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    基于數據挖掘和信息化體系的高校圖書館個性化服務研究

    2023-05-30 04:24:44王磊
    蘭臺內外 2023年12期
    關鍵詞:數據挖掘個性化圖書館

    摘 要:隨著社會進入大數據時代,高校圖書館的數據類別、載體形式、服務內容變得愈來愈多樣化,一定程度上改變了高校圖書館的傳統(tǒng)管理模式,使其面臨更大的考驗和挑戰(zhàn)。本文從現狀分析、技術應用、面臨困境與解決途徑進行深入研究,講述了如何充分利用數據挖掘和信息化體系相關技術,實現對用戶的個性化服務。

    關鍵字:大數據;數據挖掘;信息化;個性化服務

    隨著時代的發(fā)展和人民素質的總體提升,高等教育越來越普及,高等院校的校園規(guī)模及學生數量也在不斷擴張。圖書館在高等院校學生知識存儲、技能擴展、思維邏輯訓練、價值觀形成過程中扮演著重要角色,是國家科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的重要陣地,實現服務水平走向標準化、規(guī)范化、個性化,是高等院校圖書館未來發(fā)展的主要途徑。

    1 高校圖書館個性化服務的可行性分析

    1.1 個性化服務是提升高校圖書館競爭力的抓手

    信息化技術和計算機網絡技術水平的高速提升,高校圖書館隨之進入個性化服務時代。個性化服務不同于以往的被動服務模式,是一種利用館藏資源,面向用戶開展的有針對性、靈活性、分層次、全方位的服務方式,需要以用戶需求、興趣和偏好為起點,為用戶提供信息推送、數據展示等優(yōu)質服務,切實增強用戶的滿意度、獲得感。這大大體現了高等院校以人為本的理念,強化了學校與學生之間的深入溝通,是現代圖書館提高核心競爭力的重要途徑。

    1.2 數據挖掘技術為個性化服務提供新思路

    伴隨信息技術的高速發(fā)展,類似文獻、期刊、電子圖書等大量的數字資源涌入網絡平臺,移動終端的普及使得讀者不受時間空間限制就可獲取知識。高校圖書館具有的大量紙質館藏資源利用率不斷走低,讀者流失日益嚴重。數據挖掘技術為改善這一現狀提供了新的方法,是從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程,包含信息統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別等諸多技術。促使高校圖書館系統(tǒng)平臺不僅可以充分了解讀者信息行為、需求意向,還能夠深度挖掘其在尋求知識過程中的潛在需求,進而有針對性地在系統(tǒng)平臺開展一對一的高效、智慧型服務,以應對圖書館當前困境,進一步推動服務不斷延伸、完善。

    2 高校圖書館個性化服務的技術應用

    2.1 信息化技術體系應用

    隨著社交網絡的發(fā)展和人民精神生活水平的不斷提升,多形式、多種類、大批量半結構化和非結構化信息數據從社會各界多渠道向圖書館匯集。據《2021年中國高校圖書館基本統(tǒng)計數據分析》,我國圖書館館均圖書累積量達131.5萬冊。由于手機電腦等客戶端移動設備的廣泛應用而產生的搜索和瀏覽記錄等時效性強的數據存在,使高校圖書館具有低價值密度的特點。在用戶資料查詢過程中,其提出的檢索任務和信息需求也逐漸向綜合性、復雜性、多面性、有序性發(fā)展,更加注重有深度、有廣度、有幫助、有實效的知識獲取,而不是像過去一味地對相關信息、資料線索、文獻書籍或者數據參考等內容獲取的滿足。所以,集大數據、云計算、數據分析等先進技術組合成完善的信息化技術管理利用體系在高校圖書館的運行過程中至關重要。通過對大量數據信息的深度研究,分析各類數據間關系,并保證數據的一致性、完整性、匹配性、安全性,以高標準、高質量、快速度滿足用戶特定要求,實現個性化服務。

    2.2? 數據挖掘技術應用

    數據挖掘技術是在高校圖書館大數據背景下,高效利用數據、發(fā)現潛在價值的核心技術,是發(fā)現數據隱含價值、通過應用實現價值的重要步驟,同時為高校圖書館數字資源管理、服務方式拓展提供技術支持。通過數據挖掘技術,圖書管理員可通過書籍的用戶借閱流通、檢索請求、查詢利用等信息對廣大讀者行為傾向和興趣模式進行分析,確定每本書的利用率和拒借率,形成科學合理的動態(tài)預測報告,進而幫助用戶借閱到心儀資料,提高用戶滿意率。過去傳統(tǒng)的圖書館信息服務一般是用戶向圖書管理員提出借閱信息,管理員逐一解答的過程,屬于被動服務模式。在大數據背景下,數據挖掘技術實現了圖書館服務由被動向主動轉變,即系統(tǒng)根據用戶興趣記錄提供主動個性化服務。

