基于大數據環境下智慧圖書館個性化需求服務體系研究

曾美琳 熊強強 李柯

關鍵詞：大數據;智慧圖書館;個性化需求;服務體系

摘 要：文章闡述了大數據環境下智慧圖書館的內涵和個性化服務的特征，對智慧圖書館個性化智慧服務的功能進行了詳盡的需求分析，構建了智慧圖書館個性化智慧服務體系，并且詳細探討了其采用的體系架構以及包含的各個功能模塊，以確保廣大用戶能夠獲得智慧型的知識服務。

中圖分類號：G250文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2019）09-0090-03

1 背景

目前，技術的發展正在推動圖書館借閱服務模式的轉型，發展趨勢為以用戶為中心的智慧型知識服務模式。在圖書館提供個性化服務的過程中，智慧起到了非常關鍵的作用，并且是極其重要的工具。圖書館智慧服務指的是圖書館對人、資源、空間這些關鍵因素的智慧交互以及智慧融合。信息技術的發展和進步提升了圖書館為用戶提供個性化服務的水平，為了滿足用戶的閱讀需求，提升用戶的滿意度，圖書館在其提供的服務中都突出了智慧性，不僅使讀者能夠獲得更為高效和精準的個性化知識推送服務，而且可靠地保障了圖書館的智慧服務水準。

2 智慧圖書館及大數據的內涵

2.1 智慧圖書館的內涵

智慧一詞的具體表現在于理解和處理事物的快速性、靈活性和準確性，因此智慧圖書館的內涵表現在以下三個方面：一是智慧圖書館能夠實現智慧感知，也就是說其能夠實現針對各種信息的全面感知。智慧圖書館為用戶提供的訪問途徑多種多樣，除了可以用傳統的PC機接入圖書館，還可以使用個人閱讀終端進入圖書館獲取需要的信息，此外還能提供射頻識別服務。二是智慧圖書館能夠向用戶提供智慧服務，這是智慧圖書館內涵的關鍵所在。傳統的圖書館在訪問時間和閱讀方式上都有限制，而智慧圖書館能夠滿足不受時間限制的訪問需求，提供的閱讀方式也更加靈活。智慧圖書館實現了不同地區圖書館之間的資源共享，從而使用戶的閱讀體驗不再受地點限制，同時最大限度地擴展了用戶所能獲取的閱讀內容。三是智慧圖書館能夠實現智慧決策，既能保障圖書館高效、可靠地運行，又能確保圖書館環保、經濟地運行。實現智慧決策，不僅需要選擇先進的技術，而且系統運行的硬件平臺與依賴的軟件環境均需符合標準，此外圖書館還需采用先進的管理策略和資源分配策略。

2.2 大數據的內涵

圖書館擁有海量的電子文獻資源，不僅有巨大的數據體量，而且兼具價值密度低的特點。此外，電子文獻類型多種多樣，圖書館對文獻數據的處理較為困難，同時，為了提供良好的用戶使用體驗，圖書館還要以較快的速度處理這些數據，并能實現實時處理。作為建設智慧圖書館與運營智慧圖書館共同依賴的關鍵支撐技術，大數據技術將應用和服務均放到核心位置，為廣大用戶提供兼具個性化和智慧化的服務。

3 個性化智慧服務的功能性需求

3.1 基于智慧服務的大數據可用性需求

首先，為了能夠進行科學決策，智慧圖書館需要采集大量的數據進行分析。通過大量監控相機、多種類型的傳感器以及GPS等設備，圖書館完成了海量數據的采集與數字化過程，能夠監測圖書館智慧服務過程中潛在的安全隱患，發現在滿足用戶需求的過程中存在的服務瓶頸，以便更好地進行智慧圖書館的資源調度和反饋控制。其次，智慧圖書館的運營應以用戶為中心，避免以管理員為中心，應把更好地服務用戶放在首位。因此，智慧圖書館在收集大數據資源時除了要加強科學性，還應具有一定的前瞻性，如采集用戶的文化狀況以及社會關系等信息，從而為準確分析用戶的閱讀需求提供依據。最后，采集的大數據應具備數量增長迅速、更新速度快、數據多樣性強等特點，涉及圖書館建設、圖書館運營和用戶服務等方面的大數據均需具備上述特點。智慧圖書館在獲得大數據后，要通過應用價值挖掘并實現知識創新，為用戶提供最佳的智慧服務體驗。

3.2 基于讀者個性化的智慧服務需求

圖書館對收集到的海量數據應用大數據技術進行分析與深度挖掘，從中可以獲得每個用戶的閱讀習慣及閱讀價值觀，以此為依據能夠將用戶分為多種類型的讀者群，根據其不同需求提供個性化服務。同時，大數據技術還為針對每個用戶的未來閱讀需求以及閱讀行為預測提供了數據支撐，結合不同用戶的服務等級協議，智慧圖書館能夠為所有用戶提供高效可靠的個性化智慧服務。同時，為了更好地提供定制化、個性化智慧服務，實時采集每個用戶的智慧服務數據非常重要，上述目標能夠通過智慧閱讀終端中的第三方增值服務獲取，如“谷歌眼鏡”就是一個非常有用的數據獲取途徑。通過對上述獲取數據的分析，智慧圖書館能夠保證用戶獲得高效可靠的個性化智慧服務，同時使服務成本更經濟，服務體驗更便捷。

