基于用戶行為數(shù)據(jù)分析的高校圖書館信息服務(wù)平臺研究

〔摘要〕通過介紹高校圖書館用戶行為概念和類型，以及圖書館多種智能設(shè)備生成的數(shù)據(jù)以“數(shù)據(jù)孤島”的形式存在的現(xiàn)狀，提出依托大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建信息服務(wù)平臺，并設(shè)計多個功能模塊，挖掘、分析用戶行為數(shù)據(jù)，感知用戶需求，滿足用戶全生命周期信息需要，最后對大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館信息服務(wù)工作提出幾點建議。

〔關(guān)鍵詞〕用戶行為；大數(shù)據(jù)時代；數(shù)據(jù)挖掘；信息服務(wù)平臺；全生命周期

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.01.024

〔中圖分類號〕G252〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）01-0127-04

〔Abstract〕By introducing the concepts and types of user behavior in university libraries，and describing the situation that the data obtained through different sources of smart equipment were highly isolated，the paper studied the method of constructing information service platform respectively by big data technology，designing multiple functioning modules，investigating the data of user behavior，understanding users needs，satisfying users lifetime information requests，and finally brought up several critical suggestions on how to improve library information service under big data era.

〔Key words〕user behavior；big data era；data mining；information services platform；lifetime

當(dāng)今社會是知識經(jīng)濟(jì)與網(wǎng)絡(luò)化的時代，互聯(lián)網(wǎng)上各類信息種類繁雜，百度、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎工具給予用戶獲取信息的便利的同時，也帶給高校圖書館越來越大的壓力。為了進(jìn)一步拓展信息服務(wù)的空間，將用戶牢牢地吸引在圖書館的周圍，分析研究用戶行為特點是當(dāng)前高校圖書館迫切需要認(rèn)真對待的一項重要工作。因為，隨著社會的發(fā)展，用戶逐漸成為決定圖書館存在的關(guān)鍵因素，沒有用戶“光臨”的圖書館將失去存在的意義，圖書館要生存和發(fā)展，就必須提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)以滿足用戶的需求[1]。本文就圖書館依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)融合多源數(shù)據(jù)，挖掘分析用戶行為數(shù)據(jù)，增強感知用戶信息需求的能力，有針對性提供信息服務(wù)等工作闡述相關(guān)的一些理念和建議。

1高校圖書館用戶行為分析的現(xiàn)狀

1.1用戶行為及數(shù)據(jù)類型

1.1.1用戶行為表現(xiàn)形式

高校圖書館是為學(xué)校教學(xué)和科研工作提供信息資源保障與信息服務(wù)的學(xué)術(shù)機構(gòu)，其信息資源建設(shè)與服務(wù)也是緊緊圍繞著教學(xué)和科學(xué)研究等需求開展工作，廣大師生用戶在教學(xué)、科研以及專業(yè)課學(xué)習(xí)等方面對信息資源具有持續(xù)的需求?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展不僅充實了圖書館的信息資源，而且拓寬了用戶方便快捷地獲取信息的途徑。信息環(huán)境的變化使得用戶的信息習(xí)慣、信息獲取方式都發(fā)生了新的變化[2]，用戶行為不僅僅局限于圖書館信息資源，部分用戶行為也會涉足互聯(lián)網(wǎng)，面對網(wǎng)上參差不齊的各類資源查找自己需要的信息。在這樣的背景下，圖書館迫切需要通過智慧化的信息技術(shù)，敏銳洞見用戶行為出現(xiàn)的新變化和新特點，通過用戶行為感知其信息需求，利用自身專業(yè)優(yōu)勢提供相應(yīng)的服務(wù)。所謂用戶行為是指用戶為解決某種問題或?qū)崿F(xiàn)某一特定的信息需求，在外部作用刺激下對事實、數(shù)據(jù)、觀點等信息及其獲取方式表現(xiàn)出的獲取、查詢、交流、傳播、吸收、加工和利用信息的行為[3]。用戶行為一般有以下兩種表現(xiàn)形式：一是網(wǎng)下行為，即用戶在圖書館內(nèi)各個閱覽區(qū)域瀏覽、查找、借閱圖書，或直面館員咨詢其它信息資源等事項；二是網(wǎng)上行為，即用戶通過網(wǎng)絡(luò)（利用學(xué)?；驁D書館有線網(wǎng)絡(luò)/移動網(wǎng)絡(luò)）登錄數(shù)字圖書館網(wǎng)站或互聯(lián)網(wǎng)，在線咨詢、瀏覽、檢索、討論、留言、發(fā)布（圖片、視頻）信息、下載相關(guān)電子信息資源等信息需求行為等活動。

