大數據驅動的圖書館智慧信息服務體系構建研究

郭山

摘 要：隨著圖書館借閱資料、文化類書籍、科學類書籍、經濟類書籍、管理資料逐漸增多，圖書館管理人員的工作量呈直線上升趨勢，尤其是一到書籍統計階段工作人員更是特別繁忙，信息化建設工作勢在必行。信息化技術的迅速發展并廣泛運用到各領域中，它讓圖書館信息化變革工作看到了希望，圖書館也正確開啟了大數據時代，并且大數據技術在圖書館現代化建設中取得了非常不錯的成果，圖書館大數據信息正在呈現逐年增長趨勢。我國已經開啟了數字化圖書館建設，正在逐步探究和嘗試在數字化圖書館中融入人工智能軟件，使之成為智慧化圖書館，當然一旦圖書館轉型成功后，它服務的對象將不再是當地居民，還應該包括每年來瀏覽觀光的游客。本文在大數據背景下探討如何利用云計算、人工智能、感應器等技術和設備運用到智慧圖書館建設中，完成圖書館智慧服務體系的構建工作。

關鍵詞：大數據;驅動;智慧圖書館;個性化信息服務;服務體系

本文主要是以大數據驅動的視角來探究智慧圖書館的信息服務體系的構建思路;利用人、資源、服務、技術等多種核心元素的結合，從基礎設施層、數據資源層和服務應用三個層次來構建大數據驅動作用下，完成智慧圖書館信息服務體系的構建工作，為用戶提供最精準的人性化、最高效的智能化服務，希望可以顯著提高圖書館的服務水平，為未來圖書館打下堅實的基礎。

1 智慧圖書館的定義

智慧圖書館是以信息化技術為基礎，將以人為本定為建設智能化圖書館的核心，以圖書館業務流程為導向，以數字化管理和智慧化服務為目標的現代化變革工作。它遠遠超出了集結化技術層面，將設計重點更多的傾向于服務管理、資源整合及分類歸檔、個性化以及高效化惠民需求，是傳統圖書館實現可持續發展、數字化及智慧化轉型的新方式。

2 目前圖書館指揮服務體系研究情況

自從復合圖書館、數字化圖書館問世之后，以信息化技術為技術，以智能化、數字化結合為標志性的智慧圖書館成為圖書館未來的潮流趨勢，智慧圖書館的理念和研發工作也就應運而生。在2017年大數據驅動條件下圖書館指智慧信息服務引起了諸多學者和科研人員的關注。

2.1 智慧圖書館的研究現狀

現階段，有三個智慧圖書館構建模板是被國內學者和科研人員認同及肯定的。其一，技術層面，智慧圖書館必須要以大數據技術、人工智能技術、云計算等先進的信息化技術作為構建智能圖書館的基礎。其二，業務流程，側重于對以圖書館書籍資源的異構分布進行加工、組織、精簡、提煉，把經過知識變化后的智慧提供給用戶。其三，服務水平，智慧圖書館的特點就是要體現出個性化、智慧化、高效化，以滿足用戶新時期精神需求。

2.2 智慧服務體系的研究現狀

圖書館內外部建筑形式及風格、軟硬件設備、信息化技術、資源數據、管理人員是構成智慧信息服務體系的主要因素，如何在大數據背景下完成各因素之間的優化組合成為智慧信息服務構建研究建設工作的重點。當今，致力于研究智慧圖書館服務體系的學者發布的研究報告都是在數字化圖書館的基礎上，其整體服務體系中缺少某種具體技術、服務主流功能、服務對象明確等內容，阻礙了智慧圖書館的可持續研發進程。

3 大數據驅動條件下圖書館智慧信息服務體系的構建

本文將參照信息生態鏈理論，根據信息環境、信息資源、服務對象對圖書館智慧信息服務體系進行了重新創作設計，主要包含了基礎設施層、數據資源層、服務應用層三個層次。大數據驅動條件下圖書館智慧信息服務體系理應是一個動態的、循環的過程，大數據信息來源于圖書館各環節作業中，而大數據驅動條件下的指揮信息服務體系又可以反過來幫助圖書館優化業務流程，推動業務創新發展、促進各環節業務從組，利用大數據技術對圖書館進行有效的調和轉化流通。

3.1 基礎設施層

基礎設施層是智慧信息服務的建設基礎和技術支撐，主要利用大數據技術的目標提取、儲存歸檔、整合及分類管理、數據分析處理等功能，硬件設備和信息化技術是基礎設施層的構成部分。硬件設備主要包含監控器、紅外感應器、指紋或芯片識別、智能機器人等，信息化技術通常為云計算、人工智能技術、可視化技術、數據統計分析等。

3.2 數據資源層

數據資源層是智慧信息服務的核心內容和關鍵技術，它主要是利用大數據技術對圖書館中的各環節海量數據進行整合、分類管理以及深入分析挖掘。圖書館每一天在管理和業務服務時都會產生海量數據信息資源。本文根據海量數據產生方式分為以下四個方面：圖書館資源數據、業務流程及管理數據、各項服務數據、用戶行為數據。

3.2.1 實行各項數據的統一編制

實行海量數據資源統一編制的優勢在于：促進數據信息實時共享、挖掘出有價值的數據信息。智能化圖書館想要實現圖書統一采購、文獻統一編目、一體化標準書目數據共享，就必須要在大數據驅動作用下構建數據信息資源層，通過元數據、元模型來建立不同形式的分類標準、數據索引、實現多源異構數據的統一編制及表示。

3.2.2 構建集成化數據存儲機制

由于半結構數據、非結構化數據占據圖書館海量數據的80%以上，因此只有集成化數據儲存機制有很大的內容量，可以滿足海量信息持續增長的儲存需求，還可以實現多元異構數據的多元化儲存。在大數據時代，科研人員研發出一種名為非關系型數據庫，它同時具有分布式、集結式兩種儲存模式，具有內容量大、拓展性強、穩定性等諸多優勢，完全可以適應各種復雜數據，能妥善解決圖書館儲存問題。非常適宜半結構化或非結構化數據的存儲管理，為后續圖書館資源共享打牢堅實的地基。

3.3 服務應用層

服務應用層是智慧信息服務體系的最頂級信息交互端口，它直接作用對象是用戶、圖書館工作人員。圖書館工作人員可以利用可視化技術和人工智能技術對圖書館海量數據信息進行加工、提煉將轉化后的智慧知識傳遞給用戶。用戶通過使用智慧信息服務經歷了從一次知識到二次轉化知識的過程。

3.3.1 構建新型資源采購模式

智慧化圖書館想要保證高效的、個性化的借閱查找需求，就必須要根據用戶的瀏覽記錄、查閱歷史、借閱信息等統計出用戶對圖書館書籍的傾向，以用戶閱讀需求為采購書籍資源工作的核心，以滿足用戶多樣化需求為目標，實現高效、精準的采購書籍文獻。

3.3.2 建立多維度圖書館環境模型

智慧圖書館可以利用大數據驅動信息服務體系中監控、業務、管理等數據信息來辨別和尋找圖書館日均人流量變化規律，為圖書館舉辦活動提供有價值的數據信息。同時利用時間、空間多維度圖書館環境模型可以實際調整紙質圖書館環境布局格式，將利用率高的文件放置在最有利的排架位置，縮減用戶尋找目標紙質資源的距離和時間，以此來提高用戶的滿意度。

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