3.3 基于智慧服務大數據資源管理與應用的安全需求

首先，為了適應復雜的應用環境和應對諸多安全威脅，圖書館電子數據一般采用分散保存的方式進行存儲，由于各處數據采用的結構與標準各不相同，因此難以在不同的子系統之間共享大數據資源，由此導致的后果就是大數據處理平臺的資源利用率較低，針對數據資源的價值挖掘難以深入，針對數據資源的綜合利用不足。其次，大數據處理平臺需要協調多個子系統協同工作，為了實現有效的數據管理，各個子系統不僅需要確保自身的可靠運行，而且需要針對其他子系統提供良好的兼容性。大數據處理平臺不僅是圖書館個性化智慧服務中信息服務的提供方，而且還負責為后者的決策提供數據支撐，即不僅要為智慧圖書館進行高效決策提供依據，而且要為用戶提供快速查詢等各種信息服務。最后，大數據資源中非結構化數據的占比非常大，結構化數據和半結構化數據的占比較小。為了提升對大數據資源進行價值挖掘的效率和精度，圖書館必須確保數據存儲的高效性，采用先進的管理策略和處理策略，同時確保平臺架構的平衡性。

4 基于大數據的圖書館個性化智慧服務體系的構建

圖1是基于大數據的圖書館個性化需求服務體系框架圖，整個服務體系分為以下四大模塊。

4.1 情境感知模塊

任何表征實體狀態的信息都可以被稱為情境。具體到圖書館，用戶個人信息是最常見的情境，包括用戶的年齡和性別、用戶所從事的職業以及用戶的個人愛好等信息。此外，用戶訪問圖書館的時間及當時的天氣也是情境之一，用戶使用的終端設備及其網速也是常用的情境。而情境感知模塊作為智慧圖書館提供個性化服務的數據基礎，實現功能包括以下兩大部分：首先是獲取讀者當前的情境數據，主要通過各種物理設備實現，除紅外傳感器、射頻識別裝置等硬件設備外，還包括瀏覽器、搜索引擎等軟件。其次是傳輸捕獲的情境數據，上述數據的傳輸目的地是信息資源云存儲模塊，數據被保存后將作為后續大數據云處理模塊的基礎數據以及支持數據。

4.2 信息資源云存儲模塊

該模塊除了保存情境感知模塊捕獲的讀者閱讀情境數據，更重要的功能是保存每個圖書館的電子文獻資源及其注冊用戶的個人信息數據，包括用戶身份信息、訪問記錄、評價信息等。由于不同地區的圖書館是獨立的，每個圖書館均有專用的管理平臺，智慧圖書館實現了上述多個管理平臺的集成和融合，從而將每個圖書館的電子文獻資源整合起來保存到云端，不僅完成了不同圖書館館藏資源的共享，而且便于對各地的館藏資源進行統一管理。利用智慧圖書館，用戶可以直接訪問所有圖書館的文獻資源，避免了傳統跨館申請資源傳遞方式中大量的時間、精力消耗，資源獲取更加便捷。

4.3 大數據云處理模塊

智慧圖書館存儲的數據量非常巨大，同時，實時采集的情境數據也是海量的，因此常規的工具軟件難以實現對上述數據的有效管理和高效處理。由于采用了先進數據倉庫、云計算以及數據挖掘技術，大數據云處理模塊實現了對數據的有效管理和高效處理。

采用分布式計算方法，該模塊識別存儲下來的情境數據并進行分類處理，并采用語義網相關技術，該模塊將分類后的情境信息通過高層表示法進行情境解釋，并將解釋后的結果數據保存到情境倉庫中。以此為基礎，情境推理對用戶的需求進行建模，通過匹配推理得到的情境模型與捕獲的情境數據明確當前用戶的需求;匹配當前用戶的需求與云平臺中的資源，提供滿足用戶需求的電子資源。

4.4 知識云服務模塊

該模塊充當了用戶與智慧圖書館之間信息交互橋梁的作用。在泛在環境下，通過該模塊，一方面用戶能夠訪問圖書館，并獲得其提供的各種智慧服務;另一方面圖書館實現了與用戶的溝通協作。用戶從智慧圖書館獲得的智慧服務包括以下類型：①智慧搜索。由用戶主動發起，當用戶需要搜索資源時，通過終端設備鍵入搜索關鍵詞，再通過智慧圖書館的搜索引擎完成資源搜索。②智慧推薦。除了根據用戶的定制需求進行個性化推薦，圖書館根據獲取的用戶實時情境數據能夠提供更貼近用戶需求的推薦服務。③智慧展示。為了給用戶提供最好的閱讀體驗，智慧圖書館要根據用戶的視力情況以及周圍環境的光照強度動態調整字體大小。④評價反饋。用戶完成資源利用以后，能夠將自己的閱讀感受反饋給圖書館，并能夠對各個資源的內容和展示形式進行評價。

5 結語

智慧圖書館為了能給用戶提供最佳的個性化智慧服務體驗，需要采集大量的與用戶閱讀行為有關的數據。通過對數據的有效分析，圖書館能夠從雜亂無章的數據中準確發現用戶的需求，并能夠根據用戶的閱讀行為習慣成功預測出用戶的閱讀喜好和資源需求，從而為廣大用戶提供高質量的個性化智慧服務。

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（編校：崔 萌）