原创《大数据在高校图书馆文献推荐中的运用》：这是一篇与高校图书馆论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
[摘 要]随着社会的快速发展和进步,信息技术在社会各个领域内都发挥了重要的作用.各类数据信息也开始在社会中呈现出爆炸性增长的态势,如今大数据分析成为很多行业重视的一项工作.高校图书馆在建设的过程中,大数据的应用更有利于为师生推荐个性化的文献,推进图书馆数字化建设工作有序发展.本文主要以高校图书馆文献推荐为例,对大数据的运用进行探讨.
[关键词]大数据；高校图书馆；文献推荐
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.14.077
[中图分类号]G251 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2018）14-0-02
在新时代,计算机技术的应用极大地方便了人们的生活,各行各业都开始注重数字技术的应用和创新.目前,大数据技术在高校图书馆中得到了广泛应用,尤其在文献推荐工作中也得到了深入应用,加之图书馆构建了计算机信息系统,为大数据应用在文献推荐中提供了极其便利的平台.对于高校图书馆来说,需要不断解决大数据在文献推荐工作中存在的问题,提高大数据的应用能力.
1 大数据和高校图书馆文献推荐概述
1.1 大数据概述
大数据主要是指利用强大的数据處理技术实现数据的整合与共享,从而不断提高数据的实用性,并为开展相关工作提供准确的数据支持.其具有数据含量大、类型繁多、结构复杂、处理速度快等特点.现今应用范围不断扩大,在高校图书馆文献推荐中也具有良好的应用优势.
1.2 文献推荐的含义及分类
所谓文献推荐指的是图书馆根据读者自身的需求、查阅行为等数据,通过数字化系统自动为读者推荐一些符合其需求的文献资料.这些文献资料不仅包括图书馆内的电子资源,还包括纸质资料.一般来说图书馆向读者推荐的文献主要分为两大类：一类是数据库内部的电子文献资源,这类资源便于查阅,可以供读者下载,为读者提供便捷的服务：另一类是各类纸质文献资料,这类资源主要指的是图书馆内的数据、期刊等资料,读者可以根据图书馆电子系统提示的位置快速找到对应的纸质文献资源.
1.3 文献推荐存在的问题
目前,我国高校图书馆在信息化建设中,在给读者提供文献推荐方面依然存在一些有待解决的问题,主要表现在以下几个方面.第一,图书馆文献推荐工作建设成本较高.图书馆各类电子资源以及馆藏书籍的更新都需要花费大量的经济成本,很多资源数据库都是收费的,因此图书馆在这方面的投入也会增多.同时人力成本也会提升,文献推荐工作需要投入人力资源,工作人员需要对各类资料进行整理、系统录入等.第二,文献推荐效果不理想.图书馆开展文献推荐工作的最终目的是为读者实现文献的个性化,但是在实际工作开展中,想要达到文献个性推荐的理想效果还需要进一步的努力.
2 大数据在高校图书馆文献推荐中的运用
2.1 进行图书馆大数据的整理
在图书馆文献推荐工作的开展过程中,运用大数据之前,首先要对图书馆中的大数据进行整理.具体来说图书馆中的大数据主要分为两种,一种是文献馆藏资源.在数字化图书馆的建设过程中,会出现很多馆藏文献数据,这类大数据主要有图书馆特色文献数据资源、图片以及音频视频资料等资源.除此之外,还包括图书馆内*的纸质书籍、期刊资料等书目.对于高校来说,在对这类大数据进行整理的过程中,应该做到定期更新书目,更新数据库系统,不断满足读者们的阅览需求.
另一种是和读者有关的数据信息,主要包括3方面的数据资料.一是读者的基本信息数据.具体来说主要有读者的姓名、专业、青睐的学科等内容,并利用大数据对其进行管理.二是读者的行为数据.一般来说,高校是通过借阅来控制读者的借阅行为,也由此产生了行为数据,主要包括读者借阅书目的时间、归还书目的时间以及借阅书目的类型等信息内容.三是指读者的需求数据.这类数据主要包括读者在数据库中浏览的历史记录、下载与分享的资源等信息.掌握读者数据对图书馆向读者推荐个性文献具有重要的作用,可以大大提升文献推荐度的精准度,提高图书馆为读者的服务能力.
因此,在利用大数据向读者推荐图书馆文献时,为提升推荐效果,在收集读者的基本阅读信息和需求数据基础上,还应利用大数据构建集成化的数据库,并对图书馆中的文献数量、借阅数据等进行统一管理与分析,并及时将现存的或发生变动的文献信息在数据库中进行更改和弥补.同时,还需增强数据库数据分析结果的可视化,以便能够及时改进推荐措施.
此外,图书馆还应在计算机系统主页上设置交流互动功能区,并安排图书馆人员与读者进行在线交流,及时解答读者的疑问,并向其提供更加个性化的服务,以便能够更加深入了解读者的阅读需求.同时,图书馆还可利用大数据对推荐效果以及读者的阅读结果进行数据分析、整理和总结,并且可设置文献使用榜,以提高图书馆文献推荐的影响力.
2.2 建设文献推荐系统
图书馆运用大数据进行文献推荐系统建设,是符合图书馆自身建设的必然要求,也是推动学校教育发展创新的必然选择.在运用大数据进行文献系统建设的过程中,可以使用以下几种不同的文献推荐策略.
（1）根据资源内容数据进行文献推荐.图书馆需要借助大数据分析和处理,将图书资源内容匹配给有相关需要的读者,让读者可以在最短的时间内获取图书资源.运用这种方式进行文献推荐可以在一定程度上提升读者寻找图书资源的能力,但是在实际操作中由于是计算机自动进行对象匹配,也会存在不能满足所有读者阅览需求的问题.
（2）根据借阅行为进行文献推荐.读者在图书馆内的行为都会以数据的形式被记录下来,并且其行为数据也会被储存在借阅记录中,这样读者再次有借阅需求的时候,文献推荐系统会根据其借阅行为给出相关文献推荐,从而有利于读者对自己关注的相关文献资源进行查找.
（3）根据读者进行文献推荐.这种推荐策略主要是从读者之间的关系出发,并发挥读者本身的推荐作用,向与读者有关的同学、朋友进行文献推荐.这便需利用大数据对读者实际的借阅文献名称、次数、类型等进行集合与分析.例如,对具有好友关系的3个读者的阅读行为进行调查,若其中有两人同时阅读了同一本图书,此时便可发挥口碑传播效应,将这本图书推荐给另一名读者.这种推荐策略只需对读者当下的阅读行为进行观察,而无须对其阅读需求进行系统化地分析便能顺利完成推荐.
高校图书馆论文参考资料：
结论：大数据在高校图书馆文献推荐中的运用为关于高校图书馆方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关高校图书馆论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
