国内外专家学者对图书馆电子资源使用统计进行了多角度的研究和应用尝试。国内学者的研究主要集中在应用领域。钟克吟[13]利用ASP技术开发图书馆电子资源读者访问流量统计分析系统来提高数字资源服务效益；王政军[14]提出基于旁路监听技术的图书馆数字资源绩效分析的设计思路和方案，通过记录用户对电子资源的访问下载情况而实施资源访问监控；周欣等[15]提出基于用户日志进行数据采集和数据挖掘的方法，构建用户行为分析系统模型。......
2023-07-24
高校图书馆电子资源数据分析和统计
【摘要】：其中“科研用户身份信息表”描述各类科研用户实名认证信息；“科研用户访问电子资源日志表”描述科研用户访问电子资源的个性化行为，存放清洗后的用户日志，用于“内容级/用户级”的分析和挖掘；“电子资源访问日志汇总表”来源于各数据库商的统计数据，存储融合和集成后的宏观统计信息。
为方便对用户日志挖掘、分析和统计，需要设计结构化的数据表格，见表8.1。其中“科研用户身份信息表”描述各类科研用户实名认证信息；“科研用户访问电子资源日志表”描述科研用户访问电子资源的个性化行为，存放清洗后的用户日志，用于“内容级/用户级”的分析和挖掘；“电子资源访问日志汇总表”来源于各数据库商的统计数据，存储融合和集成后的宏观统计信息。
表8.1 电子资源使用数据表
2.用户使用行为日志数据的统计和分析
对上述表格以设定的键值关联后的海量日志数据，应用Hadoop云平台和MapReduce分析框架进行统计分析，形成“内容级/用户级”的分析结果。主要包括：用户单位时间内（按年、月、日或自定义时间）访问的数据库（电子资源）的名称，自定义时间段内访问电子资源的排名；各电子资源的访问次数排名，访问频度分析，数据全文下载量（被拒率）；检索词类型，检索词学科分布情况，检索的命中率；按用户部门、职称、身份类型等条件的分组用户群使用电子资源的统计数据等。通过聚类算法和关联规则算法（如Apriori和FP-Tree算法等）发现潜在的科研团队群体、新的科研热点以及某一学科的科研主题的演化路径和规律等。
3.来自于数据商的电子资源访问日志统计和分析
应用SUSHI接口从各数据商收集到的Counter R4规范的统计数据一般以XML文件和报表的形式存在，由于数据商来源不同，这些数据需要基于XML和元数据技术融合及汇总，以服务于科研团体和管理部门。主要表现在统计电子资源的利用方面，如各数据库单位时间内（或自定义时间）被访问次数，被下载全文的篇数，按数据库利用率排序（检索次数、下载全文篇数）以及购置经费排名等，以图、表等数据可视化形式展现。
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2023-11-05
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2023-07-24
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2023-07-24
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2023-07-24
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2023-11-30
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2023-07-24
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