大数据理念与图书馆大数据

图书馆变革的关键在于技术支撑下的理念革新,大数据的备受关注除了让人们认识到数据本身的意义外,更重要的是提供了一个新的思维方式,即发现数据、从数据的视角分析资源和挖掘数据新价值的大数据理念。图书馆在长期的数字化工作中已经积累并源源不断产生着大量数据,包括馆藏知识数据、书目数据、用户数据、工作数据,对它们的开发利用不仅能促进图书馆知识服务等新理念的实现,而且能在大数据研究和图书馆工作创新中发挥重要作用。

从数据来源分析入手的图书馆大数据应用系统研究——以“重庆图书馆大数据分析试验系统”为例

重庆图书馆开发大数据分析试验系统,没有国内行业案例可借鉴,主要基于其他行业既有的大数据实践经验,结合本馆的业务需要进行分析和建设。就目前重庆图书馆数据来源的实际情况,开发大数据应用系统,主要依靠现有信息系统的数据源,这些数据有的是结构化的,有的是半结构化或者非结构化的,通过对这些数据的累计、分析,摸出规律、得出结论,对内,指导本馆业务工作。对外,指引读者阅读方式,挖掘原有数据的使用价值。

面向大学生创新实践活动的图书馆大数据服务探析

大数据背景下,如何基于图书馆海量电子资源为大学生创新实践活动提供高效的数据服务,从而培养大学生创新能力、提高创新实践质量是高校教学科研领域值得研究的问题。着重从数据服务角度分析了大学生创新实践存在的问题,针对性提出包括构建创新知识库、开发大数据分析平台和提供个性化服务的图书馆大数据服务方案,以应对当前大数据环境下大学生创新实践所面临的挑战。

互联网下图书馆大数据分析及协同异常检测平台研究

随着云计算技术的发展,图书馆管理工作已逐步趋向云化,然而由于该模式的动态和分布式架构的特点,系统安全性和隐私性是关键性指标,因此对于图书馆大数据分析应用,通过检测网络漏洞至关重要。本文提出了一种用于检测来自图书馆云计算服务应用环境中的网络攻击的协作异常检测框架(Collaborative Anomaly Detection Framework,CADF)。介绍了框架的功能和部署方式,同时框架在某图书馆的数据集上进行评估,以检查其在云计算环境中部署时的可信度。实验结果表明,该框架可以轻松处理大规模系统,因为其实施只需要估算网络观测的统计测量。

高职院校图书馆大数据应用SWOT分析

大数据应用已经成为社会各界关注的焦点,高职图书馆界也开始了大数据应用的探索。本文利用SWOT分析法,分析了目前高职图书馆大数据的应用优势、劣势、机遇和威胁,并对目前高职图书馆的大数据应用提出了建议。

图书馆大数据智慧墙系统建设实施路径的思考

研究图书馆大数据智慧墙系统建设路径,有利于科学地将图书馆智慧墙系统的建设流程规范化,避免发生项目建设结果与预期效果不一致的问题。本文以智慧墙系统的概念和建设目的为出发点,从参数需求调研和界面风格设计到后端数据调用和前端页面展示,从软件原型测试到屏幕安装调试,最终完成智慧墙系统项目的上线。智慧墙系统既是读者体验图书馆大数据智慧服务、获取信息的重要途径,也是智慧图书馆服务体系的重要分支,科学合理地规划其建设路径是保障该系统顺利完成的前提。

基于云计算的图书馆大数据服务研究

伴随社会和经济的不断发展和进步,互联网在日常生活中越来越重要,依托互联网,数据也随之增多,为对数据价值更好地挖掘,在互联网的背景下,随之产生大数据和云计算技术,图书馆作为一个信息储备的重要场所,伴随信息技术的不断发展,图书馆管理也需不断变革,运营思维需更新,重视大数据思维,对云计算技术进行借助,处理大数据,以结果为依据优化和调整图书馆服务和业务。本文分析云计算和大数据间的关系,并基于云计算,研究图书馆大数据服务方式和保证机制,促进图书馆服务水平提升。

图书馆大数据应用研讨会暨“数字空间与社会治理智库联盟年会”召开

10月29日,由贵州省科学技术协会指导,贵州省图书馆学会主办,贵州省图书馆学会大数据战略与图书馆信息技术应用委员会,贵州财经大学图书馆承办的图书馆大数据应用研讨会暨“数字空间与社会治理智库联盟年会”在贵州财经大学召开。贵州省科学技术协会一级主任科员向昌进,贵州省图书馆副馆长、贵州省图书馆学会监事糜翔出席此次会议并致辞。

高校图书馆管理与服务中大数据的运用与分析

大数据技术的出现为图书馆建设带来新的发展机遇,人们可以凭借大数据技术,依托图书馆自身结构化数据和非结构化数据构建现代化数字图书馆。通过大数据所具有的预测与分析功能,在连接海量图书图文信息当中实现读者便捷的阅读,并不断提升图书馆管理与服务水平。本文通过大数据给图书馆建设带来的机遇与挑战,浅析了图书馆管理与服务中大数据运用问题,旨在引导现代化数字图书馆建设正确运用大数据技术,构建管理与服务水平均较高的图书馆。

高校图书馆大数据服务现实困境与应用模式分析

[目的 /意义]为提高高校图书馆大数据应用服务水平,在综述图书馆大数据服务国内外研究进展并分析现实困境的基础上,提出一种高校图书馆大数据应用模式体系。[方法 /过程]从大数据收集与整合、大数据分析方法、知识服务以及破解资源紧缺难题等角度分析图书馆大数据应用之困境,构建基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式体系。[结果 /结论]结合知识管理理论和开源云计算平台的基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式,能够应对当前高校图书馆大数据服务面临的挑战,并有效促进高校图书馆大数据服务的进一步发展。

