大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的高校圖書館精準服務(wù)模型與策略

吳玉萍 陶意敏

［摘 要］在數(shù)智化時代背景下，高校圖書館面臨服務(wù)個性化和精準化的挑戰(zhàn)，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型和策略為圖書館精準服務(wù)提供科學方法和創(chuàng)新路徑。文章首先梳理剖析高校圖書館精準服務(wù)面臨的挑戰(zhàn)，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動精準服務(wù)模型框架，并從建立健全數(shù)據(jù)治理框架、技術(shù)培訓與人才發(fā)展、用戶參與和反饋機制以及伙伴關(guān)系和協(xié)作網(wǎng)絡(luò)等方面提出具體實施策略。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；精準服務(wù)；圖書館；用戶畫像；用戶參與

［中圖分類號］G250.7［文獻標志碼］A［文章編號］1005-6041（2024）03-0008-06

1 引 言

隨著數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展，高等教育界對圖書館服務(wù)的需求變得更加多元和個性化。用戶期望超越傳統(tǒng)的高校圖書借閱服務(wù)，追求更為便捷和智能化的信息獲取方式，這對高校圖書館的信息檢索速度與準確性提出了新的挑戰(zhàn)。在數(shù)字技術(shù)廣泛普及的背景下成長的“數(shù)字原住民”加速了這一需求變化，他們希望高校圖書館能提供即時的信息訪問、基于個人興趣的個性化推薦以及與學術(shù)研究密切相關(guān)的高效支持服務(wù)，從而助力他們由知識的被動接收者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥奶剿髡摺?/p>

精準服務(wù)，一種高度個性化的服務(wù)模式，被視為滿足這些新興需求的有效策略。此服務(wù)模式在普遍服務(wù)基礎(chǔ)上，通過搜集和分析借閱歷史、在線互動記錄等多維用戶行為數(shù)據(jù)，利用機器學習和人工智能算法等數(shù)據(jù)分析方法，評估用戶需求和狀態(tài)，如信息需求的模糊性、檢索技能的不足、信息素養(yǎng)的欠缺以及學習效率的低下等，進一步細分不同層次的用戶，再在此基礎(chǔ)上為他們提供差異化和定制化的服務(wù)。例如，主動提供符合用戶需求的新書通知或?qū)W術(shù)活動信息，甚至根據(jù)用戶研究主題提供定制化文獻整理服務(wù)，并通過建立有效反饋機制收集用戶建議，不斷調(diào)整和優(yōu)化服務(wù)策略。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為高校圖書館提供了實現(xiàn)精準服務(wù)的重要機遇。通過建立大數(shù)據(jù)處理平臺，高校圖書館能夠?qū)崟r搜集和分析用戶行為數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)揭示用戶行為的模式和趨勢，為每位用戶定制服務(wù)內(nèi)容。此外，通過智能推薦系統(tǒng)的構(gòu)建，高校圖書館可以預測用戶的潛在需求，提前準備和調(diào)整資源以滿足用戶期望。在確保用戶隱私保護的同時，合理利用用戶數(shù)據(jù)進行精準服務(wù)的研究和實踐不僅能提高用戶滿意度和參與度，還將大大促進高校圖書館資源的有效利用和學術(shù)交流的活躍。因此，研究基于大數(shù)據(jù)的高校圖書館精準服務(wù)對提高高校圖書館服務(wù)水平、更好地滿足數(shù)字時代用戶的需求具有深遠的意義。

