大數據高校圖書館

『壹』 智能化圖書館建設和管理問題及對策論文

智能化圖書館建設和管理問題及對策論文

在學習和工作的日常里，大家總免不了要接觸或使用論文吧，論文是我們對某個問題進行深入研究的文章。怎麼寫論文才能避免踩雷呢？下面是我為大家收集的智能化圖書館建設和管理問題及對策論文，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

摘要： 我國經濟和科技水平的不斷提升，使高科技融入到各個行業，為行業的發展和進步帶來了顯著的效果。針對智能化圖書館的具體建設和管理進行分析，優化圖書館管理工作，為圖書館用戶利用科技手段快速地進行查閱提供幫助，以此為社會整體發展水平的提升做出貢獻。

關鍵詞： 智能化；圖書館；建設；管理；

引言： 在社會發展速度正處於不斷加快階段，科學技術的進步使素質教育得到普及，在這樣的背景下，人們對於知識的需求在不斷的提高，圖書館對於人們知識的獲取，以及自身修養的提升有著非常重要的作用。所以需要大力開展讀書活動，使讀書成為我國社會發展的良好風氣，改進圖書館的精神面貌，這樣才能夠真正發揮出圖書館的作用。筆者提出智能化圖書館具體的建設與管理工作開展形式，希望能夠為我國圖書館未來的發展提供新的思路。

1、智能化圖書館建設和管理的意義

在大數據時代背景下，智能化圖書館的應用正在不斷的發展、普及和強化，這種新的管理模式，屬於智能化管理范圍之內，主要是通過網路，實現人們在使用圖書過程中的借與還等相關工作。同時，也可以利用互聯網，根據想查閱的書籍關鍵詞進行圖書的查找，這能夠保證整個圖書館在實際管理工作中變得更加的智能化，同時也能夠提高工作效率，在一定程度上節省讀者所花費的時間。在整個智能化的過程中，人們通過大數據背景下智能化圖書館的使用，就可以有效避免圖書館內部存在的不規范的管理情況，從而達到資源的共享。所以，對圖書館進行智能化的管理，不僅能夠提高工作人員的工作效率，也能夠保證圖書館的管理擺脫傳統的方式，整體管理水平得到優化。

2、智能化圖書館建設和管理過程中存在的問題

2.1傳統的管理模式影響智能化的管理

當前，我國部分圖書館所使用的書籍管理設備比較落後，對圖書館電子信息資源的融入和使用造成了一定的影響。因此，為了能夠對圖書館建設工作起到加強性的效果，相關人員也提出了一系列建議，但是，這些建議在實施過程中，由於傳統管理模式與智能化的管理方式形成了反差，智能化方法很難順利融入其中，甚至傳統的圖書館管理方法，還制約著智能化的發展。面對傳統管理方法，管理人員需要積極的對待，不能全盤否定，也不能全部接受，取其精華，棄其糟粕。因為傳統管理工作開展中，相關的模式也具有一定的優勢，這一點對於圖書館的發展，也有著非常重要的促進作用。

其所具有的優點是在管理的'過程中，管理人員能夠清楚地了解到圖書館一天之內書籍借出的數量，也能夠針對所借出的圖書，進行人工的分類、記錄，了解書籍借出後的質量問題等。在智能化圖書館建設過程中，也需要保證對智能化圖書館進行管理，還需要突出智能管理工作的優勢。

2.2管理員的綜合素質影響智能化的管理

當前，在我國圖書館相關工作開展過程中，很多傳統的圖書館都有相應的管理人員，這些管理人員在圖書館工作的時間較長，習慣性使用傳統方法對借出和歸還的書籍內容進行管理。因為長久使用這種管理方法，所以相關人員認為傳統的管理方法依然適用於當前的圖書館，甚至有很多工作人員抵制智能化的管理方法，這也導致智能化圖書館的建設受到影響。再加上傳統的圖書管理工作人員中有部分人綜合素質不高，很多工作人員並不具備利用高科技的能力，如果強行要求這些人員進行知識的學習，不僅無法提高智能化圖書館管理的效果，也會導致人員出現抵觸的心理狀態。所以，圖書館內部管理員的綜合素質，直接影響到智能化建設工作的開展，還需要相關人員給與足夠的重視，並選擇適合現代社會發展的工作人員，才能夠提高圖書館建設的效果。

