大數據在圖書情報領域中的研究現狀及發展趨勢

樊紅改

摘 要：當前大數據技術在我國各個領域中均有使用，在領域的發展中，大數據技術可以對經營或是管理中獲得的大量數據進行分析，挖掘其中有利于行業發展的信息，對于行業的進一步發展和推進有著很大的作用。當前大數據技術在圖書情報領域中也被較多地使用，該文針對大數據技術在圖書情報領域的使用和發展趨勢進行了研究，借助多種科學分析方法，分析了當前大數據技術中的數據挖掘和云計算功能對圖書情報工作的作用，希望可以進一步規范大數據技術的使用。

關鍵詞：大數據技術;圖書情報領域;研究現狀;趨勢分析

中圖分類號：G250? ? ? 文獻標志碼：A

0 引言

隨著當前信息技術以及網絡技術在各個領域中的發展和普及，當前的大數據技術的概念在多種行業中逐漸深入。在圖書情報領域的工作中，大數據技術通過數據關聯、分析、計算學習等多種功能有效地提升了圖書情報工作的效率。為了優化大數據技術在圖書情報領域中的使用質量，借助現代研究方法，對大數據技術在圖書情報領域中的使用進行研究是必要的。

1 大數據在圖書情報領域研究的基礎分析

該文在研究中的數據來源于英文文獻以及國內的論文，在研究中采用共詞分析以及文獻閱讀歸納等方式對于圖書情報領域發展中對大數據技術的研究情況進行了研究，希望可以優化當前大數據技術的使用情況。

1.1 發文量以及時間分布

在研究中人們一般使用文獻計量學的方式來對研究發展進行分析，其分析過程一般是通過論文數量隨時間變化的情況來體現。通過對我國當前數字圖書館情報領域中大數據技術的發文數量可以看出，在圖書情報領域對大數據技術的研究最早出現在2005年，在2005-2011年，關于這一技術的研究文章數量較少，在2012年之后論文數量不斷增加。從這種發展趨勢可以看出當前圖書情報領域對于大數據技術的研究正在逐漸重視，大數據領域處在當前研究的上升期。

1.2 發文國家和機構的分布

在使用統計研究方法對國際上的大數據技術研究情況進行分析后可以看出當前大數據技術在圖書情報領域中的研究主要分布在韓國和美國，世界上美國關于大數據技術的論文數量最多，韓國次之。同時，論文數量數據也顯示當前研究網絡中美國和韓國處于中心位置，在國際研究中許多國家和兩者進行了聯系，有較為明顯的合作關系。在國內圖書情報領域中，進行大數據技術研究的中心機構包括中國人民大學新聞學員以及北京大學信息管理專業等，國內研究的中心以高校為主。從上述的研究結果中可以看出，國內圖書情報領域針對大數據技術研究的機構主要是進行相互合作的高校機構，且不同的機構之間合作關系較弱，與國際上的研究存在一定的差距，未能形成完善的合作網絡。

2 大數據技術研究的發展趨勢分析

在當前的文獻計量研究中，研究人員一般會通過對一定領域中的熱點詞的分析來實現對當前發展趨勢的研究，大數據技術作為圖書情報領域研究中的重要手段，針對當前存在的問題進行研究并對其發展方向進行優化是必要的。

2.1 大數據研究在國內外圖書情報領域中的演進

通過對文獻熱點詞以及學科研究演進過程的分析，研究人員可以看出當前大數據技術在圖書情報領域中的研究保持著由科學技術向社會應用發展的研究趨勢，在研究中，技術人員正在逐漸推進大數據技術的實用化和普及化。研究人員針對當前網絡環境之下的大數據量和數據處理手段進行研究，并在這個過程中對大數據技術的概念進行了優化和擴展，進而對大數據技術的實際使用進行了研究和應用。大數據技術作為自然科學和社會科學的融合學科，在當前網絡技術的推動之下實現了對傳統缺陷的克服和優化，借助大數據技術，情報分析人員可以實現對現代信息科學、計算機科學以及管理學的聯系和融合，將現代的商業和技術研究進行了融合，體現了現代網絡視角之下數據思維和使用手段的完善。

2.2 大數據技術研究的未來發展趨勢

第一，數據的可視化分析，在當前的技術發展過程中，網絡技術以及大數據技術的普及使得當前各個行業中開始重視數據分析工作對于行業的經營發展的影響，數據價值受到了人們的重視。在圖書情報領域中，研究人員開始提高對數據分析的需求，大數據技術得到了較為廣泛的使用。在未來的技術發展中，為了進一步普及大數據技術，在圖書情報研究過程中技術人員應當對數據分析結果進行多樣化的展示，實現大數據技術的可視化分析，提升數據的可用性，降低理解和研究的難度。在當前的研究中，情報分析人員主要是借助統計分析工具、可視化分析工具等手段來實現對數據的可視化轉換。研究中的主要難點是技術人員在分析過程中如何高效地進行大量數據的分析和視覺化的轉換，如何在這個過程中保證分析過程的效率，因此，未來的發展中針對大數據技術的可視化分析仍然是研究工作的重點之一。

第二，大數據技術的移動化發展，隨著當前移動網絡的發展和普及，人們在生活中開始大量使用移動終端來完成信息的處理和傳輸，移動設備信息處理效率的提升也使得移動設備在使用中產生和分析的信息量不斷提升和擴大。圖書情報領域的分析中，大量的數據會對移動設備的計算能力以及存儲能力造成極大的壓力，這對于移動設備的生產和研究人員提出了更高的要求。為了解決這一問題，當前的圖書情報領域研究技術人員開始借助云處理模式來實現對圖書大數據的處理。云平臺的發展也是在當前網絡技術推動下產生的，是當前研究領域中的重點項目之一。當前云平臺研究中的主要問題是這一技術的普及可能會帶來較為嚴重的隱私安全問題，大數據和移動云計算的結合可以有效提升數據分析效率，但是，云平臺可能帶來的數據泄漏問題也是發展中的難點。隨著未來移動設備的發展和進一步優化，圖書情報研究中借助移動平臺完成的大數據分析將不斷優化完善。

第三，深度學習和大數據的結合，在當前大數據技術的研究過程中，研究的核心問題是如何高效針對獲取的圖像、文本以及聲音等數據進行分析，并科學的對分析結果進行表達和解釋，以便滿足用戶的分析需求，推動行業的發展。當前限制大數據分析的因素包括傳統數據分析和表達模型的淺層化，無法針對一些研究結果進行表達，當前的圖書情報研究中，大數據分析過程應當使用更為復雜的數據模型。在研究中，情報技術人員開始將深度學習機制和大數據技術的發展相結合，借助深度學習來實現對大數據的科學分析研究，在當前大規模數據的處理中進行使用。針對當前大規模數據分析工作，深度學習機制有效地提升了大數據技術的發展完善，基于大數據的深度學習機制有效地提升了數據分析效率，當前的圖書情報數據分析研究中技術人員將學習模式基于CPU結構進行優化，對于學習模式進行了優化構建，有效地提升了在研究中的無標記訓練集的規模，有利于未來深度學習和大數據技術的融合。

3 結語

大數據研究成果在現代技術的影響下不斷發展，因此，針對大數據技術的研究進展進行優化和梳理過程具有較高的顯示價值，在當前的研究中，研究人員主要是針對當前大數據分析效率的提升進行研究，針對其發展趨勢進行分析，推動了現代技術的發展。

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