近年來，國內(nèi)外學者開始深入探討基于大數(shù)據(jù)的圖書館精準服務(wù)問題，主要涉及三個方向。一是用戶畫像構(gòu)建與應(yīng)用，旨在為圖書館精準服務(wù)奠定基礎(chǔ)。單軫等［1］反思圖書館領(lǐng)域用戶畫像研究的困境，呼吁完善理論和技術(shù)。尹婷婷等［2］探討智慧圖書館用戶畫像的構(gòu)建流程，并強調(diào)數(shù)據(jù)流、標簽化、關(guān)聯(lián)性到可視性的轉(zhuǎn)化。陽廣元等［3］通過內(nèi)容分析法總結(jié)國內(nèi)圖書館用戶畫像研究的現(xiàn)狀，并指出未來的研究方向。廖運平等［4］將用戶畫像劃分為面向設(shè)計和營銷的兩種類型，展示它們在圖書館服務(wù)中的不同應(yīng)用。二是數(shù)據(jù)驅(qū)動的服務(wù)模式創(chuàng)新，關(guān)注如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化圖書館服務(wù)。潘家芳［5］提出人機智能協(xié)同的圖書館精準服務(wù)模型，強調(diào)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集的重要性。武瑩等［6］則以個性化用戶需求為導向，依據(jù)信息需求層次模型構(gòu)建圖書館資源的精準配置框架。周萍等［7］分析高校圖書館精準服務(wù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動要素，并從認知、規(guī)劃、數(shù)據(jù)和實踐4個層面提出高校圖書館精準服務(wù)路徑。三是大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧圖書館服務(wù)發(fā)展，探討智慧圖書館與數(shù)字圖書館之間的聯(lián)系，并提出創(chuàng)新的服務(wù)模式。高穎［8］分析智慧圖書館的主要功能，并詳細探討大數(shù)據(jù)環(huán)境下地方高校圖書館智慧服務(wù)建設(shè)的現(xiàn)狀。王家玲等［9］分析數(shù)字孿生技術(shù)在圖書館精準服務(wù)中的應(yīng)用場景，并構(gòu)建基于此技術(shù)的圖書館服務(wù)體系框架。曹寧等［10］討論了智慧圖書館參考咨詢服務(wù)的發(fā)展思路，強調(diào)技術(shù)與人文的結(jié)合。劉慧［11］從數(shù)據(jù)源的角度探討智慧圖書館的實踐以及多源數(shù)據(jù)對提升圖書館服務(wù)智慧化的貢獻。

以上研究為圖書館精準服務(wù)實現(xiàn)以及圖書館智慧化發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)和實踐指導。盡管如此，推進高校圖書館精準服務(wù)仍面臨不少理論與實踐問題，亟須深入探討大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的高校圖書館精準服務(wù)的具體模型和策略。為此，本文擬剖析高校圖書館精準服務(wù)面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動的圖書館精準服務(wù)模型框架，并提出大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館精準服務(wù)的具體實施策略，以期為提升高校圖書館精準服務(wù)質(zhì)量和效率提供理論和實踐參考。

2 高校圖書館精準服務(wù)面臨的挑戰(zhàn)

2.1 需求識別與理解的準確性

面對學術(shù)領(lǐng)域的持續(xù)擴展和研究興趣的個性化變化，準確識別并理解大學生、教師和研究人員等用戶群體的多元化需求是高校圖書館服務(wù)首要解決的問題。這要求高校圖書館服務(wù)不僅具備高度的適應(yīng)性，而且還需不斷更新技術(shù)手段和服務(wù)策略以匹配需求的變化。然而，高校圖書館在實現(xiàn)精準服務(wù)時面臨著技術(shù)手段的局限性，數(shù)據(jù)質(zhì)量與覆蓋面不足以及服務(wù)理念與服務(wù)方式陳舊等挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的需求分析方法，如依賴借閱記錄和用戶調(diào)查，往往難以實時反映用戶當前的需求和偏好。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，高校圖書館的需求識別與服務(wù)設(shè)計正在逐漸向技術(shù)驅(qū)動和用戶中心的模式轉(zhuǎn)變，特別是大數(shù)據(jù)和人工智能等先進信息技術(shù)的應(yīng)用，為高校圖書館提供了實時動態(tài)捕捉和分析用戶需求的新途徑。通過整合多維場景下的用戶數(shù)據(jù)，高校圖書館可以更準確地評估用戶的信息需求狀態(tài)，從而實現(xiàn)個性化和精準化的服務(wù)。

