基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的圖書館資源管理策略

［摘 要］大數(shù)據(jù)技術(shù)以海量的數(shù)據(jù)處理能力、高效的分析算法以及精準(zhǔn)的服務(wù)匹配能力，為圖書館資源管理和用戶服務(wù)提供了新的方案。文章主要探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館資源管理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，如優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)、強(qiáng)化資源共享、增強(qiáng)決策的科學(xué)性等，并提出基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的圖書館資源管理策略，包括構(gòu)建數(shù)據(jù)收集體系、創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法、制定資源采購策略、建立智能分類體系以及開發(fā)精準(zhǔn)推薦引擎等，旨在提升圖書館資源利用率和服務(wù)質(zhì)量。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)技術(shù)；圖書館資源管理；資源優(yōu)化；數(shù)據(jù)分析

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.04.052

［中圖分類號(hào)］G250.7；G203 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1673-0194（2025）04-0-03

0" " "引 言

在數(shù)字化時(shí)代背景下，圖書館作為知識(shí)傳播和文化傳承的重要場(chǎng)所，其資源管理優(yōu)化顯得尤為重要。近年來，國(guó)家對(duì)數(shù)據(jù)資源的開發(fā)利用給予了高度重視，為圖書館資源管理提供了新的發(fā)展機(jī)遇。例如，《中共中央辦公廳 國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加快公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的意見》明確指出，加強(qiáng)政府指導(dǎo)和調(diào)控，更好發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制作用，有效擴(kuò)大公共數(shù)據(jù)供給，提高公共數(shù)據(jù)資源配置效率和使用效益?！犊尚艛?shù)據(jù)空間發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2024—2028年）》提出，到2028年，可信數(shù)據(jù)空間運(yùn)營(yíng)、技術(shù)、生態(tài)、標(biāo)準(zhǔn)、安全等體系取得突破，建成100個(gè)以上可信數(shù)據(jù)空間，形成一批數(shù)據(jù)空間解決方案和最佳實(shí)踐。在此背景下，圖書館作為知識(shí)與信息的重要集散地，加強(qiáng)資源管理顯得尤為重要。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，不僅能夠優(yōu)化圖書館的館藏結(jié)構(gòu)，提高資源利用率，還能促進(jìn)資源共享，拓展服務(wù)范圍，并且支持決策制定，提升管理水平。本文主要探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館資源管理中的應(yīng)用策略，旨在提升圖書館的服務(wù)效能和資源利用率，以滿足新時(shí)代的發(fā)展需求。

1" " "大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖書館資源管理中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

1.1" "優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)，促進(jìn)資源精準(zhǔn)匹配

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠深入分析讀者行為數(shù)據(jù)，如借閱記錄、搜索歷史及閱讀偏好等，精準(zhǔn)繪制用戶畫像，為圖書館資源采購與配置提供科學(xué)依據(jù)。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以助力圖書館識(shí)別熱門領(lǐng)域與冷門角落，適時(shí)調(diào)整館藏結(jié)構(gòu)，確保資源既全面又聚焦，有效避免資源冗余或空缺。最后，大數(shù)據(jù)算法能預(yù)測(cè)讀者需求趨勢(shì)，引導(dǎo)圖書館提前布局資源，提升資源的利用率，實(shí)現(xiàn)館藏資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與精準(zhǔn)服務(wù)。

1.2" "強(qiáng)化資源共享，拓寬服務(wù)邊界

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以促進(jìn)圖書館間的數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，構(gòu)建跨地域、跨系統(tǒng)的資源共享平臺(tái)［1］。借助數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)，圖書館能識(shí)別并整合各類資源，形成統(tǒng)一檢索與獲取路徑，極大拓寬服務(wù)范圍?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)的共享機(jī)制不僅可以提升資源的可獲取性，還能促進(jìn)圖書館間的合作與交流，共同構(gòu)建更加豐富的知識(shí)服務(wù)體系，進(jìn)而促使圖書館服務(wù)不再局限于物理空間，而是延伸至網(wǎng)絡(luò)世界，滿足用戶多元化、個(gè)性化的需求。

1.3" "增強(qiáng)決策的科學(xué)性，提升管理效能

在圖書館資源管理中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為其決策提供了強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。圖書館可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面分析，準(zhǔn)確把握服務(wù)效能、資源利用情況及用戶需求變化，為戰(zhàn)略規(guī)劃制定、資源配置及服務(wù)改進(jìn)提供精準(zhǔn)導(dǎo)向?；跀?shù)據(jù)的決策模式能夠減少主觀判斷的偏差，增強(qiáng)決策的科學(xué)性與前瞻性，有效提升圖書館的管理效率與服務(wù)水平，推動(dòng)圖書館實(shí)現(xiàn)智慧化、精細(xì)化管理。