3、智能化圖書館的建設與管理

3.1管理系統分析

在圖書館向著智能化方向發展的過程中，想要真正提高建設和管理工作的效果，一方面是需要對其中的資源性內容進行管理。因為智能化圖書館內部資源的管理，需要使用RFID系統，該系統由讀寫器、電子標簽、管理系統等各個重要的內容所構成，可以為每一個光碟和文獻都附上相應的識別碼，這樣不僅能夠在圖書的借閱過程中進行檢索，也能夠把典藏的書籍清楚地排列其中，讓借閱人員利用這一程序，了解到圖書當前的狀況，也能夠體現圖書館內部多樣化的管理形式，利用這套系統就能實現圖書館內部的智能化；另一方面是綜合性的管理工作。當前數字化發展是圖書館的大勢所趨，圖書館逐漸向無紙化方向轉變，還需要經歷一系列的變革，這也是目前最難達到的超高技術要求。由於圖書館正在向著全智能的方向轉變，所以業務是多樣性的，需要經過計算機進行加工和處理，這也能夠為智能化圖書館發展提供便捷，使圖書館向著智能化和現代化方向推進。

3.2管理隊伍建設

圖書館內部智能化的建設工作，不僅要依靠先進的科學技術內容，還需要擁有高素質的管理人員，所以在當前我國智能化圖書館建設階段，就需要加強整個管理隊伍的建設，組建一支優秀的圖書館管理人員隊伍，才能夠實現圖書館向著智能化方向發展。其中，管理人員的選擇，要遵循相應的要求，適應和熟悉當前管理工作整體的系統，以及圖書館內部的具體結構，對於其中存在的異常問題，採取有針對性的解決措施，給予徹底解決。對相關的管理人員進行專業化的培訓，以此保證人員整體的業務水平和綜合素質得以提升。同時，不僅要求圖書館內的管理人員要熟悉與智能化圖書館有關的知識內容，還要具備一定的外語水平，這樣才能夠提高整個圖書館內部的專業化程度以及外在的形象。圖書館內部高層管理人員要具有足夠的遠見，這樣才能夠對圖書館未來的發展建立起良好的預見性，管理層的決策直接影響到圖書館未來的發展。

4、結語

縱觀我國目前的發展形勢能夠了解到，隨著科學技術的迅猛發展，智能化已快速地被應用到各個領域之中，很多辦公的場館都向著智能化方向發展。圖書館是信息高度集中的場館，智能化發展也勢在必行。

5、參考文獻

[1]賈江虹.現代化公共圖書館發展管理的智能化路徑探討[J].傳媒論壇,2019,2(21):140+142.

[2]王以婧.大數據在高校圖書館信息資源建設中的應用探究[J].河南圖書館學刊,2019,39(10):70-71.

[3]林志軍.大中型公共圖書館智能化系統建設述略-以廈門市圖書館集美新館智能化系統建設為例[J].新媒體研究,2019,5(17):26-28.

『貳』 大數據和高校圖書館的文章結果有多少條

2020年9月18日，在CNKI文獻庫中以「大數據環境下、高校智庫、圖書館」作為主題，進行高級檢索，檢索結果55條，其中篇名中有「圖書館」的有40條，佔到72.7%，由此高校圖書館與智庫建設關系可見一斑。高校圖書館與智庫之間的關系，圖書館學術界各執己見，存在不同的看法。

『叄』 大數據趨勢與專業圖書館

數據被稱作信息化時代的石油，其重要性不言而喻。「大數據」通常被認為是一種數據量很大、數據形式多樣化的非結構化數據。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起稱為「大數據」。在大數據時代，順應大數據趨勢，實現傳統業務的轉移，是帶給國內專業圖書館的一個契機。