2.2 資源與服務(wù)的動態(tài)調(diào)整

隨著學術(shù)研究方向和教學內(nèi)容的持續(xù)更新，高校圖書館面臨如何快速調(diào)整資源配置和服務(wù)內(nèi)容以緊跟當前學術(shù)需求和教育趨勢的挑戰(zhàn)。精準服務(wù)對資源的有效配置和個性化服務(wù)提出了新的要求。高校圖書館在優(yōu)化資源配置過程中遇到的主要挑戰(zhàn)是，在有限的預算下選擇和整合最能滿足用戶需求變化的資源。這一挑戰(zhàn)主要由高校圖書館對用戶需求理解不足和數(shù)據(jù)分析能力有限所導致，使資源配置難以迅速適應(yīng)用戶需求的變化。此外，高校圖書館在服務(wù)提供方面同樣面臨個性化程度不足和響應(yīng)速度慢的問題，這主要是因為對用戶行為和偏好的理解不深以及服務(wù)流程和機制僵化。在這種情況下，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用通過深入分析海量用戶行為數(shù)據(jù)并預測需求趨勢，不僅提升資源配置的效率和針對性，還提高了服務(wù)設(shè)計的精準度。大數(shù)據(jù)使得服務(wù)內(nèi)容、形式和路徑能夠個性化定制，顯著加快了服務(wù)響應(yīng)速度。

2.3 服務(wù)個性化與規(guī)模化的平衡

高校圖書館精準服務(wù)面臨的重要挑戰(zhàn)之一是如何平衡個性化服務(wù)與規(guī)?；?wù)。在有限的資源和預算下，同時滿足特定學術(shù)研究的個性化需求和廣大用戶的普遍需求，是制訂高校圖書館服務(wù)策略需要考慮的核心問題。這一挑戰(zhàn)主要因為服務(wù)資源的限制和用戶需求的多樣性之間的矛盾產(chǎn)生，尤其是在為不同學科和研究方向提供定制服務(wù)的同時，還需確保服務(wù)的廣泛覆蓋和高效執(zhí)行。這一雙重要求更加凸顯了傳統(tǒng)服務(wù)模式在適應(yīng)用戶需求快速變化時的局限，其中，資源限制和服務(wù)設(shè)計復雜性是實現(xiàn)平衡的主要障礙。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為解決這一矛盾提供了新的可能。通過分析大量用戶行為數(shù)據(jù)，揭示用戶需求的深層模式，為高校圖書館提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察，幫助設(shè)計既個性化又具有廣泛適應(yīng)性的服務(wù)方案。此外，利用智能化資源推薦和自動化服務(wù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠促進服務(wù)的高效規(guī)模化運營，并優(yōu)化資源利用和服務(wù)流程。

2.4 用戶參與和反饋機制的有效性

設(shè)計有效的激勵機制和反饋渠道，鼓勵大學生和教師主動參與并提供真實反饋，對提升高校圖書館服務(wù)質(zhì)量至關(guān)重要。在數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的環(huán)境下，高校圖書館需要確保用戶參與和反饋機制的有效性，同時需要解決用戶對服務(wù)認知度不高、參與渠道單一以及激勵措施不足等問題。但因缺乏高效工具和技術(shù)以及服務(wù)團隊處理大量反饋信息的能力有限，在一定程度上也增加了服務(wù)優(yōu)化的難度。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提供了解決這些問題的新途徑。通過大數(shù)據(jù)分析工具，高校圖書館可以實時監(jiān)測用戶行為，自動搜集反饋，甚至預測潛在未明確表達的需求，顯著提高用戶參與和反饋機制的效率和有效性。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)幫助高校圖書館從海量反饋中提取有價值的信息，支持決策的制訂，使服務(wù)更貼近用戶的實際需求。