2" " "基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的圖書館資源管理策略

2.1" "構(gòu)建數(shù)據(jù)收集體系，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量

2.1.1" "明確數(shù)據(jù)來源，保證數(shù)據(jù)完整性

在圖書館資源管理過程中，構(gòu)建全面而精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)收集體系是基礎(chǔ)。為確保數(shù)據(jù)的完整性，圖書館需要從多維度明確數(shù)據(jù)來源：一是圖書館自身的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括借閱記錄、圖書入庫信息、讀者注冊(cè)資料等，這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了圖書館運(yùn)營(yíng)的核心數(shù)據(jù)集；二是外部數(shù)據(jù)源，如社交媒體上的讀者反饋、在線書評(píng)網(wǎng)站的評(píng)分與評(píng)論，以及學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的引用頻次等，外部數(shù)據(jù)能作為內(nèi)部數(shù)據(jù)的補(bǔ)充，提供更豐富的讀者偏好和學(xué)術(shù)信息；三是利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集的物理空間數(shù)據(jù)，如圖書擺放位置、閱讀區(qū)人流密度等，有助于優(yōu)化空間布局和提高服務(wù)效率。

2.1.2" "建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，篩選有效數(shù)據(jù)

為了提高圖書館資源管理的效果，必須設(shè)立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)［2］。首先，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性角度進(jìn)行評(píng)估。檢查數(shù)據(jù)是否存在錯(cuò)誤、重復(fù)或不一致的情況。對(duì)于借閱記錄等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，要進(jìn)行反復(fù)核對(duì)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。其次，從數(shù)據(jù)時(shí)效性角度進(jìn)行評(píng)估。對(duì)于資源的更新時(shí)間、讀者反饋的時(shí)間等數(shù)據(jù)，要確保其時(shí)效性，以便及時(shí)調(diào)整資源管理策略。最后，從數(shù)據(jù)完整性角度進(jìn)行評(píng)估。檢查數(shù)據(jù)是否存在缺失值，對(duì)于重要數(shù)據(jù)項(xiàng)，要采取措施進(jìn)行補(bǔ)充和完善。通過建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，能篩選出有效數(shù)據(jù)，為圖書館資源管理提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

2.2" "創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法，挖掘服務(wù)價(jià)值

2.2.1" "引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用能夠顯著提高數(shù)據(jù)分析的精度，借助聚類分析，圖書館可將讀者按照閱讀偏好、借閱習(xí)慣等特征進(jìn)行細(xì)分，為個(gè)性化服務(wù)提供依據(jù)?；貧w分析可用于預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)特定資源的借閱量，輔助資源采購與優(yōu)化決策；分類算法則能識(shí)別高需求或低利用率的圖書類別，為資源優(yōu)化配置提供指導(dǎo)；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)讀者與借閱行為之間的隱藏聯(lián)系，從而推動(dòng)跨領(lǐng)域資源的關(guān)聯(lián)推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用不僅能提升數(shù)據(jù)分析的智能化水平，還能促進(jìn)圖書館服務(wù)模式的創(chuàng)新。

2.2.2" "采用可視化分析工具，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)可視化是連接數(shù)據(jù)與決策者的橋梁，能直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果，促進(jìn)相關(guān)人員快速理解和決策。圖書館應(yīng)選擇滿足自身需求的可視化工具，如Tableau、Power BI等，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為圖表、儀表盤等形式。一方面，借助時(shí)間序列圖展示資源使用量的變化趨勢(shì)，幫助管理者快速識(shí)別高峰與低谷時(shí)段，合理安排資源調(diào)度；另一方面，利用熱力圖、散點(diǎn)圖等揭示讀者興趣分布和資源熱度，輔助制定資源采購和布局策略。在此基礎(chǔ)上，采用交互式儀表板，允許不同部門人員根據(jù)需要深度探索數(shù)據(jù)，促進(jìn)跨部門之間的協(xié)作，共同優(yōu)化資源管理和服務(wù)流程。