1.大數據與科學研究

2011年，麥肯錫研究院在《大數據：創新、競爭和生產率的下一個前沿》的報告中提出「大數據」時代已經到來。2012年3月，奧巴馬政府發布了「大數據研究和發展計劃」；2012年6月，聯合國專門發布了大數據發展戰略。這是聯合國第一次就某一技術問題發布報告。「大數據」成為2012年熱門詞彙和研究熱點之一。除了國家和研究機構，全球主要的大型IT商業公司均對大數據技術投入巨資，目的是利用大數據為國家治理、企業決策乃至個人生活提供服務。目前，科學研究正在進入一個嶄新的階段。在信息與網路技術迅速發展的推動下，大量從宏觀到微觀，從自然到社會的觀察、感知、計算、模擬、模擬、傳播等設施和活動產生出大量科學數據，形成被稱為「大數據」的新的科學基礎設施。數據不再僅僅是科學研究的結果，而且是科學研究活動的基礎。科學家不僅通過對廣泛的數據實時、動態地監測與分析來解決難以解決或不可觸及的科學問題，更是把數據作為科學研究的對象和工具，基於數據來思考、設計和實施科學研究。以數據考察為基礎，聯合理論、實驗和模擬為一體的數據密集計算的範式，成為與經驗範式、理論範式和模擬範式並列的第四範式。數據被一起捕獲或者由模擬器生成，處理後存儲在計算機中，科研人員使用數據管理和統計學方法分析資料庫和文檔，據此產生創新思維和成果。這種科研模式被稱為數據密集型範式，簡稱數據範式，是一種新的科研模式。

2.大數據與現有資料庫技術的對比

大數據具有數據持續增加、體量巨大（Volume）、數據類型和來源多樣（Variety）、速度快（Velocity）等特點。

3.大數據與新型數字圖書館

圖書館在科學文獻（紙質或是電子）的組織與服務方面積累了豐富的經驗，已成為科研活動和學術交流體系中的有力支撐。隨著學術信息交流方式的變化，既有數據檔案庫，也有文獻檔案庫，而數據則進入數據檔案庫中。因此，數據圖書館將成為未來數字圖書館的一部分。存儲在各類資料庫和文檔系統中的科學數據，以及以業界標准化關系資料庫所產生的元數據體系，將構成一種新型的、分布式的和整合式的數字圖書館。這種數字圖書館既包括傳統數字圖書館的各類處理、管理、檢索服務等功能，又包括數據轉換、可視化和數據挖掘服務等新型數據服務功能。

4.大數據在專業研究領域中的應用

生物醫學領域是大數據的先行者，這主要得益於美國國家醫學圖書館基於科學數據建立的超級計算和數據處理平台。這些平台支持基礎科學和應用科學的知識發現和數據關聯，以及分析基礎上的模擬模擬研究，為科研和政府決策提供服務。2007年，吉姆格雷擴展了其對數據密集型科學的看法，提出7個重要行動領域之一就是同國家醫學圖書館支持生物科學一樣，建立更多數字圖書館以支持其他科學。生物醫學領域的數據量在飛速增長。歐洲分子生物實驗室核酸序列資料庫EMBL-Bank收到數據的速度每年遞增200%；人類基因組計劃2008年生產數據1萬億鹼基對，2009年速率又翻一番；在生物醫學文獻編目中已經有1800萬醫學文章，每年增加接近百萬篇。

美國國立醫學圖書館的Entrez系統是美國國立醫學圖書館建立的生命科學搜索引擎，它真正實現了數據和文獻的交互性操作。用戶可以在閱讀論文的同時打開基因數據，跟隨基因找到這個疾病，再回到文章（微軟的WWT也實現了數據與文獻的融合）。融合和交互操作可通過統一的鏈接、統一的標簽和ID號實現。醫學、生物學、心理學等學科領域的大型實驗設備的實驗型數據、人類基因數據中，有些由於觀測和實驗的不可重復性，有些由於時間、設備和經濟等條件的限制，數據獲取難度大，因此，數據的長期有效保存、科學管理、有條件共享和促進利用是極有意義和價值的一項工作。把全世界的數據都集成在一起，形成巨型的動態數據集，將誕生一個全球化的資料庫。