3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校圖書館精準服務(wù)模型框架

構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校圖書館精準服務(wù)模型框架（見圖1）涉及從多模態(tài)數(shù)據(jù)采集到人機協(xié)同服務(wù)的一系列步驟。首先，通過搜集用戶的文本、語言、行為習慣及情感反應(yīng)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，為深入解析用戶的行為模式與需求提供堅實基礎(chǔ)。其次，借助這些多維度數(shù)據(jù)，為每位用戶構(gòu)建一個全面而細致的個性化畫像，進而提供針對性強、定制化程度高的信息資源服務(wù)。再次，基于個性化畫像，開發(fā)一套能夠預測用戶服務(wù)需求的系統(tǒng)，這不僅有助于高校圖書館更精準地進行資源配置，還能在一定程度上前瞻性地調(diào)整服務(wù)策略。與此同時，通過構(gòu)建智能推薦系統(tǒng)，能夠向用戶推送與其需求高度相關(guān)且更新及時的書籍、學術(shù)文章等資源，從而確保服務(wù)內(nèi)容的高度相關(guān)性與實時性。最后，人機協(xié)同服務(wù)的實施，即將人工智能技術(shù)的高效處理能力與高校圖書館館員的深厚專業(yè)知識相結(jié)合，旨在提升服務(wù)決策的效率與精確度。通過這一連串精心設(shè)計與實施的步驟，高校圖書館能夠真正實現(xiàn)向用戶提供高質(zhì)量的個性化服務(wù)體驗，滿足用戶多元化、個性化的信息需求。

3.1 采集多模態(tài)數(shù)據(jù)

采集用戶多模態(tài)數(shù)據(jù)是高校圖書館構(gòu)建用戶畫像和識別用戶需求的基礎(chǔ)，對開展精準服務(wù)至關(guān)重要［12］。具體步驟包括：1）設(shè)計發(fā)布調(diào)查問卷，搜集需求數(shù)據(jù)。利用在線調(diào)查工具，如問卷星或騰訊問卷，設(shè)計包含多選和開放式問題的問卷，全面了解用戶的基本信息和服務(wù)需求。問卷設(shè)計應(yīng)確保問題的相關(guān)性和準確性，從而提高調(diào)查數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。2）配置可穿戴設(shè)備，采集生理數(shù)據(jù)。選擇醫(yī)學級別的可穿戴設(shè)備，如華為手環(huán)或小米手表，搜集心率、腦電波等生理數(shù)據(jù)［13］。同時，簽訂同意授權(quán)使用協(xié)議，明確告知用戶數(shù)據(jù)搜集目的、使用方式和隱私保護措施，以獲得用戶的明確同意。3）利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)，記錄視覺數(shù)據(jù)。部署高清智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，如具備面部識別功能的攝像頭，搜集采用高級數(shù)據(jù)加密和匿名化技術(shù)處理的視覺數(shù)據(jù)。同時，確保監(jiān)控實踐遵循法律法規(guī)和倫理準則，保護用戶隱私不被侵犯。4）通過圖書館網(wǎng)站系統(tǒng)，記錄行為數(shù)據(jù)。利用高級數(shù)據(jù)分析軟件，如維普資訊或超星圖書館管理系統(tǒng)，追蹤和記錄用戶的在線行為模式。確保數(shù)據(jù)搜集遵循透明度原則，用戶被明確告知其數(shù)據(jù)的使用目的和范圍。通過以上方式，在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準體系框架下，完成文本、語言、動作、情感等多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合和共享。

3.2 構(gòu)建用戶畫像

用戶畫像是理解用戶需求和提供定制化服務(wù)的關(guān)鍵［14］。構(gòu)建用戶畫像是一個綜合性的數(shù)據(jù)分析過程，涉及以下步驟：1）數(shù)據(jù)整合。使用數(shù)據(jù)整合工具，如DataWorks，將不同來源和格式的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、需求數(shù)據(jù)、生理數(shù)據(jù)、視覺數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)等融合成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。采用先進的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供準確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2）特征工程。運用統(tǒng)計分析和機器學習技術(shù)，如Python的Pandas工具和Scikit-learn庫，提取和選擇如頻繁訪問的主題、常用的搜索詞匯、活躍時段等關(guān)鍵特征。通過深入分析用戶行為和偏好，識別出能夠代表用戶特征的關(guān)鍵指標。3）模型構(gòu)建。選擇適宜機器學習算法，如TensorFlow、PyTorch等開源深度學習框架，構(gòu)建用戶分類和預測模型。使用交叉驗證等方法進行模型評估和選擇，以確保模型的泛化能力和準確性。4）個性化標簽生成。根據(jù)模型預測結(jié)果，使用算法自動為用戶打上個性化標簽，如通過自然語言處理技術(shù)分析用戶的興趣領(lǐng)域，生成如“科技愛好者”“文學追隨者”等標簽。5）持續(xù)迭代。建立定期收集用戶反饋的機制，使用最新的用戶數(shù)據(jù)更新和優(yōu)化模型，定期更新用戶畫像，確保用戶畫像的動態(tài)更新，準確實時反映用戶當前的需求和偏好。