大数据、云计算与图书馆

大数据时代的到来为图书馆服务提出了挑战,图书馆的传统业务受到冲击和压力,如何面对大数据,如何使用大数据,如何理解云计算下的大数据功能是本文提出的观点。论文还论述了图书馆在大数据环境下使用云计算技术的新途径。

数字图书馆大数据分类研究

图书馆大数据可归纳为14大类,大类之间区别较大、关系复杂。读者数据是上帝,系统数据是关键,书目数据是纲目,资源建设与利用数据是有限资源最大化利用,研究文献数据、特色数据、音视频数据、未数字化与未采集数据、图书馆基本数据是支撑数字图书馆的基础数据,其他5类数据是完整数字图书馆的枝叶。文章立足于图书馆数据管理实践,研究了数字图书馆大数据的具体类目与应用策略。

基于大数据的图书馆业务流程再造研究

大数据的概念已经深入人心,并在政府、商业、医疗、教育等多个领域,为组织管理决策产生重要影响。图书馆通过业务流程再造,将改变传统的基于"文献采购为起点,读者借阅为终点"的图书馆工作流程,建立起以读者为起点的,大数据分析决策为核心,读者服务为终点的图书馆工作流程,并将大数据分析决策的结果应用到图书馆全盘工作中去。

《图书馆工作与研究》大数据主题研究热点分析

本文以中国知网(CNKI)全文数据库为研究源,检索《图书馆工作与研究》刊载的大数据主题的全部论文,采用文本挖掘方法,对全部论文全文进行挖掘、整合,建成大数据主题高频词库,采用内容分析和词频分析方法,对高频词语进行多途径、多角度的综合分析,探讨了我国图书馆学、情报学界大数据研究的热点和发展趋势,为相关学科研究提供帮助。

掘金大数据:图书馆面临的几个问题探讨

大数据是IT业颠覆性的技术变革。通过表面的数据,揭示其背后隐藏的有价值的信息,是大数据的核心。图书馆利用大数据将面临许多挑战,图书馆如何获取并存储大数据,大数据在图书馆有哪些应用能促进图书馆的创新发展,大数据的相关技术如Hadoop、Hbase、云存储、云计算、数据分析与挖掘技术的研究,将会是大数据时代图书馆研究的主要问题。

大数据环境下图书馆文献资源建设模式的变革

在互联网时代下,通过分析大数据的基本理念及其现有的图书馆管理体系,将两者进行结合,使大数据的理念和技术可以应用到图书馆文献资源的建设上来,为改进图书馆文献资源的建设提供了新的理念,创立了新的建设思维。

大数据环境下图书馆文献资源建设模式的变革

人类社会随着计算机技术、网络通讯技术以及多媒体技术的飞速发展而步入了大数据的时代,而传统的纸质文献作为信息服务的保障机构已经无法满足用户越来越高的要求。如今各个高校图书馆、公共图书馆以及专业图书馆正在逐步进行图书馆的数字化、网络化以及信息化建设,在进行建设的过程中必须结合自身的实际情况,采取科学合理的方式对文献资源进行信息化建设。

图书馆入馆行为数据分析及可视化

为了多维度分析和挖掘读者的入馆行为规律,为图书馆的高效运营提供思路,以上海大学图书馆为例,通过数据预处理、数据挖掘、结果分析等流程,对该图书馆近一年的入馆行为数据进行统计、聚类和可视化分析,得出读者入馆的多角度关系;利用该图书馆近10年的入馆统计数据,对入馆频次进行了预测。模型得到统计、聚类和预测的分析结果,并通过可视化方式呈现了规律。实验结果表明读者入馆行为存在周期性、趋势性等规律,对图书馆资源调配有借鉴意义。

图书馆主题大数据调查及前瞻性构想——基于百度指数的分析

大数据的发展使图书馆面临前所未有的挑战,也使其大数据调查成为可能,并为其发展提供了机遇。本文利用百度指数平台,以图书馆为主题进行全国性大数据调查,并重点调查了国家图书馆和电子图书馆。研究发现:五年多来,大众对图书馆的关注度较高,且热度快速上升;"图书馆"百度指数由东南向西北地区逐渐减弱,与其地域经济发达程度对应;关注图书馆的人群中,中青年占绝大多数,男性远多于女性;关注的内容主要是大学和国家图书馆的开放时间、图书查找、借阅方式和文献下载,电子图书馆,OA(开放存取)图书馆和图书馆管理系统的使用等;新闻媒体对图书馆的关注度不高,媒体指数与新闻事件呼应和关联。展望未来图书馆的发展,提出了大数据图书馆的概念,与数字图书馆进行对比分析,并对大数据图书馆业务流程所需的关键技术进行讨论。

大数据资源质量评价指标体系构建研究——基于用户感知视角对图书馆大数据的分析

大数据技术及其应用的高质量发展有赖于科学的大数据资源质量评价,而大数据资源质量评价须基于大数据资源质量评价指标体系的科学构建。借鉴客户感知价值和产品层次理论分析大数据资源质量,综合已有相关研究成果和专家意见初步选择大数据资源质量评价指标,以高校图书馆大数据为例,运用因子分析方法分析基于用户感知的问卷数据,构建由5个一级指标和18个二级指标构成的大数据资源质量评价指标体系。数据分析过程体现该指标体系具有较好的普适性,研究结果表明本文研究思路和方法的可行性。本文研究过程和结果为大数据资源评价后续研究提供了新的视野。