大數據驅動下的高校圖書館精準服務模型與策略

吳玉萍 陶意敏

［摘 要］在數智化時代背景下，高校圖書館面臨服務個性化和精準化的挑戰，基于大數據驅動的模型和策略為圖書館精準服務提供科學方法和創新路徑。文章首先梳理剖析高校圖書館精準服務面臨的挑戰，在此基礎上，構建大數據驅動精準服務模型框架，并從建立健全數據治理框架、技術培訓與人才發展、用戶參與和反饋機制以及伙伴關系和協作網絡等方面提出具體實施策略。

［關鍵詞］大數據；精準服務；圖書館；用戶畫像；用戶參與

［中圖分類號］G250.7［文獻標志碼］A［文章編號］1005-6041（2024）03-0008-06

1 引 言

隨著數字化技術的迅猛發展，高等教育界對圖書館服務的需求變得更加多元和個性化。用戶期望超越傳統的高校圖書借閱服務，追求更為便捷和智能化的信息獲取方式，這對高校圖書館的信息檢索速度與準確性提出了新的挑戰。在數字技術廣泛普及的背景下成長的“數字原住民”加速了這一需求變化，他們希望高校圖書館能提供即時的信息訪問、基于個人興趣的個性化推薦以及與學術研究密切相關的高效支持服務，從而助力他們由知識的被動接收者轉變為主動的探索者。

精準服務，一種高度個性化的服務模式，被視為滿足這些新興需求的有效策略。此服務模式在普遍服務基礎上，通過搜集和分析借閱歷史、在線互動記錄等多維用戶行為數據，利用機器學習和人工智能算法等數據分析方法，評估用戶需求和狀態，如信息需求的模糊性、檢索技能的不足、信息素養的欠缺以及學習效率的低下等，進一步細分不同層次的用戶，再在此基礎上為他們提供差異化和定制化的服務。例如，主動提供符合用戶需求的新書通知或學術活動信息，甚至根據用戶研究主題提供定制化文獻整理服務，并通過建立有效反饋機制收集用戶建議，不斷調整和優化服務策略。

大數據技術的應用為高校圖書館提供了實現精準服務的重要機遇。通過建立大數據處理平臺，高校圖書館能夠實時搜集和分析用戶行為數據，運用數據挖掘技術揭示用戶行為的模式和趨勢，為每位用戶定制服務內容。此外，通過智能推薦系統的構建，高校圖書館可以預測用戶的潛在需求，提前準備和調整資源以滿足用戶期望。在確保用戶隱私保護的同時，合理利用用戶數據進行精準服務的研究和實踐不僅能提高用戶滿意度和參與度，還將大大促進高校圖書館資源的有效利用和學術交流的活躍。因此，研究基于大數據的高校圖書館精準服務對提高高校圖書館服務水平、更好地滿足數字時代用戶的需求具有深遠的意義。

近年來，國內外學者開始深入探討基于大數據的圖書館精準服務問題，主要涉及三個方向。一是用戶畫像構建與應用，旨在為圖書館精準服務奠定基礎。單軫等［1］反思圖書館領域用戶畫像研究的困境，呼吁完善理論和技術。尹婷婷等［2］探討智慧圖書館用戶畫像的構建流程，并強調數據流、標簽化、關聯性到可視性的轉化。陽廣元等［3］通過內容分析法總結國內圖書館用戶畫像研究的現狀，并指出未來的研究方向。廖運平等［4］將用戶畫像劃分為面向設計和營銷的兩種類型，展示它們在圖書館服務中的不同應用。二是數據驅動的服務模式創新，關注如何通過大數據技術優化圖書館服務。潘家芳［5］提出人機智能協同的圖書館精準服務模型，強調多模態數據采集的重要性。武瑩等［6］則以個性化用戶需求為導向，依據信息需求層次模型構建圖書館資源的精準配置框架。周萍等［7］分析高校圖書館精準服務的數據驅動要素，并從認知、規劃、數據和實踐4個層面提出高校圖書館精準服務路徑。三是大數據環境下的智慧圖書館服務發展，探討智慧圖書館與數字圖書館之間的聯系，并提出創新的服務模式。高穎［8］分析智慧圖書館的主要功能，并詳細探討大數據環境下地方高校圖書館智慧服務建設的現狀。王家玲等［9］分析數字孿生技術在圖書館精準服務中的應用場景，并構建基于此技術的圖書館服務體系框架。曹寧等［10］討論了智慧圖書館參考咨詢服務的發展思路，強調技術與人文的結合。劉慧［11］從數據源的角度探討智慧圖書館的實踐以及多源數據對提升圖書館服務智慧化的貢獻。

