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1大數(shù)據(jù)的特征與內(nèi)涵

什么是大數(shù)據(jù)?目前,還沒有一個統(tǒng)一的定義,簡單一點可以理解為超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理工具處理能力的大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)集合。IBM公司認為大數(shù)據(jù)具有“3V”特點,即種類(Variety)多、速度(Velocity),快、容量(Volume)大[6]。但以IDC為代表的業(yè)界將其歸納為具有“4V”特征———海量(Volume)、多樣性(Variety)、高速(Velocity)和易變性(Variability)。不管是“3V”,還是“4V”,其內(nèi)涵包含了以下這些特性。第一,數(shù)據(jù)體量巨大?！按蟆笔侵笖?shù)據(jù)規(guī)模,一般指在10TB規(guī)模以上的數(shù)據(jù)量。一部《史記》,共526500字,約1MB數(shù)據(jù),一組用于基因研究的染色體照片數(shù)據(jù)量超過2TB。第二,數(shù)據(jù)類型繁多。這種類型的多樣性也讓數(shù)據(jù)被分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)類型早已不是單一的文本形式,還包含了大量的網(wǎng)絡(luò)日志、微博、視頻、圖片、郵件等大量的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三,價值密度低。價值密度的高低與數(shù)據(jù)總量的大小成反比。大數(shù)據(jù)中有很多垃圾,有很多不相關(guān)的信息,只有一些有用的信息隱藏在大數(shù)據(jù)信息里面。以視頻為例,一部一小時的視頻監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。第四,處理速度快。大數(shù)據(jù)里面很多是實時數(shù)據(jù),像微博、社會網(wǎng)絡(luò)、SNS這些,要求它進行立竿見影的分析和處理,而不是事后追訴。

2圖書館與大數(shù)據(jù)之關(guān)系

隨著信息化建設(shè)的發(fā)展,圖書館除了本身包含的大量數(shù)字資源外,日益增長的電子資源,高速網(wǎng)絡(luò)及移動圖書館的普及,云計算、RFID、語義網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)的發(fā)展提供了廣泛的數(shù)據(jù)來源,圖書館正在迎接大數(shù)據(jù)時代的到來。

2•1各種電子資源(電子書刊,多媒體資源等)的積累,給圖書館提供了海量數(shù)據(jù)信息技術(shù)的發(fā)展極大地促進了圖書館數(shù)字資源的生產(chǎn),形成了包括電子圖書、電子期刊、數(shù)據(jù)庫、音視頻資源、網(wǎng)絡(luò)資源在內(nèi)的海量數(shù)字資源,電子資源種類和數(shù)量正在超越紙本資源。據(jù)調(diào)查,全球新產(chǎn)出的信息量每3年翻一番,大約90%的信息都是以數(shù)據(jù)形式儲存。截至2011年底,中文網(wǎng)頁數(shù)量達866億個,年增長率達44•3%。文獻的出版方式發(fā)生巨大的變化,數(shù)字出版日益普及,截至2010年底,中國電子書總量已達115萬種,年新增18萬種。單獨出版的數(shù)字報已達700份以上,電子期刊已近萬種。2010年底,清華圖書館機房有110臺服務(wù)器,集中存儲170TB,國家圖書館資源總量達到470TB。這些資源分布在不同的系統(tǒng)中,形態(tài)不同,組織方式各異,既包括傳統(tǒng)文獻的數(shù)字化,也包括各種類型的原生數(shù)字資源,還包括其它虛擬館藏等各種多媒體資源。各種電子資源的積累,給圖書館提供了海量數(shù)據(jù)。

2•2智能手機、高速網(wǎng)絡(luò)及移動圖書館的普及,使數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)上升的趨勢信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅猛發(fā)展,手機上網(wǎng)、數(shù)字電視等跨網(wǎng)絡(luò)等業(yè)務(wù)發(fā)展迅速。截至2011年底,我國網(wǎng)民人數(shù)達5•13億,互聯(lián)網(wǎng)普及率達38•3%,手機用戶已突破9億人,其中手機上網(wǎng)達3•56億,數(shù)字電視用戶超過1000萬戶,以上為數(shù)字圖書館提供了基于多網(wǎng)絡(luò)平臺的信息傳輸途徑和服務(wù)渠道。近幾年,移動設(shè)備如雨后春筍,智能手機、平板電腦為學習者提供了新的學習途徑,并以其它設(shè)備無法比擬的優(yōu)勢提高學習體驗并與人產(chǎn)生更多的交互,使得數(shù)據(jù)快速增加。自2003年以來,移動圖書館越來越普及,移動閱讀,移動搜索等服務(wù)類型也不斷增加。未來3年內(nèi),移動設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)翻倍的趨勢。