3.3 預測服務(wù)需求

利用大數(shù)據(jù)分析工具，預測用戶服務(wù)需求的變化趨勢，包括借閱需求、信息咨詢需求等，幫助高校圖書館優(yōu)化資源配置和服務(wù)計劃。1）數(shù)據(jù)準備。建立自動化數(shù)據(jù)搜集流程，搜集用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和實時交互數(shù)據(jù)，實時更新用戶行為和交互數(shù)據(jù)。使用數(shù)據(jù)清洗和預處理技術(shù)，對搜集到的數(shù)據(jù)進行預處理，提高數(shù)據(jù)分析的準確性。2）需求分析。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則學習和聚類分析方法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識別用戶需求模式和偏好趨勢。這一步驟關(guān)鍵在于發(fā)現(xiàn)用戶行為之間的潛在關(guān)聯(lián)，以便準確預測需求變化。3）趨勢預測。應(yīng)用時間序列分析技術(shù)，如ARIMA或LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對用戶服務(wù)需求的未來趨勢進行預測。通過歷史數(shù)據(jù)分析，建立模型預測未來需求變化。4）資源動態(tài)調(diào)整。根據(jù)預測結(jié)果，采取動態(tài)庫存管理和資源配置策略，利用預測數(shù)據(jù)指導圖書采購、電子資源訂閱和服務(wù)安排，優(yōu)化資源分配，提高效率。5）策略更新。定期評估預測模型的準確性，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)和服務(wù)反饋調(diào)整預測策略和模型參數(shù)，確保服務(wù)需求預測的持續(xù)優(yōu)化和準確性。

3.4 開發(fā)智能推薦系統(tǒng)

在用戶畫像的基礎(chǔ)上，利用機器學習算法開發(fā)智能推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠動態(tài)地為用戶推薦書籍、文章和其他資源，不僅根據(jù)用戶的歷史行為進行推薦，還能捕捉到最新的興趣變化和需求動態(tài)，確保推薦的相關(guān)性和時效性。智能推薦系統(tǒng)的開發(fā)包含以下關(guān)鍵環(huán)節(jié)：1）推薦策略定義。深入分析用戶畫像，包括閱讀習慣、偏好主題、活躍時間等因素，同時考慮高校圖書館資源的多樣性，如圖書類別、新舊程度等，基于此，制訂一套全面的推薦策略，旨在最大程度上滿足用戶需求，同時提高高校圖書館資源流通率。2）算法實現(xiàn)。采用協(xié)同過濾算法分析用戶間的相似性，內(nèi)容推薦算法分析高校圖書館資源的相關(guān)性，通過算法融合技術(shù)結(jié)合這兩種推薦方法，實現(xiàn)更加精準的個性化推薦。這一過程中，機器學習模型的選擇和訓練至關(guān)重要，需要確保模型能夠有效學習用戶行為和偏好。3）系統(tǒng)集成。推薦算法的集成需要與高校圖書館的現(xiàn)有服務(wù)平臺無縫對接，保證用戶可以實時接收推薦結(jié)果。這要求開發(fā)團隊設(shè)計高效的API接口，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性，

