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3.3 打造基于读者个性化需求的文献资源建设体系
近年来，数字化、网络化服务成为图书馆服务的主要内容，各高校图书馆购买了大量各类型的数据库，还有些自建特色数据库。这些图书馆资源在日常使用时会留存大量的日志信息在资源系统中，这些信息包括读者在检索、借还书时留存的数据，以及读者日常浏览、下载资源的日志等。这些琐碎而繁杂的数据并不能称之为大数据，但是我们可以通过对这些数据的收集和分析，来了解读者对各类资源的需求偏好，进而根据实际资金状况来采购读者需求较多的资源，从而提高图书馆文献资源建设的质量。例如，复旦大学图书馆正是利用大数据技术来对图书馆资源在日常使用中的数据进行整合分析来进行数据建模，并建立辅助决策的支持系统以及资源使用统计平台和恶意下载监控平台，这些建设为复旦大学的文献资源建设和读者服务系统建设等提供了准确的数据支持。另外，图书馆还可以推出一系列读者需求调研活动，通过调查表及电子邮件或网站投票等方式来更具体的了解及采纳读者对馆藏资源的需求及对图书馆建设的可行性建议等，图书馆根据读者反馈提高文献资源建设的质量，真正做到“您荐书、我买单”、“您的阅读需求我来满足”，使图书馆的服务更贴近读者。
4 结语
大数据时代，读者对图书馆的服务质量、模式和内容方面有了更高的标准和要求。在大数据环境数据量与数据结构复杂度快速增长的同时，也要求图书馆对大数据的分析更加高效和深入。在大数据背景下，图书馆应坚持以读者需求和服务质量为中心，为读者提供科学、全面的个性化服务和图书馆智慧管理。
【参考文献】
[1]樊伟红，李晨晖，张兴旺，秦晓珠，郭自宽.图书馆需要怎样的“大数据”[J].图书馆杂志，2012（11）：63-71.
[2]温浩宇，李京京.大数据时代的数字图书馆异构数据集成研究[J].图书馆杂志，2012（09）：138-141.
[3]李晨晖，崔建明，陈超泉.大数据知识服务平台构建关键技术研究[J].情报资料工作，2013（2）：29-34.
[4]漆晨曦.电信企业大数据分析、应用及管理发展策略[J].电信科学，2013（3）：12-16.
[5]沈来信，王伟.基于Tree-Lib的大数据实时分析研究[J].计算机科学，2013，40（6）：192-196. 2/2 首页 上一页 1 2 |