以上研究為圖書館精準服務實現以及圖書館智慧化發展提供了理論基礎和實踐指導。盡管如此，推進高校圖書館精準服務仍面臨不少理論與實踐問題，亟須深入探討大數據驅動下的高校圖書館精準服務的具體模型和策略。為此，本文擬剖析高校圖書館精準服務面臨的現實挑戰，構建大數據驅動的圖書館精準服務模型框架，并提出大數據環境下高校圖書館精準服務的具體實施策略，以期為提升高校圖書館精準服務質量和效率提供理論和實踐參考。

2 高校圖書館精準服務面臨的挑戰

2.1 需求識別與理解的準確性

面對學術領域的持續擴展和研究興趣的個性化變化，準確識別并理解大學生、教師和研究人員等用戶群體的多元化需求是高校圖書館服務首要解決的問題。這要求高校圖書館服務不僅具備高度的適應性，而且還需不斷更新技術手段和服務策略以匹配需求的變化。然而，高校圖書館在實現精準服務時面臨著技術手段的局限性，數據質量與覆蓋面不足以及服務理念與服務方式陳舊等挑戰。傳統的需求分析方法，如依賴借閱記錄和用戶調查，往往難以實時反映用戶當前的需求和偏好。為了應對這些挑戰，高校圖書館的需求識別與服務設計正在逐漸向技術驅動和用戶中心的模式轉變，特別是大數據和人工智能等先進信息技術的應用，為高校圖書館提供了實時動態捕捉和分析用戶需求的新途徑。通過整合多維場景下的用戶數據，高校圖書館可以更準確地評估用戶的信息需求狀態，從而實現個性化和精準化的服務。

2.2 資源與服務的動態調整

隨著學術研究方向和教學內容的持續更新，高校圖書館面臨如何快速調整資源配置和服務內容以緊跟當前學術需求和教育趨勢的挑戰。精準服務對資源的有效配置和個性化服務提出了新的要求。高校圖書館在優化資源配置過程中遇到的主要挑戰是，在有限的預算下選擇和整合最能滿足用戶需求變化的資源。這一挑戰主要由高校圖書館對用戶需求理解不足和數據分析能力有限所導致，使資源配置難以迅速適應用戶需求的變化。此外，高校圖書館在服務提供方面同樣面臨個性化程度不足和響應速度慢的問題，這主要是因為對用戶行為和偏好的理解不深以及服務流程和機制僵化。在這種情況下，大數據技術的應用通過深入分析海量用戶行為數據并預測需求趨勢，不僅提升資源配置的效率和針對性，還提高了服務設計的精準度。大數據使得服務內容、形式和路徑能夠個性化定制，顯著加快了服務響應速度。

2.3 服務個性化與規?；钠胶?/p>

高校圖書館精準服務面臨的重要挑戰之一是如何平衡個性化服務與規?；?。在有限的資源和預算下，同時滿足特定學術研究的個性化需求和廣大用戶的普遍需求，是制訂高校圖書館服務策略需要考慮的核心問題。這一挑戰主要因為服務資源的限制和用戶需求的多樣性之間的矛盾產生，尤其是在為不同學科和研究方向提供定制服務的同時，還需確保服務的廣泛覆蓋和高效執行。這一雙重要求更加凸顯了傳統服務模式在適應用戶需求快速變化時的局限，其中，資源限制和服務設計復雜性是實現平衡的主要障礙。大數據技術的應用為解決這一矛盾提供了新的可能。通過分析大量用戶行為數據，揭示用戶需求的深層模式，為高校圖書館提供基于數據驅動的洞察，幫助設計既個性化又具有廣泛適應性的服務方案。此外，利用智能化資源推薦和自動化服務，大數據技術能夠促進服務的高效規?；\營，并優化資源利用和服務流程。

