大数据时代下图书馆开展信息服务的对策

《大数据时代下图书馆开展信息服务的对策》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据2013年3月现代情报№．，2013箜箜鲞篁!塑型堡些型型竺!堡；塑型竺：!·信息咨询与服务·大数据时代下图书馆开展信息服务的对策王捷(沈阳理工大学图书馆，辽宁沈阳110159)【摘要】介绍了大袭据概念、种类和特点。指出了图书馆已经具备了大数据基本特征．在递增的数据中快速地分析和挖掘出有价值信息并加以利用。是图书馆面临新课题和新的发展机遇。为此提出了图书馆借助应用大数据技术。逐步完善信息晨务体系所盛须采取的五项措施。【关键词】大数据；数据分析；数据挖掘；图书馆；个性化屐务DOl：10．3969／j．i湖．1008—0821

2、．刮3．眠锄(中图分类号】G253[文献标识码】A[文章编号】1∞8—0眩l(2013)∞一0呕l一∞Cl衄疵棚掀姗toU呻hfol舢砒i伽semin岫E糯ofB姆功妇W啦Jie(Ijb矗IIy，SIl∞yaIlgUIliversit)r0fSci∞ceandTeclll诎。钉，shell)，_眦唱110159，ClI妇)[觚嘲]帖粥酬啪cept，type8and妇acteli如cIfbigdala，I咄妇‰妇h岫haddbeba8ic曲瞰∞蛔妇cIfb弹da妞．Qdcl【ly山诅IyziI唔aIld谳I唱垤ll】ableiIIf

3、a皿鲥on丘I咖讥咖即酬da恤th叫m出l唱l瑚d岫哪theI唧幽№呼and啊岫缸岫．．Ihl8埘柏bigd啦慨蛐，曲阱俐毓舶倪嘲Iym朗汕鹊iIIoIderto乎划hl暑ⅢyiⅡl哪tI砖缸fo】m出帆硎∞日ys姗iII曲p叩er．[x呵w暇凼)bigda组；d出锄止y∞；da妞m咖il唱；l蛔Iy；pe髓∞矗l酬∞随着当今世界计算机网络技术的迅猛发展，数以亿计的计算机和移动设备正在持续不断地创造出数量惊人的信息，世界已经转移到以数据为中心的范式上——“大数据”时代。近一时期，“大数据”一词成为众多机构关注的焦点，包括图书馆在内

4、的信息服务机构希望借助应用大数据技术改进和完善服务模式。本文就图书馆应用“大数据”技术深化信息服务等问题阐述相关的一些理念和建议。l“大数据"概述维基百科定义“大数据(Bigd啦)”是指所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯⋯。“大数据”涉及互联网、经济、生物、医学、天文、气象、物理等众多领域。最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。随着互联网技术的不断发展，数据已经渗透到每—个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。

5、数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。1．1大数据种类及特点(1)大数据主要包括以下几种：①传感器数据(日en啊d如)：分布在不同地理位置上的传感器，对所处环境进行感知，实时生成数据；②网站点击流数据(d酞咖哪d曩-诅)：用户在网E进行有效的操作行为及其时间都被系统记录下来；③移动设备数据(Ⅱ曲i】ed钾ioed啦)：服务机构可以通过用户所使用的移动电话、HlA和导航设备等移动电子设备，获得设备和人员的位置、移动、用户行为等信息。上述数据源，以实时、迭代的方式不断产生数据。(2)业界将大数据的特点归纳为4个v：①数据体量巨大(

6、v幽啦)。按珊C的界定。“大”是指大型数据集。一般在l哪规模左右，多用户把多个数据集放在一起，形成阳级的数据量；②数据类型繁多(V越ety)。包括大量的网络日志、)姒L、mlIIJ、视频、音频、图像及地理位置收稿日期：2D12一12一19作者简介：王捷(19回一)，男，技术部主任，耐研究馆员，研究方向：信息服务，发表论文8篇。一81—万方数据加13年3月第33卷第3期大数据时代下图书馆开展信息服务的对策^k．。加13Vd．33Nb．3信息等非结构化数据；③价值(v妣)密度低。以视频为例，连续不问断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一

7、两秒；④处理速度快(Vdocity)即1秒定律【引。进入2012年。非结构化数据占有比侧将达到互联网整个数据量的75％以上，这意味着个性化数据时代的到来，异质性、个性化，才是数据的真正本质。1．2大数据应用的技术(1)大数据应用的步骤可分为“捕获”、“组织”、“分析”及“决策”4个阶段。首先，在汇集的所有数据中捕获所有可用的数据。这些数据包括需要处理大数据量、低密度的信息；其次，以高度并行的方式组织和提取大数据，将大数据转换为易于分析的内容并快速载人数据仓库；再次，用分布式的技术框架(晰)，对非关系型数据进行异质性分析处理(NbS

8、QL)；最后，通过数据分析与挖掘，根据实时数据做出决策，从中产生出新的服务手段和模式。(2)从目前来看，大数据技术主要涵盖的领域有可视化分析、大规模并行处理(脏，P)数据库、数据挖掘算法、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存