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摘 要:移动互联时代浪潮下,人们信息获取和交流的习惯发生了巨大改变,对用户眼球的争夺愈加激烈。用户的时间是有限的,太多的媒体与内容吸引着他们,导致高校图书馆不仅纸书流通和到馆读者量处在下降趋势,而且数字图书馆网站对用户的吸引力也在下降。传统的图书馆支撑系统,如知识统一发现系统(检索类)、图书管理系统(借阅数据),已无法满足上诉融合、挖掘、开放的要求。图书馆亟需一套服务创新平台,基于对用户行为数据的分析,提升个性化服务的水平。
关键词:图书馆;大数据科技;互联网
起跑决定后势,开局关系全局。全面建成小康社会是实现中国梦的关键一步,明年是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年,做好明年经济工作至关重要知识因发现而更加美丽,图书馆因发现系统而更加绚丽
自20世纪90年代中期美国开始实施信息高速公路计划以来,数字图书馆就已经成为席卷全球的图书馆发展大势。中国数字图书馆建设与发展的里程碑与划时代标志是1998年国家正式批准实施的中国高等教育文献保障系统(China Academic Library & Information System,简称CALIS)。1999年CALIS项目开始全面启动,迄今已是16年。在这短暂的16年中,引领中国图书馆发展方向的高校图书馆已经实现了华丽转身,完成了质的飞跃。图书馆不再是纸本的世界,目前,“985”高校图书馆拥有的外文数字资源更是已经可以与国际一流大学图书馆的数字资源媲美,各高校图书馆的中文数字资源数量早已远远超越其纸质资源。
随着数字资源的迅速增长,面对纷繁复杂的海量信息,科研用户的需求已不仅仅是获取大量间接信息资源,更重要的是直接获取能够解决问题的精准知识。为了向高校师生、学科建设与发展提供一流的服务,作为各种资源和信息汇集中心的高校数字图书馆,必须改变传统只能提供文献资源的信息服务模式,转入到能够提供问题解决方案的知识服务模。
知识发现服务的理念在图书馆界的应用可谓是源远流长。著名的图书馆学家阮冈纳赞在对图书馆五定律的阐述中早已明确了图书馆资源发现服务的实质,是图书馆界最早、最真实的发现服务。如今,网络和现代技术多维度地深入到了图书馆的各项服务工作中,信息、情报以及智能转换发现贯穿于现代图书馆服务的整个过程。资源发现、情报发现、用户发现的压力使图书馆发现服务被赋予更深更广的内涵,知识发现服务越来越多地被图书馆高度重视。
基于对知识发现服务的重视,高校图书馆通过建立期刊导航和数据库导航、提供SFX链接服务、建设集成检索系统、包括引入众多国内外的知识发现系统。知识发现系统平台的确很好的实现了知识发现的深层次服务,一定程度地提高图书馆数字资源的使用率。
可以看到,近几年,各高校图书馆纷纷引入Summon、Primo、Encore、超星等统一资源发现系统,为读者用户提供集成资源检索与发现服务。主要解决图书馆只能对其本馆资源揭示数据库名称或期刊刊名,但无法揭示更细粒度的论文。其原理是:系统提供商通过与出版社等内容提供商的合作,对海量的元数据进行预加工与存储;另一方面,系统提供商获取到高校图书馆所购买的数据库信息和自建数据库的元数据。将两者对接起来,实现高校图书馆购买资源或本地资源的统一检索。
所以,统一资源发现系统有以下几个优势
·统一的检索入口,用户不必在各个数据库之间切换跳转;
·元数据集成存储,检索速度较快,并且检索结果呈现相对规范;
·针对各图书馆资源进行索引,原文链接与获取的服务可以得到更好的保障;
·各图书馆可以针对性地提出一些个性化功能和服务,以更好地满足读者需求。
但在实践中,同图书馆的各类软件相比,用户更加习惯使用百度学术、谷歌学术等互联网产品进行资料查询,锁定所需材料,进而再到图书馆获得全文资源。更为甚者,很多学生都不知道他所获得的全文服务是由图书馆提供的!这是什么原因?