2•3云計算、RFID、語義網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)的發(fā)展,為大數(shù)據(jù)提供了廣泛的數(shù)據(jù)來源云計算的到來,突破了傳統(tǒng)圖書館發(fā)展局限,超強的數(shù)據(jù)處理能力,信息資源的整合,動態(tài)資源分配,簡化的IT結(jié)構(gòu),云計算為大數(shù)據(jù)的誕生創(chuàng)造了物質(zhì)基礎(chǔ)。利用RFID技術(shù),可實現(xiàn)圖書自動借還,智能盤點,自動分揀,圖書位置與信息的實時跟蹤導航。以Facebook、Twitter/微博為代表的社會網(wǎng)絡(luò)因為體現(xiàn)了開放、共享、參與、個性化、用戶驅(qū)動等Web2•0特性而深入人心。語義網(wǎng)是人們經(jīng)過研究,期待已久,能夠使信息發(fā)生“革命”,從而上升到“知識”的技術(shù)。2009年,美國康奈爾大學和六家機構(gòu)籌建一個Facebook風格的專業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)———VIVO網(wǎng),其宗旨是建立一個連接開發(fā)數(shù)據(jù)的語義Web?？茖W家通過VIVO網(wǎng)可以看到網(wǎng)絡(luò)中的研究人員正在進行的其它科學研究,便于快捷地找到同行并建立聯(lián)系,致力于新的發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。由此可知,信息時代的發(fā)展使得圖書館具備大數(shù)據(jù)的特征?？茖W研究和科技創(chuàng)新越來越依賴于對數(shù)據(jù)的管理和利用,學科知識服務(wù)依賴于大數(shù)據(jù)的分析與挖掘。但是,要面臨的數(shù)據(jù)非常復雜,圖書館將遇到很多挑戰(zhàn)。

