大数据驱动下的高校图书馆精准服务模型与策略

吴玉萍 陶意敏

［摘 要］在数智化时代背景下，高校图书馆面临服务个性化和精准化的挑战，基于大数据驱动的模型和策略为图书馆精准服务提供科学方法和创新路径。文章首先梳理剖析高校图书馆精准服务面临的挑战，在此基础上，构建大数据驱动精准服务模型框架，并从建立健全数据治理框架、技术培训与人才发展、用户参与和反馈机制以及伙伴关系和协作网络等方面提出具体实施策略。

［关键词］大数据；精准服务；图书馆；用户画像；用户参与

［中图分类号］G250.7［文献标志码］A［文章编号］1005-6041（2024）03-0008-06

1 引 言

随着数字化技术的迅猛发展，高等教育界对图书馆服务的需求变得更加多元和个性化。用户期望超越传统的高校图书借阅服务，追求更为便捷和智能化的信息获取方式，这对高校图书馆的信息检索速度与准确性提出了新的挑战。在数字技术广泛普及的背景下成长的“数字原住民”加速了这一需求变化，他们希望高校图书馆能提供即时的信息访问、基于个人兴趣的个性化推荐以及与学术研究密切相关的高效支持服务，从而助力他们由知识的被动接收者转变为主动的探索者。

精准服务，一种高度个性化的服务模式，被视为满足这些新兴需求的有效策略。此服务模式在普遍服务基础上，通过搜集和分析借阅历史、在线互动记录等多维用户行为数据，利用机器学习和人工智能算法等数据分析方法，评估用户需求和状态，如信息需求的模糊性、检索技能的不足、信息素养的欠缺以及学习效率的低下等，进一步细分不同层次的用户，再在此基础上为他们提供差异化和定制化的服务。例如，主动提供符合用户需求的新书通知或学术活动信息，甚至根据用户研究主题提供定制化文献整理服务，并通过建立有效反馈机制收集用户建议，不断调整和优化服务策略。

大数据技术的应用为高校图书馆提供了实现精准服务的重要机遇。通过建立大数据处理平台，高校图书馆能够实时搜集和分析用户行为数据，运用数据挖掘技术揭示用户行为的模式和趋势，为每位用户定制服务内容。此外，通过智能推荐系统的构建，高校图书馆可以预测用户的潜在需求，提前准备和调整资源以满足用户期望。在确保用户隐私保护的同时，合理利用用户数据进行精准服务的研究和实践不仅能提高用户满意度和参与度，还将大大促进高校图书馆资源的有效利用和学术交流的活跃。因此，研究基于大数据的高校图书馆精准服务对提高高校图书馆服务水平、更好地满足数字时代用户的需求具有深远的意义。

近年来，国内外学者开始深入探讨基于大数据的图书馆精准服务问题，主要涉及三个方向。一是用户画像构建与应用，旨在为图书馆精准服务奠定基础。单轸等［1］反思图书馆领域用户画像研究的困境，呼吁完善理论和技术。尹婷婷等［2］探讨智慧图书馆用户画像的构建流程，并强调数据流、标签化、关联性到可视性的转化。阳广元等［3］通过内容分析法总结国内图书馆用户画像研究的现状，并指出未来的研究方向。廖运平等［4］将用户画像划分为面向设计和营销的两种类型，展示它们在图书馆服务中的不同应用。二是数据驱动的服务模式创新，关注如何通过大数据技术优化图书馆服务。潘家芳［5］提出人机智能协同的图书馆精准服务模型，强调多模态数据采集的重要性。武莹等［6］则以个性化用户需求为导向，依据信息需求层次模型构建图书馆资源的精准配置框架。周萍等［7］分析高校图书馆精准服务的数据驱动要素，并从认知、规划、数据和实践4个层面提出高校图书馆精准服务路径。三是大数据环境下的智慧图书馆服务发展，探讨智慧图书馆与数字图书馆之间的联系，并提出创新的服务模式。高颖［8］分析智慧图书馆的主要功能，并详细探讨大数据环境下地方高校图书馆智慧服务建设的现状。王家玲等［9］分析数字孪生技术在图书馆精准服务中的应用场景，并构建基于此技术的图书馆服务体系框架。曹宁等［10］讨论了智慧图书馆参考咨询服务的发展思路，强调技术与人文的结合。刘慧［11］从数据源的角度探讨智慧图书馆的实践以及多源数据对提升图书馆服务智慧化的贡献。

