一、引言
传统图书馆是实体存在的, 人们想要读取其中某本书的数据, 必须前往实体建筑内进行阅读, 而这一现象使得图书馆人流量逐渐下滑, 至今已经威胁到实体图书馆得生存问题, 对此由研究者提出了线上图书馆概念, 即借助网络环境, 将图书资源集中到某个线上平台中, 用户通过网络连接可以获取到这些图书, 同时在理论上, 可以根据用户需求为用户提供便捷的信息化服务, 具有较高的应用价值, 然而实际上因为线上图书馆对于用户需求的情报获取工作并不良好, 所以服务效果上不尽如人意, 对此有必要在大数据背景下进行改善。
二、大数据图书情报工作特征
在现代大数据技术与图书情报工作已经有了融合应用案例, 那么为了深入了解此项应用, 本文将对其特征进行分析。
(一) 数据整合
早期线上图书馆因为网络环境的庞大容量, 大幅引进了线上图书资料, 以满足用户的阅读需求, 但是因为资料数量太多, 用户要精准搜索到需求内容, 往往需要通过一个较为复杂的过程, 此时在信息化服务的服务原则上, 会给用户带来不良体验, 所以有必要进行改善, 而通过大数据技术, 其能够对所有线上图书资料进行分析, 以得到每个资料得特征与特点, 之后根据特征相似原则进行分类, 降低用户搜索难度。从另外的角度上, 早期线上图书馆情报工作是为了获取用户需求, 在根据需求来进行服务的一项工作, 但因为网络用户数量庞大, 其获取到的数据量同样达到了一个惊人的地步, 此时要对所有用户需求数据进行分析无疑是一项难度较大的工作, 此时借助大数据技术, 可以自动化对这些数据进行整合, 具有更高的应用价值。
(二) 跨平台建设
网络环境的架构十分复杂, 其中各个平台之间都存在联系的可能性, 在这一前提下, 线上图书馆可以通过平台联系来实现推广, 这一过程即为跨平台建设。在早期线上图书情报工作当中, 也考虑到了跨平台建设, 并付出了实际系统, 然而从结果上来看, 因为平台之间的联系, 使得工作需要处理的数据量增大, 同时介于数据与数据之间的逻辑关系, 导致工作效率、准确度大幅度下降, 其中还存在技术水平方面的限制, 所以总体而言跨平台建设, 在早期图书馆情报工作中的表现不佳, 但在大数据背景下, 以往跨平台建设得难点均可被自动化处理, 使图书情报工作得到优化。
具体来说, 在现代技术背景下, 人们对于网络技术的应用主要侧重于移动网络、PC网络, 其中移动网络方面, 主要利用智能手机上的APP来实现应用, 那么在大数据技术的支持下, 能够实现线上图书馆与手机APP的联系, 借助各种手机平台来实现推广服务, 例如QQ、微信等, 同时在各平台的数据交互当中, 大数据技术可以实现实时数据统计、数据分析、数据整合等功能, 通过此类功能的应用, 可以得到用户兴趣倾向等数据情报;在PC网络方面, 因为PC电脑的功能相较于智能手机更加强大, 所以用户在PC网络中产生的数据类型更多, 相应要获得这些情报, 并对其进行分析得难度更大, 而在现代大数据技术水平上, 则可以兼容不同的PC数据, 依照相应逻辑来进行处理, 具有较高的应用价值。
(三) 个性化服务
结合上述分析可见, 无论在哪种网络环境当中, 不同用户都会产生不同的个性化需求, 相比之下总会存在一些细微的差别, 那么为了使图书馆服务与用户需求更加契合, 就有必要对用户个性化需求进行更深层次的分析, 但这一要求在早期线上图书馆当中很难实现。在大数据技术背景下, 针对不同的个性化需求, 技术系统首先会将其分解成初始化状态, 再通过分析了解各初始数据之间的逻辑联系, 整体分析完成之后, 即可得到一个准确度更高的需求结果, 此时根据结果来提供服务, 提高服务与需求的契合度。此外, 因为用户的个性化需求随时可能发生转变, 因此数据分析不能一成不变, 对此在大数据技术条件下, 其可以实时统计用户的操作习惯、阅读数据种类, 再根据这些信息依照学习逻辑来分析用户可能喜欢的内容, 自动将这些内容推广给用户, 实现优质得个性化服务体系。
三、大数据图书情报工作面临的问题
在上述背景下, 借助大数据技术确实对图书情报工作进行了改善, 但是因为服务体系的复杂性特征, 其中依旧存在着待改善问题, 同时因为图书情报工作无可避免的需要人工参与, 所以此类问题往往伴有突发性特征, 对此为了提高大数据图书情报工作应用价值, 有必要对这些问题的具体表现进行分析。
(一) 情报管理工作问题
