基于读者小数据的“智慧图书馆+”精准服务分析

张 阳

(武汉纺织大学 图书馆，湖北 武汉 430200)

0 引言

近年来，以大数据和智能技术为驱动的智慧图书馆研究如火如荼，其研究也从概念转向实践，实践方向也从简单的“自助设备”服务转向能够智能感知读者需求，而为读者提供精准、个性服务的“智慧型”图书馆。

在大数据时代融入生活方方面面的大背景下，图书馆传统服务已经无法满足用户读者对于信息的需求，基于读者小数据的“智慧图书馆+”精准服务研究，是以读者个体为中心，全方位地将读者日常行为中各个小数据集互联互通互应用，形成读者用户独一无二的数据集，形成用户画像和定义标签,分析用户需求模型从而提供精准、个性的服务，“智慧图书馆+”小数据在下一代智慧图书馆服务研究中可以起到很重要的作用[1]。

1 小数据的概念

最早关于小数据的概念是广为流传的美国康奈尔大学教授德波哈尔·艾斯汀的故事，他由其父亲去世前几个月行为的变化，分析和评估其个体化特征，启发了他分析病人特性化的小数据，从而应用到医疗中[2]。德波哈尔·艾斯汀教授对小数据概念的定义为小数据是“全部有关于‘我’的数据”“个体用户的小数据是其日常行为活动的全部表征”，他指出“从个体用户数据中提取出的具有个性化特征的数据将有效地揭示个体用户行为模式规律”[3]。

1.1 读者小数据的概念

依据小数据的概念可以延伸出读者小数据的概念，即读者小数据是以读者为中心，基于读者个体的数据，是用以表征读者日常行为的，可以揭示读者的行为模式规律，从而了解读者日常需求，为读者提供精准、个性化服务。

读者小数据是与读者有紧密联系数据的综合，涵盖多个维度，涉及读者方方面面，借助小数据图书馆能够更加深入和精准地分析个体读者的需求，对读者相关数据进行有效的精细化区分和研究，同时小数据也能为决策提供必要的信息支撑[4]。

同时也可以看到，利用从大数据中延伸出来的小数据思维应用到智慧图书馆建设，正好与“回归读者”“以读者为中心”“读者至上”等的服务理念相契合，图书馆服务回归到以读者个体为中心，精准给予服务，所以图书馆应用小数据将是一个有益的方向。

1.2 读者小数据的定义

小数据来源于大数据，是大数据概念下的一种延伸，其特点是面向个体。小数据主要来自个体的行为实践，对图书馆来说即读者用户的基础数据和行为数据，是一个具有特定的且可以准确定义个体的数据，同时可以量化展现读者特性。图书馆可以利用读者用户在学习生活中使用智能设备、互联网各类应用时收集个人各类行为数据，再经过数据整合、分析，可视化展示个体，一方面给予个人自我决策，另一方面供图书馆为读者个体提供精准、个性服务[5]。

1.3 高校读者小数据的特点

高校读者有着与公共读者不一样的特点。首先，行为产生的地理位置比较集中，主要是校园内部。其次，行为产生的目的是知识学习、科学研究、文化素养，也涵盖社交、娱乐和各类兴趣爱好。其特点是作为图书馆大数据的补充和延伸，在聚合、分类、数据集建立过程中倾向以读者个体行为偏好数据的感知、搜集与分析，运算处理结果具有极强的针对性，其采集过程需要精细化、个性化、全方位采集数据。

2 高校“智慧图书馆+”读者小数据

2015年3月，李克强总理在十二届全国人大三次会议上作政府工作报告，首次提出“互联网+”行动计划。2020年政府工作报告，李克强总理强调全面推进“互联网+”，打造数字经济新优势。“互联网+”一般指互联网+各个传统行业，是利用互联网手段和思维推动传统行业跨界开放变革融合。其重要保障是数据互联互通互应用，所以这个“+”也可以理解为数据的融合。

2.1 “智慧图书馆+”的概念

智慧图书馆经过图书馆界长时间的追捧，对其定义有比较全面的共识，其定义从智能计算上看，是传统图书馆+互联网技术+智能设备；从服务上看，是智能感知+智慧化服务。

从“互联网+”数据互联互通互应用的角度来看，“智慧图书馆+”是以人工智能等新兴技术和智慧管理为手段，对图书馆资源进行整合和优化，使各类小数据互联互通互应用，从而推动“智慧图书馆+”有机生长，为读者用户提供精准、个性化的服务。

2.2 高校读者用户小数据分类

高校读者小数据以服务高校读者为首要目的，高校读者最主要即为学生和教工，其行为目的主要是学习、科研、学术交流、校园活动等，所以其根本是立足校园内来采集数据，同时作为高校图书馆可以很好地利用和联合学校各类信息系统，采集读者校内行为数据。因此高校读者小数据首先按照类别可分为个人数据和行为数据，其中行为数据依据产生的地理位置又可分为校内行为数据和校外行为数据。

2.2.1 个人数据

个人数据涵盖读者个人基本属性，例如姓名、性别、年龄、出生时间等，同时也涵盖学号、读者号、学院、年级、专业、研究方向、所属学科类别，对于教工读者还涵盖工号、学历、学位、职称、人才层次等，以及可以延伸到个人的偏好数据。其数据来源主要是学校信息中心数据及一卡通的基础数据、学生信息管理系统、人事信息管理系统等。