以上研究为图书馆精准服务实现以及图书馆智慧化发展提供了理论基础和实践指导。尽管如此，推进高校图书馆精准服务仍面临不少理论与实践问题，亟须深入探讨大数据驱动下的高校图书馆精准服务的具体模型和策略。为此，本文拟剖析高校图书馆精准服务面临的现实挑战，构建大数据驱动的图书馆精准服务模型框架，并提出大数据环境下高校图书馆精准服务的具体实施策略，以期为提升高校图书馆精准服务质量和效率提供理论和实践参考。

2 高校图书馆精准服务面临的挑战

2.1 需求识别与理解的准确性

面对学术领域的持续扩展和研究兴趣的个性化变化，准确识别并理解大学生、教师和研究人员等用户群体的多元化需求是高校图书馆服务首要解决的问题。这要求高校图书馆服务不仅具备高度的适应性，而且还需不断更新技术手段和服务策略以匹配需求的变化。然而，高校图书馆在实现精准服务时面临着技术手段的局限性，数据质量与覆盖面不足以及服务理念与服务方式陈旧等挑战。传统的需求分析方法，如依赖借阅记录和用户调查，往往难以实时反映用户当前的需求和偏好。为了应对这些挑战，高校图书馆的需求识别与服务设计正在逐渐向技术驱动和用户中心的模式转变，特别是大数据和人工智能等先进信息技术的应用，为高校图书馆提供了实时动态捕捉和分析用户需求的新途径。通过整合多维场景下的用户数据，高校图书馆可以更准确地评估用户的信息需求状态，从而实现个性化和精准化的服务。

2.2 资源与服务的动态调整

随着学术研究方向和教学内容的持续更新，高校图书馆面临如何快速调整资源配置和服务内容以紧跟当前学术需求和教育趋势的挑战。精准服务对资源的有效配置和个性化服务提出了新的要求。高校图书馆在优化资源配置过程中遇到的主要挑战是，在有限的预算下选择和整合最能满足用户需求变化的资源。这一挑战主要由高校图书馆对用户需求理解不足和数据分析能力有限所导致，使资源配置难以迅速适应用户需求的变化。此外，高校图书馆在服务提供方面同样面临个性化程度不足和响应速度慢的问题，这主要是因为对用户行为和偏好的理解不深以及服务流程和机制僵化。在这种情况下，大数据技术的应用通过深入分析海量用户行为数据并预测需求趋势，不仅提升资源配置的效率和针对性，还提高了服务设计的精准度。大数据使得服务内容、形式和路径能够个性化定制，显著加快了服务响应速度。

2.3 服务个性化与规模化的平衡

高校图书馆精准服务面临的重要挑战之一是如何平衡个性化服务与规模化服务。在有限的资源和预算下，同时满足特定学术研究的个性化需求和广大用户的普遍需求，是制订高校图书馆服务策略需要考虑的核心问题。这一挑战主要因为服务资源的限制和用户需求的多样性之间的矛盾产生，尤其是在为不同学科和研究方向提供定制服务的同时，还需确保服务的广泛覆盖和高效执行。这一双重要求更加凸显了传统服务模式在适应用户需求快速变化时的局限，其中，资源限制和服务设计复杂性是实现平衡的主要障碍。大数据技术的应用为解决这一矛盾提供了新的可能。通过分析大量用户行为数据，揭示用户需求的深层模式，为高校图书馆提供基于数据驱动的洞察，帮助设计既个性化又具有广泛适应性的服务方案。此外，利用智能化资源推荐和自动化服务，大数据技术能够促进服务的高效规模化运营，并优化资源利用和服务流程。

