基于大数据的图书馆个性化推送服务质量保障研究

陈臣　尚庆生

[摘要]文章首先介绍了大数据时代图书馆的用户需求与特点。然后，讨论了提高用户体验的大数据驱动因素。最后。作者提出了基于大数据的图书馆个性化推送服务质量保障策略。

[关键词]大数据；图书馆；个性化；推送服务；质量保障

[中图分类号]C250.76 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2014）11-0092-04

随着科学技术的发展，图书馆数据中心的系统管理、数据存储与处理、计算和网络传输能力大幅提高，数据中心基础设施的服务保障能力，已不是决定用户个性化阅读体验和服务满意度的关键因素。当前，如何准确把握读者阅读需求和阅读模式变化趋势，根据用户服务内容和阅读模式来科学、高效地分配系统资源，为读者提供安全、高效、经济、便捷的个性化阅读定制服务。同时，依据读者需求的变化趋势，对服务内容与方式进行精确、动态的调整，已成为关系用户个性化阅读满意度和图书馆服务市场竞争力的关键。

读者个性化阅读需求、阅读服务模式、服务环境变化趋势和客户关系管理，是决定图书馆服务有效性的四个关键因素。大数据时代的来临和大数据应用技术的发展，则为图书馆准确分析用户需求、发现管理与服务安全隐患、提高服务保障能力和市场竞争力提供了强大的数据支持。图书馆只有通过对用户行为数据、阅读关系数据、服务系统管理与运营数据、用户满意度反馈数据和服务市场竞争环境监控数据的分析，才能明确读者需求并制定科学的用户服务策略，才能为用户提供满意的个性化定制服务。

1、图书馆大数据环境特点和个性化推送服务面临的挑战

1.1 图书馆大数据环境的特点

麦肯锡的研究报告是这样定义大数据的：“大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。业界也通常用4个v（即Volume、Variety、Value、Velocity）来定义大数据的特征。分别是数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）和处理速度快（Vdocity）。

图书馆大数据环境具有数据总量快速激增和海量存储的特点，大数据资源主要由系统管理与服务监控数据、用户行为和社会关系数据、服务市场监测数据、客户关系数据和传感器数据，以及音频、视频、图片、微博、用户地理位置服务信息等非结构化和半结构化数据组成，且非结构化和半结构化数据占据数据总量的85%以上。其次，数据环境具有高度复杂和价值发现难度大的特点，对数据中心基础设施结构的科学性和计算、存储能力提出了更高要求。第三，读者阅读服务要求图书馆大数据应用具备较强的安全性、实时性、经济性和可控性，要求大数据的采集、分析和决策过程应满足读者个性化阅读QOS（服务质量）的保障需求。

1.2 图书馆大数据个性化推送服务面临的挑战

1.2.1 大数据资源的可用性问题

首先，大数据时代，图书馆在大数据应用过程中存在两个突出矛盾。一是所采集的大数据资源总量以级数倍增，数据中心的数据管理、存储、计算与处理能力不能完全满足读者大数据服务需求。二是大数据资源的价值密度和可用性低，数据挖掘和价值发现的难度大，图书馆在海量数据中的价值发现过程，可能会有较高的成本投入和消耗大量系统资源。其次，图书馆大数据资源的采集、处理、计算和分析过程是否坚持以系统管理和客户服务为中心，是关系图书馆大数据蓝图科学性，以及系统管理和用户服务决策高效的关键。第三，大数据资源服务的价值转换率、数据真空可靠性、数据对服务创新的价值、数据对客户特征和服务过程覆盖的全面性等问题，也是关系大数据资源可用性的重要因素。

1.2.2 明确读者需求和发现大数据资源相互关系的需求

首先，图书馆应利用大数据分析来明确读者的个体特征、阅读需求、阅读习惯和阅读社会关系，并以读者阅读需求和用户服务满意度为指导，转变图书馆的管理模式、营销策略和服务方式，通过提升服务质量来增强读者的忠诚度和读者群数量。其次，图书馆应加强大数据资源对用户行为、关系、管理与服务的覆盖程度，并准确理解大数据资源库中的用户个体特征、阅读关系、用户行为和监控采集等数据。以及明确相互关联性较低的图片、音频、视频、新闻、广告、论坛和博客等数据所表达信息的真实含义。第三，大数据应用过程应重点关注对不同数据源采集和不同类型数据关系的判定，通过对大量无关数据之间的关系分析来发现隐藏其中的价值和知识。

1.2.3 用大数据来支撑用户个性化服务的需求

当前，图书馆面临着数据海量和环境复杂、读者阅读QoS要求标准过高、数据与信息超级互联、服务创新节奏快的挑战，如何利用大数据技术来获取、分析和决策读者关系与服务视图，是明确服务内容、保证服务质量和优化服务流程的关键。