3大數(shù)據(jù)時代下圖書館的挑戰(zhàn)與建設(shè)策略

大數(shù)據(jù)不僅挑戰(zhàn)圖書館傳統(tǒng)的IT架構(gòu)與數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理的模式,而且來自數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)服務(wù)對圖書館的挑戰(zhàn)將更為突出。但從潛在的機會看,數(shù)據(jù)量的增加為圖書館提供了精確把握用戶群體和個體網(wǎng)絡(luò)行為模式的基礎(chǔ),如果能夠充分利用,就可以探索個性化,精確化和智能化地進行推送和服務(wù),幫助用戶從海量的信息中迅速找到所需要的信息,提升圖書館的數(shù)字知識服務(wù)水平,促進數(shù)字圖書館領(lǐng)域的發(fā)展。當前,圖書館的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)主要集中在以下3個方面:問題一:傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不適應(yīng)“大數(shù)據(jù)”時代傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計是以用戶端向服務(wù)器發(fā)出請求,由服務(wù)器應(yīng)答返回結(jié)果給客戶的垂直結(jié)構(gòu)。而在大數(shù)據(jù)時代,這種垂直結(jié)構(gòu)的服務(wù)請求將變得越來越少,取而代之的是水平結(jié)構(gòu)的橫向請求服務(wù)。“大數(shù)據(jù)”時代,大量的數(shù)據(jù)都存儲在分布廣泛、不同地域、各種類型的服務(wù)器中。當用戶發(fā)出一個搜索或查詢請求時,最多的運算是服務(wù)器之間的信息交換,最后將結(jié)果返回給用戶。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需求。新一代網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)要適應(yīng)Web2•0時代的水平服務(wù)應(yīng)用[7]。問題二:數(shù)據(jù)中心將面臨巨大壓力傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫是通過ETL工具將數(shù)字資源中的數(shù)據(jù)抽取到數(shù)據(jù)倉庫進行集中存儲和管理,然后組織數(shù)據(jù)進一步從數(shù)據(jù)倉庫中讀取及訪問數(shù)據(jù),并進行數(shù)據(jù)分析。但在大數(shù)據(jù)時代,圖書館數(shù)據(jù)庫里的內(nèi)容不僅僅是多,而且結(jié)構(gòu)已發(fā)生了極大改變,不是以二維表的規(guī)范結(jié)構(gòu)存儲。大量的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖片和音頻/視頻等,面臨如此大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),其移動和修改將耗費大量的人力物力,數(shù)據(jù)移動代價太高,讀取效率也將越來越低。更多的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備將同時訪問數(shù)據(jù)中心,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心難以適應(yīng)快速變化,面臨巨大壓力[7]。問題三:如何快速找到自已的資源,如何獲取、管理和分析這些用戶信息行為數(shù)據(jù)并加以利用及服務(wù)。在大數(shù)據(jù)時代,用戶面對眾多圖書館的數(shù)據(jù)資源,深受大數(shù)據(jù)所帶來的困擾,很難方便、快捷、準確地檢索到所需數(shù)據(jù)資料。2011年麥肯錫公司在報告中指出全球新的數(shù)據(jù)不斷增長,但是卻有87•5%的數(shù)據(jù),并沒有形成真正的知識源以供研究人員利用[3]。大數(shù)據(jù)時代,圖書館面臨大數(shù)據(jù)管理、技術(shù)和應(yīng)用等方面存在的問題和挑戰(zhàn),對這些問題的思考,未來圖書館,是以數(shù)據(jù)為紐帶,其形態(tài)將從物理圖書館逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)圖書館”及“智慧圖書館”。由此,圖書館應(yīng)采取以下應(yīng)對策略:

3•1管理層次上:成立數(shù)據(jù)管理部門與機構(gòu),制定數(shù)據(jù)管理政策、統(tǒng)一的標準及共享平臺大數(shù)據(jù)建設(shè)是一項有序的、動態(tài)的、可持續(xù)發(fā)展的系統(tǒng)工程,必須建立良好的運行機制,以促進建設(shè)過程中各個環(huán)節(jié)的正規(guī)有序,實現(xiàn)統(tǒng)合,搞好頂層設(shè)計。為此,圖書館應(yīng)成立新的數(shù)據(jù)管理部門,負責數(shù)據(jù)管理,建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)獲取、使用、管理、分享的政策,加強校內(nèi),外各部門的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)工作。如在美國高校中,現(xiàn)在有些學校如MIT、弗吉尼亞大學及康奈爾大學圖書館成立了專門的“研究數(shù)據(jù)管理服務(wù)工作組(RDMSG)”,負責有關(guān)數(shù)據(jù)管理中所涉及的問題:如元數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)共享和重用、數(shù)據(jù)管理計劃、處理數(shù)據(jù)版權(quán)和合理使用數(shù)據(jù)問題、舉辦知識產(chǎn)權(quán)、開放數(shù)據(jù)、開放科研等主題的培訓和講座、研究數(shù)據(jù)知識庫的評估、管理、推介、導航服務(wù)等[8]。

3•2技術(shù)層次上:構(gòu)建圖書館大數(shù)據(jù)架構(gòu),研究解決大數(shù)據(jù)采集、存儲,處理及分析相關(guān)技術(shù)問題大數(shù)據(jù)技術(shù)是指從各種各樣類型的巨量數(shù)據(jù)中,快速獲得有價值信息的技術(shù)。解決大數(shù)據(jù)問題的核心是大數(shù)據(jù)技術(shù)。迎戰(zhàn)大數(shù)據(jù),進行技術(shù)前傾是關(guān)鍵。要把大數(shù)據(jù)作為一系統(tǒng)工程來考慮,從數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)處理,數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面考慮。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中,從圖書館系統(tǒng)角度,主要解決下面幾方面的關(guān)鍵技術(shù):