2.4 用户参与和反馈机制的有效性

设计有效的激励机制和反馈渠道，鼓励大学生和教师主动参与并提供真实反馈，对提升高校图书馆服务质量至关重要。在数字化和网络化的环境下，高校图书馆需要确保用户参与和反馈机制的有效性，同时需要解决用户对服务认知度不高、参与渠道单一以及激励措施不足等问题。但因缺乏高效工具和技术以及服务团队处理大量反馈信息的能力有限，在一定程度上也增加了服务优化的难度。大数据技术的应用提供了解决这些问题的新途径。通过大数据分析工具，高校图书馆可以实时监测用户行为，自动搜集反馈，甚至预测潜在未明确表达的需求，显著提高用户参与和反馈机制的效率和有效性。此外，大数据技术帮助高校图书馆从海量反馈中提取有价值的信息，支持决策的制订，使服务更贴近用户的实际需求。

3 大数据驱动的高校图书馆精准服务模型框架

构建大数据驱动的高校图书馆精准服务模型框架（见图1）涉及从多模态数据采集到人机协同服务的一系列步骤。首先，通过搜集用户的文本、语言、行为习惯及情感反应等多模态数据，为深入解析用户的行为模式与需求提供坚实基础。其次，借助这些多维度数据，为每位用户构建一个全面而细致的个性化画像，进而提供针对性强、定制化程度高的信息资源服务。再次，基于个性化画像，开发一套能够预测用户服务需求的系统，这不仅有助于高校图书馆更精准地进行资源配置，还能在一定程度上前瞻性地调整服务策略。与此同时，通过构建智能推荐系统，能够向用户推送与其需求高度相关且更新及时的书籍、学术文章等资源，从而确保服务内容的高度相关性与实时性。最后，人机协同服务的实施，即将人工智能技术的高效处理能力与高校图书馆馆员的深厚专业知识相结合，旨在提升服务决策的效率与精确度。通过这一连串精心设计与实施的步骤，高校图书馆能够真正实现向用户提供高质量的个性化服务体验，满足用户多元化、个性化的信息需求。

3.1 采集多模态数据

采集用户多模态数据是高校图书馆构建用户画像和识别用户需求的基础，对开展精准服务至关重要［12］。具体步骤包括：1）设计发布调查问卷，搜集需求数据。利用在线调查工具，如问卷星或腾讯问卷，设计包含多选和开放式问题的问卷，全面了解用户的基本信息和服务需求。问卷设计应确保问题的相关性和准确性，从而提高调查数据的质量和可用性。2）配置可穿戴设备，采集生理数据。选择医学级别的可穿戴设备，如华为手环或小米手表，搜集心率、脑电波等生理数据［13］。同时，签订同意授权使用协议，明确告知用户数据搜集目的、使用方式和隐私保护措施，以获得用户的明确同意。3）利用视频监控系统，记录视觉数据。部署高清智能视频监控系统，如具备面部识别功能的摄像头，搜集采用高级数据加密和匿名化技术处理的视觉数据。同时，确保监控实践遵循法律法规和伦理准则，保护用户隐私不被侵犯。4）通过图书馆网站系统，记录行为数据。利用高级数据分析软件，如维普资讯或超星图书馆管理系统，追踪和记录用户的在线行为模式。确保数据搜集遵循透明度原则，用户被明确告知其数据的使用目的和范围。通过以上方式，在统一的数据标准体系框架下，完成文本、语言、动作、情感等多模态数据的整合和共享。

