李继萍 晋中学院 山西 晋中 030600

摘要：高校图书馆是一个巨大的知识宝库，保存着大量珍贵的图书资料。大数据时代的到来，可 以让高校图书馆在图书管理和服务读者上更具有主动性。大数据的基本特征是海量、全面、实时，通 过对大数据挖掘、分析和处理，能够清晰了解图书馆中的图书和读者的动态，有助于提升图书馆在资 源分配、信息咨询、决策建议、读者需求、读者行为、分析预测、采购决策等方面的能力；也可以更 好调动资源给广大师生提供更精准的个性化阅览和学习服务，促使高校图书馆向数字化、智能化、个 性化的方向发展。 同时也应该看到，大数据的使用，也对高校图书馆的场馆建设、设备配置、技术人 员、数据安全等方面提出了新的考验。

在互联网高速发展的今天，大数据已在日常生产生活 的各个方面广泛应用。在高校图书管理中，同样会产生大 量的数据，包括书籍的名称、位置、数量、状态、读者、 借阅等数据。如何利用大量现成的数据，实现对各种信息 的高效管理，提升高校图书管理的工作效率，就成为管理 者必须思考的问题。大数据收集多样、全面、海量的数 据，能够快捷、多元化的呈现出来，具有很高的利用价 值。

一、大数据的概念和特点

大数据的具体概念，现在还没有统一的认定。在《大 数据时代》一书中，作者提出：大数据是不采用抽样调 查这样的捷径来获得数据，而是采用全体数据的方法。常 见的定义认为，大数据不仅包含海量的数据，在数据的时 间、度等内容维度上也是超越了海量数据，即包括结构化 的数据，也包括非结构化的数据，如声音，图像等。 大数据的特点是数据体量大、种类繁多、处理速度 快、以及价值密度低的4V特点。 第一，数据体量大。现在大数据、在各类设备不间断 的采集下、数据非常庞大。 第二，数据种类繁多。图书馆大数据平台连接了人、 机、物。数据包括了静态数据如各类图书数据的属性， 读者的个人资料等。动态实时数据如读书的借阅情况，读 者的行为数据等，文本数据，时间序列数据等结构化、半 结构和非结构化数据。同时读书馆数据有人与系统交互查 询，咨询产生的交互数据。 第三，价值密度低。比如对读者入馆阅览情况的视频 监控，有用的数据可能只有一两秒。 第四，处理速度快。大数据的处理，通常在几分之一 秒内进行分析，以支持决策制定。在性能要求方面，对实 时在线数据的处理要远高于离线数据。

二、大数据的处理技术

只有经过专业处理的大数据，才能发挥它在预测、决 策、洞察和流程优化等方面的价值。 第一，云计算技术。大数据常常与云计算和大数据分 析技术联系在一起。目前来说，云计算技术是大数据存储 和处理的重要组成部分，这是传统的数据管理技术无法实 现的。大数据以分布式处理等手段存储在平台上，云计算 的核心是计算能力，两者的结合实现了对数据的存储和处 理，让海量的数据的价值得以实现。 第二，数据传输及存储技术。产生的海量数据传输及 存贮，会给图书馆系统平台带来极大的负担，因此可以通 过数据的压缩可以减少数据量，提升存储效率。常用的数 据压缩技术有Lempel—Ziv,是最流行的无损存储算法。在 数据存储方面，通常采用分布式文件系统，如Hadhoop的 HDFS等。对于实时性数据要求高的场所，可以搭建多级存 储系统，以满足对数据的分析和计算。 第三，数据挖掘技术。图书馆管理中常用的挖掘技术 有统计技术。即根据给定的数据集合，假设一个概率或 分布模型，在采用相应的方法挖掘需求的数据。统计技术 可以用来统计图书的借阅情况、读者的阅读偏好、场馆的使用情况等。概念描述也是一个适合图书馆使用的挖掘技 术，用于描述某类对象的内涵与概括特征，适用于图书馆 对读者进行画像。

