和可视化”等服务。

学科知识服务需要将图书馆馆藏数据与来自于互联网的数据整合起来，因而需要建立有效知识库的整合模型。本书利用语义网这一工具和技术，融合语义网最新研究成果，提出一种基于语义网的学科知识服务模式。

4.图书馆智慧服务及模式

在当前“互联网+”背景下，图书馆智慧服务成为研究热点。智慧服务有何特点，智慧服务的内涵是什么，以及如何基于图书馆大数据开展智慧服务等都是图书馆大数据应用的重要问题。

本书在探析上述问题的基础上，主要从大数据挖掘的角度提出图书馆智慧服务模型、技术和服务，从而构建图书馆智慧服务模式，以提高大数据环境下图书馆知识服务的个性化、主动性和智能化水平。

5.电子资源使用统计服务及模式

高校科研工作的重要性不言而喻，高校图书馆拥有海量的电子资源优势，如何为科研人员和管理机构提供急需的科研服务非常值得研究。这种科研服务包括为科研团体提供资源分级共享服务和为科研管理部门提供科研决策支撑。

由于电子资源使用统计的重要性，业界已经形成了成熟的规范，一般使用数据商统一提供的基于Counter标准的电子资源统计方式，这种方式如何与高校图书馆大数据环境以及图书馆电子资源融合起来，成为图书馆服务面临的重要问题。因此本书提出面向科研的高校图书馆电子资源使用统计模式。

6.大学生创新实践应用服务及模式

在大数据背景下，如何基于图书馆海量电子资源为大学生创新实践活动提供高效的数据服务，从而培养大学生创新能力、提高创新实践质量是高校教学科研领域值得研究的问题。

本书着重从数据服务角度分析了大学生创新实践存在的问题，针对性地提出包括构建创新知识库、开发大数据分析平台和提供个性化服务的图书馆大数据服务方案，以应对当前大数据环境下大学生创新实践所面临的挑战。