1.1.2存儲的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型

在信息存儲技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)日新月異的大環(huán)境下，高校圖書館正經(jīng)歷全方位的數(shù)字化建設(shè)，作為圖書館的知識服務(wù)門戶，數(shù)字圖書館眾多信息智能設(shè)備每天都在持續(xù)不斷地“創(chuàng)造”出驚人的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中既包括書目數(shù)據(jù)、報紙期刊數(shù)據(jù)、用戶借閱書刊數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括用戶在網(wǎng)站瀏覽發(fā)表的評論、上傳的圖片、音樂、視頻，以及用戶使用的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備種類、數(shù)量、使用人員的位置、移動軌跡等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)總量以實時、迭代的方式不斷增長。圖書館已然成為“名副其實”的數(shù)據(jù)中心，圖書館的“大”數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，雖然單個圖書館所累積的數(shù)據(jù)總量遠(yuǎn)沒有達(dá)到業(yè)界談?wù)摰拇髷?shù)據(jù)規(guī)模，但是，圖書館累積數(shù)據(jù)總量不可小覷，其中仍然包含著許多高價值的信息，它對高校圖書館建設(shè)與發(fā)展將發(fā)揮著不容忽視的重要作用。

1.2用戶行為數(shù)據(jù)分析與利用面臨的問題

許多高校圖書館由于受到自身技術(shù)能力的限制，沒有實現(xiàn)全部數(shù)據(jù)源有效的融合與利用。信息化智能設(shè)備生成的多源數(shù)據(jù)絕大多數(shù)都是以“數(shù)據(jù)孤島”的形式存在著。分散存在的不同規(guī)模、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源中蘊含著豐富的“高價值”、彼此相關(guān)聯(lián)的用戶行為數(shù)據(jù)[4]，本可以通過信息技術(shù)的進(jìn)步感知用戶的需求，由于服務(wù)意識以及技術(shù)手段都沒有與時俱進(jìn)地采取相應(yīng)措施有效整合多源數(shù)據(jù)，以致使許多“高價值”的信息被圖書館“忽略”掉了，信息需求與服務(wù)之間的互動似乎出現(xiàn)脫節(jié)，圖書館信息服務(wù)模式與手段沒有隨著信息技術(shù)的進(jìn)步和用戶信息需求的變化而隨之有效地改善與提高。在面對用戶個性化信息需求特征更加顯著的情況下，圖書館信息服務(wù)工作必須建立在敏銳洞察用戶信息需求行為變化的能力的基礎(chǔ)之上，并及時做出靈活有效的專業(yè)信息資源傳遞。數(shù)字圖書館與大數(shù)據(jù)的融合是大勢所趨，將數(shù)字圖書館納入大數(shù)據(jù)的環(huán)境下進(jìn)行研究和建設(shè)，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建智能化信息服務(wù)平臺，挖掘與分析用戶行為數(shù)據(jù)，針對用戶開展個性化信息服務(wù)具有重要現(xiàn)實意義。

2大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館信息服務(wù)平臺架構(gòu)研究

2.1構(gòu)建信息服務(wù)平臺的目標(biāo)