虽然在大数据技术的应用下, 线上图书馆实现了自动化运维, 但是因为其信息量庞大, 且随时可能被调用, 所以此项工作中, 无可避免的需要人工来进行情报管理。人工图书情报管理是一项针对大数据技术处理后, 已经被深度综合的数据进行调整, 或对大数据系统进行调试的工作, 如果操作不当会引起大数据技术运行准确性下降, 不利于图书馆服务, 然而在实际角度上, 虽然通过大数据处理会极大的缩小数据量, 但对于人工而言其体积依然庞大, 很容易引起工作失误, 且必然会影响到信息处理效率, 因此这一问题表现是当前大数据图书情报工作面临的问题之一, 管理单位应当根据实际情况对管理模式进行改善。
(二) 信息管理问题
出于网络安全考虑, 许多线上图书馆要求用户填写一些隐私信息才能使用平台功能, 那么针对隐私信息, 在理论上如果平台管理单位能够保障信息不泄露, 那么填写此类信息无可厚非, 而实际来看, 介于网络环境的复杂性, 任何图书馆平台的内在隐私信息泄露的可能, 这对于用户而言无疑是有巨大影响得, 同时也说明信息管理存在问题。具体表现上, 不少图书管理工作侧重于服务质量, 忽略了隐私保护系统的建设, 长时间不更新病毒库等具有安全意义的系统, 导致病毒或恶意攻击行为更容易获取到隐私信息, 由此说明关于大数据图书情报管理工作, 应当重视信息管理问题。此外, 部分图书情报工作单位其本身对于隐私信息得区分界限较为模糊, 不能很好得对隐私信息进行保护, 容易将本应当受到保护信息暴露于人前, 对此可以借助大数据技术来进行改善。
四、大数据图书情报工作问题创新改善
围绕上述提出的大数据图书情报工作问题, 在创新思想下, 结合大数据技术提出相关的改善措施。
(一) 数据包压缩技术应用
数据包技术是一种可以将大量数据集成封闭后, 形成一个可以便捷操作的应用软件, 该软件的通信协议具有通用性较高的特征, 可以在绝大部分网络当中进行数据传输, 这一点满足线上图书馆的数据交互需求。针对上述提出的情报管理工作问题, 为了使人工更加便捷对情报信息进行管理与分析, 可以在大数据技术终端处, 增加数据包压缩技术应用逻辑, 即当大数据技术对所有情报资料进行初始化、数据整合处理之后, 将得到的结果发送到数据包压缩技术应用当中, 进一步对数据进行压缩, 最终传输到人工管理处, 实现改善目的。
(二) 大数据安全系统建设与隐私信息逻辑区分
针对上述信息管理问题, 首先为了确保隐私信息的安全, 有必要借助大数据技术的学习功能来构建安全系统, 即利用大数据技术来模拟线上图书馆平台受到恶意攻击的情境, 在此情境当中, 大数据技术可以通过学习功能, 不断了解恶意攻击的方式与传输途径, 并得出防护结果, 此时结合学习结果, 可以确保线上图书馆隐私信息或确保情报资料的安全, 此举对于大数据图书情报工作的安全性有巨大帮助, 但为了确保此项安全系统有效, 相关工作单位有必要定期更新病毒库等。此外, 在隐私信息区分界限模糊的问题上, 借助大数据技术可以深度分析不同信息对于用户的权重比, 根据权重数值, 可以准确判断信息是否属于隐私信息, 再针对隐私信息进行保护即可。
五、结语
本文主要大数据背景下图书情报工作创新方向进行了分析, 通过分析得到结论:当前图书情报工作与大数据技术已经有了良好的融合, 形成了新的服务模式, 该模式具有独特特征, 可以对工作进行优化;在现代大数据图书情报工作上进行分析, 发现其依旧存在问题, 通过此处分析主要了解其具体影响;围绕分析问题, 本文在创新思想下, 提出了相关的改善策略。
摘要：大数据技术是一项通用性很强的技术, 这一特点使其在现代社会各个领域当中都取得了良好成绩, 其中就包括了图书情报工作领域。图书情报工作是建立在网络环境上, 给用户提供信息化服务的一项工作, 但早期工作所提供的服务只能根据普及需求来推广, 导致部分用户需求不被满足, 说明其存在缺陷, 而在大数据背景下, 则可以针对该缺陷进行优化, 使信息化服务推广更加精确, 有利于图书情报工作的应用价值。
关键词：大数据技术,图书情报工作,应用价值
参考文献
[1] 李健, 史浩.大数据背景下再制造闭环供应链竞争情报系统研究[J].图书情报工作, 2014, 58 (2) :96-101.
[2] 李新亮, 徐家毅, 张建华.大数据背景下高校图书馆的生态重构[J].上海高校图书情报工作研究, 2016 (2) :27-30.
[3] 高珊.大数据时代的图书馆用户服务创新[J].上海高校图书情报工作研究, 2014 (4) :45-49.