3.2 构建用户画像

用户画像是理解用户需求和提供定制化服务的关键［14］。构建用户画像是一个综合性的数据分析过程，涉及以下步骤：1）数据整合。使用数据整合工具，如DataWorks，将不同来源和格式的基础数据、需求数据、生理数据、视觉数据和行为数据等融合成统一的数据仓库。采用先进的数据清洗技术确保数据质量，为后续分析提供准确的数据基础。2）特征工程。运用统计分析和机器学习技术，如Python的Pandas工具和Scikit-learn库，提取和选择如频繁访问的主题、常用的搜索词汇、活跃时段等关键特征。通过深入分析用户行为和偏好，识别出能够代表用户特征的关键指标。3）模型构建。选择适宜机器学习算法，如TensorFlow、PyTorch等开源深度学习框架，构建用户分类和预测模型。使用交叉验证等方法进行模型评估和选择，以确保模型的泛化能力和准确性。4）个性化标签生成。根据模型预测结果，使用算法自动为用户打上个性化标签，如通过自然语言处理技术分析用户的兴趣领域，生成如“科技爱好者”“文学追随者”等标签。5）持续迭代。建立定期收集用户反馈的机制，使用最新的用户数据更新和优化模型，定期更新用户画像，确保用户画像的动态更新，准确实时反映用户当前的需求和偏好。

3.3 预测服务需求

利用大数据分析工具，预测用户服务需求的变化趋势，包括借阅需求、信息咨询需求等，帮助高校图书馆优化资源配置和服务计划。1）数据准备。建立自动化数据搜集流程，搜集用户的历史行为数据和实时交互数据，实时更新用户行为和交互数据。使用数据清洗和预处理技术，对搜集到的数据进行预处理，提高数据分析的准确性。2）需求分析。采用关联规则学习和聚类分析方法等数据挖掘技术，识别用户需求模式和偏好趋势。这一步骤关键在于发现用户行为之间的潜在关联，以便准确预测需求变化。3）趋势预测。应用时间序列分析技术，如ARIMA或LSTM神经网络模型，对用户服务需求的未来趋势进行预测。通过历史数据分析，建立模型预测未来需求变化。4）资源动态调整。根据预测结果，采取动态库存管理和资源配置策略，利用预测数据指导图书采购、电子资源订阅和服务安排，优化资源分配，提高效率。5）策略更新。定期评估预测模型的准确性，根据用户行为数据和服务反馈调整预测策略和模型参数，确保服务需求预测的持续优化和准确性。

3.4 开发智能推荐系统

在用户画像的基础上，利用机器学习算法开发智能推荐系统。该系统能够动态地为用户推荐书籍、文章和其他资源，不仅根据用户的历史行为进行推荐，还能捕捉到最新的兴趣变化和需求动态，确保推荐的相关性和时效性。智能推荐系统的开发包含以下关键环节：1）推荐策略定义。深入分析用户画像，包括阅读习惯、偏好主题、活跃时间等因素，同时考虑高校图书馆资源的多样性，如图书类别、新旧程度等，基于此，制订一套全面的推荐策略，旨在最大程度上满足用户需求，同时提高高校图书馆资源流通率。2）算法实现。采用协同过滤算法分析用户间的相似性，内容推荐算法分析高校图书馆资源的相关性，通过算法融合技术结合这两种推荐方法，实现更加精准的个性化推荐。这一过程中，机器学习模型的选择和训练至关重要，需要确保模型能够有效学习用户行为和偏好。3）系统集成。推荐算法的集成需要与高校图书馆的现有服务平台无缝对接，保证用户可以实时接收推荐结果。这要求开发团队设计高效的API接口，确保系统的稳定性和扩展性，

