数智背景下高校图书馆智慧数据服务实践研究

［摘要］文章立足数智时代背景，深入探讨了高校图书馆智慧数据资源的现状，分析了其需求特征以及在图书馆发展过程中的关键作用。同时，文章通过对智慧数据服务特点与发展趋向的剖析，揭示了人工智能与大数据技术对高校图书馆资源整合与共享、创新读者服务模式和提升服务效能的重要推动作用，并结合实例探讨了智慧数据服务在高校图书馆的实际应用与探索实践。

［关键词］数智时代；高校图书馆；智慧数据；知识图谱

大数据和人工智能技术的高速发展和强力渗透使得社会各领域呈现数据规模不断增长、算力持续增强和应用场景不断扩展变化等重要特征［1］。新一代“数智”环境改变了人们的思维观念和理念，推动数据治理与智慧治理融合，是时代赋予世界图书馆学科革新的驱动

力［2］。在数智时代背景下，高校图书馆面临前所未有的挑战与机遇。具体来说，挑战在于图书馆如何有效整合、管理和分析海量数据，以提供更精准、个性化的服务；机遇则在于图书馆如何利用大数据技术挖掘信息资源的潜在价值，以促进学术交流。智慧数据分析在此过程中扮演着至关重要的角色，它有助于图书馆实现资源的智能化管理和服务的个性化定制。文章旨在深入探讨智慧数据资源在高校图书馆中的应用现状、需求特性及其对资源整合与服务创新的促进作用，并提出面向未来的发展战略，旨在为图书馆的智慧化转型提供坚实的理论支持和实践指导，进而推动高校图书馆服务模式的转型升级。

一、数智时代高校图书馆智慧数据资源现状及需求分析

（一）高校图书馆智慧数据资源现状

作为学校学术研究和教学活动的重要支撑，高校图书馆智慧数据资源的规模和质量是衡量其服务能力的重要指标。随着信息技术的日新月异，高校图书馆所掌握的数据资源正经历爆炸式的增长。其收集的数据类型不仅涵盖传统的数据库资源、电子图书、电子期刊以及开放获取资料等，还广泛涉及读者信息，如借阅记录、浏览历史、需求反馈及个人兴趣偏好等多元化数据。面对海量增长的数据资源，高校图书馆必须采取有效措施，以确保数据资源的准确性、完整性和时效性。这要求高校图书馆对数据源的甄选进行严格把关，对数据采集流程实施精确管理，以及对数据存储与处理环节制订高标准要求。此外，高校图书馆还需要建立一套完善的数据维护机制，定期对数据进行清洗、校验和更新，以应对信息化时代日新月异的发展态势。

（二）高校图书馆智慧数据资源的需求特性

第一，个性化服务需求。在个性化学习日益受到重视的今天，高校图书馆的智慧数据资源需要满足读者的个性化需求。在与读者的反馈和互动过程中，高校图书馆应不断完善推荐算法，依据读者的阅读历史和偏好推荐相关资源。同时，高校图书馆还可通过分析读者行为，开发智能推荐系统，为不同学科的研究人员推荐前沿的研究成果和相关文献，进而全面提高服务的精准度和满意度。

第二，科研支持与决策辅助。高校图书馆的智慧数据资源对科研活动具有重要的支撑作用。高校图书馆可利用数据挖掘等技术深入分析数据资源，探寻潜在的研究方向和创新点，以帮助科研人员把握研究方向和动态。同时，高校图书馆通过分析读者的借阅记录和阅读偏好［3］，能够为管理层调整藏书结构和采购策略提供决策支持，从而提高资源的利用效率，更好地满足读者的需求。

（三）数据安全与隐私保护的需求

随着高校图书馆数据量的急剧增加，确保数据的安全及隐私保护已成为智慧数据资源建设中的核心需求。高校图书馆需要建立严格的数据安全管理制度，加强对数据访问的控制，防止未经授权的数据访问和篡改，从而保障读者的个人信息和学术成果不被泄露或滥用。

（四）数据资源持续更新的需求

随着图书馆与信息技术不断发展，高校图书馆的智慧数据资源也需要不断更新。高校图书馆应建立持续更新机制，加强与学术机构、出版社的合作，以获取最新的学术资源，保持数据资源的前沿性和时效性。同时，高校图书馆还可通过读者反馈和互动掌握读者的最新行为数据，了解读者的最新需求，以不断优化和更新服务内容，提高服务的适应性和灵活性。

二、智慧数据服务对高校图书馆资源整合与共享的推动作用

（一）馆内资源深度整合与效率提升

智慧数据服务借助高效的数据管理与分析手段，构建了统一的元数据规范及数据储存仓库，进而实现了高校图书馆内部各类资源的深度整合与统一管理。这不仅能够优化资源配置，提高资源的可发现性和可访问性，也极大地丰富了读者体验。此外，高校图书馆数据分析的深度应用进一步推动了图书馆服务模式的创新。基于读者行为的数据分析，高校图书馆可开发个性化的推荐系统，为不同读者群体提供定制化服务。