三、大数据视野下的图书馆业务

（一）图书馆天然具有大数据的特征

首先，图书馆的数据种类非常多。图书馆既有大量的 结构化信息，如馆藏文献中的纸质图书、光盘资源、电子 资源，也有非结构化信息，如读者信息，采购信息、场馆 信息、人员信息等。这些数据的特征如编码方式、格式、 应用特征等都可能存在不同，形成大量的异构数据。 第二，持续产生大量数据，包括图书的借阅信息，读 者的借阅行为，场所的使用情况等。 第三，信息技术的使用，个性化、学科化越来越专 业，更多数字化图书的编辑出版发行，阅览途径的多样 化，读者对服务的要求也越来越高。图书馆必须转变服务 的策略，要对大量数据进行分析和挖掘。 第四，图书馆开始提供更多个性化的服务，如24小时 服务，网络服务等。 第五，对大量的图书信息、读者信息、读者行为等进 行统计和挖掘，发现新的服务方向。

（二）大数据的来源

数据来源主要有以下几个方面。 第一，将过去已经存在的、以非数字化形式存贮的数 据进行数据化处理，如馆藏图书、期刊、报纸、会议资 料、借阅记录等。 第二，采购的电子版图书。 第三，读者个人信息、图书借阅情况、查询情况等。 第四，传感器、监控系统、人脸识别系统收集到的信 息。 第五，与读者的交互信息。

（三）大数据的挖掘和使用

大数据的特性决定了必须对大数据进行有效的挖掘、 整理、统计、分析，才能把数据用于优化业务、精准服 务、文献建设和决策支持。 第一，对读者行为数据的挖掘。分析读者数据是为了 给广大师生提供更精准化的服务。来源于读者的电子资源 使用数据、管理系统的运行数据、科研数据、读者的借阅 信息、借阅频次、借阅偏好等网络交互行为等，都与读者 的行为有关。通过深入挖掘和整理这些数据，形成统计或 分析结果，来优化业务流程，预测读者的行为并推行精准 化的服务。 比如在图书馆人数比较多的高峰时段，可以安排培训 资源课程，宣传图书馆数字资源。根据阅览室的读者类 型，开展定向资源的推送。挖掘读书的个人画像，引导读 者的阅读行为，采取科学的文献保障政策。定期利用大数 据生成读者个人数据报告，展示读者在图书馆的借阅、自 习、书单等记录，让读者能够清晰的了解到自己使用图书 资源的情况。对读者的入馆行为进行分析，了解读者的行 为规律，遇到人流高的时间段，提前做好预警。 第二，对图书馆馆藏资源的使用情况和采购决策进行 评估和优化。图书馆有大量的馆藏资源文献，在专业性和 信息收集方面做得很好，同时对图书、期刊、数字资源的 需求也很高。通过读者对资源的利用情况、不同文献的借 阅比率，对馆藏图书进行评价，可以了解馆藏的结构，文 献的保障水平等。这样为未来图书馆的图书采购、图书结 构的调整、文献资源的剔旧等进行优化，使图书馆的各类 馆藏资源布局合理，提高文献的利用率，提高各部门的决 策效率和响应速度。

四、大数据管理存在的难点

大数据的应用越来越广泛，随着物联网的普及，图书 馆的每一本书、每一个读者、每一个行动都被赋予了不同 的编码，需要大量的设备去识别、记录、上传这些数据到 平台。这就需要对现有的图书馆进行改造或新建，增加必 要的设备。 数据安全也是在大数据的使用中必须重点关注的。可 以建立防火墙，定期对管理系统进行升级，要做到实时 监控，及时修补系统漏洞，防止机密数据被窃取或遭受恶 意攻击。同时为了保护读者的个人敏感信息，必须考虑读 者数据的保护、开放和共享的问题，谨慎的采集和使用数 据。 大数据已经覆盖到生活的方方面面，高校图书馆也逐 步在信息化和网络化，在高校图书馆的管理和服务中，有 效使用大数据显得尤为重要。在文章中，讨论了大数据的 特点、处理技术、采集和挖掘使用。高校图书馆应该积极 使用大数据，对数据进行挖掘和分析；为读者提供精准化 和个性化的服务，把工作的重点从以“资源”为中心向以 “服务”为中心转变，提升服务水平，提高管理水平。

参考文献 [1]潘云.大数据时代高校图书馆图书资料管理的改革与 创新[J].理科爱好者(教育教学),2019(3):13-14. [2]李荣,王庆石,李双,等.基于读者行为大数据的图书馆 精准服务与管理创新研究——以东北财经大学图书馆为例 [J].图书馆研究,2018,48(3):25-29. [3]赵秀丽.试论大数据在图书馆管理与服务中的应用 [J].精品,2020(6):295.