基于大数据分析的大学图书馆个性化服务优化策略研究

[摘 要]文章通过分析大学图书馆实现个性化服务的必要性和意义，阐明了个性化服务应具备的学生需求差异性、服务动态性和实时性，以及学生参与性等基本特征。图书馆可以通过提供定制服务、信息管理服务和学术资源订阅服务等方式实现个性化。针对当前个性化服务存在的学生隐私保护不周、信息过滤范围局限、学生反馈利用不充分等问题，提出了加强数据安全、扩大信息覆盖面、增强学生参与度等优化策略，以期通过大数据分析实现个性化服务，使服务既符合学生需求，又保障学生权益。

[关键词]大数据分析；大学图书馆；个性化服务优化

为加快建设数据强国，国务院提出要“推动形成覆盖全国、协同服务、全网互通的教育资源云服务体系”，并“加强数字图书馆、档案馆等公益设施建设，构建文化传播大数据综合服务平台”。在此背景下，大学图书馆应充分利用大数据技术，建立针对不同学生群体的精准画像，根据他们的个性化需求提供定制化服务。文章阐述大学图书馆个性化服务的必要性、不足及对策，并提出基于大数据分析的个性化服务优化策略。

一、大学图书馆个性化服务的必要性

（一）提升学生满意度与忠诚度的需要

为了更好地服务学生，图书馆需要提供个性化服务，不仅包括为学生需求和偏好提供资源，还涉及对学生的学习进行技术优化。借助大数据技术，图书馆能够追踪学生的借阅历史、搜索习惯和在线互动行为，更深入地洞察学生的需求和兴趣。这些信息使图书馆能够制定定制化服务策略，如推荐相关图书、提供特定主题的资源清单，甚至自动更新领域内的新资料。这种个性化服务极大地提升了学生体验感受。

图书馆还提供专门的学术写作支持、研究方法指导或数据分析工具的教程，这些针对性的支持不仅提高了学生的研究效率，还增强了对图书馆的依赖和信任。每一次学生与图书馆的互动都为图书馆提供了宝贵的反馈，帮助其服务变得更加精准和高效。通过这样的服务，图书馆与学生之间建立起了正向的反馈循环。学生的每一次互动都为图书馆提供了宝贵的反馈，帮助其服务变得更加精准和高效，不仅能持续提高学生满意度，还鼓励他们长期使用并向他人推荐图书馆的服务。如此，图书馆在学生心中建立起了良好的口碑，逐渐形成积极的图书馆文化，使其成为大学生学术活动中不可或缺的一部分[1]。

（二）改进学术成果与研究效率的需要

通过分析学生的研究兴趣和历史行为，图书馆能够主动推送最新的学术资料，如文章、研究报告和数据集，帮助研究人员迅速获取前沿信息。这种服务不仅节省了寻找资料的时间，还让研究人员更加专注于研究本身，有效提高研究效率。图书馆还提供文献管理软件的培训、数据分析工具的个性化设置及研究项目管理辅导，助力研究人员高效管理学术活动，减少重复劳动，加速研究进程，提升研究成果的质量和数量。搭建与学生研究领域相关的论坛或研讨会，促进学术交流与合作，构建学术社群，为研究人员提供获取反馈、拓宽视野和建立合作的机会，这对于提升学术成果的质量至关重要。图书馆还提供专业的学术指导，如研究方法的选择、论文撰写指导及出版策略建议，这些服务能直接提高学术论文的质量，增加发表机会，扩大研究影响。

大学图书馆的个性化服务通过提供定制化的资源、工具和交流平台，不仅极大地提高了研究效率，还显著提升了学术成果的质量[2]。这些服务使图书馆成为学术研究不可或缺的一部分，增强其在学术生态系统中的核心地位。

二、大学图书馆个性化服务中的不足

（一）无法根据不同的学生提供针对性、差异化、精准的服务

在大学图书馆个性化服务的过程中，存在着无法为不同学生提供针对性、差异化和精准服务的不足。这主要是源于图书馆在理解和分析学生行为方面的能力尚不足以满足个性化服务的需求，虽然图书馆拥有学生的借阅记录和在线查询历史等数据，但这些数据的有效整合和深度分析尚未达到能够全面理解学生独特需求的水平。学生群体的多样性，从本科生到教职工，他们在研究领域、学术水平和信息需求上存在巨大差异，这给图书馆在服务设计时带来了挑战，难以针对这些差异进行精准定位。图书馆在技术方面面临着缺乏先进推荐系统和算法的挑战，这限制了实现个性化服务和精准化的可能性。图书馆的预算和人力资源也是限制个性化服务发展的重要因素，在面对大量学生时，提供高度个性化的服务变得更加困难。

