大数据技术在图书馆数据中的应用研究(2)

3 大数据技术在图书馆数据中的应用

3.1 实现图书推荐

众所周知，传统图书馆运营模式下，读者首先要确定自己需要哪本或哪个方面的书籍，随之通过图书馆查询系统搜索该书籍所在馆内具体位置实现借阅，或是自行浏览图书馆挑选感兴趣的书籍。但随着知识学科的进步发展，现在的图书资源越来越丰富，此种传统借阅方式将消耗读者大量的查找时间；同时由于书籍的多样性，读者的选择困难度更高，亟待通过技术行为帮助其解决找书问题，那么大数据技术的优势就显现出来了。图书馆通过借阅系统中的个人借阅信息，应用大数据技术分析其近期借阅书籍的喜好和关注点，继而以此为依据给读者推荐合适的书籍。如依据借阅信息判断读者喜欢的图书类别，通过借阅时长分析读者的喜好程度。图书馆管理人员将所有读者的借阅信息进行分类、量化、评估，再与其他馆内图书进行相似计算，就可以实现类似书籍的自动推荐，帮助读者获取到一些他们可能感兴趣但未能触及的书籍。

3.2 实现阅读推广

实现阅读推广是发挥图书馆服务的一项重要工作。图书馆除了优选推荐读物给受众者，还应通过书评为读者精确推广阅读内容。图书馆以引荐指导读者为目的创建书评资源库，可以邀请一些专业领域学者综合对馆内所有藏书进行多方位评价，将一些精品书、好书通过书评方式引荐给读者。图书馆还能通过大数据技术搜集网络书评，获取一些热门网上书店如当当网、天猫书城、文轩网等在线书评，包括图书购买问答区的评价信息，利用大数据处理技术对这些数据进行分类、整合再向读者进行推荐，从而为读者提供阅读决策意见，提高图书推荐的精准性。

3.3 实现决策支持

行为数据分析包括很多内容，有读者的图书查询检索记录、借还流通日志、下载资源地址等，这些行为数据经过分析可以反馈出读者群体的阅读需求、阅读时间、阅读趋向等。图书馆可以充分利用这些大数据为其管理决策做出有效支撑。例如，在采购图书时，可以通过大数据技术对图书借阅量进行数据分析，及时了解哪些图书资源匮乏，进行有针对性的补充；针对搜索次数多、预定借阅多、浏览简介多、续借次数多的书籍，我们都应该增加复本数量，以保证读者的借阅需求。据实践了解，借助大数据技术以读者意愿驱动采购，能够促进图书借阅率获得显著提高。尤其是在高校图书馆方面，鉴于教学的时间规律性特点，高校的图书馆往往会有图书借阅高峰期，那么借助读者借阅行为数据的分析，就能知悉不同时间段的图书借阅频率，更有利图书馆合理安排工作人数，并实现图书馆的高效管理和服务。

4 图书馆数据库系统的维护

鉴于图书馆数据库信息的庞大复杂性，加之互联网病毒侵袭、网络故障等问题均有可能导致图书馆数据库系统产生故障、系统崩溃。为提高图书馆数据库系统的安全性，尽量减少故障发生率、减小损失率，对数据库进行定期维护是图书馆管理工作中的一项必要任务。鉴于当前图书馆信息数据海量陡增，需要在传统图书馆管理工作思维的基础上，强化数据备份处理功能，在原有冷备份方式上采用网络备份新技术，进一步提高数据备份的效率，降低图书馆数据库的故障产生率。

5 结语

在大数据背景下，图书馆行业要顺应时代发展需求，充分利用大数据及时实现数字化图书馆的管理与服务，才能在新时代的大弄潮中占有一席之地。通过大数据技术的应用，改变传统图书馆模式、提高图书馆管理效率、提升知识服务层次、提供个性化服务需求，以此发挥出图书馆的最大最优功效。

[1]纪磊，徐砚亮，王东风.大数据时代图书馆技术应用趋势分析[J].当代教育实践与教学研究（电子刊），2017（3）：351-352.

[2]邓鸿飞，周优军.大数据技术在图书馆数据中的应用研究[J].技术与市场，2020（8）：41-42.

文章来源：《图书馆建设》 网址: http://www.tsgjszz.cn/qikandaodu/2021/0508/1269.html