2.4 用戶參與和反饋機制的有效性

設計有效的激勵機制和反饋渠道，鼓勵大學生和教師主動參與并提供真實反饋，對提升高校圖書館服務質量至關重要。在數字化和網絡化的環境下，高校圖書館需要確保用戶參與和反饋機制的有效性，同時需要解決用戶對服務認知度不高、參與渠道單一以及激勵措施不足等問題。但因缺乏高效工具和技術以及服務團隊處理大量反饋信息的能力有限，在一定程度上也增加了服務優化的難度。大數據技術的應用提供了解決這些問題的新途徑。通過大數據分析工具，高校圖書館可以實時監測用戶行為，自動搜集反饋，甚至預測潛在未明確表達的需求，顯著提高用戶參與和反饋機制的效率和有效性。此外，大數據技術幫助高校圖書館從海量反饋中提取有價值的信息，支持決策的制訂，使服務更貼近用戶的實際需求。

3 大數據驅動的高校圖書館精準服務模型框架

構建大數據驅動的高校圖書館精準服務模型框架（見圖1）涉及從多模態數據采集到人機協同服務的一系列步驟。首先，通過搜集用戶的文本、語言、行為習慣及情感反應等多模態數據，為深入解析用戶的行為模式與需求提供堅實基礎。其次，借助這些多維度數據，為每位用戶構建一個全面而細致的個性化畫像，進而提供針對性強、定制化程度高的信息資源服務。再次，基于個性化畫像，開發一套能夠預測用戶服務需求的系統，這不僅有助于高校圖書館更精準地進行資源配置，還能在一定程度上前瞻性地調整服務策略。與此同時，通過構建智能推薦系統，能夠向用戶推送與其需求高度相關且更新及時的書籍、學術文章等資源，從而確保服務內容的高度相關性與實時性。最后，人機協同服務的實施，即將人工智能技術的高效處理能力與高校圖書館館員的深厚專業知識相結合，旨在提升服務決策的效率與精確度。通過這一連串精心設計與實施的步驟，高校圖書館能夠真正實現向用戶提供高質量的個性化服務體驗，滿足用戶多元化、個性化的信息需求。

3.1 采集多模態數據

采集用戶多模態數據是高校圖書館構建用戶畫像和識別用戶需求的基礎，對開展精準服務至關重要［12］。具體步驟包括：1）設計發布調查問卷，搜集需求數據。利用在線調查工具，如問卷星或騰訊問卷，設計包含多選和開放式問題的問卷，全面了解用戶的基本信息和服務需求。問卷設計應確保問題的相關性和準確性，從而提高調查數據的質量和可用性。2）配置可穿戴設備，采集生理數據。選擇醫學級別的可穿戴設備，如華為手環或小米手表，搜集心率、腦電波等生理數據［13］。同時，簽訂同意授權使用協議，明確告知用戶數據搜集目的、使用方式和隱私保護措施，以獲得用戶的明確同意。3）利用視頻監控系統，記錄視覺數據。部署高清智能視頻監控系統，如具備面部識別功能的攝像頭，搜集采用高級數據加密和匿名化技術處理的視覺數據。同時，確保監控實踐遵循法律法規和倫理準則，保護用戶隱私不被侵犯。4）通過圖書館網站系統，記錄行為數據。利用高級數據分析軟件，如維普資訊或超星圖書館管理系統，追蹤和記錄用戶的在線行為模式。確保數據搜集遵循透明度原則，用戶被明確告知其數據的使用目的和范圍。通過以上方式，在統一的數據標準體系框架下，完成文本、語言、動作、情感等多模態數據的整合和共享。

3.2 構建用戶畫像

用戶畫像是理解用戶需求和提供定制化服務的關鍵［14］。構建用戶畫像是一個綜合性的數據分析過程，涉及以下步驟：1）數據整合。使用數據整合工具，如DataWorks，將不同來源和格式的基礎數據、需求數據、生理數據、視覺數據和行為數據等融合成統一的數據倉庫。采用先進的數據清洗技術確保數據質量，為后續分析提供準確的數據基礎。2）特征工程。運用統計分析和機器學習技術，如Python的Pandas工具和Scikit-learn庫，提取和選擇如頻繁訪問的主題、常用的搜索詞匯、活躍時段等關鍵特征。通過深入分析用戶行為和偏好，識別出能夠代表用戶特征的關鍵指標。3）模型構建。選擇適宜機器學習算法，如TensorFlow、PyTorch等開源深度學習框架，構建用戶分類和預測模型。使用交叉驗證等方法進行模型評估和選擇，以確保模型的泛化能力和準確性。4）個性化標簽生成。根據模型預測結果，使用算法自動為用戶打上個性化標簽，如通過自然語言處理技術分析用戶的興趣領域，生成如“科技愛好者”“文學追隨者”等標簽。5）持續迭代。建立定期收集用戶反饋的機制，使用最新的用戶數據更新和優化模型，定期更新用戶畫像，確保用戶畫像的動態更新，準確實時反映用戶當前的需求和偏好。