保护学生数据安全和隐私也是一个重要的挑战。这不仅涉及技术层面的保护，还包括法规的支持措施。要实现真正的针对性、差异化和精准服务，图书馆需要在数据分析、服务设计、技术支持和隐私保护等方面进行更多的投入和创新[3]。这要求图书馆不仅要提升技术能力，还要加强对学生需求的理解，创新服务模式，同时确保遵守相关的法规标准，以提供更有效、安全且满足学生需求的个性化服务。

（二）不能满足定制化的信息管理和推送需求

大学图书馆在个性化信息管理和推送服务方面缺乏有效的定制化工具，学生需要的不仅仅是强大的搜索工具，还包括能够整合、分类、存储和回溯信息的管理系统。没有这样的系统，学生在海量信息资源中难以有效管理和定位所需资料。现有的信息推送服务通常缺乏智能化和个性化。图书馆提供新书通知或数据库更新等服务，但服务往往面向广泛学生群体，而非针对个别学生的具体需求设计。这导致学生频繁接收到与其研究不相关的信息，增加筛选成本，降低效率和客户体验感。同时，推送速度在快节奏的学术环境中极为关键，若图书馆无法提供及时的信息推送服务，学生可能错过重要的学习资源和关键机会。因学生在信息管理和推送方面的需求多样且不断变化，图书馆服务需要能够快速适应其变化，并提供灵活的定制选项。然而，许多图书馆在响应速度和灵活性方面仍然显得不足，难以满足学生的个性化需求。

大学图书馆在个性化信息管理和推送服务方面的不足主要表现在：缺乏有效的定制化工具、信息推送服务的不够个性化和智能化、时效性不足，以及服务的灵活性和适应性不够[4]。以上问题需要图书馆通过投入更多资源和技术创新来解决，以更好地满足学生需求。

（三）学术资源订阅不足，难以满足学生期望

由于研究领域的不断扩大和细分，学生对特定主题或学科的资源需求变得更加专业化和个性化，而在一些小众或新兴领域，图书馆在资源采购时难以精确匹配每个学生的独特需求。此外，学术资源的获取和订阅模式往往较为僵化，不利于满足学生对于灵活使用和访问资源的期望，例如，一些重要学术资源的访问被限制在特定的数据库或平台上，学生只能在图书馆或有限的校园网络环境下访问，限制了他们在不同地点和设备上使用资源的自由度。在一些快速发展的研究领域，最新的研究成果和学术讨论还未被图书馆的资源订阅所覆盖，使得图书馆服务在时效性上难以满足学生的期望。学生在使用学术资源时可能会遇到使用障碍，如复杂的搜索界面、访问控制和版权限制等问题，这些都会降低学生的使用体验和对图书馆资源的满意度。故大学图书馆在学术资源订阅方面的问题涉及资源覆盖的全面性、订阅模式的灵活性、资源更新的时效性，以及学生使用体验等多个方面。

三、基于大数据分析的大学图书馆个性化服务优化策略

（一）提升针对性、差异化、精准的服务

为了优化大学图书馆的个性化服务，基于大数据分析的策略至关重要。图书馆需要构建全面的学生画像，通过大数据技术集成和分析学生的借阅记录、在线行为、反馈信息等多维度数据，帮助图书馆精准地识别出不同学生群体的特征和需求，并为每个群体设计出符合其需求的服务方案。例如为本科生提供基础研究技能培训，为研究生提供高级的学术资源搜索指导。通过实时监控和分析学生的活动，图书馆能够及时调整服务内容，确保服务的时效性和相关性。这种动态调整不仅提升学生体验，也帮助图书馆更有效地管理和配置资源。大数据分析，对学生行为数据的深度分析有助于发现服务中的不足之处，并据此进行优化。例如，倘若数据显示某个学科领域的资源利用率低，图书馆可以进一步调查原因，并采取相应措施，如增加资源的推广力度或改进资源质量。图书馆可以通过大数据分析开发智能推荐系统，这种系统能够基于学生的行为和偏好，自动推荐个性化的资源和服务，如是，不仅能提高学生满意度和忠诚度，还能帮助图书馆更高效地利用收藏资源。在实施个性化服务时，图书馆还需重视数据安全和隐私保护，必须建立严格的数据安全管理体系，以确保学生信息的安全和隐私不被侵犯。通过以上基于大数据分析的优化策略，图书馆的个性化服务不仅能提供针对性和差异化的服务，还能在保障学生隐私的前提下提高服务的精准度。