且推荐服务能够随着用户基数的增长而灵活扩展。4）性能评估。通过设置实验组和对照组，利用在线A/B测试方法对推荐系统的性能进行评估，关注指标包括但不限于点击率、用户留存率、满意度调查结果等。此外，定期收集用户反馈，对推荐内容的相关性和时效性进行主观评价，以此为依据进一步优化算法。5）动态优化。根据性能评估结果及时调整推荐策略和算法参数，实现推荐系统的动态优化。利用最新的用户互动数据不断训练和更新推荐模型，以适应用户需求的变化，确保推荐内容的准确性和个性化水平不断提升。

3.5 提供人机协同服务

结合人工智能技术和高校图书馆馆员深厚的专业知识，构建准确、高效的人机协同服务模式。该模式依托于智能系统的数据处理能力与馆员的专业判断，共同做出更加高效准确的服务决策，从而实现数据智能与人类智慧的有效融合。1）角色界定。明确人工智能系统与馆员在精准服务提供中各自的角色和职责。具体来说，人工智能系统负责执行大数据分析、模式识别和预测模型构建，以处理和分析用户行为数据，揭示潜在的服务需求和偏好。而馆员则利用其专业知识，对AI系统提供的分析结果进行解读，基于专业判断和用户交互经验提供更为深入的内容筛选、资源推荐和个性化服务设计。2）系统设计。采用以用户为中心的设计原则，设计易于使用且可靠的人机协同系统，确保系统界面友好、响应速度快，能够满足馆员和用户的实际需求。3）协同机制制订。制订详细的工作流程和协同机制，包括数据共享、决策制订和任务分配等，确保人机之间的有效沟通和决策一致性。4）效能监控。建立绩效评估体系，定期检测人机协同服务的效果，如用户满意度、服务响应时间和解决方案的准确性等指标。5）连续优化。根据效能监控结果和用户反馈，不断调整人机协同工作流程和系统设计，采用敏捷开发和持续改进的方法，提升服务质量和效率。

4 大数据环境下高校图书馆精准服务的实施策略

4.1 建立数据治理的统一框架

在大数据环境下，高校图书馆的精准服务质量始终与数据治理密切相关。因此，高校图书馆必须构建一个严格的数据治理框架，保证从数据搜集到使用的全过程均符合法律法规和伦理标准。在构建数据治理框架时，高校图书馆必须采用先进的数据管理系统，包括数据仓库和数据湖技术，来存储和处理大量的用户数据。同时，成立数据治理委员会，定期进行数据审计和风险评估。此外，还需要实施细粒度的数据访问控制和加密传输协议，以强化数据的机密性和完整性。

4.2 强化技术培训和人才培养

精准服务的实施离不开专业技术和人才的支撑。高校图书馆须定期开展数据分析和新技术培训，提升馆员的专业技能，保障他们能够有效地应用大数据技术。馆员的技术培训应围绕数据科学、云计算和信息检索等关键领域进行，着力提升他们掌握大数据分析工具和自然语言处理技术的能力。此外，增加领导力训练和项目管理技能，定期举办内部研讨会，主动参与外部专业会议，组织在线学习，成立工作坊，开展职业发展规划以及引入数据科学专家等。通过这些细致入微的培训和发展项目，不仅能够提升馆员的业务能力，也为高校图书馆服务的创新升级提供了技术保障。

4.3 健全用户参与和反馈机制

用户的主动参与和真实反馈对高校图书馆精准服务的实施和持续改善至关重要。因此，高校图书馆应鼓励用户参与服务设计和评价，建立包括在线问卷、实时满意度跟踪和用户体验测试在内的综合用户反馈系统，通过多渠道反馈系统收集用户意见。此外，通过数据可视化仪表板和机器学习算法，对用户反馈进行深入分析，发现服务中的潜在问题和改进机会，同时，定期举办用户工作坊交流和小组讨论，直接获取用户的建议，而设立的用户服务改进委员会也能够确保服务的优化与创新真正符合用户的需求和期望。