3•2•1大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示及融合圖書館大數(shù)據(jù)中包括越來越多不同格式的數(shù)據(jù),從電子資源,到簡單的電子郵件、數(shù)據(jù)日志和閱讀記錄,社交網(wǎng)絡(luò),再到實驗等科研中收集到的科學研究數(shù)據(jù)以及豐富的媒體數(shù)據(jù)(包括課件,照片、音樂、視頻資源等),這些不同格式的數(shù)據(jù)也需要不同的處理方法,給我們處理數(shù)據(jù)帶來了一定麻煩。從某種意義上來說,目前表示數(shù)據(jù)的方法,不一定能直觀地展現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身的意義。數(shù)據(jù)不整合就發(fā)揮不出大數(shù)據(jù)的重大價值。大數(shù)據(jù)面臨的一個基本問題是各種數(shù)據(jù)和信息能否規(guī)范、統(tǒng)一的表示及方便地融合,構(gòu)建文獻與數(shù)字資源體系。因此,要研究通過對海量的,來自異構(gòu)資源的數(shù)據(jù)和各種對象數(shù)據(jù)進行抽取、映射、收割、導入等手段進行預收集,歸并映射到一個標準表達式,進行預聚合及融合,形成格式統(tǒng)一,內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰的數(shù)據(jù),靈活構(gòu)建各種分類和界面,按照知識本體進行組織和揭示,進而保障強大高效的檢索能力和良好的結(jié)果相關(guān)度排序。

3•2•2解決大數(shù)據(jù)量存儲的問題在大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)問題中,大數(shù)據(jù)的第一個關(guān)鍵技術(shù)問題:就是對大數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問需求,對數(shù)據(jù)庫高可擴展性和高可用性的需求,隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及云計算技術(shù)的迅猛發(fā)展,大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲要借助非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫分析技術(shù)———NoSQL、MapReduce和Hadoop。它們的優(yōu)勢具有大規(guī)模并行處理、簡單易用等特點,非常適合非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理,也成為大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的主流技術(shù)。大數(shù)據(jù)存儲也可采用基于云計算的分布式存儲技術(shù),利用分布式的數(shù)據(jù)云存儲技術(shù)和與之相關(guān)的虛擬技術(shù)使得整合后的圖書館海量數(shù)據(jù)更加統(tǒng)一有序,能夠方便快捷地通過網(wǎng)絡(luò),根據(jù)需求訪問計算與存儲等服務(wù)。

3•2•3解決非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析和挖掘的問題大數(shù)據(jù)中包含數(shù)據(jù)信息量大且復雜多樣,因此數(shù)據(jù)分析和挖掘工作具有重要作用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹃P(guān)系型數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)顯得力不從心。對于圖書館大數(shù)據(jù)中,待處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與讀者興趣密切相關(guān),通過分析讀者顯性行為和挖掘隱性行為,為讀者提供個性化服務(wù)。目前使用的推薦方法是基于內(nèi)容的推薦方法和協(xié)同過濾的推薦方法。協(xié)同過濾算法是目前最為成功的算法,但依然存在讀者興趣變化、數(shù)據(jù)稀疏性、讀者評分的真實性及差異性等問題,根據(jù)讀者信息數(shù)據(jù)構(gòu)建個性化讀者行為模型,結(jié)合基于讀者行為的協(xié)同過濾算法,挖掘模型中存在的規(guī)則,從而產(chǎn)生個性化服務(wù)值得研究。

3•3隊伍建設(shè)上:培養(yǎng)一支高素質(zhì)的數(shù)據(jù)管理的館員隊伍大數(shù)據(jù)環(huán)境下,圖書館傳統(tǒng)的管理模式、工作內(nèi)容、工作方式發(fā)生了本質(zhì)的變化。而目前不斷增長的數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)管理需求為圖書館服務(wù)開辟了新的領(lǐng)域,圖書館需要抓住這個機遇,盡快開展數(shù)據(jù)管理服務(wù),拓展支持研究的服務(wù)內(nèi)容和能力,使圖書館員成為數(shù)據(jù)管理服務(wù)的提供者。美國國家科學委員會(NSB)提出的以數(shù)據(jù)獲取、處理、保存、分析、利用和可視化為職業(yè)的”數(shù)據(jù)科學家(DataScientist)中,其中含信息與計算機科學家,學科專家、數(shù)據(jù)處理員及圖書館員等。美國研究圖書館協(xié)會也已提出,研究數(shù)據(jù)管理將成為下一代圖書館員的能力之一[9-10]。因此必須培養(yǎng)和造就一支懂技術(shù)、懂管理的大數(shù)據(jù)建設(shè)專業(yè)隊伍。當前的任務(wù)是如何在現(xiàn)有基礎(chǔ)上,拓寬館員知識面,增強業(yè)務(wù)能力,培養(yǎng)出能滿足圖書館數(shù)據(jù)服務(wù)需求的高素質(zhì)的“數(shù)據(jù)館員”,并使之成為學科信息資源的組織者、傳播者、導航者、教育者,促進圖書館事業(yè)更好的發(fā)展。