首先，图书馆传统IT环境下千人一面的服务标准、模式和方法，虽然在很大程度上降低了读者服务与系统管理的复杂度和成本，但无法解决读者个体特征和阅读需求的差异性，会严重影响读者的阅读体验和客户忠诚度。其次，大数据环境下的读者个性化推送服务，是一个包括数据集成、整合、价值挖掘和分析决策的生命周期过程。用户个性化阅读体验的效率、收益率和满意度，是准确评估图书馆的数据利用效率、服务成本、运营风险和市场竞争力的可靠依据。第三，读者个性化阅读服务要求图书馆不断增强大数据基础设施的安全性、功能、易用性、可靠性和可扩展性建设，可为读者个性化服务的定制与交付提供可靠的技术支持。

1.2.4 大数据应用的实时可控性需求

首先，图书馆大数据应用应满足图书馆实时管理和即时服务的需求，可对图书馆大数据资源进行实时的采集、分析、判断和决策，并利用分析与判断结果对管理系统进行反馈调控，对用户服务模式和方法进行优化。其次，图书馆应根据大数据资源的实时分析与判断结果，对影响图书馆基础设施可靠性、服务有效性、用户满意度、用户阅读收益和市场环境可靠性的不安全因素进行预测和评估。同时，应结合预测和评估结果，从制度和策略上对威胁图书馆管理安全性、服务效率和读者阅读愉悦感的不稳定因素进行预防。第三，图书馆应及时满足读者阅读活动中产生的新需求和Q0s要求，通过提高读者阅读满意度来增强客户忠诚度。endprint

1.2.5 读者隐私数据保护的需求

大数据时代，读者的个人基本资料、社会关系、日常行为数据、地理位置信息、兴趣爱好和消费习惯等特征数据，是政府机构、企业和社会团体争相采集的重要资源。此外，为了提高数据的价值和可用性，不同的机构之间还会以资源共享的方式，实现大数据库的资源互通与数据共享。

首先，图书馆在读者个人数据采集中，数据隐私级别的判定、采集行为的限制、价值挖掘深度和保密方法的有效性，可能会影响图书馆大数据资源采集的全面性、数据价值、数据相关性、价值挖掘效率和决策科学性。其次，对用户特征与行为数据掌握的全面、准确性，关系着图书馆的服务内容、模式、方法和策略制定的科学性。同时，也关系着图书馆的服务保障能力、市场竞争能力和自身利益。图书馆在大数据采集与分析过程中，可能会忽视读者的隐私保护。第三，大数据时代，国家法律法规的科学性、图书馆的行业道德规范、管理员的自身素质和管理制度可执行性，也是关系读者隐私保护有效性的重要因素。

2、大数据时代图书馆用户个性化服务保障的策略

2.1 加强大数据资源的价值发现有效性

图书馆采集的读者大数据信息（阅读社会关系、阅读方式、身份信息、行为数据、位置信息等），虽然是读者的阅读思想、需求和心理活动在阅读行为中的真实表现，但大数据环境特有的海量和结构复杂性，导致数据之间的关系、用户特征和知识不易被挖掘与发现。

图书馆大数据具有结构复杂和种类繁多的特点。首先，图书馆必须确保大数据资源采集的对象、内容、范围、方式和深度，能够满足用户个性化阅读的大数据分析需求。其次，必须通过数据清洗来提高数据的逻辑性和可用性，大幅降低数据整合、匹配、归纳、分析和预测的成本。第三，图书馆应重点加强对读者阅读行为、阅读情感和个性化阅读服务需求的分析、建模与预测，以此提高图书馆用户服务系统构建的科学性、用户需求感知能力、个性化服务环境与需求发展方向、用户服务能力和有效性评估、图书馆管理与用户服务决策的能力。

2.2 为读者提供个性化的定制服务

大数据环境下，图书馆、读者、服务资源三者的关系已发生改变，数据成为决定图书馆服务能力、资源利用率和读者阅读满意度的关键因素。

图书馆在读者个性化服务定制过程中，首先，应通过大数据分析准确掌握读者的个性特征、爱好和阅读需求，为每一名读者提供能满足阅读需求的个性化产品和服务。同时，个性化阅读服务过程应注意控制管理复杂程度和服务成本，确保读者个性化阅读活动具有较高的收益率。其次，图书馆应和谷歌、百度等其他互联网运营商、大数据服务商以大数据服务平台联盟和共享的方式，借助第三方大数据运营商在咨询、研发、管理和智能服务等方面的经验，为读者提供个性化服务定制、服务需求预测与推送、阅读风险评估与防范等增值服务和微应用。第三，图书馆应利用大数据来精确预测读者个性化阅读的时间、内容、成本和系统服务负载，通过预测结果制定安全、高效的管理与保障策略，努力提高读者阅读体验，不断降低服务成本和防止服务系统过载。

