智慧圖書館大數據可視化研究

摘 要：為了高效利用圖書館數據信息，提升圖書館智慧化管理水平，為讀者提供基于大數據的精準服務，滿足讀者的個性化需求，本文在研究大數據可視化發展趨勢和理論的基礎上，參考學習國內外優秀高校圖書館的大數據可視化建設方案，針對我校省屬行業特色型高校的發展方向和學科特點，對我校圖書館開展數據可視化服務提出了相關建議，以推動我校圖書館數據可視化服務的建設和發展。

關鍵詞：圖書館智慧化管理 大數據 可視化

隨著網絡信息技術的持續進步，數字信息資源展現出巨大的數量、廣泛的分布和多樣性，這使得用戶難以高效地使用這些復雜的信息資源，因此如何以直觀和高效的方式展示這些數據成為一個迫切的問題。大數據分析是一種全新的技術方法和工具，能夠在一定范圍內對大量復雜多樣的數據資料進行分析處理，進而獲得有價值的結果，因此成為人們研究的熱點[1]。大數據可視化技術具有豐富的數據屬性，可視化且具有動態性，可實現人機交互，且從多維度及更直觀的形式展示給用戶，此技術為解決信息資源問題提供了一條有效且便捷的途徑。目前國內外許多研究機構和學者對基于大數據分析的數據挖掘技術進行深入研究并取得一定成果，但針對高校圖書館的相關研究還較少。大學圖書館本質上是大數據的創造者。因此，將大數據分析技術應用到圖書館管理中是十分必要的。圖書館作為知識傳播、信息交流及文化傳承的重要載體，是人類社會文明進步的象征。圖書館的數據呈現出豐富的多樣性和高度的復雜性。在高校信息化建設不斷推進過程中，大量新技術、新工藝應用于圖書館領域，產生了海量數據。在圖書館數據服務中，如何有效地收集、精煉和深入挖掘這些數據，以便為圖書館的管理決策和服務質量提升提供必要的數據支持，已經成為該領域的核心議題[2]。隨著互聯網技術和移動終端應用的普及，大數據已經滲透到各行各業當中，并在一定程度上影響著人們生活方式和習慣，這給高校圖書館帶來新的機遇和挑戰。本研究目的主要是為我校圖書館數據實現可視化提供一個切合實際且可執行的解決方案。

1 高校圖書館數據可視化

1.1 數據可視化的概念

“可視化”，也稱為Visualize或Visualization，其正式名稱是“科學計算可視化”。這一概念最初是在1987年由美國國家科學基金會主辦的“科學計算可視化研討會”上提出的[3]。經過超過30年的持續發展，可視化技術已經嶄露頭角，成為一個日益活躍的研究領域。可視化起源于計算機圖形學，人們通過計算機生成圖形圖標，并且以可視化的形式去展示提取的各類數據的屬性和變量。我們日常了解的條形圖、直方圖，餅圖以及柱形圖等等，都是最基礎的統計類圖形，這些是大數據可視化中采用最普遍的方法。一幅圖像的展示勝過萬千語言，圖表為事物提供了更加清晰且更加直觀的描述，可視化是一種將數據以更加直觀的形式進行呈現，它通過人與機器交互的形式將可視化結果展示給用戶，通過此方式來實現用戶之間以及信息之間的通信，將繁雜的數據通過轉換成圖像進而實現高效地表達，以提高信息傳遞方式的準確性以及全面性，并有助于用戶發現數據背后的規律以及特征，進而挖掘數據隱藏的價值[4]。

1.2 可視化的作用及意義

將可視化的各種理念、技巧和方法融合到高校圖書館的數據服務研究之中，使得隱性知識得以轉化為有價值的信息，有助于進一步拓寬圖書館服務的渠道。對高校圖書館數據服務的可視化涉及三個逐步升級的層級：①對信息的表達作用。可視化為高校圖書館的資料提供了完善的理論架構和方法論，這不僅使得數據得以有效地展現和展示，而且有助于減少認知上的壓力，提升信息的流通迅速性和品質。②全面地展示了數據內容。可視化技術可以通過各種分析框架、理論模型來整合和壓縮海量數據，為海量數據資源提供一種全球視野的展示，實現信息資源的有效合并和信息融合，從而在信息時代解決讀者因數據激增和信息過快而面臨的問題。③有助于提高及揭示事物的真實性質。通過多種圖形輔助工具，可視化技術能夠創建和傳達復雜的信息資料，可以幫助人們發現數據背后的價值，通過可視化的形式，可以更加清晰地看到數據之間的關系和趨勢[5]。在這個基礎上，可以更好地發現數據背后的價值，從而更好地利用數據進行業務決策和創新。