在大數(shù)據(jù)時代構(gòu)建高校圖書館智能信息服務(wù)平臺，其目標(biāo)是在圖書館現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息服務(wù)系統(tǒng)及服務(wù)模式的基礎(chǔ)上，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)整合圖書館所有智能設(shè)備收集的相關(guān)數(shù)據(jù)，歸納用戶行為數(shù)據(jù)，諸如用戶在圖書館行進(jìn)路線、停留位置與時間、瀏覽借閱書刊、咨詢事項或在網(wǎng)絡(luò)上檢索、閱讀、下載等所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)日志、會話信息、評論信息、搜索查詢記錄等全部結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、儲存、挖掘、發(fā)現(xiàn)、分析和應(yīng)用，實時感知用戶的信息需求，利用圖書館館藏信息資源和互聯(lián)網(wǎng)上的信息資源優(yōu)勢，提煉加工符合用戶需求的信息，并通過各種方式向用戶提供個性化信息服務(wù)，滿足用戶全生命周期信息需求，使用戶真正感覺到高校圖書館是其不可或缺的知識寶庫，增加用戶對圖書館的“黏度”。高校圖書館大數(shù)據(jù)挖掘分析系統(tǒng)架構(gòu)見圖1。

2.2高校圖書館智能信息服務(wù)平臺研究

高校圖書館智能信息服務(wù)平臺的設(shè)計要求是在充分分析用戶需求行為數(shù)據(jù)后即時開展相應(yīng)服務(wù)，服務(wù)平臺應(yīng)該具有開放性，層次結(jié)構(gòu)簡單特點。本文提出了一種大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館智能信息服務(wù)平臺構(gòu)建體系架構(gòu)，如圖2所示。該圖主要描述了大數(shù)據(jù)智能信息服務(wù)平臺中所涉及的功能模塊[5]，其中包含：行為數(shù)據(jù)池模塊、行為數(shù)據(jù)整理模塊、行為數(shù)據(jù)分析模塊、用戶行為特征模型、用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型[4]、信息資源加工模塊、服務(wù)信息推送模塊、信息服務(wù)質(zhì)量反饋模塊。

2.2.1用戶行為數(shù)據(jù)共享池模塊

行為數(shù)據(jù)共享池模塊是高校圖書館智能信息服務(wù)平臺的最底層。高校師生的信息行為數(shù)據(jù)分散存儲在圖書館不同的智能系統(tǒng)中，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)將各種數(shù)據(jù)資源匯聚起來。在匯集的所有數(shù)據(jù)中捕獲全部可用的數(shù)據(jù)，以高度并行的方式組織和提取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于分析的內(nèi)容并快速載入到用戶行為數(shù)據(jù)共享池中，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲、交換，并將相關(guān)數(shù)據(jù)傳遞到行為數(shù)據(jù)整理模塊。

2.2.2用戶行為數(shù)據(jù)整理模塊

行為數(shù)據(jù)整理模塊對接收過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。具體是采用分布式的技術(shù)框架（Hadoop）[6]，對非關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行異質(zhì)性分析處理（NoSQL），通過 “數(shù)據(jù)清洗”、“數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換”等凈化處理后實現(xiàn)數(shù)據(jù)平滑聚集、數(shù)據(jù)概化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘算法要求的數(shù)據(jù)形式[7]，為多維度的用戶行為數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)保障。

2.2.3用戶行為數(shù)據(jù)分析模塊

行為數(shù)據(jù)分析模塊對接收過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行實時檢索、知識及語義分析、智能挖掘等操作，對數(shù)據(jù)挖掘后的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選、多維度數(shù)據(jù)抽取及遞歸，發(fā)現(xiàn)用戶行為習(xí)慣，找出其中規(guī)律，根據(jù)用戶的信息行為特征，將用戶細(xì)分為不同的數(shù)據(jù)粒度，以識別不同用戶之間相似的信息行為及相同用戶在不同時間段差異性的信息需求行為[8]。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果，一方面將結(jié)果導(dǎo)入到用戶行為特征模型庫；另一方面將分析后的數(shù)據(jù)傳遞到信息資源加工模塊。