2.3 为读者提供基于大数据的智慧服务

智慧图书馆是当前图书馆构建与用户服务模式变革的一个重要方向，主要可分为图书馆的智慧管理和读者智慧服务两部分内容。

首先，图书馆应利用大数据技术，科学规划图书馆的基础设施、提高IT运营效率和整合服务系统资源，并对大数据资源进行保护与合规分析，确保图书馆系统和数据传输网络安全、高效、经济和可靠。其次，依据大数据分析和决策支持，结合用户服务和阅读需求实际，实现对服务系统和资源的科学管理、合理分配、统一调度、即时监测和实时优化。第三，应以图书馆大数据服务保障为基础，以用户服务系统算法的科学性、效率、人机交互性和精确性建设为中心，以提高服务系统的用户、环境适应性为目标，构建智能、高效、低碳的用户服务保障系统，才能实现人、资源、空间三个最主要要素的智慧交互与融合，才能为读者提供满意的个性化大数据阅读智慧服务。

2.4 利用大数据挖掘潜力用户和提高客户忠诚度

图书馆应利用大数据技术与读者建立良好的客户关系，不断提高用户忠诚度和品牌质量。

首先，图书馆应及时预测、分析用户服务模式的变革趋势和读者阅读服务需求，并结合服务系统运营和读者阅读Q0s变化特点，为读者提供基于阅读质量判定和用户满意度实时反馈控制的服务系统优化策略，努力提高读者的阅读质量和满意度。其次，应利用大数据技术科学分析用户个性化阅读服务的对象、流程和目标，准确预测服务过程存在的风险和安全威胁，并制定科学、高效的系统管理与用户服务策略，才能有效降低系统结构、服务管理和用户保障过程的复杂度，确保服务安全和质量可控性。第三，客户关系管理模式的多样性和有效性，是关系读者阅读服务保障和质量管理有效性的重要因素。图书馆应将客户关系管理融入用户阅读活动生命周期管理中，采用短信、语音和视频服务、网站、E-mail、博客和社群网站等多种服务模式，优质、高效、无缝、实时和经济地做好用户服务保障工作。第四，大数据时代，图书馆应转变客户服务的观念，重点加强读者群划分、读者知识背景与阅读需求、阅读行为判定、客户满意度与流失分析、潜在客户群及其成长过程分析等，努力提升读者自身价值和增加客户贡献度。

2.5 大数据应用过程应加强读者的个人隐私保护

大数据时代，图书馆应加强读者个性化阅读服务中的用户隐私保护，才能提高读者阅读安全感和愉悦感，才能为读者提供个性化、精准的大数据阅读服务。

首先，图书馆应加强读者阅读终端加密、用户数据安全采集与传输管理、软件保密性管理和用户隐私数据存储管理，防止读者隐私数据被监听、截获和篡改。其次，图书馆应加强读者隐私数据应用管理，大数据的价值挖掘与知识发现过程，应与用户阅读需求和服务质量保障相适应，防止读者隐私数据被过度挖掘和分析。第三，读者应拥有个人隐私数据采集、分析、使用、共享和决策的知情权和决定权。同时，图书馆应均衡用户个性化服务中的大数据应用需求和用户隐私保护之间的矛盾，不能因隐私数据的过度保护而影响读者阅读体验和服务质量。第四，国家应制定科学、高效和可行的法律制度，在全面保障图书馆大数据应用权利与义务的同时，又要维护读者的隐私权利和阅读安全。

3、结语

大数据时代，数据已成为关系图书馆自身价值和生产力组成的要素。图书馆可依据大数据平台支持，可判定服务市场环境、明确用户需求和阅读习惯、预测阅读行为和评估00s保障有效性。通过制定科学的管理与服务策略，在大幅降低运营成本的前提下提高用户满意度和服务收益。但是，图书馆大数据服务也存在着数据环境复杂、安全威胁与不稳定因素多、用户个性化阅读服务质量要求高、大数据价值挖掘和知识发现难度大等问题。图书馆必须转变服务角色与理念，以读者个性化阅读需求和用户服务质量保证为依据，以大数据质量管理为核心，不断加强大数据采集、挖掘、分析与决策的科学性，才能为读者提供安全、高效、经济、可靠的基于大数据个性化阅读服务。endprint