目前的知识发现系统对数据资源的整合远远不够,统一资源发现系统主要进行了元数据题录层面的揭示,但没有做引文层面的揭示,而用户在检索时往往会通过引文信息来判断文献的质量。另外,检索的召回准确效果一般。对于一个搜索引擎来说,检索相关性做到及格分很容易,但如果想做到优秀还是非常难的,想达到满分那是几乎不可能。平台的响应速度和稳定性。相比用户青睐的互联网产品,统一资源发现系统响应仍旧过慢,而且服务不够稳定。以至于大部分图书馆运行时都面临着以下问题:
1、读者入馆人次和纸质图书借阅量的大幅下降;
2、馆藏资源及设施设备闲置和浪费加剧;
3、文献采购计划与读者需求脱节,树冠馆藏目录查询使用率与电子资源利用率不高;
4、图书馆服务方式和手段滞后,到馆办理效率不高,查找困难,无法满足读者对知识和信息快捷高校的检索与借阅需求;
5、高校图书馆资源重复、缺乏整合、缺少共享。
通过大数据技术的开放式数字研究平台,实现融合采集分析、海量数据存储挖掘、文本语义分析、数据可视化展示能力;改变图书馆用户获取资料的方式,以“推模式”替代“拉模式”,主动向用户推荐他们需要的高质量相关科研资源,可以有效解决图书馆面临的上述问题。具体如通过对图书馆用户访问电子期刊、电子图书等电子资源的信息进行分析及对图书馆用户借阅图书和阅读习惯等进行信息分析,实现推荐图书等目的;通过对个人的借阅、检索记录进行分析,对图书馆应该购买什么和淘汰什么进行建议并对经费的投入作出指导。图书馆在被动提供知识的空间向主动推送精准服务转型的过程中,就需要充分利用先进的搜索引擎技术才能在知识服务方面充分发挥知识服务优势。
在对海量资源的高度集成及深度加工、大数据计算能力、稳定的检索服务及优质的检索效果保障都是作为互联网产品的佼佼者,是有较为明显的优势的。其成熟的统计平台及用户行为分析技术还能更好帮助图书馆分析用户行为,优化用户体验。
互联网搜索引擎在数据资源的获取,大数据计算和分析以及检索方面都具有明显的优势。传统图书馆在这个大数据爆发的时代就应该审时度势,改变传统的运营模式,融入互联网,与成熟的互联网服务商合作并学习其技术与模式,发展自己软件硬件技术能力,并最终拥有独立自主的信息获取、检索和推送能力。这也许才是当前传统图书馆生存乃至发展行之有效的前进之道。
关键词:图书馆;大数据科技;互联网
起跑决定后势,开局关系全局。全面建成小康社会是实现中国梦的关键一步,明年是全面建成小康社会决胜阶段的开局之年,做好明年经济工作至关重要知识因发现而更加美丽,图书馆因发现系统而更加绚丽
自20世纪90年代中期美国开始实施信息高速公路计划以来,数字图书馆就已经成为席卷全球的图书馆发展大势。中国数字图书馆建设与发展的里程碑与划时代标志是1998年国家正式批准实施的中国高等教育文献保障系统(China Academic Library & Information System,简称CALIS)。1999年CALIS项目开始全面启动,迄今已是16年。在这短暂的16年中,引领中国图书馆发展方向的高校图书馆已经实现了华丽转身,完成了质的飞跃。图书馆不再是纸本的世界,目前,“985”高校图书馆拥有的外文数字资源更是已经可以与国际一流大学图书馆的数字资源媲美,各高校图书馆的中文数字资源数量早已远远超越其纸质资源。
随着数字资源的迅速增长,面对纷繁复杂的海量信息,科研用户的需求已不仅仅是获取大量间接信息资源,更重要的是直接获取能够解决问题的精准知识。为了向高校师生、学科建设与发展提供一流的服务,作为各种资源和信息汇集中心的高校数字图书馆,必须改变传统只能提供文献资源的信息服务模式,转入到能够提供问题解决方案的知识服务模。
知识发现服务的理念在图书馆界的应用可谓是源远流长。著名的图书馆学家阮冈纳赞在对图书馆五定律的阐述中早已明确了图书馆资源发现服务的实质,是图书馆界最早、最真实的发现服务。如今,网络和现代技术多维度地深入到了图书馆的各项服务工作中,信息、情报以及智能转换发现贯穿于现代图书馆服务的整个过程。资源发现、情报发现、用户发现的压力使图书馆发现服务被赋予更深更广的内涵,知识发现服务越来越多地被图书馆高度重视。