2.2.2 校内外行为数据

高校读者用户按使用范围可分为校内行为数据和校外行为数据。校内行为数据即在校园范围内的学习生活等行为所产生的数据，从行为目的可以分为学习、科研、社交等，其来源主要是图书管理系统、教务系统、科研系统等。校外行为数据主要是通过互联网和人工智能设备所采集到的个人向校外延伸的行为数据。

2.3 高校读者用户小数据的采集

高校读者小数据的采集主要立足校内，延伸校外。其数据产生于校内行为，其类别主要分为图书馆数据、学习数据、科研数据、社交数据、延伸数据，其数据有交叉项也有独立项，数据主要来源于高校智慧校园内的各类系统。

(1)图书馆数据：数据主要涵盖图书借阅情况、访问图书馆网站、使用移动图书馆、进出馆时间和次数、预约座位、在馆时间、阅读偏好、阅读时长、文献阅读下载、文献传递、科技查新等。其数据来源主要为图书管理系统、移动图书馆、图书馆网站、微信公众号、预约系统、门禁闸机系统、在线阅读系统、电子资源平台统计系统等。

(2)学习数据：数据主要涵盖课堂学习、在线学习、培训讲座、参与学习活动、教学服务咨询、上课签到情况、选修课程偏好、学习兴趣爱好等。其数据来源主要为图书馆信息管理系统，学生信息管理系统，教学信息管理系统等。

(3)科研数据：数据主要涵盖发表论文及被引情况、课题研究、查新查重、奖励情况、文献传递、数据资源利用、科研咨询服务、借阅情况、阅读情况等。其数据主要来源为电子资源平台统计系统、科研信息管理系统等。

(4)社交数据：数据主要涵盖参加学术会议、学习交流、课外活动、成果展示、访问社交网站等。

(5)延伸数据：涵盖以上各类由校外行为产生的数据，同时也涵盖个人兴趣爱好等。其数据主要涵盖各类网页、知乎、豆瓣、百度文库、微信、微博、小红书等。

3 基于“智慧图书馆+”下读者小数据的精准服务

3.1 “智慧图书馆+”下读者小数据互联互通互应用

“智慧图书馆+”下采集高校读者小数据总量大、来源多，导致读者小数据价值密度降低，所以对于小数据的处理尤为关键。在对高校读者个人信息和校内外行为数据采集后，要使数据互联互通互应用。在数据统一标准处理后，分类分析，去除重复不用数据，挖掘有用数据，利用关联算法揭示数据所展示的内容并聚合到图书馆，找出共性数据和个性数据，形成“智慧图书馆+”下的数据中心，为下一步利用小数据做好基础和规范性工作[6]。

3.2 “智慧图书馆+”读者小数据用户画像

对读者小数据整理完成后，要对数据中心数据进行关联、挖掘、分析、利用，再次细化读者用户数据库。全面展示读者个性偏好和行为，展示读者用户特征，不断完善用户画像，从基本信息形成初步用户画像，层层叠加校内外行为数据，动态刻画，不断立体，使得用户画像更为准确清晰，所以全流量数据是用户画像真实可靠的必要基础[7]。在构建用户画像的同时，不断定义标签，对读者标签进行分类整理，建立个体用户和群体用户标签体系。

3.3 “智慧图书馆+”读者小数据用户需求模型

图书馆通过对读者小数据全方位采集，建立数据中心，分析挖掘数据完成用户画像，同时构建用户和群体用户标签，全面了解用户需求。对读者用户的行为需求行为动态分析，对需求模型不断精细化，实现为读者用户提供个性、精准化服务的目的。建立统一标准的读者用户需求模型，以此来连接用户小数据管理与利用的诸多环节，形成联动服务效果。用户需求模型要力求做到以标准的格式集成数据，使得小数据互联互通互应用的时候有统一标准，在建立需求模型时分析其数据之间的逻辑性，从价值层面来处理小数据并建立用户需求模型。

3.4 “智慧图书馆+”读者小数据服务精准推送

图书馆应该做好小数据的价值挖掘工作,促进数据库的不断完善和更新,确保用户需求与个性化推送内容的精准匹配。通过建立完备的精准服务推荐系统，利用读者小数据的整合可以帮助图书馆实现面向读者个体的精准、个性推送服务。图书馆在推送的同时，应当重视读者反馈，整合用户反馈意见，动态调整推送服务，不断完善精准服务体系，实现个性、定制化推送。同时，也要不断动态完善用户画像，使得用户标签更为细化和规范，用户模型不断完善，动态适应读者需求，使得在基于“智慧图书馆+”下的读者小数据服务精准推送。

4 结语

在以高校读者小数据为中心的思维下，智慧图书馆为读者用户提供的精准、个性化服务可以得到质的提升，读者用户得到属于自己的个性服务体验。高校读者小数据的采集应该以互联互通互应用为基础，全方位采集个性数据，以高校读者小数据为中心的 “智慧图书馆+”精准服务研究可以与智慧图书馆、大数据、用户画像等有机结合，其研究出发点以个体读者为基础，自下而上地利用数据。将更多的小数据个体特性进行数据的全面融合，对用户画像后进行可视化分析，找到其数据背后的模型和规律，同样可以聚合成图书馆的大数据集，供智慧图书馆建设、业务调整、读者精准和个性服务提供决策依据。