且推薦服務(wù)能夠隨著用戶基數(shù)的增長而靈活擴展。4）性能評估。通過設(shè)置實驗組和對照組，利用在線A/B測試方法對推薦系統(tǒng)的性能進行評估，關(guān)注指標包括但不限于點擊率、用戶留存率、滿意度調(diào)查結(jié)果等。此外，定期收集用戶反饋，對推薦內(nèi)容的相關(guān)性和時效性進行主觀評價，以此為依據(jù)進一步優(yōu)化算法。5）動態(tài)優(yōu)化。根據(jù)性能評估結(jié)果及時調(diào)整推薦策略和算法參數(shù)，實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化。利用最新的用戶互動數(shù)據(jù)不斷訓練和更新推薦模型，以適應(yīng)用戶需求的變化，確保推薦內(nèi)容的準確性和個性化水平不斷提升。

3.5 提供人機協(xié)同服務(wù)

結(jié)合人工智能技術(shù)和高校圖書館館員深厚的專業(yè)知識，構(gòu)建準確、高效的人機協(xié)同服務(wù)模式。該模式依托于智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力與館員的專業(yè)判斷，共同做出更加高效準確的服務(wù)決策，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能與人類智慧的有效融合。1）角色界定。明確人工智能系統(tǒng)與館員在精準服務(wù)提供中各自的角色和職責。具體來說，人工智能系統(tǒng)負責執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析、模式識別和預測模型構(gòu)建，以處理和分析用戶行為數(shù)據(jù)，揭示潛在的服務(wù)需求和偏好。而館員則利用其專業(yè)知識，對AI系統(tǒng)提供的分析結(jié)果進行解讀，基于專業(yè)判斷和用戶交互經(jīng)驗提供更為深入的內(nèi)容篩選、資源推薦和個性化服務(wù)設(shè)計。2）系統(tǒng)設(shè)計。采用以用戶為中心的設(shè)計原則，設(shè)計易于使用且可靠的人機協(xié)同系統(tǒng)，確保系統(tǒng)界面友好、響應(yīng)速度快，能夠滿足館員和用戶的實際需求。3）協(xié)同機制制訂。制訂詳細的工作流程和協(xié)同機制，包括數(shù)據(jù)共享、決策制訂和任務(wù)分配等，確保人機之間的有效溝通和決策一致性。4）效能監(jiān)控。建立績效評估體系，定期檢測人機協(xié)同服務(wù)的效果，如用戶滿意度、服務(wù)響應(yīng)時間和解決方案的準確性等指標。5）連續(xù)優(yōu)化。根據(jù)效能監(jiān)控結(jié)果和用戶反饋，不斷調(diào)整人機協(xié)同工作流程和系統(tǒng)設(shè)計，采用敏捷開發(fā)和持續(xù)改進的方法，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。

4 大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館精準服務(wù)的實施策略

4.1 建立數(shù)據(jù)治理的統(tǒng)一框架

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校圖書館的精準服務(wù)質(zhì)量始終與數(shù)據(jù)治理密切相關(guān)。因此，高校圖書館必須構(gòu)建一個嚴格的數(shù)據(jù)治理框架，保證從數(shù)據(jù)搜集到使用的全過程均符合法律法規(guī)和倫理標準。在構(gòu)建數(shù)據(jù)治理框架時，高校圖書館必須采用先進的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖技術(shù)，來存儲和處理大量的用戶數(shù)據(jù)。同時，成立數(shù)據(jù)治理委員會，定期進行數(shù)據(jù)審計和風險評估。此外，還需要實施細粒度的數(shù)據(jù)訪問控制和加密傳輸協(xié)議，以強化數(shù)據(jù)的機密性和完整性。

4.2 強化技術(shù)培訓和人才培養(yǎng)

精準服務(wù)的實施離不開專業(yè)技術(shù)和人才的支撐。高校圖書館須定期開展數(shù)據(jù)分析和新技術(shù)培訓，提升館員的專業(yè)技能，保障他們能夠有效地應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。館員的技術(shù)培訓應(yīng)圍繞數(shù)據(jù)科學、云計算和信息檢索等關(guān)鍵領(lǐng)域進行，著力提升他們掌握大數(shù)據(jù)分析工具和自然語言處理技術(shù)的能力。此外，增加領(lǐng)導力訓練和項目管理技能，定期舉辦內(nèi)部研討會，主動參與外部專業(yè)會議，組織在線學習，成立工作坊，開展職業(yè)發(fā)展規(guī)劃以及引入數(shù)據(jù)科學專家等。通過這些細致入微的培訓和發(fā)展項目，不僅能夠提升館員的業(yè)務(wù)能力，也為高校圖書館服務(wù)的創(chuàng)新升級提供了技術(shù)保障。