基于对知识发现服务的重视,高校图书馆通过建立期刊导航和数据库导航、提供SFX链接服务、建设集成检索系统、包括引入众多国内外的知识发现系统。知识发现系统平台的确很好的实现了知识发现的深层次服务,一定程度地提高图书馆数字资源的使用率。
可以看到,近几年,各高校图书馆纷纷引入Summon、Primo、Encore、超星等统一资源发现系统,为读者用户提供集成资源检索与发现服务。主要解决图书馆只能对其本馆资源揭示数据库名称或期刊刊名,但无法揭示更细粒度的论文。其原理是:系统提供商通过与出版社等内容提供商的合作,对海量的元数据进行预加工与存储;另一方面,系统提供商获取到高校图书馆所购买的数据库信息和自建数据库的元数据。将两者对接起来,实现高校图书馆购买资源或本地资源的统一检索。
所以,统一资源发现系统有以下几个优势
·统一的检索入口,用户不必在各个数据库之间切换跳转;
·元数据集成存储,检索速度较快,并且检索结果呈现相对规范;
·针对各图书馆资源进行索引,原文链接与获取的服务可以得到更好的保障;
·各图书馆可以针对性地提出一些个性化功能和服务,以更好地满足读者需求。
但在实践中,同图书馆的各类软件相比,用户更加习惯使用百度学术、谷歌学术等互联网产品进行资料查询,锁定所需材料,进而再到图书馆获得全文资源。更为甚者,很多学生都不知道他所获得的全文服务是由图书馆提供的!这是什么原因?
目前的知识发现系统对数据资源的整合远远不够,统一资源发现系统主要进行了元数据题录层面的揭示,但没有做引文层面的揭示,而用户在检索时往往会通过引文信息来判断文献的质量。另外,检索的召回准确效果一般。对于一个搜索引擎来说,检索相关性做到及格分很容易,但如果想做到优秀还是非常难的,想达到满分那是几乎不可能。平台的响应速度和稳定性。相比用户青睐的互联网产品,统一资源发现系统响应仍旧过慢,而且服务不够稳定。以至于大部分图书馆运行时都面临着以下问题:
1、读者入馆人次和纸质图书借阅量的大幅下降;
2、馆藏资源及设施设备闲置和浪费加剧;
3、文献采购计划与读者需求脱节,树冠馆藏目录查询使用率与电子资源利用率不高;
4、图书馆服务方式和手段滞后,到馆办理效率不高,查找困难,无法满足读者对知识和信息快捷高校的检索与借阅需求;
5、高校图书馆资源重复、缺乏整合、缺少共享。
通过大数据技术的开放式数字研究平台,实现融合采集分析、海量数据存储挖掘、文本语义分析、数据可视化展示能力;改变图书馆用户获取资料的方式,以“推模式”替代“拉模式”,主动向用户推荐他们需要的高质量相关科研资源,可以有效解决图书馆面临的上述问题。具体如通过对图书馆用户访问电子期刊、电子图书等电子资源的信息进行分析及对图书馆用户借阅图书和阅读习惯等进行信息分析,实现推荐图书等目的;通过对个人的借阅、检索记录进行分析,对图书馆应该购买什么和淘汰什么进行建议并对经费的投入作出指导。图书馆在被动提供知识的空间向主动推送精准服务转型的过程中,就需要充分利用先进的搜索引擎技术才能在知识服务方面充分发挥知识服务优势。
在对海量资源的高度集成及深度加工、大数据计算能力、稳定的检索服务及优质的检索效果保障都是作为互联网产品的佼佼者,是有较为明显的优势的。其成熟的统计平台及用户行为分析技术还能更好帮助图书馆分析用户行为,优化用户体验。
互联网搜索引擎在数据资源的获取,大数据计算和分析以及检索方面都具有明显的优势。传统图书馆在这个大数据爆发的时代就应该审时度势,改变传统的运营模式,融入互联网,与成熟的互联网服务商合作并学习其技术与模式,发展自己软件硬件技术能力,并最终拥有独立自主的信息获取、检索和推送能力。这也许才是当前传统图书馆生存乃至发展行之有效的前进之道。