3.3 預測服務需求

利用大數據分析工具，預測用戶服務需求的變化趨勢，包括借閱需求、信息咨詢需求等，幫助高校圖書館優化資源配置和服務計劃。1）數據準備。建立自動化數據搜集流程，搜集用戶的歷史行為數據和實時交互數據，實時更新用戶行為和交互數據。使用數據清洗和預處理技術，對搜集到的數據進行預處理，提高數據分析的準確性。2）需求分析。采用關聯規則學習和聚類分析方法等數據挖掘技術，識別用戶需求模式和偏好趨勢。這一步驟關鍵在于發現用戶行為之間的潛在關聯，以便準確預測需求變化。3）趨勢預測。應用時間序列分析技術，如ARIMA或LSTM神經網絡模型，對用戶服務需求的未來趨勢進行預測。通過歷史數據分析，建立模型預測未來需求變化。4）資源動態調整。根據預測結果，采取動態庫存管理和資源配置策略，利用預測數據指導圖書采購、電子資源訂閱和服務安排，優化資源分配，提高效率。5）策略更新。定期評估預測模型的準確性，根據用戶行為數據和服務反饋調整預測策略和模型參數，確保服務需求預測的持續優化和準確性。

3.4 開發智能推薦系統

在用戶畫像的基礎上，利用機器學習算法開發智能推薦系統。該系統能夠動態地為用戶推薦書籍、文章和其他資源，不僅根據用戶的歷史行為進行推薦，還能捕捉到最新的興趣變化和需求動態，確保推薦的相關性和時效性。智能推薦系統的開發包含以下關鍵環節：1）推薦策略定義。深入分析用戶畫像，包括閱讀習慣、偏好主題、活躍時間等因素，同時考慮高校圖書館資源的多樣性，如圖書類別、新舊程度等，基于此，制訂一套全面的推薦策略，旨在最大程度上滿足用戶需求，同時提高高校圖書館資源流通率。2）算法實現。采用協同過濾算法分析用戶間的相似性，內容推薦算法分析高校圖書館資源的相關性，通過算法融合技術結合這兩種推薦方法，實現更加精準的個性化推薦。這一過程中，機器學習模型的選擇和訓練至關重要，需要確保模型能夠有效學習用戶行為和偏好。3）系統集成。推薦算法的集成需要與高校圖書館的現有服務平臺無縫對接，保證用戶可以實時接收推薦結果。這要求開發團隊設計高效的API接口，確保系統的穩定性和擴展性，

且推薦服務能夠隨著用戶基數的增長而靈活擴展。4）性能評估。通過設置實驗組和對照組，利用在線A/B測試方法對推薦系統的性能進行評估，關注指標包括但不限于點擊率、用戶留存率、滿意度調查結果等。此外，定期收集用戶反饋，對推薦內容的相關性和時效性進行主觀評價，以此為依據進一步優化算法。5）動態優化。根據性能評估結果及時調整推薦策略和算法參數，實現推薦系統的動態優化。利用最新的用戶互動數據不斷訓練和更新推薦模型，以適應用戶需求的變化，確保推薦內容的準確性和個性化水平不斷提升。

3.5 提供人機協同服務

結合人工智能技術和高校圖書館館員深厚的專業知識，構建準確、高效的人機協同服務模式。該模式依托于智能系統的數據處理能力與館員的專業判斷，共同做出更加高效準確的服務決策，從而實現數據智能與人類智慧的有效融合。1）角色界定。明確人工智能系統與館員在精準服務提供中各自的角色和職責。具體來說，人工智能系統負責執行大數據分析、模式識別和預測模型構建，以處理和分析用戶行為數據，揭示潛在的服務需求和偏好。而館員則利用其專業知識，對AI系統提供的分析結果進行解讀，基于專業判斷和用戶交互經驗提供更為深入的內容篩選、資源推薦和個性化服務設計。2）系統設計。采用以用戶為中心的設計原則，設計易于使用且可靠的人機協同系統，確保系統界面友好、響應速度快，能夠滿足館員和用戶的實際需求。3）協同機制制訂。制訂詳細的工作流程和協同機制，包括數據共享、決策制訂和任務分配等，確保人機之間的有效溝通和決策一致性。4）效能監控。建立績效評估體系，定期檢測人機協同服務的效果，如用戶滿意度、服務響應時間和解決方案的準確性等指標。5）連續優化。根據效能監控結果和用戶反饋，不斷調整人機協同工作流程和系統設計，采用敏捷開發和持續改進的方法，提升服務質量和效率。