1.3 數據可視化在圖書館中的應用

在智能圖書館的發展進程中，大數據可視化應用旨在清晰且簡明地展示龐大且復雜的數據類型，并為各種用戶需求提供服務，確保大數據可視化在圖書館內能發揮其核心作用。為了確保圖書館的管理和服務能夠提供有用的信息，首先圖書館需要持續性地對各類數據進行大量采集并進行數據分析，并以可視化的方式對所采集的數據進行處理，只有這樣圖書館才能有豐富的數據展示，并且依賴這些數據為以后的決策提供更加有價值的建議，同時為讀者提供更人性化的服務。那么在高校圖書館中大數據可視化的實踐可以被分解為兩個關鍵時期，首先我們需要對數據進行采集，對采集到的數據進行數據預處理，然后再進行處理與分析，將分析后的數據進行可視化展示，并為以后的決策提供必要的支持；那么在第二個時期，需要討論高校圖書館如何運用其可視化展示的數據為其讀者帶來人性化的服務[6]。

2 圖書館大數據可視化分析

我校圖書館在大數據可視化方面的實踐思路是基于“以人為本的圖書館大數據可視化分析平臺”。該平臺的主要數據來源包括圖書管理系統中的各類圖書資源、讀者到館數據、讀者借書以及還書的數量等，并將這些數據以可視化的方式呈現。該平臺特別注重各數據之間的互動，以方便根據讀者的具體需求可隨時抓取數據。我校圖書館在使用可視化平臺后，圖書管理人員能夠實時查詢并掌握我校館內圖書的分類情況，以及各類圖書的數量，比如我校圖書館書目檢索系統中有熱門推薦，此熱門推薦中有借閱、熱門評分、熱門收藏、熱門瀏覽、熱門檢索詞，可以此進一步去分析讀者在閱讀方面的喜好，分析出哪類書籍更受讀者喜歡，并且讀者可根據自己的閱讀喜好推薦圖書，圖書管理員可根據讀者數據信息進行詳細分析，并以此數據為依據對圖書資源進行整理，多購買讀者喜歡的書籍，這樣可以提升圖書購買的準確性，以降低我校圖書購買成本[7]。我校圖書館始終堅持“讀者第一，服務至上”的辦館宗旨，將讀者放在第一位，運用大數據可視化技術為讀者提供更加精準的服務，其中“讀者”和“服務”是最關鍵的兩個方面。基于此構建了包括信息采集與管理平臺、數據挖掘及應用模塊、數據分析處理與展示等功能模塊在內的高校圖書館大數據可視化架構體系。我們的建設理念是全方位地去收集讀者的數據，并以此數據制定統一的數據標準，并充分利用好這些數據。

2.1 電子資源數據可視化分析

作為圖書館最為關注的信息，電子資源的訪問數量在我們電子資源數據可視化分析系統的搭建過程中有著至關重要的角色。這意味著我們需要主動地收集各個時間段、不同年級不同專業的學生以及不同學院不同部門的訪問數據，并以此數據為基礎為電子資源的采購決策提供有效建議。我校電子資源非常豐富，有中國知網數據庫，電子書數據庫，自建數據庫以及試用數據庫，同時，讀者可以輸入關鍵詞，在線閱讀或下載相關文獻來了解讀者目前的研究方向和關注熱點，為科研活動提供必要的數據支撐[8]。

2.2 圖書館門禁匝機數據可視化分析

大數據可視化能按照年、月、日、時對通過門禁匝機的進館數量進行統計，并以此數據繪制出型相應的可視化圖表，通過此圖表幫助我們更直觀地掌握進館人數動態變化[9]。并且可以根據此數據分析出各學院教師讀者和學生讀者的占比情況，那么圖書管理員也可根據入館人數對圖書館員在崗人員進行合理分配，以節約人員成本。

