聂兵
山东农业大学图书馆 山东泰安 271018
摘 要：大数据具有种类繁多、来源多样、结构复杂及数量巨大等特点，为图书馆开展智慧服务带来机遇与挑战。文章介绍了大数据环境下的图书馆智慧服务的特征，从大数据融合目标、系统及资源共享共建角度构建了图书馆智慧服务的基本框架，并提出了提升智慧服务效能的相关对策。
关键词：图书馆；大数据融合；智慧服务；创新模式
Research on Innovation of Library Intelligent Service in Big Data Environment
NieBing
(Library of Shandong Agricultural University Taian 271018, China)
Abstract: Big data has many kinds, various sources, complex structure and huge quantity, which brings opportunities and challenges for the library to carry out intelligent service. This paper introduces the characteristics of library intelligent service in the big data environment, constructs the basic framework of library intelligent service from the perspective of big data fusion goal, system and resource sharing, and puts forward countermeasures to improve the efficiency of intelligent service.
Keywords: Libraries; Big Data Fusion; Intelligent service; Innovation
大数据具有种类繁多、来源多样、结构复杂及数量巨大等特点，而大数据环境下图书馆数据呈现出数据量巨大（Volume）、数据种类多样（Variety）、价值密度低（Value）、运算速度快（Velocity）及数据结构复杂（Complexity）的“4V+1C”的特征[1]。此特征成为了图书馆在大数据环境中有效聚集高价值数据的阻碍，从而影响图书馆智慧图书馆服务效果[2]。因此，如何针对不同来源、不同种类、不同结构等复杂多样的大数据实现科学采集与有效融合，并提取高价值信息成为衡量图书馆提高自身智慧服务创新水平的重要标准。
1 大数据环境下图书馆智慧服务特征
大数据环境下的图书馆智慧服务主要实现不同来源、不同格式的多源数据融合的协同效应，也最能体现图书馆的核心价值和服务水平，其主要特征为智能化、个性化、高效化。
1.1 智能化
在大数据环境下，图书馆如果依旧局限于图书借阅、参考咨询、文献检索、原文传递等传统服务模式，其读者服务很难达到预期效果。图书馆如果提倡以读者的“智慧过程”为中心，重点关注培养读者知识发现、应用和创新能力等创新服理念，开展学科评估服务、竞争情报、智慧课堂等创新服务内容，其读者服务的效果及满意度就会有所提高。图书馆可以借鉴大学智慧教室管理系统，以图书馆RFID电子标签为基础，借助图书馆内的自动化借阅设备实现图书馆管理智能化。此外，图书馆借助馆内监控、盘点、打印等设备环境进行集中控制，实现图书馆内电控智能化、运维智能化，提高图书馆服务效率，降低管理成本。
1.2 个性化
随着信息技术的不断发展，图书馆产生的数据是以视频、音频、图像、日志等多种形式来体现，且这些数据价值密度低，使隐形逻辑不容易被挖掘。因此，提供个性化的智慧服务是图书馆服务的核心发展方向之一。图书馆的个性化智慧服务是依托大数据融合、分析技术，通过对读者的基础性数据整理、筛选、综合、分析，了解读者的服务需求，从而使服务精准对接读者需求。
个性化的智慧服务具有及时性、灵活性以及精准性的特征。图书馆可以通过分析读者的阅读习惯、阅读文献类型、借阅时间、借阅周期等阅读行为，借助数据融合技术，及时、精准将数据信息挖掘，确定读者的个性化实际需求，从而针对读者实际需求进行多元化推送，如手机、QQ、微博、微信、E-mail、网络在线服务平台等，实现图书馆智慧服务个性化，以提高图书馆服务的精准性、及时性、灵活性。
1.3 高效化
图书馆智慧服务的目标之一是实现服务高效化。基于图书馆目前的实际情况来看，RFID 技术、传感技术以及数据融合技术的应用，可有效实现图书自助借还、多途径座位预约、读者需求深层次挖掘等。以座位预约服务为例，读者通过图书馆主页、微信平台、到馆访问等多途径，及时掌握当前图书馆座位的使用情况，及时作出行为决策。座位预约不仅解决了读者到馆后可能“临馆无座”的烦恼，同时也提高了座位的使用效率，实现图书馆智慧服高效化。就图书馆资源来看，跨馆际物流、跨部门资源共享、跨系统应用集成、跨媒体资源融合，实现读者一站式检索与利用图书馆纸质与电子资源，可提高图书智慧服务的高效化。
2 大数据环境下图书馆智慧服务创新模式
基于大数据融合技术的图书馆智慧服务可以提高数据获取、清洗、融合、分析的能力，为读者提供更为便捷的知识数据，进一步提升了智慧服务效率及满意度[3]。但是由于目前的智慧服务基本框架中图书馆内部与外部数据融合进度，传感器数据融合的实时性、资源共享共建等方面还存在问题，使大数据融合技术与图书馆智慧服务的对接失去有效性[4]。因此，图书馆智慧服务可以从图书馆内外部数据融合、传感器数据融合及资源共享共建等创新角度，提高数据融合度，从而提升智慧服务的效能。