4基于大數(shù)據(jù)的圖書館的服務(wù)模式研究

大數(shù)據(jù)時代下的圖書館將從“物理圖書館”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)圖書館”。圖書館服務(wù)不管是服務(wù)的方式、途徑、模式等也都將發(fā)生改變。從服務(wù)的理念上轉(zhuǎn)變?yōu)榛跀?shù)據(jù)的服務(wù)。以“大數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ),圍繞從數(shù)據(jù)匯聚到信息加工,知識服務(wù),智慧服務(wù)的四個層次展開服務(wù),見圖2。下面具體對數(shù)據(jù)驅(qū)動下的圖書館的服務(wù)模式進行分析研究。

4•1基于數(shù)據(jù)整合的一站式資源服務(wù)大數(shù)據(jù)時代下,數(shù)據(jù)資源是海量的,理論上一個圖書館可以收集所有的數(shù)據(jù)資源,如各類文獻資源,科研成果,學術(shù)交流,甚至包括各種訪問,社交等日志信息等各種網(wǎng)絡(luò)資源等。但是,這些數(shù)據(jù)來源于不同的機構(gòu)知識庫或讀者個人,圖書館可以充分利用機構(gòu)優(yōu)勢有組織地通過對各類數(shù)據(jù)源的定位和連接,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸和匯聚。鼓勵讀者開放存取各種數(shù)字資源,使用戶不僅是資源的接受者和學習者,而且是資源的的者和貢獻者[11]。由于數(shù)據(jù)資源具有數(shù)量巨大、類型多樣、變化快、無序等特點,因此很有必要建立數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準,迎合對于飛速增長的異構(gòu)系統(tǒng)進行有效整合的需求。提供資源之間的無縫鏈接,提供各種數(shù)據(jù)管理服務(wù),包括存儲備份、元數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)共享等。在數(shù)據(jù)的洪流中,異構(gòu)、分布和海量的各種數(shù)據(jù)資源得以匯聚及融合,形成中心知識庫,通過預索引的方式,為用戶提供快速,簡單,易用的資源發(fā)現(xiàn)及獲取服務(wù),建立一站式數(shù)據(jù)資源服務(wù)平臺[8]。

4•2基于數(shù)據(jù)分析的學科知識服務(wù)圖書館作為知識服務(wù)平臺,通過對匯集數(shù)據(jù)的加工整理,數(shù)據(jù)建模,提高數(shù)據(jù)的價值密度。探索以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的知識發(fā)現(xiàn)分析,通過基于數(shù)據(jù)的增值服務(wù),面向用戶、滿足用戶的學科知識需求,開展知識服務(wù)。如以學科為基礎(chǔ),將不同學科用戶的檢索瀏覽下載的信息行為數(shù)據(jù)進行分類;分析用戶檢索瀏覽下載的文獻(全文、摘要、關(guān)鍵詞)特征,加入時間緯度,歸納出某個學科某一時期的用戶感興趣的主題;利用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)檢驗、相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等進行學科熱點預測和交叉學科分析研究。構(gòu)建基于圖書館流通日志的圖書借閱數(shù)據(jù)倉庫維度模型,構(gòu)建基于OPAC日志點擊流數(shù)據(jù)倉庫,基于大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,發(fā)現(xiàn)及展示學者、合作者、期刊、會議、文章之間的知識網(wǎng)絡(luò);基于大數(shù)據(jù)的學科趨勢分析,通過對大數(shù)據(jù)的有序處理來提升圖書館服務(wù)的品質(zhì)。