（二）跨馆际、跨地域资源共享的优势

智慧数据服务推动了跨馆际及跨地域的资源共享，而这在高校图书馆的传统服务模式下通常是难以达成的目标。高校图书馆通过建立智慧图书馆联盟或合作网络，可以彼此共享数据资源，扩大服务范围。例如，CALIS管理中心推动了高校图书馆的资源共享，形成了强大的数字协同服务网络。此外，部分高校图书馆通过构建专题资源门户，有效整合了多元异构资源，建立了一个既可持续又易于更新的专业资源访问系统。

（三）开放图书馆数据，促进学术交流合作

开放数据策略是智慧数据服务的重要组成部分，它鼓励高校图书馆对公众开放数据资源，以促进学术交流和合作。开放数据不仅增强了学术研究的透明度，还为跨学科、跨领域的创新合作提供了可能。例如，通过开放获取期刊数据库，研究人员能够更容易地获取其他学者的研究成果，加速知识的传播和应用。

三、数智时代高校图书馆智慧数据服务的实际应用与探索实践

在‌数智时代，高校图书馆应围绕技术创新与服务升级深入探索智慧数据服务的实现路径‌。在数智化背景下，高校图书馆应运用数智技术和科学思维来打造新系统、搭建新平台，重塑服务模式和流程手段，逐步完善评价体系，进而实现智慧服务转型。

（一）图书馆智慧数据服务系统的建立

第一，智能检索系统。智能检索系统是智慧图书馆的一项关键功能，它通过应用人工智能、自然语言处理技术以及机器学习等尖端科技，显著提升了信息检索的精确度和效率［4］。例如，部分领先的高校图书馆开发或引入了能够理解读者查询意图，支持模糊查询、联想查询以及语义搜索的检索工具。此外，智能检索系统还能根据读者的搜索历史和行为数据优化搜索结果排序，从而为读者提供更贴合其需求的信息。

第二，构建知识图谱。知识图谱为读者画像提供了丰富的背景信息和关联数据，使得读者画像更加立体和生动。同时，读者画像也为知识图谱的应用提供了具体的场景和需求，能够促进知识图谱在智慧数据服务系统中的有效应用。作为一种重要的知识展现和管理工具，知识图谱为图书馆的资源整合、数据挖掘和智能服务提供了新的解决方案。具体来说，知识图谱的构建流程为“数据收集—知识抽取—知识融合—知识加工—图谱应用”，如图1所示。

其一，数据收集是知识图谱构建的第一步，该过程涵盖从图书馆多样化的资源中广泛收集信息，包括图书、期刊文章、学术论文以及网页资料等。其二，知识抽取是将图书馆的非结构化与半结构化数据转化为计算机可以识别的结构化数据的过程。其三，知识融合是将不同来源的数据进行融合，形成一个统一的知识图谱的过程。其四，知识加工包括知识的存储与推理，这是知识图谱构建的重要功能之一，能够推理和挖掘发现潜在的知识和关系。其五，图谱应用是知识图谱建构的最终目的。知识图谱不仅能够直观有效地展示学科领域的知识结构，还具备支撑复杂跨学科知识探索的能力，进而推动知识的深层次挖掘与广泛传播。

第三，读者画像的构建‌。读者画像的构建是对读者在兴趣偏好、需求状况以及行为模式上的全面刻画，涵盖其基本属性信息、消费习惯、兴趣爱好以及具体的行为特征等多个维度。读者画像能够助力系统更精准地洞察读者需求，从而实现个性化的内容推荐与服务提供。图书馆读者画像的构建是对读者属性、行为、兴趣等多维度信息收集的过程，旨在形成精准的读者模型，具体包括以下几个步骤。其一，数据收集与预处理。高校图书馆根据自身的服务目标和读者的实际需求，清晰界定读者画像所需的信息维度，并通过图书馆借阅系统、读者数据库等内部资源，以及调查问卷、在线访谈等外部手段，系统性地搜集读者的借阅历史、搜索习惯、网页浏览记录等数据，同时确保所收集数据的质量与可用性。其二，读者画像构建。高校图书馆运用数据挖掘技术和机器学习算法，深入分析和提取读者行为数据中蕴含的重要读者特征［5］，结合读者基本信息和偏好信息，构建读者的画像模型，并将其应用于图书馆的个性化推荐、信息检索和读者行为分析等场景，以提升服务质量和读者满意度‌。第三，知识图谱与读者画像是构建智慧数据服务系统的两大核心要素，它们相互关联，共同支撑系统的智能化服务。‌知识图谱为读者画像提供了丰富的背景信息和关联数据，使得读者画像更加立体和生动。同时，读者画像也为知识图谱的应用提供了具体的场景和需求，促进知识图谱在智慧数据服务系统中的有效应用‌。