4.4 构建伙伴关系和协作网络

建立伙伴关系和协作网络对高校图书馆实现资源共享和服务创新具有重要意义。通过与学术机构、技术公司和其他图书馆合作，能够共享资源、数据和最佳实践，推动服务质量的整体提升。高校图书馆应在建立伙伴关系和协作网络时，采用开放科学和开源技术原则。通过参与学术资源共享协议和跨机构的数字图书馆联盟，实现资源的优化配置。与技术伙伴合作开发的图书馆服务平台，如基于云服务的集成图书馆系统，应支持API集成和模块化服务设计，以便快速适应不断变化的服务需求。

5 结 语

在数字化、智能化时代背景之下，高校图书馆基于大数据实施个性化与精准化服务已成为必然选择。本文通过剖析高校图书馆实施精准服务过程面临的诸多挑战，构建涵盖从多模态数据采集到人机协同服务完整的精准服务模型框架，并提出数据治理、技术及人才培养、用户深度参与以及伙伴关系与合作网络建设等具体实施策略，旨在为高校图书馆精准服务提供科学方法与创新路径。随着大数据、人工智能等技术不断应用与发展，高校图书馆的精准服务将实现更高程度的个性化与精准度。然而，达成此目标不仅需要依赖技术的持续进步，更需要图书馆、技术供应商、学术界及其他相关方的紧密合作与共同努力，以推进精准服务在高校图书馆的全面实施与广泛应用。

［参考文献］

［1］单轸，邵波.国内图书馆领域用户画像研究的冷思考：困境与出路［J］.图书馆学研究，2019（5）：8-13，30.

［2］尹婷婷，郭永建.数据驱动背景下智慧图书馆用户画像模型构建与研究［J］.图书馆理论与实践，2023（4）：81-86.

［3］阳广元，白美程.国内图书馆领域用户画像研究综述［J］.图书馆理论与实践，2021（3）：95-101.

［4］廖运平，卢明芳，杨思洛.大数据视域下智慧图书馆用户画像研究［J］.国家图书馆学刊，2020，29（3）：73-82.

［5］潘家芳.人机智能协同的图书馆精准服务研究［J］.图书馆工作与研究，2023（3）：38-45.

［6］武莹，杨倩.基于信息需求层次模型的图书馆资源精准配置框架研究［J］.图书馆学研究，2022（11）：66-75，46.

［7］周萍，陈雅.数据驱动下高校图书馆精准服务路径与机制研究［J］.图书馆工作与研究，2020（12）：25-31.

［8］高颖.基于大数据的地方高校智慧图书馆建设研究［J］.情报科学，2019，37（3）：38-42.

［9］王家玲，王伟赟.基于数字孪生技术的图书馆精准服务研究［J］.新世纪图书馆，2022（6）：49-53.

［10］曹宁，杨倩.面向智慧图书馆的参考咨询服务发展思路初探［J］.国家图书馆学刊，2022，31（3）：22-28.

［11］刘慧.多维应用关联的高校智慧图书馆研究与实践：基于数据源视角［J］.新世纪图书馆，2017（12）：60-64，68.

［12］MAO J，LU K，LI G，et al.Profiling Users with Tag Networks in Diffusion-Based Personalized Recommendation［J］.Journal of Information Science，2016，42（5）：711-722.

［13］单轸，邵波.国外可穿戴技术在高校智慧图书馆建设中的应用与启示［J］.高校图书馆工作，2020，40（2）：45-50.

［14］KUMAR S，MAHANTI P，WANG S J.Intelligent Computational Techniques for Multimodal Data［J］.Multimedia Tools and Applications，2019，78（17）：23809-23814.

［收稿日期］2024-02-27

［作者简介］吴玉萍（1983—），女，硕士，副研究员，桂林航天工业学院工程综合训练中心；陶意敏（1978—），女，硕士，讲师，桂林航天工业学院教务处。

［说 明］本文系2022年广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据环境下高校智慧图书馆精准服务策略研究”（项目编号：2022KY0770）的研究成果之一。