    2.3 大規(guī)模網絡分析應用

    高校圖書館的龐大信息可達千萬以上的數據級別,海量數據的計算、分析、可視化是高校圖書館推動個性化服務落地落實面臨的關鍵挑戰(zhàn)。在此背景下,大數據網絡分析技術是數據挖掘應用和實現數據互聯互通的關鍵技術,也是知識分析的主要工具,此技術可將不同載體、不同領域、不同形式的數據進行有序的全方位整理和組織關聯,進一步實現對讀者閱覽信息的把握。平臺將各個文獻書籍的共性信息與用戶差異化閱讀習慣線索進行比對分析、歸納推理、深入解讀,使得系統(tǒng)充分了解并預測用戶真實需求,進而提供優(yōu)質個性化服務。同時大規(guī)模網絡分析的可視化技術和知識地圖構建技術,可為用戶提供知識展現服務,讓其更加便捷地去作出決策,提高知識選擇效率。

    3 高校圖書館個性化服務的面臨困境

    3.1 應用水平整體落后

    目前圖書館館藏資源在不斷增加,館藏數據庫充斥著大量信息內容,而有些信息內容混雜、誤導嚴重,需要通過深度、有效的信息檢索途徑來獲取所需內容。這為高校圖書館的信息平臺建設帶來了極大的挑戰(zhàn)。部分基層高校圖書館信息化建設水平較低,仍然以人工形式為主,信息檢索困難、管理難度上升,工作效果直接受到管理人員綜合素質的制約。在軟件方面,部分圖書館雖然已成功建立信息化管理系統(tǒng),但在建設方案制定階段未明確自身需求,沒有根據實際管理情況進行調整,導致信息管理系統(tǒng)功能較少,數據資料的儲存以及數據信息的共享在實際應用中效果不足,系統(tǒng)可用性較低。在硬件方面,由于系統(tǒng)平臺硬件基礎薄弱、軟件技術落后等因素,導致數據收集緩慢、系統(tǒng)運行卡頓,無法短時間內處理大量信息數據。在儲存功能方面,存在存儲大小的限制問題、數據安全性、數據私密性等問題,導致儲存過程中極易出現數據丟失、數據損壞。在共享功能方面,功能性不足主要表現為數據分享困難、數據訪問難度較大、信息檢索功能缺失等,嚴重影響了高校圖書館信息化管理系統(tǒng)的個性化服務。

    3.2 基礎平臺建設投入有限

    在大數據環(huán)境下,高校圖書館為學生提供個性化知識服務的關鍵前提是系統(tǒng)平臺能夠實現對大數據的實時處理和高效分析。目前來看傳統(tǒng)信息化體系下建成的平臺難以滿足對關系型、非結構化、半結構化的數據挖掘和深度分析的需求,需要建立高性能計算設備和軟件平臺來提升數據處理速度進行數據挖掘和知識發(fā)現。在外部環(huán)境下,相關科技領域發(fā)展不平衡,大數據應用和開發(fā)技術擴散不暢,造成高校圖書館數據挖掘面臨技術壁壘,有限的計算設備和資金投入也為高校圖書館大數據個性化服務帶來挑戰(zhàn)。在人員方面,高校圖書館的信息化建設工作需要工作人員具備足夠的信息技術能力,但在實際應用中,大量工作人員沒有接受過系統(tǒng)的信息化技能培訓,對系統(tǒng)缺乏總體認識,尚不具備較高的圖書管理水平和管理技能,仍以傳統(tǒng)人工操作形式開展工作,導致信息化管理系統(tǒng)未能得到充分利用,嚴重影響了信息化建設的有效性,制約信息管理系統(tǒng)的功能發(fā)揮,使信息化管理系統(tǒng)形同虛設。

    3.3 “信息孤島”隨處可見

    在我國高校圖書館,館際之間不同數據庫關聯程度迥異。數據格式和多種類型數據的存儲方式也各不相同,功能上不關聯互助、信息不共享互換、信息與業(yè)務流程和應用相互脫節(jié),信息共享、反饋難的矛盾突出,這就導致“信息孤島”的產生。數據無法實現有效的集中收集和完整獲取,即使通過有關技術將數據匯總,也只是簡單的“物理堆砌”,并且數據的一致性無法保證由于信息定義與采集過程彼此獨立。高校圖書館的同一數據可能在不同的應用中不一致,深度融合水平較低,數據挖掘技術難以進行有效的知識發(fā)現和價值獲取,為高校圖書館的整合帶來困擾。