2.3" "制定資源采購策略，提升資源配置效果

2.3.1" "分析讀者需求數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)制訂采購計(jì)劃

在圖書館資源管理的過程中，精準(zhǔn)分析讀者需求數(shù)據(jù)是關(guān)鍵，要求圖書館不僅收集讀者的借閱歷史、瀏覽記錄等直接數(shù)據(jù)，還需要深入挖掘讀者的潛在需求與偏好［3］。具體而言，圖書館可采取以下策略。一是開展讀者需求調(diào)研，以問卷調(diào)查、在線訪談等方式，直接獲取讀者對(duì)圖書種類、主題、作者等方面的偏好信息，而且調(diào)研應(yīng)定期舉行，以捕捉讀者興趣的動(dòng)態(tài)變化。二是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)讀者的借閱行為進(jìn)行深度挖掘，識(shí)別借閱頻次高、評(píng)價(jià)好的圖書類型，以及未被充分滿足的潛在需求。通過聚類分析將讀者劃分為不同群體，針對(duì)每個(gè)群體的特征制訂差異化的資源采購計(jì)劃。三是整合社交媒體、書評(píng)網(wǎng)站等外部數(shù)據(jù)源，獲取讀者對(duì)圖書的反饋與評(píng)價(jià)。作為采購決策的輔助信息，外部數(shù)據(jù)能夠反映讀者的真實(shí)感受與市場(chǎng)需求，有助于圖書館采購更加貼近讀者期望的圖書資源。在精準(zhǔn)分析的基礎(chǔ)上，圖書館應(yīng)構(gòu)建一套靈活的采購機(jī)制，確保資源能夠迅速響應(yīng)讀者需求的變化。采購計(jì)劃應(yīng)兼顧廣泛性與針對(duì)性，既要覆蓋廣泛的知識(shí)領(lǐng)域，也要針對(duì)特定讀者群體的需求進(jìn)行重點(diǎn)采購。此外，圖書館還應(yīng)與供應(yīng)商建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，確保資源的穩(wěn)定供應(yīng)與及時(shí)更新。

2.3.2" "結(jié)合資源使用頻率，調(diào)整采購資源比例

資源使用頻率是衡量圖書館資源配置效果的重要指標(biāo)之一。分析圖書的借閱量、在線訪問量等數(shù)據(jù)，圖書館可以了解各類資源的受歡迎程度與利用率，進(jìn)而調(diào)整采購資源比例，優(yōu)化資源配置［4］。

第一，實(shí)施資源使用頻率監(jiān)測(cè)，利用圖書館管理系統(tǒng)自動(dòng)記錄圖書的借閱、歸還、在線瀏覽等數(shù)據(jù)，定期生成資源使用報(bào)告。報(bào)告應(yīng)詳細(xì)列出各類資源的借閱量、借閱時(shí)長(zhǎng)、讀者滿意度等關(guān)鍵指標(biāo)，為采購決策提供依據(jù)。第二，根據(jù)資源使用頻率，將圖書資源劃分為熱門、一般、冷門等不同等級(jí)。對(duì)于熱門資源，圖書館應(yīng)增加采購量，確保資源的充足供應(yīng)；對(duì)于一般資源，保持適量采購，滿足大多數(shù)讀者的需求；對(duì)于冷門資源，則可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行精簡(jiǎn)或調(diào)整采購策略。第三，結(jié)合讀者需求分析與市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源采購比例。

2.4" "建立智能分類體系，提高資源檢索效率

2.4.1" "根據(jù)資源屬性分類，構(gòu)建多層分類框架

對(duì)于圖書館資源管理而言，構(gòu)建一套科學(xué)且高效的資源分類體系尤為重要，是提升資源檢索效率的關(guān)鍵。根據(jù)資源的屬性進(jìn)行細(xì)致分類，是這一體系構(gòu)建的基礎(chǔ)。具體而言，資源的屬性可以包括主題、出版年份、作者、出版社、語言、格式等多個(gè)維度。在此基礎(chǔ)上，圖書館應(yīng)構(gòu)建多層次的分類框架，以確保資源的全面覆蓋與精準(zhǔn)定位。

一是以主題為核心，將資源劃分為幾大類，如自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、文學(xué)藝術(shù)等，有助于讀者在宏觀層面快速定位所需資源的領(lǐng)域；二是在大類下進(jìn)一步細(xì)分中類與小類，如自然科學(xué)下可細(xì)分為物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)等中類，物理學(xué)中類又可細(xì)分為量子力學(xué)、熱力學(xué)等小類，這樣的細(xì)分有助于讀者在更具體的領(lǐng)域找到目標(biāo)資源；三是考慮資源的特殊屬性，如出版年份、作者等，作為輔助分類標(biāo)準(zhǔn)，為讀者提供多樣化的檢索路徑。

