以学科服务为导向的学术资源深度挖掘与推送研究

以高校图书馆的学术资源挖掘与推送服务作为研究对象,从当代高校图书馆信息资源服务方式变化角度出发,讨论当前高校图书馆以学科服务为导向的学术资源深度挖掘与推送的方式,以及详细分析了选择性信息推送服务方式的必要性,为图书馆科学开展学科服务提供一定的实践经验。     

网络环境下高校图书馆读者服务工作浅析

文章针对高校图书馆的读者服务工作服务观念老化与服务方式单一等问题,从图书馆工作环节入手,创新服务模式、扩大服务范围,挖掘服务深度,通过提供个性化服务来改善读者服务工作的提出了建议。     

基于关联数据的高校图书馆智库服务模型研究

[目的/意义]旨在为提高我国高校图书馆智库服务水平提供参考.[方法/过程]介绍了关联数据的相关理论,分析了将关联数据引入高校图书馆智库服务的优势,构建了高校图书馆智库服务模型,提出了高校图书馆智库服务的保障措施.[结果/结论]该模型促进了高校图书馆内外部资源的深度融合,使用户可以全天候访问智库资源,提高了高校图书馆的智...     

基于数据仓库技术的图书馆业务数据可视化监控平台——以厦门图书馆为例

结合图书馆自动化系统,利用数据仓库技术建立图书馆服务可视化监控平台开展图书馆数据中隐性信息的深度挖掘与可视化分析工作,是提升图书馆业务能力和水平的重要途径。通过对图书馆业务数据多维度分析和多粒度设计,采集与挖掘,设计图书馆可视化分析平台,实证了该平台在厦门图书馆的实际应用效果。     

大数据时代高校图书馆开展学科服务研究——学科馆员工作案例解析

学科服务是高校图书馆的重要工作内容之一。随着大数据时代来临,通过对海量文献数据的挖掘来开展大数据知识服务将成为高校图书馆服务转型新方向。同时,作为一种全新的服务方式,在实践中学科馆员深入科研团队一线,直接参与科研项目也将成为一种新常态。因此,文章将以学科馆员为某校石墨烯科研团队提供知识服务为例,探讨高校图书馆开展学科服务的具体方法。     

大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐

【目的/意义】大数据环境下，如何对海量的移动图书馆数据资源进行挖掘、重组和深度融合，从而获取最有 价值的信息对移动图书馆的长远发展至关重要。【方法/过程】构建了大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐系 统，通过深度融合图书馆用户的情境信息，有效缓解大数据环境下评分数据稀疏导致的推荐性能下降问题；同时采 用MapReduce的并行处理方式，以此提高大数据的融合与挖掘性能。【结果/结论】实验结果表明，大数据深度融合 的移动图书馆情境化推荐系统较好地将情境信息融入到移动图书馆知识推荐过程中，改进了推荐性能，有利于为 用户提供精准的个性化服务资源，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大数据融合与挖掘的性能与效率。     

虚拟组织和高校图书馆合作实例研究

文章认为,虚拟组织的迅猛增加改变了科学研究的实践,这对高校图书馆是一种挑战。同时,虚拟组织也向图书馆员提供了参与新环境下信息挖掘和系统管理的机会。虚拟组织是图书馆改善和提高服务、尤其是开展有深度的学科服务的一种策略,是高校图书馆未来发展的一个方向。CAT-hub是虚拟组织和高校图书馆合作的一个例子,体现了虚拟组织在图书馆重新定位中的影响和意义。     

基于SPSS分析的图书馆参与大学生心理健康教育研究

根据“高校图书馆参与大学生心理健康教育服务机制的研究”项目的调研数据,利用SPSS软件,对大学生常见心理问题以及高校图书馆资源利用等情况进行数据分析和挖掘,探讨了高校图书馆参与大学生心理健康教育的有效方式和途径。     

高校科学数据组织与服务初探

科学数据逐渐成为高校科研重要的资源,高校图书馆依托机构知识库,采集高校科研过程产生的各类科学数据,进行筛选、分类、标引和保存,提供科学数据利用与共享服务、挖掘服务,并实施与科学文献整合的学科服务。     

关联规则挖掘在高校智慧图书馆个性化服务中的应用研究

介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。     

浅谈如何提高高校图书馆过刊利用率

分析了高校图书馆过刊资源管理现状,提出了提高图书馆工作人员素质、采用科学的服务管理模式、加强过刊深层次开发,深度挖掘过刊的价值、加强过刊资源的宣传,以期提高过刊利用率,充分发挥过刊资源的价值。     