5.國內專業圖書館的實踐

專業圖書館的思考在實踐方面，國內已經建立了一系列的科學數據平台，如科技部支持建設的科學數據共享工程等，但圖書館人員參與很少。在新的交流體系形成之際，專業圖書館應該深刻思考和研究支撐科研創造的信息服務環境；思考科研成果融合數據之後，形成的原始數據、派生數據和科學文獻融為一體的新的信息環境下，如何提供信息和數據服務；研究數據科研基礎設施建設和運行過程中信息機構的職責、作用和角色。從大量的數據中分析其潛在的價值將成為大數據時代圖書館的一大主要業務，並且提供這些業務的水平將決定著大數據時代圖書館的發展水平和方向。專業圖書館尤其要分析研究數據科學家的知識結構、基本素養、基本技能，並將此納入培養計劃加以實施，為未來社會提供所需人才。

『肆』 學校圖書館有海量的圖書真是個大數據方便我們查找資料錯在哪裡呢

是在各大資料庫搜索文獻，查詢專利、圖書、會議記錄等一系列資料的專業稱呼

『伍』 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法和策略

1. 基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析方法與步驟

基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析，是指圖書館基於事件存儲大資料庫數據的支持，通過對用戶海量數據進行採集、過濾、分析和定義，從中發現讀者行為數據中蘊含的行為關系、用戶需求和知識，是對讀者的行為進行分析、判定、定義和匹配的過程，也是圖書館掌握讀者閱讀習慣和發現服務需求，提高個性化服務精確性和用戶滿意度的關鍵，讀者行為分析與判定流程見圖2-2。

讀者行為分析過程可分為用戶行為事件採集、用戶行為事件的存儲、用戶行為事件初步過濾、用戶行為定義、用戶行為分析與判定、用戶行為匹配、用戶行為存儲大資料庫的更新、行為分析與判定過程的完善8部分內容。在用戶行為事件分析、判定前，圖書館應全面、規范地採集讀者行為數據，並對數據進行科學分類、綜合分析、行為定義和人工匹配，構建具備海量存儲、高效管理和查詢功能的用戶行為事件存儲大資料庫。

當圖書館完成對用戶行為數據的採集後，首先，應依據對用戶行為的分類和管理員經驗，對用戶行為數據進行價值過濾和人工篩選，以提高行為數據的價值密度和可用性。其次，對用戶行為發生的時間、地點、方式、作用對象和結果進行定義，採用高效演算法對存儲於用戶行為事件大資料庫中的資源進行分析、判定，並對用戶行為的類型進行詳細定義。再次，應將已定義的用戶行為和用戶行為存儲大資料庫中的數據進行比對，進一步完善、規范用戶行為存儲大資料庫的資源。同時，利用用戶行為存儲大資料庫資源，對用戶行為分析與判定的規則實施反饋，完成對用戶行為分析、判定規則的動態修改與完善。最後，圖書館可依據讀者行為分析與判定的結果，明確讀者閱讀需求及其變化趨勢，為讀者提供個性化的閱讀推送式服務。

圖2-2 圖書館讀者行為分析與判定流程圖

個性化服務是一個不斷完善的過程，多次經過行為模擬和分析反復校準才能讓個性化服務盡可能貼近每一個用戶。如通過記錄用戶訪問某些專業內容來判斷為用戶推薦的相關內容或深度內容是否精準，就需要不斷地積累用戶在某專業內容上的行為記錄，記錄次數越多，記錄越精細，在下一次為用戶做個性化推薦時的精準度就越高。所以個性化服務所需的數據分析系統包括採集與感知都是循環起效的，這是一個閉環上升的垂直優化體系。

2.基於大數據的圖書館個性化服務讀者行為分析策略

（1）發現讀者需求及變化趨勢。大數據背景下，圖書館可通過監控設備、感測器網路和其他讀者行為採集設備，獲取讀者閱讀活動的服務內容與方式、閱讀終端與服務模式、閱讀社會關系組成、成員信息交流、論壇、博客、微博、微信朋友圈等社交網路上的思想表達、移動閱讀中讀者個體的行為路徑、感測器網路對讀者活動的記錄、服務系統的運行參數信息等數據，這些數據蘊含著巨大的社會和商業價值。因此，圖書館力圖採集讀者行為大數據，將讀者行為進行解析、描述和量化，最終實現對讀者服務需求、服務模式變化趨勢預測與控制。同時，圖書館應注重讀者行為數據分析的時效性，及時獲取讀者閱讀情緒和服務需求的變化數據，並將數據變化結果可視化表現出來，確保服務策略和內容隨著讀者個性化需求變化而動態調整。

