探讨大数据信息化环境下图书馆服务工作研究分析
2022-10-17鲁黎
鲁黎
(中共湘西州委党校,湖南吉首,416000)
1 大数据信息化环境下图书馆服务工作发展变化
1.1 大数据环境下图书馆信息化服务背景
大数据的显著特点在于巨量的资料信息,将类型复杂繁琐、数量巨多的数据信息构建成数据库,利用云计算等信息技术实现对数据信息的精准提炼、分析处理与实时共享,其核心作用价值在于数据信息的集成处理与数据增值,旨在为日常经营管理提供有价值的数据服务。对于图书馆而言,大数据信息化背景下图书馆呈现出系统化的发展特点,随着社会经济的快速发展,图书馆所涉及的巨量数据信息资源不断崛起,引起图书馆服务模式的必然转变。为进一步推动图书馆信息化服务的建设发展,大数据信息技术的有效应用多围绕“服务”这一主题来开展,包括平台服务方式、数据信息资料的分析处理以及服务对象的转变等等,将读者产生的阅读行为习惯转化为数据信息,从而不断强化图书馆信息化服务工作,更好地适应信息化时代发展的需要。
1.2 大数据环境下图书馆信息化服务特征
首先表现为数据信息的实时共享,图书馆管理终端可充分利用大数据信息技术来快速精准的提取读者的相关数据信息,实现对读者行为习惯的准确分析,从而更好地实施个性化服务,读者能够获取到所需的有效信息,从而提高数据信息的高效使用。同时利用大数据信息技术能够不断拓展图书馆图书资源的采购范围,通过对读者行为习惯、数据信息进行分析整合之后来为读者采购更多所需的图书资源,并为国家科教文化事业的建设发展提供相关的数据信息,借助大数据信息的实时共享特性来不断提升图书馆信息化服务水平。
其次表现为数字化、信息化的资源存储。利用大数据信息技术构建数字化图书馆,形成数据信息服务链。一方面能够将一些馆藏时间较久,且借阅率、展览率不高的文本资料借助信息化平台来向读者全面生动的呈现,有利于我国优秀传统文化的持续传播,同时最大限度的保护了版权许可规定。另一方面对于日常大量的图书资源信息能够保证安全的、数字化资源存储,不仅方便信息的检索提取,还为图书馆节省了一定的空间场所[1]。
再次表现为信息交流的交互性和随意性。传统图书馆服务模式下,图书的借阅归还、口头咨询等多采用面对面的服务模式,而大数据信息化技术能够打破时间、空间的壁垒,读者不受空间限制能够进行信息资料的随时获取或者进行有关咨询,有效简化了图书资源的借阅手续,通过借助智能终端设备就能查阅相关数据资料。
2 大数据环境下如何提升图书馆信息化服务水平
2.1 深度学习背景下信息服务技术的应用
为进一步提升图书馆信息化服务水平,需要熟练掌握信息服务技术的有效应用,在此主要介绍与数据信息挖掘相关的技术,方便应用于图书语音识别、图书采购以及移动借阅、数字图书馆的建设等方面。首先深度神经网络是近年来机器学习深度研究的一个重要方向,通过模拟人脑并进行分析的形式来解释图像、声音文本等相关数据,利用深度神经网络技术来对图书馆相关的资源信息进行逐层提取、自动化提取,无需人工手动干预,大数据与深度神经网络技术的结合为数字图书馆的建设与智能化发展开创了一个新的方向。利用深度神经网络技术对馆内可视化、音视频文本等进行语音识别,识别精读能够提升近30%,同时应用于图书图像识别分类能够大大降低误差率。除此之外还可应用于图书馆内大数据信息资源检索系统以及各类信息识别软件中。为最大限度地实现数据信息的自动过滤与逐层分类,需要重点借助信息过滤技术,首先在于内容的过滤与信息检索,通过模拟构建读者感兴趣的文本信息模型来实现信息检索与过滤;其次在于协作过滤,凭借信息过滤技术能够依据最近用户感兴趣的信息对其进行分析判断,从而将得出的结果信息推送给其他用户,协作过滤可充分应用于一些较为复杂多变的概念。最后针对信息过滤技术,可应用移动Agent信息过滤算法来智能分析读者的阅读喜好,建立相应的用户信息采集库,对于出现的高频词、关键词进行过滤,从而方便管理人员有针对性的向读者推送个性化信息服务。如下图通过数据挖掘来进行信息过滤并构建出读者个性化模型,实现图书服务的针对性、个性化推荐,极大的提高了图书馆数据信息服务水平。
图1 个性化推荐模型
2.2 利用大数据技术强化数据资源分析