2.2.4用戶行為特征數(shù)據(jù)模型

用戶行為特征數(shù)據(jù)模型是通過收集、分析到的用戶行為數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計和語義特征，將其概括為抽象的數(shù)據(jù)特征模型庫，為用戶的信息需求行為分析以及后續(xù)信息資源加工提供依據(jù)。該特征模型隨著用戶行為數(shù)據(jù)的出現(xiàn)新的變化后，將對已有模型進(jìn)行局部調(diào)整或修正，形成新的特征數(shù)據(jù)模型。

2.2.5用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型

用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型是匯集用戶長期行為習(xí)慣與特征，預(yù)測性分析用戶信息需求類型與研究方向，建立用戶在學(xué)校工作或?qū)W習(xí)信息需求“全生命周期”服務(wù)跟蹤數(shù)據(jù)模型。所謂用戶信息需求“全生命周期”是指從圖書館與用戶建立一定的信息需求與服務(wù)關(guān)系開始到這種需求與服務(wù)關(guān)系的最后終止的全過程[9]。長期跟蹤服務(wù)數(shù)據(jù)模型可以按用戶類型，如教師、本科生、博碩研究生及其它人員分類，也可以按用戶專業(yè)學(xué)科分類，主要目的是長期（即用戶在學(xué)校工作或?qū)W習(xí)期間）為該類型用戶信息服務(wù)提供依據(jù)。

2.2.6信息資源加工模塊

信息資源加工模塊獲知用戶的實時信息需求后，根據(jù)高校專業(yè)設(shè)置情況，針對用戶不同的信息需求，依據(jù)用戶行為特征數(shù)據(jù)模型和用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型相關(guān)數(shù)據(jù)，利用館內(nèi)豐富的信息資源和互聯(lián)網(wǎng)上單位及其它聯(lián)盟圖書館的信息資源數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)信息分類、重組、提煉、歸并操作后，實現(xiàn)信息資源與用戶的精確匹配。對于已經(jīng)匹配成功案例，系統(tǒng)將其納入用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型庫中，使該服務(wù)模型不斷加以豐富與完善。

2.2.7服務(wù)信息推送模塊

服務(wù)信息推送模塊依據(jù)用戶信息需求行為方式的差異進(jìn)行有針對性的信息精準(zhǔn)推送。推送模塊采取四種信息推送方式：一是用戶與館員面對面借閱相關(guān)書籍或查詢電子資源時，系統(tǒng)會在較短時間內(nèi)，依據(jù)用戶實時位置，通過館員向用戶推薦其需要的信息；二是當(dāng)用戶通過傳統(tǒng)桌面網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)使用圖書館查詢信息或咨詢、討論問題時，推送模塊根據(jù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，將信息資源推送到用戶所使用的桌面電腦中；三是當(dāng)用戶使用智能移動設(shè)備查詢信息或咨詢問題時，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的移動終端位置及終端系統(tǒng)類型，及時向用戶發(fā)送其需求信息，如推送信息量超大，超出移動終端處理能力，推送模塊會指定用戶去附近的空閑計算機下載相關(guān)數(shù)據(jù)；四是當(dāng)用戶在圖書館館舍以外的某個區(qū)域查詢信息或咨詢問題時，系統(tǒng)會根據(jù)用戶個人注冊信息，將信息資源推送到其E-mail信箱內(nèi)。

