以大數據為驅動的智慧圖書館構建模式

裴琦 許昱

課題來源：2022年度漯河市哲學社會科學規劃課題“大數據時代智慧圖書館建設路徑分析研究”（項目編號：〔2022〕4號139）。

作者簡介：裴琦（1993，9-），女，河南漯河人，本科，助理館員，研究方向：典藏與流通。

通信作者：許昱（1979，2-），女，回族，河南郾城人，本科，副研究館員，研究方向：圖書典藏與流通，通信郵箱：xu163.com。

摘要：隨著網絡技術的普及，電子信息技術的快速發展，基于計算機的大數據分析及挖掘在各行各業都得到了廣泛應用。教育領域也不例外，當前很多高校都引進了現代信息技術，不僅提高了教學效率，而且推動了教育數字化、智能化發展。圖書館作為高校重要的組成部分，緊跟時代步伐，將互聯網思維運用其中，構建了具有人性化、個性化的智慧圖書館，為師生更好地教學與學習提供優質的服務。該文在對大數據與智慧圖書館進行簡單概述的基礎之上，重點探討了大數據為驅動的智慧圖書館構建模式，進而梳理了以大數據為驅動的智慧圖書館未來發展趨勢。

關鍵詞：大數據；智慧圖書館；智慧建設；數據挖掘；構建模式；發展前景

中圖分類號：G25? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：2096-4110（2023）02（c）-0123-05

Smart Library Construction Mode Driven by Big Data

PEI Qi， XU Yu

（Luohe Medical College， Luohe Henan， 462000， China）

Absrtact： With the popularization of network technology and the rapid development of electronic information technology， computer based big data analysis and mining have been widely used in all walks of life. Education is no exception. At present， many colleges and universities have introduced modern information technology， which not only improves teaching efficiency， but also promotes the digital and intelligent development of education. As an important part of colleges and universities， the library keeps up with the pace of the times， applies Internet thinking， builds a humanized and personalized smart library， and provides high-quality services for teachers and students to better teaching and learning. Based on a brief overview of big data and smart libraries， this paper focuses on the construction mode of smart libraries driven by big data， and then combs the future development trend of smart libraries driven by big data.

Key words： Big data; Smart library; Intelligent construction; Data mining; Construction mode; Development prospect

物聯網、云計算、大數據、人工智能是現代信息技術重要的產物，在各個領域均發揮了非常重要的作用，使人們的生活、生產、學習變得更加方便快捷。教育領域也逐漸引進越來越多的新技術，為師生打造高品質校園環境，對于醫學專業師生而言，他們在日常教學及學習中對于諸多文獻資料的需求量較大，每日都需要去圖書館查閱大量醫學素材，所以為了滿足師生需求，醫學高等專科學校在圖書館建設加大了技術投入，目的就是通過構建智慧圖書館，使師生資料的查閱更加方便、快捷。在大數據的驅動下，智慧圖書館也在不斷升級改造，以滿足師生多樣化的學習需求，并且已取得了不錯的成效，推進了圖書館智能化、人性化、個性化發展。基于此，本文重點針對大數據驅動下的智慧圖書館構建模式，通過分析各個模式下的功能，突出其優點，旨在為智慧圖書館建設中充分利用大數據優勢提供有價值的建議。

1 大數據與智慧圖書館概述

大數據技術在將大量數據進行收集整理、分析、處理、對比以后，計算同一類型、不同層面數據，找出這些數據內在關系，以便于能夠為更加科學合理的預測事物發展情況提供重要的依據，換言之就是數據可以作為事物、社會發展決策的關鍵性參考資料[1]。大數據技術優點較為突出，除了在數據收集方面具有較強的能力以外，還能夠確保相關推算更加準確。因為數據的類型繁多，范圍較廣，較為全面，可以站在多個事物視角下，并基于不同的層面進行合理化推理及運算；同時還具備了較強的數據處理功能，大數據和普通計算方法比較，推算工作效率很高；除此之外，通過大數據技術計算及推理以后獲取的結果非常準確，很少出現錯誤及問題。