（2）最大范圍的採集讀者行為數據。科學採集高價值讀者行為數據，是准確分析和預測讀者需求，提高讀者忠誠度和服務滿意度的關鍵。首先，圖書館應從讀者服務全局出發，收集讀者的行為數據，採集來自伺服器運行監控設備、感測器網路、用戶閱讀終端設備、系統運行日誌、讀者論壇與博客、讀者服務反饋系統、網頁cookies、搜索引擎、讀者閱讀行為監控設備的數據，盡量減少用戶行為數據採集的盲點，提高數據的完整性、精確性、及時性和有效性。其次，所採集的數據應具有海量和實時性特點，依據讀者閱讀需求對讀者行為分析的內容，選取數據和應用對象進行調整，避免讀者行為分析過程中可能會對讀者服務產生的消極影響，最終實現從理解讀者閱讀行為到掌握讀者閱讀需求的轉變。再次，圖書館應與第三方服務商合作，以服務協作和大數據資源共享的方式，努力拓展讀者行為數據採集的廣度和深度，在實現以讀者為中心的讀者行為數據選擇、過濾、共享和互補前提下，提高數據應用分析和增強數據的可用性。

（3）保證讀者行為數據的安全性和可用性。讀者行為數據具有海量、全面、高價值和實時性的特點，圖書館應加強對讀者行為數據的安全性和可用性管理，保證用戶保密信息和隱私數據的安全。但是，移動終端工作模式和使用環境的不確定性，嚴重影響了圖書館大數據閱讀服務的安全性，因此，必須加強閱讀終端的安全性管理。首先，圖書館應依據閱讀終端的安全設計標准及其移動性、開放性，以及閱讀終端與讀者閱讀行為的關聯性，為不同類型的閱讀終端劃分相應安全度，並通過嚴格限制閱讀終端的使用對象、安全模式、應用環境和通信方式來保證設備安全。其次，應將讀者行為數據劃分為用戶隱私數據、讀者特徵數據、行為日誌數據和公開數據四個安全等級，執行相應的安全存儲、管理和使用策略，並依據用戶行為數據生命周期發展規律，加強數據收集、存儲、使用、轉移和刪除五個環節的安全管理。再次，應堅持讀者需求精確感知、行為關系全面挖掘、服務模式發展准確預測和讀者行為科學分析的原則，實現讀者行為數據的良性監控和採集，避免採集與讀者閱讀服務保障無關的個人隱私行為數據。

（4）重點突出讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析。知識關聯分析就是從海量數據中發現存在於大量數據集中的關聯性或相關性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，通過讀者閱讀行為數據的知識關聯分析，發現讀者不同行為之間的聯系，以及讀者的閱讀習慣和服務需求，是圖書館以讀者需求為中心制定服務策略的前提。圖書館應在三維空間開展讀者閱讀行為數據的交叉關聯分析，所涉及的主要內容包括讀者閱讀活動頻率、閱讀的時間與地點、閱讀內容分布規律、閱讀習慣和愛好、閱讀關鍵詞關聯度、閱讀社會關系交集、熱點內容的關注度等。同時，行為數據的選擇要堅持以服務保障為中心和高價值的原則，特別加強對讀者閱讀活動的熱點內容、主要閱讀模式和個性化服務需求反饋行為數據之間的關聯分析。此外，基於讀者閱讀行為數據挖掘的知識關聯分析，應加強對讀者閱讀行為的跟蹤和監控，在加強對讀者顯性行為特徵數據監控的同時，還應突出利用顯性行為數據挖掘，而獲得隱性行為信息。對讀者閱讀需求、閱讀熱點、閱讀行為關聯性等進行關聯分析，增強讀者行為知識關聯分析的廣度、深度和有效性。