2.2.8信息服務(wù)質(zhì)量反饋模塊

用戶在接收相關(guān)服務(wù)信息后，可以自愿通過信息服務(wù)質(zhì)量反饋模塊對服務(wù)信息質(zhì)量進(jìn)行點評。用戶評價結(jié)果可作為服務(wù)平臺內(nèi)用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型進(jìn)行適當(dāng)修正與完善的依據(jù)。隨著反饋信息的積累，這些反饋信息又可以回溯到行為數(shù)據(jù)分析模塊中，協(xié)助工作人員修正數(shù)據(jù)挖掘分析算法，并進(jìn)一步更新完善用戶行為特征模型，使今后用戶個性化服務(wù)更加精準(zhǔn)化，更進(jìn)一步提高個性化信息服務(wù)平臺的服務(wù)效果。為鼓勵用戶積極參與用戶評價，圖書館可對熱心進(jìn)行評價的用戶進(jìn)行適當(dāng)“獎勵”，力求提升用戶信息需求與圖書館服務(wù)良性互動水平。

3大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館信息服務(wù)工作的建議

3.1信息服務(wù)工作要具有大數(shù)據(jù)思維

近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展深刻改變了人們的生活、工作和思維方式。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)儲存、融合、挖掘、分析用戶行為數(shù)據(jù)，圖書館信息服務(wù)工作也必須要有大數(shù)據(jù)思維。因為在現(xiàn)代信息社會，當(dāng)圖書館擁有海量即時數(shù)據(jù)時，得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的突破性發(fā)展，圖書館可以更加方便、快捷、動態(tài)地獲得用戶有關(guān)的所有數(shù)據(jù)，提升了圖書館從數(shù)據(jù)中獲取有價值信息的能力，以點帶面不再是圖書館追求的主要目標(biāo)，信息服務(wù)思維方式要從樣本思維轉(zhuǎn)向總體思維。大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校圖書館的應(yīng)用要求館員也必須要具有大數(shù)據(jù)思維，這是對傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)管理思維進(jìn)行有效拓展，即由資源管理向數(shù)據(jù)管理思維拓展，從而使館員能夠更加全面、立體、系統(tǒng)地認(rèn)識總體狀況，這樣反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力[10]。

3.2建立并完善用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型庫工作

依托大數(shù)據(jù)技術(shù)將多源數(shù)據(jù)充分地進(jìn)行融合，經(jīng)過深入分析、挖掘出數(shù)據(jù)背后的用戶行為規(guī)律特征，將其概括為抽象的用戶行為長期跟蹤服務(wù)模型，進(jìn)而為用戶信息需求“全生命周期”的信息服務(wù)提供依據(jù)，這項工作是各個高校圖書館要認(rèn)真對待的一件大事。隨著學(xué)校專業(yè)學(xué)科的發(fā)展變化，結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)的新變化對已有模型進(jìn)行局部調(diào)整或修正，形成新的用戶行為數(shù)據(jù)分析模型，或者直接提出符合新時期的用戶行為新模型[11]，實現(xiàn)圖書館對用戶個人的精準(zhǔn)定位與服務(wù)，這將對圖書館信息服務(wù)能力的提升具有重大意義。

3.3以學(xué)科館員隊伍建設(shè)為紐帶帶動整體服務(wù)能力提高在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，由于用戶的信息需求呈現(xiàn)出越來越個性化的趨勢，圖書館用戶服務(wù)面臨著科學(xué)研究對象多樣化，科研需求專業(yè)化，科研交流精細(xì)化和科研數(shù)據(jù)共享化的挑戰(zhàn)[12]，所以圖書館必須要真正建立起一支專業(yè)能力強的學(xué)科館員隊伍，構(gòu)建學(xué)科知識共享服務(wù)體系，學(xué)科服務(wù)的模式要由簡單的聯(lián)絡(luò)服務(wù)向直接支撐科研過程的深度服務(wù)轉(zhuǎn)變；學(xué)科服務(wù)的內(nèi)容要由提供文獻(xiàn)檢索、培訓(xùn)、咨詢服務(wù)向知識管理與知識服務(wù)轉(zhuǎn)變；學(xué)科服務(wù)的場所要由館內(nèi)服務(wù)向融入教學(xué)一線、嵌入科研過程轉(zhuǎn)變；學(xué)科服務(wù)的方式要由學(xué)科館員個人能力向?qū)W科館員團(tuán)隊以及學(xué)科館員與用戶的團(tuán)隊協(xié)同轉(zhuǎn)變，最終提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館信息服務(wù)的生命力。通過學(xué)科館員隊伍建設(shè)，帶動其他館員業(yè)務(wù)素質(zhì)和服務(wù)能力的提高，這對圖書館有效地開展信息服務(wù)起著至關(guān)重要的作用[13]。