2.1 基于大数据融合技术的图书馆智慧服务的基本框架
2.1.1 大数据融合目标协同
图书馆智慧服务的目标决定着智慧服务种类、方式及效果，而大数据融合目标协同的实现程度决定着智慧服务的数据融合程度。在不同来源、不同格式、不同结构等复杂的数据环境下，图书馆工作人员在数据稳定的基础上，将不同知识需求作为大数据融合目标，分析数据融合的实施条件及技术要求，并将其拆分为可以在不同的服务项目及周期内达到的详细工作目标。只有保障图书馆每项智慧服务在周期内的目标一致，才能不影响大数据融合效果并提高智慧服务效率，使多元数据融合与图书馆智慧服务协同，以达到不影响面向读者开展智慧服务的预期效果。
2.1.2 数据融合系统结构完善
图书馆智慧服务的系统包括数据收集系统、融合工具、数据算法等，可以保障数据的收集、获取、挖掘的实现，数据传递环境良好、渠道畅通、系统结构稳定，是实现数据融合目标的核心要素。因此，利用不断完善数据融合系统挖掘有价值的数据资源，使馆藏资源得到有效利用并发挥其价值，为智慧服务提供充足的资源支撑，使智慧服务具有价值性、针对性、科学性。因此，数据融合系统的结构完善是图书馆智慧服务模式的一项重要任务。
2.1.3 数据资源共建共享
图书馆开展智慧服务是为满足读者的知识需求，提高读者与图书馆之间的交流效率，使获得的大数据得到完整存储及有效利用，使智慧服务的各个环节不缺失并实现数据资源共建共享以降低服务成本。因此，图书馆的智慧服务应在与版权保护、数据合理使用、读者数据保护等相关法律的指导下，对收集的图书馆资源利用、分布等情况对数据进行资源融合，实现数据共建共享，为读者提供相应的数据分析和推广服务，使大数据融合与资源共建共享实现动态平衡，从而实现良好智慧服务环境。
2.2 基于大数据融合的图书馆智慧服务对策
2.2.1 图书馆内部业务部门与外部信息机构的数据融合
图书馆内部业务部门与外部服务机构的数据统一融合是基于多数据融合技术的智慧服务创新的重要步骤，依托不同的数据挖掘算法和融合系统，可增强图书馆智慧服务的科学性、实用性及全面性。图书馆在开展智慧服务时，将借阅、咨询、技术等图书馆内部业务部门产生的数据与国家、省级以市级等公共图书馆，以及不同类型的情报、咨询等信息部门等外部机构产生的数据进行统一融合，确保数据结构更科学、更实用。此外，图书馆应在保证数据安全与读者隐私保护的条件下将微博、微信、博客、论坛等社交媒体、社会科学网络、电信服务商以及互联网高科技企业等外部信息机构产生的信息数据与内部自身的数据实现统一融合，提高图书馆智慧服务的全面性、价值性。
2.2.2 传感器传送数据标准化
图书馆拥有海量的科技文献,经过数字化、结构化转换和适当的知识组织即可成为优质可信的基础知识库,作为图书馆智能知识服务的大数据仓库[5]。随着传感器技术的不断发展，传感器元器件已经被大量应用于大数据融合技术的图书馆智慧服务过程中，以此精准感知与精确判断读者的智慧服务需求。伴随多种传感器元器件在图书馆中的应用，在智慧服务中基于传感器产生的数据应用价值更高，结构更科学，应用方式更合理。图书馆应依据传送数据对象的类型标准化处理传感器传送的数据，且实时将数据统一融合以提高数据融合分类的高效性。在智慧服务的过程中，图书馆依据读者的信息需求通过传感器的实时融合数据，有针对性的选择数据，从而达到提高数据价值的目标与提高智慧服务质量相统一。
2.2.3 基于个性化智慧服务需求的大数据融合
图书馆智慧服务是围绕读者的个性化信息需求开展的服务。在数据融合过程中，确保读者数据及业务数据安全的前提下，可围绕读者身份、个性化需求开展智慧服务。图书馆要以读者所学专业数据为识别对象，关联图书馆内部业务部门自身数据与出版商、线上线下服务数据，并对读者阅读时间、地点、行为以及个性化习惯等多元感知的数据进行集中分析，深度挖掘读者潜在的信息需求。同时，在确保数据多元感知的前提下，图书馆智慧服务需围绕读者的个性化信息需求，融合传感产品获取的读者个性化数据，精准预测读者的行为习惯，准确判断读者个性化需求，面向读者实施高效推送，从而提高读者智慧服务效能。
3 结语
基于大数据融合技术的图书馆智慧服务是利用传感器元件采集读者知识需求行为及习惯，应用融合技术融合大数据及信息，精准判断读者的知识需求，使图书馆的智慧服务更具智能化、高效化以及个性化。我们应当充分把握人工智能和大数据技术发展的契机,大力开发图书馆智能知识服务技术、系统和云边端一体化的智能装备,为图书馆在新技术时代的服务创新奠定强大基础[6]。
参考文献：
[1] 黎伟.基于多源数据融合的数字图书馆情景化推荐模型[J]. 图书馆学刊,2019(3):98-101.
[2] 郭春霞. 大数据环境下高校图书馆非结构化数据融合分析[J].图书馆学研究，2015（5）：30－33.
[3] 张春丽.基于情景感知的数字图书馆信息服务模式研究[J].农业图书情报学刊，2018（6）：197-200.
[4] 聂应高.基于情景感知融合的图书馆微服务框架构建[J].图书馆学研究，2018（20）：14-19.
[5][6]吴建中,范并思,陈传夫,孙异凡,孙坦,王世伟,程焕文.面向未来的图书馆与社会[J].中国图书馆学报,2021,47(02):4-28.
作者简介：聂兵（1965-8—），男，汉族，湖南省益阳市南县人，山东农业大学图书馆，馆员，管理学硕士；研究方向：读者服务及管理。