2.4.2" "利用語義分析技術(shù)，優(yōu)化分類標(biāo)簽

在構(gòu)建智能分類體系的過程中，語義分析技術(shù)的應(yīng)用能夠進(jìn)一步優(yōu)化分類標(biāo)簽，提升資源檢索的準(zhǔn)確性與智能化水平。語義分析技術(shù)能夠深入理解文本內(nèi)容，識(shí)別關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)與層次關(guān)系，從而為資源分配更加精確、描述性更強(qiáng)的分類標(biāo)簽。

一方面，圖書館可以利用語義分析技術(shù)對(duì)資源標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞等文本內(nèi)容進(jìn)行深度挖掘，提取出能夠準(zhǔn)確反映資源主題的關(guān)鍵詞與短語。關(guān)鍵詞與短語將被用作分類標(biāo)簽，為讀者提供更直觀、更具體的檢索依據(jù)。另一方面，語義分析技術(shù)還能夠識(shí)別資源之間的關(guān)系，如主題相似度、作者關(guān)聯(lián)等，從而幫助圖書館構(gòu)建更為豐富的分類體系。

2.5" "開發(fā)精準(zhǔn)推薦引擎，優(yōu)化讀者服務(wù)體驗(yàn)

2.5.1" "建立讀者畫像模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦

在圖書館資源管理過程中，開發(fā)精準(zhǔn)推薦引擎是優(yōu)化讀者服務(wù)體驗(yàn)的重要手段，而建立讀者畫像模型是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)［5］。讀者畫像模型通過對(duì)讀者的基本信息、借閱歷史、瀏覽行為等多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，形成對(duì)讀者興趣、偏好、需求等方面的全面描述。

第一，收集讀者的基本信息，如年齡、性別、職業(yè)等，這些信息有助于圖書館了解讀者的基本特征。第二，分析讀者的借閱歷史與瀏覽行為，識(shí)別讀者的閱讀偏好與興趣點(diǎn)。例如，通過分析讀者借閱的圖書類型、主題、作者等信息，圖書館可以推斷出讀者的閱讀偏好與興趣領(lǐng)域。第三，結(jié)合讀者的反饋與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步細(xì)化讀者畫像。讀者的反饋與評(píng)價(jià)能夠反映出他們對(duì)資源的滿意度與需求變化，為圖書館提供更加精準(zhǔn)的讀者畫像信息。

2.5.2" "基于行為數(shù)據(jù)跟蹤，持續(xù)改進(jìn)推薦算法

為了不斷提升推薦引擎的性能，圖書館需要基于讀者的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)跟蹤與分析，以改進(jìn)推薦算法。行為數(shù)據(jù)跟蹤能夠?qū)崟r(shí)捕捉讀者的閱讀行為、搜索行為、點(diǎn)擊行為等，為圖書館提供豐富的用戶行為數(shù)據(jù)。

一方面，圖書館可以利用行為數(shù)據(jù)跟蹤技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)讀者的閱讀行為變化，如閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀進(jìn)度、閱讀頻率等。數(shù)據(jù)能夠反映出讀者對(duì)資源的興趣程度與閱讀習(xí)慣，為圖書館提供更加精準(zhǔn)的推薦依據(jù)。另一方面，圖書館可以對(duì)讀者的搜索行為與點(diǎn)擊行為進(jìn)行分析，識(shí)別出讀者的潛在需求與興趣點(diǎn)，為推薦算法提供新的推薦維度。在持續(xù)改進(jìn)推薦算法的過程中，圖書館還應(yīng)注重算法的多樣性與靈活性，既要考慮讀者的歷史行為與偏好，也要兼顧讀者的實(shí)時(shí)需求與興趣變化，以確保推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3" " "結(jié)束語

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提高了圖書館資源管理水平，包括優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)、強(qiáng)化資源共享、增強(qiáng)決策科學(xué)性等。圖書館通過構(gòu)建數(shù)據(jù)收集體系、創(chuàng)新數(shù)據(jù)分析方法、制定資源采購策略、建立智能分類體系和開發(fā)精準(zhǔn)推薦引擎等策略，可以有效提升服務(wù)效能和資源利用率。未來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖書館應(yīng)持續(xù)深化大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，加強(qiáng)與其他機(jī)構(gòu)的合作，進(jìn)一步提升資源管理水平，為讀者提供更加個(gè)性化、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

主要參考文獻(xiàn)

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