数据资源分析是提升图书馆信息化服务质量的现实需求,利用大数据信心技术能够促使读物形式、业务功能更加多元化,数据资源的使用频率也越来越高,同时更多图书活动也相继开展,这些表现对于数据信息的分析有着极高的要求。随着馆内各项数据信息资源的扩增,想要实现数据资源结构化、半结构化的整合形式相对困难,因而需要全面加强对数据分析的重视。一方面数据分析更符合线上线下读者的个性化阅读需求,通过手机终端、邮箱等来获取所需的资源信息,避免了读者从海量的资料中查找自己想要信息的情况。另一方面有助于推动正确决策的制定与管理,借助数据聚类分析挖掘、可视化分析技术以及数据集成等信息技术来挖掘并发现海量数据信息之间存在的关联,以关联规律来分析判断图书馆服务工作发展趋势,从而确保发展决策制定的可行性。如下图是对结构化、半结构化以及非结构化数据的交叉同和,有利于运用大数据技术进行资源整合。
图2 数据交叉融合
最主要的在于读者借阅数据的分析,读者是图书馆信息化服务的核心,通过对线上线下读者的借阅数据、互联网资源访问数据以及各项图书资源检索行为习惯进行整合与分析,从而形成读者特有的行为关联规律以及兴趣偏向,从而与图书馆服务改革创新方向结合,为读者提供更加准确的服务。一是需要从全局发展角度去看待读者整体的借阅数据,包括读者人均借阅情况、季度借阅情况、借阅总量、借阅分类以及读者借还周期、借阅量的增长情况等,将这些不同类型的借阅指标作为读者借阅情况数据分析参数,从各种角度去详细看待图书馆读者借阅的全部情况,从而有针对性的采取相应的应对措施。二是需要对图书资源采购相关数据进行分析,当前图书馆图书采购多以书商作为主要采购渠道,在节省了采购时间获得一定便利的同时也面临着相应的问题,图图书采购质量以及实际到书率、馆内图书上架效率等较为欠缺,随着图书馆采购需要以及图书市场的发展变化,图书馆图书采购需要从源头上加强数据分析,从而合理选择图书采购类型以及采购渠道、方式。首先将全国性新书目录、书商征订目录的数据信息进行比对,有利于图书馆更准确的了解采购出版的新书比率,从而合理统计每年度需要订购的图书种类、册数以及费用比例等相关信息,同时图书采购人员可参考其他图书馆或者以往的图书订购情况作出综合评估。其次准确统计不同书商的实际到书日期以及已到、未到书的数量和具体原因,对整体到书率进行评估之后可考虑对未到书进行催缺或者进行换订购。最后对各书商相关信息进行综合评估,制定不同的评书级别,同时对馆内图书从验收到上架的周期进行评估。三是图书馆馆藏数据分析,主要指文献资源、纸本图书等资源,通过对馆藏资源进行调查统计和量化分析,从而进一步提高图书馆馆藏管理质量和服务水平,并借助数据分析情况来优化调整馆藏资源结构,促进纸本、文献资源的优化配置。首先结合资源的年代日期、语言种类以及文献类型等多项指标对馆藏资源进行调查统计与分析评估,为优化馆藏结构打下坚实的基础。其次通过对馆藏文献资源年度、种类等借阅情况进行分析可判断出馆藏实际利用率,从而依据馆藏发展趋势来合理剔除部分馆藏资料,计算出实际的馆藏剔除率[4]。
2.3 搭建图书馆信息化服务平台
建设数字化图书馆,做好馆藏资源数字化开发工作,理应引进Web开发技术、数据挖掘技术和WEBGIS技术。Web开发技术起源于1991年,该技术能准确监测和收集各种动态信息,为图书馆搭建更完善的馆藏资源开发平台,同时,也方便管理数字化书籍信息。在数据挖掘技术的支撑下,图书馆内部大数据存储平台具有良好的兼容功能,因而能保存大量不同种类、不同结构的书籍文化数据信息,包括各学科的电子书、学术文献、专利项目、图书馆发展史与相关档案等。而且,大数据时代在实现信息开放与共享的同时依然能做好隐私安全保护工作,避免读者信息泄漏。WEBGIS技术用于搭建图书档案网络管理平台,能准确测绘和采集书籍资源相关信息,并对这些信息进行提炼处理、准确传输、分类存储、安全管理、查询检索、客观分析和应用,从而使图书档案管理工作更有效[5]。
其次为进一步规范读者借阅管理行为,提高精细化管理水平,有必要创建相应的资源数知识库。一方面对读者的借阅行为进行规范管理,最大程度地保证读者的借阅规范性和借阅质量。另一方面对借阅管理进行精细划分,以精细化管理模式来促进图书管理的系统化、规模化以及组织化,通过创建数据知识库来加强图书精细化管理的全面落实,为其提供强大的数据支撑,包括对服务工作的管理目标、方向、具体流程以及人员考核评价等进行精细化管理,将涉及的所有数据信息保存到数据知识库中,方便管理人员对以往相关数据信息进行有效提取。
3 结语
本文通过对大数据环境下图书馆信息化服务发展特征进行重点分析探讨,从而依据图书馆馆藏管理、读者服务以及图书采购借阅等需要,对大数据技术系统、数据库平台的搭建以及图书馆数据资源分析进行了全方位的阐述说明,充分发挥出大数据信息技术的作用和价值,在满足读者多元化阅读需求的基础上形成多元化与个性化相结合的服务模式。