2.3 預約系統數據可視化分析

提前預約到館時間及座位，這些數據可通過預約系統進行可視化展示，通過對展示的數據進行分析可使圖書館能夠準確掌握不同時間段、不同空間和各種座位的使用情況，同時還可以分析讀者的偏好。對讀者借閱信息數據，圖書借書記錄，新書入藏等各種信息進行了統計與對比分析。利用這些數據，我們能夠優化相關的硬軟件設備，彌補設備的短板，進一步提升服務的品質，并增加讀者的滿意程度。

2.4 讀者借閱數據可視化分析

通過深度挖掘和分析讀者借書的數據，能深入洞察他們的閱讀偏好，深入了解他們的借閱心理，從而搭建出一套精確的閱讀推廣框架，利用這些讀者的偏好為他們推送更適合的書，為他們提供更為人性化、更好地滿足讀者需求的多方面服務[10]。針對每日以及各個時間段的書籍借閱情況，不同學院不同系的書籍借閱數據，不同種類書籍的借閱數據，那么這些數據都屬于與讀者和書籍相關的數據。

2.5 讀者到館數據可視化分析

通過仔細分析讀者的入館數據，可以洞察其圖書館服務行為的演變路徑，這為完善圖書館日常管理策略和應對突發狀況的應對策略提供了有力的數據支持，并有助于提高我校圖書館的管理水平。對于讀者的圖書館入館數據，主要對總入館記錄、日常入館人次統計、不同類型讀者的入館狀況以及各個院系的入館讀者比率進行深入分析。

3 我校圖書館大數據可視化建設存在的問題

目前我校圖書館總面積可達38000.27m2；閱覽座位共計5111個；紙質圖書共165.72萬冊，中文報刊共849種。電子圖書141.76萬冊，數據庫有中國知網、超星數字圖書館、自建等共31個。院部資料室一共10個。豐富的紙質文獻和電子文獻能夠滿足學校教學科研以及師生學習的需要。我校圖書館根據各學院的辦學定位以及發展目標，文獻收藏范圍廣泛，且覆蓋所有相關開設專業，智能工程類、汽車交通類、經濟類、機電類等著作為重點收藏書籍。但是目前還存在一定的問題需要持續改進，比如與讀者相關方面的問題，那么對于讀者而言如何能夠獲得更人性化更精準的服務，而且讀者如何去使用可視化數據；對于圖書館而言，如何為讀者提供更精準的服務，如何滿足讀者的各項需求，以及如何更好地利用與讀者相關的所有數據并進行可視化。那么這些問題都需要一步一步去進行完善。那么在建立大數據可視化之后，還需要去不斷挖掘數據所隱藏的價值，而且還需要進一步優化用戶描述以及需求模型。同時，我們亦應當借助各種比賽、演講、培訓等方法來提高圖書管理人員和讀者的信息識別能力，充分利用大數據的可視化特點。

4 建設方向

為了構建一個大數據的可視化系統，圖書館需從巨大的數據源中提取所有相關的信息資料，以實現高校在整合、智慧分析和直觀展示圖書館各種數據方面的需求，從而幫助圖書館更精準地把握讀者的需要，調整資源配置并優化其服務水平。在高校圖書館中，要想實現數據可視化那么主要涉及以下四個核心環節：采集數據、分析與處理數據、圖表展示、用戶交互。在用戶交互環節再次獲取用戶的反饋，對獲取到的數據再次進行分析與處理，再次調整可視化圖表，以更好地滿足用戶需求，為用戶提供更人性化的服務。

針對我校圖書館目前在大數據可視化建設方面所存在的問題，在未來的項目建設階段，需要特別強調兩大核心任務：首先，數據的可視化技術需要更好地針對讀者，以便于他們能夠隨時訪問；其次呢，與讀者相關的各種數據也需要持續不斷地收集，為構建讀者個人的數據可視化系統做準備。我校圖書館的大數據可視化平臺在搭建過程中，去實現各系統間數據的無縫對接和共享至關重要，這樣不僅能讓讀者在學校內部更好地實現行為數據的互通性，讓讀者真切地感受到人性化的服務，而且還可以促進與學校內部的其他院系或部門的數據進行互動。

參考文獻：

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