（二）提供定制化的信息管理和推送服务

加强大学图书馆的定制化信息管理和推送服务，图书馆应采用或开发先进的信息管理系统，系统需要支持学生根据自身需求创建个性化的信息收集、分类、存储和检索策略。一个直观的学生界面对于支持学生方便地管理个人书架、阅读列表和引用库至关重要，同时这个系统还应该实现多平台同步，以满足学生在不同设备上的使用需求。利用机器学习算法，图书馆能够准确预测并个性化推送学生可能感兴趣的新书、文章或其他资源。推送可以通过电子邮件、应用通知等多种方式实现，确保学生能够及时获得最新信息。图书馆还应提高后台系统的更新频率，并与出版商和数据库供应商紧密合作，以确保及时获取并推送最新资料。为帮助学生最大限度地利用这些定制化服务，图书馆应提供相关的培训和指导资源，包括教程和工作坊，教授学生如何使用信息管理系统、设置和调整个性化推送服务，提升学生对新系统的适应能力和满意度。在提供以上个性化服务的同时，图书馆必须确保学生数据的隐私和安全得到严格保护。实施严格的数据保护政策并向学生明确这些政策，这是增强学生对服务信任的关键，不仅包括技术层面的安全措施，还包括学生教育和透明的政策沟通。

通过这些策略的实施，大学图书馆能够有效地优化其定制化信息管理和推送服务，更好地满足学生的个性化需求，提升学生体验，有利于增强图书馆在学术信息服务领域的核心竞争力[5]，有利于建立图书馆作为知识资源中心的声誉，促进学术社群的发展和知识共享。

（三）建立灵活的学术资源订阅

针对学术资源订阅不足以满足学生期望的问题，大学图书馆可以采取一系列灵活的策略。图书馆可以与其他教育机构合作，实施资源共享计划。这种共享可以扩大学术资源的覆盖范围，同时控制成本。当学生需要某篇特定文章或资源时，图书馆可以及时购买，特别适合那些使用频率较低或成本较高的资源。图书馆还可以鼓励和教育学生利用开放获取资源，如预印本服务器和开放获取期刊。这些可免费获取的资源有助于缓解预算限制的影响。通过定期检视和评估现有订阅资源的使用情况，图书馆可以根据使用数据和学生反馈调整资源订阅策略，淘汰使用率低的资源，增加高需求的资源。图书馆应扩大电子资源的比重，提供更多电子书籍和电子期刊，并改进远程访问服务，确保学生能够在任何地点通过任何设备访问资源。图书馆还可以通过调查问卷、学生咨询小组和反馈系统，直接让学生参与到资源的收藏发展中。了解学生的具体需求后作出更为精准的资源订阅决策，调整预算管理策略，以设置专项基金应对学生突发的资源需求，确保图书馆能够快速响应学生的特殊需求。

开办读书会、研讨会和创意写作工作坊等学生主导的活动，可以鼓励学生参与，培养其对阅读和学术的兴趣。此外，图书馆还可以邀请学生参与策划和组织活动，为他们提供展示才华的平台。通过开展培训和教育活动，图书馆可以帮助学生充分利用馆藏资源，提高学术能力和研究技能。以学生为中心的推广策略不仅可以提高图书馆的服务质量，还可以增强学生的归属感和参与感。只有当图书馆真正理解并满足学生的需求时，才能在这个大数据分析的数字化时代中保持其核心地位和价值。

通过以上策略的实施，大学图书馆可以建立更加灵活、响应性强的学术资源订阅体系，既能满足学生多样化的需求，又能在有限的预算内最大化资源的使用效率和覆盖范围。

结束语

大学图书馆应运用大数据技术，根据不同学生的信息需求提供个性化服务。大学图书馆应充分利用大数据分析，建立学生精准画像，持续优化资源配置和服务内容，使个性化服务在满足学生需求的同时，保障其权益。只有做到知学生、懂学生、想学生所想，大学图书馆才能够发挥信息服务的最大价值，成为广大师生学习研究的有力后盾。

参考文献

[1]孙瑾.山东大学基于大数据分析图书馆数字资源远程服务[J].中国教育网络，2021（5）：56-59.

[2]尚玉梅.基于个性化服务的高效图书馆大数据挖掘与决策分析体系构建研究[J].微型电脑应用，2020，36（10）：73-76.

[3]宋宇红.基于大数据的高校图书馆个性化服务[J].丝路视野，2020（35）：18.

[4]仲维亮.简析大数据环境下高校图书馆个性化信息服务[J].南方农机，2020，51（7）：233.

[5]王磊.大数据思维下城市公共图书馆个性化服务创新研究[J].数字通信世界，2019（8）：270.

作者简介：申利英（1980— ），女，汉族，河北磁县人，石家庄铁道大学四方学院图书馆，助理馆员，本科。

研究方向：图书管理。