在圖書館發展史中，智慧圖書館屬于高級階層，其將物聯網、云計算、智能設備優勢匯集在一起，除了不受時間、空間局限外，還能夠為讀者提供人性化、方便快捷式的服務[2]。智慧圖書館特點可以從以下3個方面進行詳細分析：一是知識共享性特點，智慧圖書館基于互聯網技術，融合了大數據分析能力，所以必然會突顯出網絡化、數字化特點，能夠使讀者享受到優質的知識共享服務項目；二是服務高效性特點，智慧圖書館采用的是智能化技術，不管是硬件設施，還是軟件系統，或者是前臺及后臺服務、書籍與閱讀者等均實現了互融互通，息息相關，在不同類型事物處理方面更加快捷，所以管理及服務層面均體現了靈活性、高效性；三是使用便利性特點，智慧圖書館數據的收集基于全面立體感知系統，通過不同渠道獲取的信息數據均能夠達到互通效果，圖書館借助智能設備能夠隨時隨地為讀者提供優質服務。而在智慧圖書館中，共享性、高效性及便利性又是緊密相連、息息相關、互相推進、相互依存的。其中共享性作為基礎，高效性則是其核心部分，便利性是建設智慧圖書館的服務宗旨，同時也是共享性、高效性特點的出發點及落腳點。

2 大數據驅動下智慧圖書館構建的意義

2.1 有利于圖書館圖書資源優化配置

最近幾年，我國在教育方面加大了扶持力度，推進了教育改革步伐。在教育事業中，圖書館擁有非常重要的學術資源，并且伴隨教育改革也日益趨于多元化，在很大程度上對于圖書館應用及管理也提出了較高的要求，所以以大數據為驅動構建智慧圖書館模式是時代發展的必然趨勢。大數據下的智慧圖書館不僅可以使圖書館管理人員更加準確地捕捉師生對信息資源的多樣化需求，而且推進了圖書館服務的個性化發展，使圖書資源利用率更高，同時實現了高效管理，豐富了師生閱讀體驗。

2.2 有利于提高圖書館管理服務智慧建設

傳統高校圖書館管理效率低，服務內容少，主要以人工整理、查閱為主，而以大數據為驅動的智慧圖書館不但提高了圖書館管理服務的效率，而且精準度更高，圖書資源的收集整理結合各個專業、各個學科進行有序設計，圖書館信息資源的使用變得更加靈活，效率也更高。以大數據為依托的智慧圖書館，為師生更好地進行科研學習提供了便利，在提高了教學及科研水平的同時，有利于師生專業化發展。

2.3 有利于增強圖書館信息資源共享能力

大數據驅動下的智慧圖書館最大的特點便是資源的共享性，借助數字化推進信息資源智慧化，借助先進的技術手段、物聯網高質量的共享信息資源[3]。使高校師生在智慧圖書館查閱、學習科研知識的同時，也能夠將自己的科研及學習成果融入智慧圖書館基礎信息資源內，一方面使智慧圖書館資源更加豐富，另一方面實現了資源的高效整合。

3 以大數據為驅動的智慧圖書館構建模式

3.1 模式框架

為了能夠使讀者多樣化需求得到滿足，智慧圖書館以大數據為依據設計了相應的服務框架，具體如圖1所示。

此模式框架中共劃分為物理層、處理層、分析層、應用層4個部分，其中物理層包含圖像采集、系統監控、傳感器、RFID等硬件設備，同時還有互聯網、網絡監控等設備，主要用來對圖書館、圖書、讀者數據進行收集，并運用無線傳輸信道、計算機通信網實現數據有效傳輸至處理層；處理層主要是對物理層收集的數據有效轉化，以特定含義、符合需求數據為目的。一方面能夠將讀者閱讀行為、服務生長的大量信息數字化處理；另一方面標準化處理讀者個性需求中的閱讀喜好、周期、反饋等數據；分析層主要由數據中心基礎平臺、大數據管理應用平臺、讀者個性化智能服務平臺組成，是圖書館的數據核心，結合讀者多樣化需求分析大數據，對讀者個性化服務需求預測的同時完成數據針對性推送，保證讀者個性化需求得到滿足；應用層基于平臺層數據，主要對圖書館大數據進行分析，智能化管理系統同時還具備了用戶關系管理、個性化需求、智能服務功能。

3.2 個性化推薦模式

個性化推薦模式基于讀者需求，由傳統圖書館借閱中“人找書”模式逐漸向“為書找人”轉變，提高圖書資源利用率[4]。在此模式中主要運用的是協同過濾算法，此算法又分為兩個層面：一是以讀者為中心，借助讀者間行為相似度，為其快速匹配，并且準確推薦，比如，甲讀者與乙讀者曾經都閱讀了《偉大的醫生》這本書，表明二人閱讀行為極其相似，智慧圖書館會向甲讀者推薦乙讀者曾讀過的其他類型書籍，同樣也會向乙讀者推薦甲讀者曾讀書籍；二是以項目為中心，此算法與前者相似，主要依賴資源相似程度給予推薦，比如，一位讀者閱讀了《局部解剖學》這本書，智慧圖書館便會將與此書相關資料推薦給讀者。為了能夠使讀者多樣化閱讀需求得到滿足，智慧圖書館個性化推薦模式中還會將兩種算法混合使用，增強讀者和圖書館互動性，保證個性化推薦更加準確。