（二）具体案例的实施策略与技术路径

当前，部分国际知名高校图书馆已成功开展智慧数据服务。例如，哈佛大学图书馆在其智慧数据服务体系中引入了尖端的元数据管理与集成系统，借助云计算技术的强大能力，实现了大规模数据的高效存储与快速检索，从而构建了一个独具哈佛特色的知识库。在此基础上，哈佛大学图书馆通过持续优化算法，实现个性化资源推荐服务，针对每位读者的学术背景、研究兴趣和搜索历史，为其提供精准且个性化的文献和信息资源。再如，斯坦福大学图书馆依托语义技术和知识图谱构建了强大智能的索引与检索系统，该系统能够深层次理解和解析读者的查询请求，极大地提高了信息检索效率。国内部分高校图书馆也采取了相似的策略和技术路径，如北京大学图书馆致力于构建学科知识服务平台，成功集成了多源异构数据，构建了全面反映学科知识脉络的学科知识图谱。同时，部分高校图书馆通过自主研发智能化检索工具，结合数据分析技术，精细优化服务质量，致力于为读者提供更加便捷、高效的检索体验。更重要的是，高校图书馆通过深入分析读者行为数据，构建基于读者行为分析的个性化信息服务系统，可以精准预测和响应读者需求，显著提升信息服务的针对性和有效性。例如，浙江大学图书馆部署了一套基于读者行为分析的个性化信息服务系统，通过对读者在图书馆网站、数据库和其他数字资源中的浏览、搜索、借阅等行为数据进行深度挖掘和分析，以洞察读者的学习和研究需求。

（三）实践效果评估与经验总结

高校图书馆智慧数据服务项目的成效评估是一个全方位的过程，包括从读者满意度调查到使用率统计等多个量化指标，同时也聚焦服务对提高资源利用率、提升科研效率和学科服务能力的实质性影响。通过严谨的数据分析，高校图书馆能够确认智慧数据服务是否真正促进了资源的有效利用，增强了读者在科研活动中的效能，并深化学科支持服务。在归纳这些实践经验的过程中，我们可以关注尤为突出的几个关键点。第一，高校图书馆要选用合适的技术并持续更新迭代其系统。第二，高校图书馆应坚持以读者需求为导向，利用数据驱动服务设计与优化读者体验。第三，高校图书馆要建立健全数据隐私保护制度和严格的信息安全管理体系。第四，高校图书馆要始终保持对未来趋势的敏感洞察力，并积极培养团队的持续创新精神。这些领先高校图书馆的成功实践不仅有力验证了智慧数据服务理念及其实际应用的有效性，还为其他高校图书馆提供了极具参考价值的范例。这种资源共享与经验借鉴的机制促进了整个行业的协同发展，加速了智慧图书馆在高等院校图书馆中的创新实践步伐，并显著提升了其服务质量与标准。

四、未来研究与实践建议及发展前景展望

随着大数据与人工智能技术的持续进步，AI驱动的知识图谱构建与推理技术日趋成熟，正引领智慧数据服务向更高层次发展。在此背景下，高校图书馆智慧数据服务的研究与实践应当聚焦以下几个关键方向。第一，跨机构数据共享与协同服务。高校图书馆应构建统一标准与开放接口，推动国内外高校图书馆间的数据互联互通，旨在实现更广泛的资源共享与协同服务。第二，深度学习与强化学习在智慧服务中的融合应用。高校图书馆应持续探索如何利用深度学习模型提升智能检索系统的精准度，以及通过强化学习改善个性化推荐服务的质量，使其更加贴近读者动态变化的需求。第三，区块链技术与数据安全。高校图书馆应研究如何借助区块链技术提升数据安全性、透明性和不可篡改性，确保智慧图书馆在提供便捷服务的同时严格遵守数据隐私保护法规。第四，VR技术、AR技术在图书馆服务中的创新应用。高校图书馆应探索将VR技术、AR技术融入图书馆资源展示、阅读体验及学术交流等环节，提供沉浸式和互动性的信息服务体验。

五、结语

大数据与人工智能的发展对高校图书馆智慧数据服务提出了更高要求。高校图书馆要把图书馆的智慧数据服务纳入智慧图书馆建设的重要设计规划，建立完善的资源整合与优化模式，并借助其丰富的数据资源和智能服务功能为读者提供智能、高效、个性化的服务，推动高校智慧图书建设的步伐，从而带动全民阅读与终身学习。

［参考文献］

［1］王虎，王景.数智时代数字资源评价模型的构建与应用策略［J］.图书馆界，2023（01）：5-12.

［2］张卫东，陈希鹏，赵红颖.数智时代全球图书馆学研究：现状、热点与发展趋势：第88届国际图联大会手记［J］.情报科学，2023（12）：1-8.

［3］宫昭.智慧图书馆服务实现策略探析［C］//中国国际科技促进会国际院士联合体工作委员会.2023年文化艺术创新国际学术论坛论文集（四）.宁夏图书馆；，2023：3.

［4］祝华.大数据时代下的档案管理创新研究［J］.现代企业文化，2023（30）：45-48.

［5］谢宛珍，饶文星.图书馆数字资源利用行为模型的构建与应用［J］.无线互联科技，2023（15）：128-131.