基于大数据的高校图书馆个性化服务：巧用大数据

高校图书馆的核心价值是为学生、为教师服务。教师的科研成果、学生的论文成果，在某种程度上代表着高校教学、科研的水平。图书馆只有了解师生的需求，掌握其阅读习惯，才能量体裁衣地提供优质服务，进而提升整个学校的科研水平。高校图书馆要充分利用大数据技术和大数据思维，发现潜在的价值信息，为师生提供高效、智慧化的服务，这是未来高校图书馆发展必须做到的。因为大数据应用在高校图书馆具备可行性。教师、学生在使用图书馆时必然会留下使用痕迹、用户行为日志等有价值的数据。其次，高校作为科研重地，对新技术、新思想的敏感性很强，使用大数据技术并不是什么难题。但高校图书馆在利用和使用大数据的同时，也必须做好对隐私的保护，在正当、合法的范围内使用用户数据来创造价值。高校图书馆可以主要从以下几个方面对大数据进行挖掘和利用。

图6-8　厦大图书馆“图.成长”微刊截图

（一）基于大数据的数据揭示服务

2014年底，在网友们纷纷晒出支付宝账单的时候，厦门大学图书馆、上海交通大学图书馆、西南交通大学图书馆、电子科技大学图书馆等高校图书馆已经开始在微信订阅平台上“傲娇”地晒出年度借阅排行榜：借书量最多的“书虫”、入馆天数最多的“馆主”、自习时间最长的“学霸”等。这些生动活泼的年终数据盘点一经展出，大学生们纷纷点赞。媒体也纷纷采访报道各个高校的“书虫”“学霸”等同学的读书事迹。以此类数据揭示服务促进阅读推广，收到了很好的效果。

图6-9　电子科大图书馆“2014，读你”微刊截图(www.xing528.com)

（二）基于数据挖掘的图书采购

大数据环境使有效分析读者需求成为可能，在图书馆的OPAC系统中有大量的搜索记录和借阅记录。另外，结合读者的荐购数据及图书馆微波、微信等平台所收集的用户数据都可以用来进行分析，定位读者需求，给图书馆的采购人员提供科学和有力的采购依据。

（三）基于数据分析的嵌入式学科馆员服务

随着服务理念的深化及用户需求的变化，嵌入式学科馆员应运而生。与传统的学科馆员不同，嵌入式学科馆员将服务深入到用户中，参与到用户的学习过程中，为用户随时随地提供个性化、学科化、知识化、泛在化的服务。以用户需求为中心，深层次挖掘用户需求。这就要求学科馆员以院系学科为导向，将院系用户在图书馆检索和浏览电子资源、文献资源留下的行为数据进行数据分类，挖掘用户浏览下载的文献出处、关键词、摘要等，归纳出用户感兴趣的主题，从而提供有针对性的增值服务。大数据环境对高校图书馆的嵌入式学科馆员服务提出了新的要求，也是未来高校图书馆服务值得探讨的方向。

（四）大数据支持的虚拟参考咨询服务

高校图书馆开展了多年的咨询服务，在读者咨询的问题中有很多是相似的问题，相关馆员经过整理分析后形成了精选的FAQ，同时也积累了大量宝贵的咨询记录。这些数据日积月累，形成了图书馆的大数据，挖掘和分析这些数据能够帮助图书馆提供优质、完善的咨询服务。将人工智能运用到图书馆参考咨询中，是一种新的尝试。清华大学设计的“小图”、重庆文理学院的AIML买Bot智能机器人都是很好的代表。基于人工智能的实施虚拟参考咨询的成功尝试离不开图书馆咨询服务积累下来的数据支持，它们的核心语料库都以咨询服务累积的数据为基础，实现了全天候、快速响应、个性化、准确性的咨询服务，使传统的参考咨询服务有了质的飞跃。