4 大數據環境下高校圖書館精準服務的實施策略

4.1 建立數據治理的統一框架

在大數據環境下，高校圖書館的精準服務質量始終與數據治理密切相關。因此，高校圖書館必須構建一個嚴格的數據治理框架，保證從數據搜集到使用的全過程均符合法律法規和倫理標準。在構建數據治理框架時，高校圖書館必須采用先進的數據管理系統，包括數據倉庫和數據湖技術，來存儲和處理大量的用戶數據。同時，成立數據治理委員會，定期進行數據審計和風險評估。此外，還需要實施細粒度的數據訪問控制和加密傳輸協議，以強化數據的機密性和完整性。

4.2 強化技術培訓和人才培養

精準服務的實施離不開專業技術和人才的支撐。高校圖書館須定期開展數據分析和新技術培訓，提升館員的專業技能，保障他們能夠有效地應用大數據技術。館員的技術培訓應圍繞數據科學、云計算和信息檢索等關鍵領域進行，著力提升他們掌握大數據分析工具和自然語言處理技術的能力。此外，增加領導力訓練和項目管理技能，定期舉辦內部研討會，主動參與外部專業會議，組織在線學習，成立工作坊，開展職業發展規劃以及引入數據科學專家等。通過這些細致入微的培訓和發展項目，不僅能夠提升館員的業務能力，也為高校圖書館服務的創新升級提供了技術保障。

4.3 健全用戶參與和反饋機制

用戶的主動參與和真實反饋對高校圖書館精準服務的實施和持續改善至關重要。因此，高校圖書館應鼓勵用戶參與服務設計和評價，建立包括在線問卷、實時滿意度跟蹤和用戶體驗測試在內的綜合用戶反饋系統，通過多渠道反饋系統收集用戶意見。此外，通過數據可視化儀表板和機器學習算法，對用戶反饋進行深入分析，發現服務中的潛在問題和改進機會，同時，定期舉辦用戶工作坊交流和小組討論，直接獲取用戶的建議，而設立的用戶服務改進委員會也能夠確保服務的優化與創新真正符合用戶的需求和期望。

4.4 構建伙伴關系和協作網絡

建立伙伴關系和協作網絡對高校圖書館實現資源共享和服務創新具有重要意義。通過與學術機構、技術公司和其他圖書館合作，能夠共享資源、數據和最佳實踐，推動服務質量的整體提升。高校圖書館應在建立伙伴關系和協作網絡時，采用開放科學和開源技術原則。通過參與學術資源共享協議和跨機構的數字圖書館聯盟，實現資源的優化配置。與技術伙伴合作開發的圖書館服務平臺，如基于云服務的集成圖書館系統，應支持API集成和模塊化服務設計，以便快速適應不斷變化的服務需求。

5 結 語

在數字化、智能化時代背景之下，高校圖書館基于大數據實施個性化與精準化服務已成為必然選擇。本文通過剖析高校圖書館實施精準服務過程面臨的諸多挑戰，構建涵蓋從多模態數據采集到人機協同服務完整的精準服務模型框架，并提出數據治理、技術及人才培養、用戶深度參與以及伙伴關系與合作網絡建設等具體實施策略，旨在為高校圖書館精準服務提供科學方法與創新路徑。隨著大數據、人工智能等技術不斷應用與發展，高校圖書館的精準服務將實現更高程度的個性化與精準度。然而，達成此目標不僅需要依賴技術的持續進步，更需要圖書館、技術供應商、學術界及其他相關方的緊密合作與共同努力，以推進精準服務在高校圖書館的全面實施與廣泛應用。

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［收稿日期］2024-02-27

［作者簡介］吳玉萍（1983—），女，碩士，副研究員，桂林航天工業學院工程綜合訓練中心；陶意敏（1978—），女，碩士，講師，桂林航天工業學院教務處。

［說 明］本文系2022年廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“大數據環境下高校智慧圖書館精準服務策略研究”（項目編號：2022KY0770）的研究成果之一。