大数据背景下高校图书馆数字资源服务,本论文主要论述了高校图书馆论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
高校图书馆论文参考文献：
关键词：大数据；高校图书馆；数字资源服务
摘 要：文章对大数据背景下高校图书馆数字资源服务中存在的问题进行了详细介绍,并对其服务创新提出了相应的策略,旨在为高校图书馆相关工作的开展提供参考.
中图分类号：G258.6文献标识码：A文章编号：1003-1588（2017）06-0077-03
1 大数据的概念和特点
2013年3月14日,全球知名咨询公司麦肯锡最早提出“大数据”这一概念.大数据是指超常规数据范畴的数据群,这种数据群十分庞大且难以使用常规软件对数据进行收集存储.之后,IBM公司对大数据进行了研究,并总结了数据群的特点,主要包括：数量庞大、形式复杂多样、生成速度快以及具有较大的价值等[1].大数据是个庞大的数据群,其特点主要体现在数据存储单位的变更上,过去GB已经可以作为常用数据的最大单位,而在大数据这个概念出现之后GB很快升级为TB,甚至更高级别.目前,大数据持续演变并快速渗透到各个领域,且得到了广泛使用.在此背景下,图书馆要积极组织相关人员学习大数据的理论,并对数据群进行收集、整理和研究,以提升其应用价值[2].
2 数字资源服务现有的不足
2.1 数字资源的整体聚合有待改善
目前,高校图书馆数字资源由自有资源、购买服务资源、用户兴趣资源组合而成.①自有资源.自有资源就是通过己方加工或由特色资源库所产生的数字资源,其中包括报纸、期刊、图书、论文以及科技报告等.其不足之处是资源库所收集到的数据信息不完整,而且不同的数据信息分类标准也不相同.②购买服务资源.购买服务资源就是图书馆从中国知网、万方、维普、超星以及中国高等教育文献保证系统（CALIS）等平台购买数据库资源.其不足是数字资源之间的通用和关联不够紧密,而且不同的数据库中出现不少资源重复,资源的整体聚合是以信息的表层链接为基础,缺乏数字资源之间的关联和交流.③用户兴趣资源.用户兴趣资源就是用户使用网络上和数据库有关的平台所产生的痕迹资源.其不足是数据的聚合度不高,用户在平台上产生的痕迹信息较为零散,且不能确定其真实性及用户之间不能进行实时交流的弊端[3].
数字资源的聚合既包括将不同数据库的资源聚集到统一的处理平台,还包括对数字资源的整体聚合.严格来说数字资源聚合就是利用多种集成方法和网络技术将不同的数字资源紧密地聚合在一起,并且构建一个统一的检索系统,达到对数字资源进行跨库检索和集中管理的目的,让用户体验到全面的数字资源服务.
2.2 数字资源服务的满意度有待提高
目前,高校图书馆的数字资源服务比较被动,仅是当用户需要时图书馆才会对其提供数字资源服务,不能主动对用户的行为信息做出判断,使得高校图书馆数字资源的利用率较低,而且用户获取到的信息资源缺乏全面性,准确度不高,未能真正满足用户的需求[4].用户从图书馆获取到的信息虽然数量很大,但实际有用的信息较少,也较为散乱,不能满足用户的实际需求,这种情况使得用户对图书馆的信任度逐渐下降,转而向其他网络平台获取所需的信息资源.尽管其他网络资源也和用户的实际需求相差一定的距离,但会让用户感到自我满足,同时也能减少搜集信息的时间.对此,笔者认为,高校图书馆数字资源服务可根据用户在搜索时的行为习惯,判断用户所需的信息数据,并对信息数据进行相应的调整和优化,从众多的数据中帮助用户找到更贴合心意的信息,从而提升用户的满意度.
2.3 对用户服务还停留在参考咨询的层面
目前,高校图书馆对用户的服务还停留在参考咨询的层面.尽管其网站中有参考咨询的栏目,但在实际运用中会受到咨询人员的主观条件影响,不能很好地了解用户的需求,尤其是当用户在对学科知识信息进行咨询时,咨询人员由于受专业知识限制和服务态度的影响对用户的服务做得并不到位,不能满足用户的信息需求.因此,高校图书馆应培养一批具有数据搜集整理及对所服务学科内容的理解和评估、人际沟通等能力的高素质馆员[5],其能通过科学的应用信息技术和工具,更好地为用户提供个性化和知识化的服务.
3 高校图书馆服务的改革
3.1 有效整合用户兴趣信息数据
在数据背景下,用户的基本信息、社交网络、信息咨询记录、流通历史数据、视频、图片和语音等由许多信息系统所产生的多源数据,也就是高校图书馆的用户兴趣信息资源.用户兴趣信息数据类型包括非结构化、半结构化和结构化数据,从客观的角度表现出人和事物之间的信息关系,高校图书馆应对其做相关的分析和处理,全面地反映事物间的关系,以期开创新的信息模式.所以,高校图书馆除在存储和整理用户数据记录中的结构化数据以外,还应对用户行为信息进行存储和整理.其内容包括在线咨询、搜索方式、浏览记录和行为痕迹等数据,这些半结构化、非结构化的数据是图书馆信息服务中的一部分,也表明了用户对该信息的需求.因此,高校图书馆只有充分利用这些多源信息,才能有效获得对事物客观、本质的认知.另外,高校图书馆还应主动搜集用户意见,分析不同用户所关注的领域和使用偏好等信息,减少用户认知和图书馆服务之间的距离,有效提升用户对数字资源的利用率和满意度.
3.2 数字资源的有机聚合
高校图书馆可以利用技术工具和现有资源,改变传统的思维模式,构建语义关联的系统,将收集到的数字资源汇集到数字图书馆资源中,进行数字资源聚合.数字资源聚合是让用户根据需求进行全面的信息资源搜集和整理,利用跨库检索平台对其他数据库的数据进行检索,并将各类有关的资源进行有效整合和聚合,以及对以此產生相应领域需求的深层次认知.在知识发现过程中,高校图书馆要根据用户反馈的数据结果,不断完善数据类型的转换和采用,挖掘数据的质量和数量,提高数据挖掘技术,确保用户需求信息的质量[6].当前主流的大数据处理领域的热门技术包括MapReduce、Hadoop、云计算、NO-SQL、关系型数据库等,这些技术都是在大数据背景下应运而生的.笔者认为,高校图书馆可将上述数据挖掘技术应用于信息服务工作中,以提高其信息服务质量.
结论：关于高校图书馆方面的论文题目、论文提纲、中国大学图书馆排名100论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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