3.4建立大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書館信息資源分析保障系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展的社會環(huán)境下，高校圖書館面臨著前所未有的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)分析需求，不同來源的數(shù)據(jù)融合與分析保障系統(tǒng)是構(gòu)建圖書館挖掘、分析用戶信息行為的重要保障。數(shù)據(jù)資源分析保障系統(tǒng)應(yīng)該是系統(tǒng)化、綜合化的資源體系和管理體系，各個高校圖書館都應(yīng)該參與其中，力爭實現(xiàn)自上而下的全國中心、地區(qū)中心、省中心、成員館和數(shù)據(jù)圖書館基地的服務(wù)體系。在信息技術(shù)進(jìn)步引領(lǐng)下，將多源數(shù)據(jù)充分地進(jìn)行集成，將各種類型的信息資源進(jìn)行有效整合，可形成圖書館信息資源建設(shè)與用戶信息行為研究的良性互動[14]。

參考文獻(xiàn)

[1]李宇佳，張向先，張克永，等.用戶體驗視角下的移動圖書館用戶需求研究[J].圖書情報工作，2015，（3）：90-96.

[2]譚丹丹.基于讀者到館行為分析的圖書館服務(wù)優(yōu)化策略[J].圖書工作與研究，2011，（1）：110-115.

[3]胡昌平.現(xiàn)代信息管理機制研究[M].武漢：武漢大學(xué)出版社，2004：124-132.

[4]李艷，呂鵬，李瓏，等.基于大數(shù)據(jù)挖掘與決策分析體系的高校圖書館個性化服務(wù)研究[J].圖書情報知識，2016，（2）：60-68.

[5]李善青，趙輝，宋立榮，等.基于大數(shù)據(jù)挖掘的科技項目查重模型研究[J].圖書館論壇，2014，（2）：81-83.

[6]杜鑫.基于大數(shù)據(jù)分布式技術(shù)架構(gòu)在上網(wǎng)行為分析中的解決方案[J].廣西通信技術(shù)，2014，（3）：14-17.

[7]譚磊.大數(shù)據(jù)挖掘[M].北京：電子工業(yè)出版社，2004.

[8]欒旭倫.大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校圖書館個性化信息服務(wù)系統(tǒng)研究[J].圖書館學(xué)刊，2014，（8）：118-121.

[9]應(yīng)維云，覃正，李秀，等.面向客戶全生命周期價值的客戶行為分析決策支持研究[J].情報雜志，2008，（7）：19-22.

[10]中國社會科學(xué)網(wǎng).大數(shù)據(jù)帶來的四種思維[EB/OL].http：∥www.cssn.cn/shx/shxbjtj/201501/t201501261492088.shtml，2016-07-28.

[11]官思發(fā)，孟璽，李宗潔，等.大數(shù)據(jù)分析研究現(xiàn)狀、問題與對策[J].情報雜志，2015，（5）：98-104.

[12]張宏.我國高校圖書館大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀分析[J].圖書館工作與研究，2016，（7）：46-50.

[13]王捷.大數(shù)據(jù)時代下圖書館開展信息服務(wù)的對策[J].現(xiàn)代情報，2013，（3）：81-83.

[14]官思發(fā)，朝樂門，等.大數(shù)據(jù)時代信息分析的關(guān)鍵問題、挑戰(zhàn)與對策[J].圖書情報工作，2015，（2）：12-18.

（本文責(zé)任編輯：孫國雷）