3.3 數據挖掘采購決策模式

隨著現代信息技術快速發展，讀者的閱讀需求日益呈現多層面、多維度、多元化和個性化，所以智慧圖書館在模式構建時運用的是數據挖掘方法達到采購決策目的。數據挖掘是指海量數據中借助算法將隱藏信息收集整理，除了能夠獲取過去數據以外，還可預測未來趨勢，保證圖書館決策效率提升。以下對圖書采購計劃過程進行分析，具體如圖2所示。

圖2? ?圖書采購計劃過程

收集原始數據是為挖掘數據提供有效數據源。圖書館業務系統內涉及的原始數據有讀者基本信息、流通借閱、文件檢索、館藏、采訪、編目等相關業務的數據。預處理數據主要針對的是原始數據，在對數據完整性、一致性進行檢查的同時，處理及糾正不規范數據，結合屬性泛化改造數據，比如，年齡這一屬性可體現青年、中年及老年；統計匯總數據過程中會構造新屬性。挖掘數據采用的是關聯、聚類等方法，對海量數據內在關系進行分析，比如，圖書與某一類型讀者間存在哪些關聯性等。結果分析主要功能是再分析數據挖掘生成的數據間存在的內在關系、關聯，進而獲取讀者閱讀喜好、缺書比重等信息，為采購文獻提供重要的參考依據。制訂采購計劃是重點，主要由圖書館館員負責，數據挖掘僅作為輔助，做出決策的依然是人，所以為了確保決策更加準確、正確，館員專業性是非常重要的。

3.4 服務模式

3.4.1 基礎設施互聯、融合和共享

智慧圖書館智能化、協同化服務特點較為突出，借助技術優勢實現了館藏資料、互聯網、物聯網、數據庫、實體圖書、讀者高效融合，構建了智能聯通模式的平臺[5]。智慧圖書館互聯、融合及共享是核心。大數據包含讀者、電子資料、物聯網傳感等眾多數據，大數據分析、處理功能與物聯網技術結合推進智慧圖書館感知力、智慧化功能的增強，實現業務重組、資源擴展、決策轉變，帶來了較大的發展機遇，強化學科數據間有效關聯、共享，而智能技術則對數據規律提煉及整合。大數據驅動下智慧圖書館服務品質提高，數據管理高效，促進了數據創新。

3.4.2 個性化智慧服務

大數據技術通過讀者閱讀時留下的屬性信息，例如搜索路徑、痕跡、瀏覽的主頁、借閱及下載信息等，通過分析以上數據預測讀者需求，給予針對性服務。大數據驅動下的智慧圖書館檢索方便快捷，瀏覽及記憶功能可向讀者推薦滿足其需求的書籍。例如，大數據可針對科研類讀者推薦匹配度較高的參考文獻、學術資源；針對移動客戶端讀者，大數據介入處理以后會結合讀者偏好推送相關書籍，讀者可利用碎片化時間學習；同時智慧圖書館設計了前瞻性服務項目，比如，通過大數據分析及預測讀者科研創新合作、交互知識服務全過程。

3.4.3 智能管理體系

儲存與計算能力以云計算為依據，實現了結構化、半結構化、非結構化數據需求的高效滿足[6]。智能管理體系基于不同類型知識服務、業務形式構建風險模型，并借助分析、預測、智能輔助等技術形成特色性、科學性、實用性風險預測框架，例如，數字圖書館數據安全風險評估、出版收益、數據資源采購及應用評估、知識產權風險評估等模型。在對圖書數據資源、軟硬件情況進行分析時預測潛在故障，針對突出存在的波動性會自主且及時的完成應對策略的制定，例如，資源故障、網絡非法行為侵入、服務需求障礙、垃圾資源過濾等。智慧圖書館除了能高效整合及分析數據資源以外，還對微博、短信等產生的實時數據流、關聯性數據等快速收集，從中甄選出有參考價值的模式，捕捉讀者需求，并借助智能管理為讀者提供更加優質的服務。

