大数据驱动的图书馆智慧信息服务体系构建研究

郭山

摘 要：随着图书馆借阅资料、文化类书籍、科学类书籍、经济类书籍、管理资料逐渐增多，图书馆管理人员的工作量呈直线上升趋势，尤其是一到书籍统计阶段工作人员更是特别繁忙，信息化建设工作势在必行。信息化技术的迅速发展并广泛运用到各领域中，它让图书馆信息化变革工作看到了希望，图书馆也正确开启了大数据时代，并且大数据技术在图书馆现代化建设中取得了非常不错的成果，图书馆大数据信息正在呈现逐年增长趋势。我国已经开启了数字化图书馆建设，正在逐步探究和尝试在数字化图书馆中融入人工智能软件，使之成为智慧化圖书馆，当然一旦图书馆转型成功后，它服务的对象将不再是当地居民，还应该包括每年来浏览观光的游客。本文在大数据背景下探讨如何利用云计算、人工智能、感应器等技术和设备运用到智慧图书馆建设中，完成图书馆智慧服务体系的构建工作。

关键词：大数据;驱动;智慧图书馆;个性化信息服务;服务体系

本文主要是以大数据驱动的视角来探究智慧图书馆的信息服务体系的构建思路;利用人、资源、服务、技术等多种核心元素的结合，从基础设施层、数据资源层和服务应用三个层次来构建大数据驱动作用下，完成智慧图书馆信息服务体系的构建工作，为用户提供最精准的人性化、最高效的智能化服务，希望可以显著提高图书馆的服务水平，为未来图书馆打下坚实的基础。

1 智慧图书馆的定义

智慧图书馆是以信息化技术为基础，将以人为本定为建设智能化图书馆的核心，以图书馆业务流程为导向，以数字化管理和智慧化服务为目标的现代化变革工作。它远远超出了集结化技术层面，将设计重点更多的倾向于服务管理、资源整合及分类归档、个性化以及高效化惠民需求，是传统图书馆实现可持续发展、数字化及智慧化转型的新方式。

2 目前图书馆指挥服务体系研究情况

自从复合图书馆、数字化图书馆问世之后，以信息化技术为技术，以智能化、数字化结合为标志性的智慧图书馆成为图书馆未来的潮流趋势，智慧图书馆的理念和研发工作也就应运而生。在2017年大数据驱动条件下图书馆指智慧信息服务引起了诸多学者和科研人员的关注。

2.1 智慧图书馆的研究现状

现阶段，有三个智慧图书馆构建模板是被国内学者和科研人员认同及肯定的。其一，技术层面，智慧图书馆必须要以大数据技术、人工智能技术、云计算等先进的信息化技术作为构建智能图书馆的基础。其二，业务流程，侧重于对以图书馆书籍资源的异构分布进行加工、组织、精简、提炼，把经过知识变化后的智慧提供给用户。其三，服务水平，智慧图书馆的特点就是要体现出个性化、智慧化、高效化，以满足用户新时期精神需求。

2.2 智慧服务体系的研究现状

图书馆内外部建筑形式及风格、软硬件设备、信息化技术、资源数据、管理人员是构成智慧信息服务体系的主要因素，如何在大数据背景下完成各因素之间的优化组合成为智慧信息服务构建研究建设工作的重点。当今，致力于研究智慧图书馆服务体系的学者发布的研究报告都是在数字化图书馆的基础上，其整体服务体系中缺少某种具体技术、服务主流功能、服务对象明确等内容，阻碍了智慧图书馆的可持续研发进程。

3 大数据驱动条件下图书馆智慧信息服务体系的构建

本文将参照信息生态链理论，根据信息环境、信息资源、服务对象对图书馆智慧信息服务体系进行了重新创作设计，主要包含了基础设施层、数据资源层、服务应用层三个层次。大数据驱动条件下图书馆智慧信息服务体系理应是一个动态的、循环的过程，大数据信息来源于图书馆各环节作业中，而大数据驱动条件下的指挥信息服务体系又可以反过来帮助图书馆优化业务流程，推动业务创新发展、促进各环节业务从组，利用大数据技术对图书馆进行有效的调和转化流通。

3.1 基础设施层

基础设施层是智慧信息服务的建设基础和技术支撑，主要利用大数据技术的目标提取、储存归档、整合及分类管理、数据分析处理等功能，硬件设备和信息化技术是基础设施层的构成部分。硬件设备主要包含监控器、红外感应器、指纹或芯片识别、智能机器人等，信息化技术通常为云计算、人工智能技术、可视化技术、数据统计分析等。

3.2 数据资源层

数据资源层是智慧信息服务的核心内容和关键技术，它主要是利用大数据技术对图书馆中的各环节海量数据进行整合、分类管理以及深入分析挖掘。图书馆每一天在管理和业务服务时都会产生海量数据信息资源。本文根据海量数据产生方式分为以下四个方面：图书馆资源数据、业务流程及管理数据、各项服务数据、用户行为数据。

3.2.1 实行各项数据的统一编制

实行海量数据资源统一编制的优势在于：促进数据信息实时共享、挖掘出有价值的数据信息。智能化图书馆想要实现图书统一采购、文献统一编目、一体化标准书目数据共享，就必须要在大数据驱动作用下构建数据信息资源层，通过元数据、元模型来建立不同形式的分类标准、数据索引、实现多源异构数据的统一编制及表示。

3.2.2 构建集成化数据存储机制

由于半结构数据、非结构化数据占据图书馆海量数据的80%以上，因此只有集成化数据储存机制有很大的内容量，可以满足海量信息持续增长的储存需求，还可以实现多元异构数据的多元化储存。在大数据时代，科研人员研发出一种名为非关系型数据库，它同时具有分布式、集结式两种储存模式，具有内容量大、拓展性强、稳定性等诸多优势，完全可以适应各种复杂数据，能妥善解决图书馆储存问题。非常适宜半结构化或非结构化数据的存储管理，为后续图书馆资源共享打牢坚实的地基。

3.3 服务应用层

服务应用层是智慧信息服务体系的最顶级信息交互端口，它直接作用对象是用户、图书馆工作人员。图书馆工作人员可以利用可视化技术和人工智能技术对图书馆海量数据信息进行加工、提炼将转化后的智慧知识传递给用户。用户通过使用智慧信息服务经历了从一次知识到二次转化知识的过程。

3.3.1 构建新型资源采购模式

智慧化图书馆想要保证高效的、个性化的借阅查找需求，就必须要根据用户的浏览记录、查阅历史、借阅信息等统计出用户对图书馆书籍的倾向，以用户阅读需求为采购书籍资源工作的核心，以满足用户多样化需求为目标，实现高效、精准的采购书籍文献。

3.3.2 建立多维度图书馆环境模型

智慧图书馆可以利用大数据驱动信息服务体系中监控、业务、管理等数据信息来辨别和寻找图书馆日均人流量变化规律，为图书馆举办活动提供有价值的数据信息。同时利用时间、空间多维度图书馆环境模型可以实际调整纸质图书馆环境布局格式，将利用率高的文件放置在最有利的排架位置，缩减用户寻找目标纸质资源的距离和时间，以此来提高用户的满意度。

参考文献

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