    3.4 隱私保護工作不夠完善

    大數據是一把“雙刃劍”,在高校圖書館運轉過程中,存在著大量的讀者數據,包括用戶姓名、郵箱、電話號碼、用戶查詢記錄、用戶借閱數據以及系統(tǒng)訪問日志等隱私問題,一旦遭到泄露,將會造成不可逆轉的危害。在高校圖書館進行數據分析的過程中,針對數據安全性、保密性、隱私性制定的制度、方式、手段不夠齊全,使得部分學生和老師聯系方式被盜取,對用戶造成極大危害。所以,對于用戶數據的使用范圍、使用方式、使用途徑,還需進一步規(guī)范界定。

    4 高校圖書館個性化服務的解決途徑

    4.1 統(tǒng)籌規(guī)劃系統(tǒng)平臺基礎建設

    4.1.1加強信息化體系建設。數據積累是開展數據挖掘和決策分析的基礎,高校圖書館要統(tǒng)籌規(guī)劃大數據基礎設施建設,匯集館內各類數據資源,并加強與外部大數據的整合,充分利用現有的信息化體系平臺進行不斷優(yōu)化升級,建立低成本、高效率的大數據系統(tǒng)。

    4.1.2強化人員選拔培養(yǎng)。重視專業(yè)技術人才的吸納,優(yōu)先選聘既懂圖書分類管理專業(yè)知識,又熟悉信息技術的高素質、復合型人才,更好地促進系統(tǒng)平臺維護和信息化管理工作的平穩(wěn)開展。在日常工作中,通過線上線下培訓的方式,提高工作人員使用信息技術的積極性和熟練程度,有意識地培養(yǎng)高層次、高素質創(chuàng)造型管理人才和訓練有素、學有專長的專業(yè)人才,真正實現信息化管理的高效應用。

    4.1.3完善管理制度體系。圍繞“科學原則、系統(tǒng)原則、完整原則、實用原則”將制度建設與高校圖書館信息化建設同步發(fā)展,不斷精準完善工作人員行為規(guī)范指南與工作實施的準則,形成行之有效的監(jiān)督和評價體系,逐步實現高校圖書館管理科學化、規(guī)范化、安全化、標準化,促進各項管理工作協(xié)同發(fā)展。

    4.2 加快核心技術開發(fā)

    高校圖書館管理者要把握時代走向,及時選擇適合自身發(fā)展的道路,扎實開展數據挖掘及信息化體系關鍵技術研究,攻關數據挖掘利用的主要難題,重點突破數據建模、數據可視化、數據安全、數據分析等核心技術。同時,要做到將自身的傳統(tǒng)架構往云架構去做遷移,以虛擬化為核心,一方面提升數據資源的使用效率,一方面提升整個資源的計算密度,實現彈性伸縮的能力,提升信息化總體水平。要在優(yōu)化和改進傳統(tǒng)基礎設施建設的模式下,推動數據中心向綠色節(jié)能、集約化發(fā)展轉型。在改造升級過程中,通過技術手段將數據采集平臺、數據管理軟件、數據可視化軟件通集約到一個平臺,并充分利用虛擬化與容器技術進行傳統(tǒng)硬件設備的資源整合,減少因各個環(huán)節(jié)的分工不同而產生的溝通成本,降低整個平臺的維護難度和整體造價。也可根據物聯網配套相關硬件設備,實現軟硬件一體化全面創(chuàng)新,更好地為用戶提供個性化服務。

    4.3 促進互聯互通

    一是加強頂層設計,以“一盤棋”思想,構建并完善圖書館信息化平臺。無論是教育主管部門還是高校,必須超前謀劃,以系統(tǒng)性思維統(tǒng)籌推進信息化建設。二是強化信息數據標準化建設。統(tǒng)一數據標準,打通數據壁壘,為將來數據互通提供基礎條件;挖掘數據價值,推動標準化大數據在圖書館數據管理工作中的廣泛運用。讓數據不僅用起來更要管起來,明確數據共享的范圍、邊界和使用方式,由專業(yè)部門按照統(tǒng)一口徑進行管理。三是理順管理機制,進一步明確各高校圖書館信息化建設及管理職責,避免多頭管理,重復投入。四是合理配置資金,統(tǒng)籌使用財政資金,形成資金合力,將有限的財政資金更多傾向于搭建底層平臺,構建數據中心,打造標準化接口等工作,真正做到物盡其用。

    5 結語

    根據大數據時代科技水平的發(fā)展程度,高校圖書館面對學生和教師完全可以實現個性化服務。圖書館的領導者在此時代背景下應充分調研市場、搶抓機遇、開創(chuàng)新局、守正創(chuàng)新、真抓實干,及時轉變服務模式,全面提高工作質量和服務水平,使圖書館成為廣大師生求知創(chuàng)新的學習場所,為新時代人才培養(yǎng)事業(yè)高質量發(fā)展貢獻力量。

    參考文獻

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    作者簡介:王磊(1987-),棗莊學院圖書館助理館員,研究方向:圖書館學方向。

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