浅谈高校图书馆品牌服务

文章认为,品牌服务是高校图书馆读者服务的宗旨,在现代市场竞争中高校图书馆必须以独特的服务方式和服务延伸来满足读者获取信息资源的需求,打造服务品牌能更好地挖掘高校图书馆的社会价值。文章对高校图书馆服务品牌的含义、必要性及服务品牌的服务措施进行了论述,有助于改善高校图书馆自身的发展,提高服务质量。     

基于数据挖掘技术的高校图书馆读者借阅行为的研究

本文在介绍数据挖掘技术的基础上,依据外借服务的借阅数据,给出高校图书馆读者借阅行为分析的具体应用,并对2013年哈尔滨商业大学图书馆全年的图书外借数据进行挖掘,分析读者需求和馆藏结构之间的关系。通过分析可以看出,数据挖掘技术在高校图书馆有着广泛的应用前景。     

面向资源的高校图书馆资源推荐服务方法探讨

面对网络信息资源、搜索引擎的冲击,高校图书馆只有进一步挖掘自己的资源特色,与网络结合,更新自己的服务方式,才能赢得高校新一代读者的青睐。本文提出面向资源的高校图书馆资源推荐方法,立足图书馆资源,结合一定算法,为高校读者提供专业性、兴趣性、个性化的资源推荐服务,以期解决读者的个性化需求与存在大量无关干扰数据的矛盾。     

大数据时代高校图书馆服务模式研究

阐述了传统高校图书馆服务模式在互联网大数据受到的挑战和冲击,分析了高校图书馆服务与互联网大数据所面临的困难,通过打造高校图书馆用新技术构建云服务平台开展信息服务,探讨了互联网大数据影响下的高校图书馆服务发展。     

高校图书馆的大数据价值挖掘

介绍了高校图书馆开展大数据挖掘的背景,详细说明了高校图书馆大数据的来源,并分析了这些大数据给图书馆带来的潜在价值及图书馆挖掘这些大数据面临的困难和挑战,最后提出了图书馆数据挖掘的应对策略.     

北京高校馆际文献传递服务用户兴趣关联研究

[目的/意义]关联数据分析和个性化信息推送是图书馆联盟建设的重要内容。文章引入关联分析挖掘技术为北京地区高校图书馆联盟馆际文献传递中的个性化推送服务提出建议。[方法/过程]以2018年BALIS北京地区高校图书馆文献传递服务数据为基础,对不同专业用户群体和不同高校用户群体文献传递申请单数据进行分析,并利用FP-growth关联分析算法技术对数据进行相关系数分析。[结果/结论]数据挖掘结果较好地挖掘出北京地区各高校图书馆用户的跨校、跨专业文献借阅偏好,可实现有效和有针对性的文献推荐服务,同时能够为区域图书馆联盟的资源共建共享提供数据参考。     

数据圈背景下的智慧图书馆数据汇聚研究

[目的/意义]互联网社会的形成让高校处于数据圈之中。高校用户的数据搜索习惯存在着差异性。Web搜索仍然是用户信息查阅的基本方式。大数据的非结构化、数据量大以及数据挖掘与语言处理等问题的存在,用户对搜索结果的满意度不高。高校用户的"小数据"能够反映其显性需求,其数据分析与挖掘能够反映出用户的隐性需求。以用户为中心的服务体系是提高服务效率、提升用户满意度与忠诚度的最有效方法之一。[方法/过程]以文献分析为基础,分析高校图书馆业务数据的构成、收集意义、规范、方法与用途。探索高校图书馆业务数据收集方法,以及构建"数据圈"支持图书馆智慧服务开展的必要性。[结果/结论]高校图书馆"数据圈"的形成,是智慧图书馆伴随着互联网社会发展的必经之路,也是智慧服务得以有效实施的基础。"数据圈"形成的规范化、标准化也是智慧图书馆领域所要重视的问题。     

基于用户行为数据分析的高校图书馆信息服务平台研究

通过介绍高校图书馆用户行为概念和类型,以及图书馆多种智能设备生成的数据以“数据孤岛”的形式存在的现状,提出依托大数据技术构建信息服务平台,并设计多个功能模块,挖掘、分析用户行为数据,感知用户需求,满足用户全生命周期信息需要,最后对大数据环境下图书馆信息服务工作提出几点建议。     

大数据时代高校图书馆的数字资源共享策略探讨

大数据时代,高校图书馆数字资源共享要求将各高校图书馆的数字资源作为一个整体进行统一考虑,才能挖掘和发挥数据的真正价值。高校图书馆联盟统一进行数字资源建设与管理,以推进高校图书馆数字资源共享。为此,应界定大数据的概念,分析高校数字图书馆与大数据,并对大数据时代高校图书馆联盟的数字资源共享的优势进行探讨,从而提出大数据时代高校图书馆数字资源共享问题解决策略。