4•3基于數(shù)據(jù)應(yīng)用的信息可視化服務(wù)大數(shù)據(jù)中包含大量重要信息,人們期待進行深層次分析,以便更好的從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識。信息可視化作為一種關(guān)鍵服務(wù)理念與技術(shù)手段,在處理復雜異構(gòu)的圖書館大數(shù)據(jù)方面有很大的優(yōu)勢,能為用戶提供了一個方便易用的知識環(huán)境。如從檢索過程、檢索結(jié)果以及結(jié)果之間關(guān)系的角度實現(xiàn)主題可視化,到數(shù)據(jù)庫分布可視化、時間分布可視化和作者合著關(guān)系可視化。也可將信息可視化技術(shù)與科學計量學方法等相結(jié)合,生成具有各種屬性的科學地圖,表達學科、領(lǐng)域、專業(yè)、文獻、著者之間的關(guān)系,解釋知識領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)、映射知識領(lǐng)域的發(fā)展趨勢,促進信息獲取、使知識結(jié)構(gòu)更加明顯,將數(shù)據(jù)集中看不見的抽象數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的語義關(guān)系以一種可視化的方式呈現(xiàn)在用戶場景中。讓用戶充分發(fā)掘信息資源中潛在的價值資源,幫助用戶更好地組織、分析與利用信息。信息可視化作為將信息有效組織、分析、揭示的一種新技術(shù),為大數(shù)據(jù)提供了一種新的服務(wù)模式。

4•4基于數(shù)據(jù)挖掘的智慧服務(wù)隨著讀者對知識需求的轉(zhuǎn)變,知識服務(wù)正在朝個性化,智慧化的方向發(fā)展。個性化服務(wù)是基于讀者對信息使用行為習慣及對信息的特定需求,是一種在分析預測用戶個體信息需求基礎(chǔ)上向用戶主動提供其可能需求但又無法獲取的信息資源的服務(wù)方式,是解決海量信息困惑問題的重要方法。智慧服務(wù)是知識服務(wù)的升華。智慧服務(wù)則是建在知識服務(wù)基礎(chǔ)上的的創(chuàng)造性服務(wù)模式,是圖書館知識服務(wù)的核心。圖書館大數(shù)據(jù)存在大量的用戶信息行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù),如用戶查詢書目產(chǎn)生的OPAC日志,用戶借還書產(chǎn)生的流通日志數(shù)據(jù),用戶檢索瀏覽下載電子資源產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù),用戶訪問產(chǎn)生的流量數(shù)據(jù)及各種社交網(wǎng)絡(luò)等。這些數(shù)據(jù)中除了用于記錄讀者的個人信息外,還隱藏著許多重要的信息,因此可通過對這些數(shù)據(jù)進行挖掘分析,知識發(fā)現(xiàn)、智能等技術(shù),描述用戶的行為,準確定位讀者需求,向讀者提供主動式推送服務(wù),滿足其個性化的智能服務(wù)。

5結(jié)語

數(shù)字信息的爆炸式增長催生出“大數(shù)據(jù)”概念,正席卷整個IT相關(guān)行業(yè),大數(shù)據(jù)已經(jīng)漸漸的滲入到了圖書情報工作中,挑戰(zhàn)與機遇同在。展望未來,大數(shù)據(jù)服務(wù)技術(shù)等熱點將不斷涌現(xiàn),將對圖書館知識服務(wù)的拓展和深化帶來重大影響,未來的工作將是“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的圖書情報工作。本文重點探討了在大數(shù)據(jù)時代下圖書館的建設(shè)策略及基于大數(shù)據(jù)的一站式服務(wù),學科知識及個性化智慧服務(wù)等服務(wù)模式。但是圖書館的大數(shù)據(jù)技術(shù)及服務(wù)是一項復雜的系統(tǒng)工程,涉及到數(shù)據(jù)管理的水平,數(shù)據(jù)處理的技術(shù)及數(shù)據(jù)服務(wù)的創(chuàng)新等等,均需要圖書館員的共同努力。

作者：朱靜薇李紅艷單位：合肥工業(yè)大學圖書館