4.3 健全用戶參與和反饋機制

用戶的主動參與和真實反饋對高校圖書館精準服務(wù)的實施和持續(xù)改善至關(guān)重要。因此，高校圖書館應(yīng)鼓勵用戶參與服務(wù)設(shè)計和評價，建立包括在線問卷、實時滿意度跟蹤和用戶體驗測試在內(nèi)的綜合用戶反饋系統(tǒng)，通過多渠道反饋系統(tǒng)收集用戶意見。此外，通過數(shù)據(jù)可視化儀表板和機器學習算法，對用戶反饋進行深入分析，發(fā)現(xiàn)服務(wù)中的潛在問題和改進機會，同時，定期舉辦用戶工作坊交流和小組討論，直接獲取用戶的建議，而設(shè)立的用戶服務(wù)改進委員會也能夠確保服務(wù)的優(yōu)化與創(chuàng)新真正符合用戶的需求和期望。

4.4 構(gòu)建伙伴關(guān)系和協(xié)作網(wǎng)絡(luò)

建立伙伴關(guān)系和協(xié)作網(wǎng)絡(luò)對高校圖書館實現(xiàn)資源共享和服務(wù)創(chuàng)新具有重要意義。通過與學術(shù)機構(gòu)、技術(shù)公司和其他圖書館合作，能夠共享資源、數(shù)據(jù)和最佳實踐，推動服務(wù)質(zhì)量的整體提升。高校圖書館應(yīng)在建立伙伴關(guān)系和協(xié)作網(wǎng)絡(luò)時，采用開放科學和開源技術(shù)原則。通過參與學術(shù)資源共享協(xié)議和跨機構(gòu)的數(shù)字圖書館聯(lián)盟，實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。與技術(shù)伙伴合作開發(fā)的圖書館服務(wù)平臺，如基于云服務(wù)的集成圖書館系統(tǒng)，應(yīng)支持API集成和模塊化服務(wù)設(shè)計，以便快速適應(yīng)不斷變化的服務(wù)需求。

5 結(jié) 語

在數(shù)字化、智能化時代背景之下，高校圖書館基于大數(shù)據(jù)實施個性化與精準化服務(wù)已成為必然選擇。本文通過剖析高校圖書館實施精準服務(wù)過程面臨的諸多挑戰(zhàn)，構(gòu)建涵蓋從多模態(tài)數(shù)據(jù)采集到人機協(xié)同服務(wù)完整的精準服務(wù)模型框架，并提出數(shù)據(jù)治理、技術(shù)及人才培養(yǎng)、用戶深度參與以及伙伴關(guān)系與合作網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等具體實施策略，旨在為高校圖書館精準服務(wù)提供科學方法與創(chuàng)新路徑。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)不斷應(yīng)用與發(fā)展，高校圖書館的精準服務(wù)將實現(xiàn)更高程度的個性化與精準度。然而，達成此目標不僅需要依賴技術(shù)的持續(xù)進步，更需要圖書館、技術(shù)供應(yīng)商、學術(shù)界及其他相關(guān)方的緊密合作與共同努力，以推進精準服務(wù)在高校圖書館的全面實施與廣泛應(yīng)用。

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［收稿日期］2024-02-27

［作者簡介］吳玉萍（1983—），女，碩士，副研究員，桂林航天工業(yè)學院工程綜合訓練中心；陶意敏（1978—），女，碩士，講師，桂林航天工業(yè)學院教務(wù)處。

［說 明］本文系2022年廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項目“大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校智慧圖書館精準服務(wù)策略研究”（項目編號：2022KY0770）的研究成果之一。