3.4.4 館藏資源

圖書館主要是為讀者提供服務的。而網絡時代，讀者時間呈現碎片化，大多數讀者通過網上閱讀的形式獲取學習資源，物理空間逐漸向開放的虛擬電子信息空間轉變。所以大數據驅動下的智慧圖書館在對數據分析員強化培養的基礎之上，還需要實現對數據的深層次挖掘，結合大數據運算分析結果對讀者偏好、需求充分了解，進而進一步優化及完善館藏資源，做好重新規劃的同時，館藏資源構成科學調整，加大讀者關注度較高且需求量較大的資源方面資金的投入，提高館藏資源使用率，以此構建以讀者為中心的服務模式。

4 以大數據為驅動的智慧圖書館發展前景

大數據驅動下的智慧圖書館實現了大范圍的革新，構建了不同類型知識服務、業務建設風險模型、用戶流失及價值分析、構建新型知識服務引擎，并借助這些資源的分析對可能存在的諸多潛在故障進行預測，在此基礎之上，智慧圖書館大數據技術應用將會越來成熟穩定，將逐漸向著更加靈活智能的網絡信息資源整合模式、智能輔助決策等層面繼續發展。高校圖書館由最初的傳統實體圖書館逐漸發展為現在的數字化圖書館，而在不久的將來，大數據、物聯網、云計算、人工智能等技術的推動下，智慧圖書館會逐漸發展為復合型較強的新型服務模式。

現代信息技術的高速發展，大數據、云計算、物聯網、RFID、AI等技術會越來越成熟，在時代的不斷推進下，智慧圖書館模式構建過程中引進更加先進的智能設備是必然趨勢，這也是維持其為讀者提供高質量服務的技術支撐。大數據能借助自身關聯規則挖掘法分析行為、匹配模式等層面高效獲取、組織、處理信息，并且會把預測、感知、分析以及決策以后的結果更好的應用至圖書館管理及相關服務中，以達到信息資源深層次整合、設備高效利用、讀者用戶個性需求的滿足、圖書館管理人員智慧管理的目的，從而使各個環節層層相連、環環相扣、無縫銜接，形成一個強大的服務系統。

當今社會是信息爆炸的新時代，傳統圖書館不管是服務模式，還是管理方法均無法滿足讀者對于信息獲取高效性的需求[7]。特別是在資源共享、查閱咨詢、個性化服務層面明顯滯后，不僅服務效率較低、信息更新的速度較慢，而且用戶受益的范圍較窄，所以智慧圖書館借助大數據、物聯網、云計算等先進的技術手段，一方面可以保證管理更加方便快捷，借閱方式更加靈活多變；另一方面讀者獲取的資源更加豐富多彩，服務面越來越廣，不斷增強讀者體驗感，而這正是智慧圖書館未來發展的核心所在。讀者對于借閱體驗感提出了越來越高的要求，強化閱讀體驗這也是大數據驅動下的智慧圖書館未來發展趨勢，而借助虛擬現實技術，可以為讀者提供沉浸式借閱體驗，在實現基礎信息服務水平提高的同時，給予讀者一種新鮮感。生活在現代社會的人們，物質生活水平更加充裕，開始追求更高層次的精神及思想需求，虛擬現實技術在智慧圖書館中的運用可提高讀者借閱體驗，5G技術、大數據、虛擬現實技術、云計算等多種技術的匯集，不僅營造了良好的文化氛圍，還將改變傳統圖書館固化電子借閱模式。

大數據驅動下的智慧圖書館安防管理也是非常重要的環節，采用智慧化、靈敏性較高的安防系統，例如，門禁的自動化、火災預警、突發事件處置、應急疏散自動化等，不僅對圖書館內寶貴資源高效保護，而且保證了讀者、館員生命安全[8-10]。圖書館信息量會逐漸增大，數據也會日益增多，圖書館管理系統必然要有較強的運載負載量，如果系統出現故障或者被破壞會造成數據丟失，嚴重時導致系統癱瘓，圖書館將面臨較大的損失。對此，以大數據為驅動的智慧圖書館未來發展中需要將預警系統融入其中，做好各種風險的預防，降低風險造成的可能損失。

5 結語

大數據為智慧圖書館智能化、信息化發展提供了較好的機遇，人機高效互動，既能夠體現智慧圖書館人文情懷，同時也實現了創新發展。特別是在當今社會，讀者的需求日益呈現多元化，要想更好的滿足讀者閱讀需求，智慧圖書館就需要進一步優化與改進，并以大數據為強大的驅動力，將復雜的信息充分利用起來，借助通信、物聯網、云計算等數字化智能技術，將服務范圍大幅度拓展，為讀者提供優勢的服務項目的同時體現服務的人性化，從而最大程度地發揮圖書館的自身價值。

參考文獻

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