『陸』 大數據給數字圖書館帶來哪些變革

數字圖書館遇挑戰
「各類型數據急劇增長，正朝著海量數據方向發展，國家數字圖書館面臨著數字資源長期保存、資源整合、信息安全以及服務創新等多方面的挑戰。」魏大威介紹說，截至2013年底，國家數字圖書館數字資源總量已達到874.5TB，其中自建數字資源量為737.9TB，網路信息採集量達45.7TB，外購中外文資料庫共計273個，文津搜索匯集的元數據已達2.9億條；隨著讀者服務擴展至計算機、數字電視、手機、手持閱讀器、平板電腦、電子觸摸屏等多種服務終端，服務量的不斷增加，各業務系統每天都會產生大量的日誌數據，其中包含了大量的用戶行為信息，例如，Aleph系統日均產生日誌數據約20GB，文津搜索系統日均產生日誌數據大於300G。
將建立超大型元數據倉儲
魏大威指出，面臨新的環境、背景，國家圖書館為實現傳統業務與數字圖書館業務高度融合，最大限度發揮國家圖書館服務效能，把資源整合作為工作抓手。
他進一步強調，進行數字資源整合必須結合大數據特點和資源現狀，以用戶需求為導向，博採眾長，突出特色，分階段、有計劃的實施。建立超大型元數據倉儲是未來數字圖書館進行資源整合的思路之一，從而實現資源的統一聚合與一站式檢索，將雲服務與關聯數據結合起來實現數字館藏的組織和聚合，構建「資源——用戶」關系模型等思路展開工作，但資源整合也面臨著資金、人才、技術等方面的挑戰。

『柒』 大數據給專業圖書館帶來的啟示

隨著大數據時代的到來，科學數據的產生和積累呈指數級增長，專業圖書館作為社會中儲存信息知識、提供信息服務的信息中心，必須主動利用這些變化來進行戰略性創新，滿足需求，創造未來。

1.建立融數據和文獻於一體的新型數字圖書館

科學向數據密集型科學研究範式轉換的成功，標志著一種新的常規科學的形成，必將引發科學研究觀念和方法的新突破與新發展，並將對專業圖書館產生新的需求。因此，必須建立融數據和文獻於一體的新型數字圖書館，形成數據與信息融合的互操作架構，讓科學研究的整個過程在數字圖書館的電子環境中進行，並對所有人開放，使科學研究的素材、思路、過程和結論得到傳播和共享。培養數據密集型科研環境下的數據管理人才「數據是信息化時代的石油」，數據管理人才是數據密集型科研環境下的稀缺人才。全世界的各類海量數據正在源源不斷地匯集到美國（或美國公司），這個趨勢短期內還看不到轉變的跡象。未來國家的核心競爭力將很大程度上依賴將數據轉化為信息和知識的速度與能力，而這種轉化速度和能力，實際上則取決於大數據方面的技術能力。要保持科學研究的領先地位，國家決策者和科學研究者必須高度關注大數據的趨勢。美國國家科學理事會N SB在其發表的《長期保存的數字數據集合：支持21世紀的研究與教育》報告中，提出如何培育和支持被稱為數據科學家的新興科學家群體的問題：「數據科學家包括信息學家、計算機科學家、資料庫和軟體工程師或程序員、學科專家、數據管理者、數據標引專家、圖書館學家、檔案學家等對科學數據資源的成功管理起著關鍵作用的人們，他們希望自己的創造性和智力貢獻得到充分認可」。目前美國需要14萬到19萬以上具備「深度分析」專長的研究人員，而對具備數據知識的經理人員的需求超過150萬。大數據的應用是技術難度極高的集成應用，如需要集成人工智慧、商業智能、數學演算法、自然語言理解、信息技術等跨學科領域的技術成果。數據科學家是未來10年最具吸引力的職位，數據圖書館員、數據服務館員等數據管理人才將是數據密集型科研環境下的稀缺人才。

2.建立數據驅動的E-Science服務模式

在E-Science環境下，能否從傳統信息服務向知識服務的突破，將是圖書館能否繼續生存並保持活力的關鍵。因此，必須加強對科學數據的重視，認識到開展科學數據服務、提升對科學數據組織和挖掘能力，對科學研究及圖書館競爭力的重要意義。專業圖書館應針對海量數據需要長期存儲的需求，為科研人員提供最佳信息和技術服務，融入用戶工作流的數據生命周期。數據驅動的E-Science服務模式將是現代科學圖書館發展的新的生長點。