大数据在图书情报领域的应用

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐一篇大数据在图书情报领域的应用范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

一、前言

在图书情报领域之中沿用大数据技术，主要目的就是客观校验认证各类图书的发文量与时间、发文国家和部门，以及各类学科研究主题的分布规律。至于这部分工作处理的具体状况，以及日后又怎样在图书情报领域中发挥好大数据技术的支持服务效用，相关细节性内容将会在后续加以延展。

二、大数据技术在我国图书情报领域中的应用现状

（一）发文数量与时间的认证方面

包括国内外所有研究项目在内，其发展动态历程都能够透过各类年份的论文数量加以反映，就好比是CSSCI与SCI等，在零五年开始在我国图书情报领域中承担起基于大数据的发文职责，虽然说持续到2011年国内外发文数量不是很多，不过从2012年持续到今日，开始出现明显的上升趋势。由这类结果可以清晰化认定，现阶段国内外图书情报领域在大数据应用方面，仍旧维持在重要的上升阶段。第一，如今在图书情报领域内部大数据技术应用实力较强的莫过于美韩两国，被作为核心的聚类簇，而美国在图书情报领域大数据应用上的发文数量可说是史上最多，几乎已经达到相关文献总体数量的30%以上，对应数量则为23篇；韩国则跟随其后，在文献总体数量中占据10%的比重，数量则为八篇。第二，美韩两国在图书情报大数据应用作伙伴通常就是英国，至于韩国的合作对象则是荷兰。经过对比发现，虽然说我国在图书情报大数据应用工作上尚未有明显性的聚类簇，不过和中国台湾彼此间也都能够进行或多或少的技术交流，同步状况下有助于完善我国在图书情报大数据应用上的成就。

（二）学科研究主题分布方面

想要更加客观地了解图书情报领域内部的研究热点，则可以考虑借助大数据分析技术展开有关共词分析，归根结底，就是基于计量学中的内容分析规则，以出现频率较多的关键词和标题为基础，进行一系列主题比较接近的文献在短时间内被聚合，随后凭借关系强弱考察方法，把握能够反映有关主题内容的研究热度。首先，涉及社会化媒体的关键词共现关系把握。就好比是现在广泛流行的Twitter，有关这部分大数据应用模式主要可以细化出相关算法挖掘和数据应用两种类型，当中相关算法挖掘又包含并行算法、分开可视化分析，至于数据应用又能够延展出公众情绪数据、道琼斯工业指数曲线对比分析、用户生成数据挖掘预测等细化内容。经过这一系列研究技术功能支持之后，则有助于充分预测不同类型的图书情报，因此现阶段许多学术专家或是商业部门都开始给予这部分研究项目较大的关注度。其次，以关键词搜索来进行创新知识点挖掘的状况。即在充分使用大数据技术来构建有效的知识发现系统之后，针对一系列数据分析模式进行开发，使得不同类型和规模的数据，得到前所未有的高效率处理和开源拓展。与此同时，还应该借助知识发现与大数据结合的方法，来令数据的潜在价值开发并落到实处，随后利用合伙利克分布法在大数据内部检测究竟有无外部入侵隐患。这方面的研究成就，对于推动大数据技术和知识发现工作的融合进度，有着极为深刻的支持服务作用。最后，大数据贯穿至图书馆现代化建设与服务的实况。归根结底，就是希望借助服务等级协议等大数据技术，向各类图书馆读者提供针对性较强的隐私保护方案。客观角度观察，涉及大数据技术在我国图书情报领域中融入的时间并非十分久远，有关研究工作也都停滞在初级探索层次之上，没有较多政策支持，至于核心领域更是没有达到真正性的突破。不过在信息和知识服务层面上，我国对于大数据技术的应用的确开始逐步深入，目前已经延展出有关图书内涵、特征、概念模型的转换，健全性的大数据信息知识服务平台创建两种工程项目，至于对应的成就则主要包含可视化的终端交互服务技术、知识服务质量评价和服务管理技术等等。相信经过它们长期交互式作用过后，不单单可以令既有的图书情报信息和知识服务模式得以改进，同步状况下更可以为我国图书情报领域研究工作可持续竞争发展等，奠定基础。

三、现代我国图书情报领域大数据技术的妥善性应用方法

（一）数据可视化分析方法的应用

经过大数据技术推广之后，我国不同行业都开始在大数据分析层面上提出愈加严格的规范标准，在此期间，涉及数据分析结果开始得到各类形式的呈现，一时间被广大民众快速性地理解掌握。而在图书情报领域中，经过大数据可视化分析流程树立、可视化处理架构成型、Twitter大数据精细化解析过后，大数据可视化分析正式成为潮流趋势。需要注意的是，尽管说这方面的研究成果不容忽略，不过因为部分技术人员实践经验不够完善，涉及图书情报领域中的大数据可视化分析工作始终存在一些弊端，即表现为未能明确究竟如何大规模地完成数据视觉转换任务，还有便是怎样改善这部分数据视觉转换的高效率性和可靠性。由此可以得知，日后我国图书情报领域中的大数据应用研究和发展工作，仍旧存在较大的提升空间。

（二）移动数据与云端处理方法的推广

自从我国大力普及4G移动网络、手机等智能操作终端过后，有关大数据开始在民众日常生活、学习、工作中全面分布，某类层面上开始对智能手机运算、存储、处理等功能提出愈加严格的规范要求。在此类环境之下，云处理思维开始形成，目前我国在移动云处理技术的研究还停滞在初始阶段上，不过好在许多部门和研究人员都能够给予其强烈的关注。需要额外予以关注的是，移动数据挖掘技术在发展过程中，还会携带某些不知名的安全隐私隐患，一旦说处理不及时，就会令大数据和移动云计算功能难以高效率的融合。归结来讲，在我国大力推广应用移动终端设备的大环境下，涉及日后移动数据和云处理的研究工作，仍会处于热潮之中。

（三）大数据和深度学习活动的融合

在图书情报领域中展开大数据分析，最主要的任务就是明确图像、文本、声音等数据信息的功能特性，随后分别予以有针对性的表达、阐释、学习。须知过往我国在图书情报数据表达模型和模式处理上过于简易，而大数据技术推广之后，则主张开发供应愈加完善的模型架构，因此，唯独保证相关技术人员在这方面知识展开深入性学习，才能及时制定出有针对性且可靠的处理方案，进而准确地预测和分析相关大数据。截止至今，国内外在大数据研究上的进展十分明显，即在大规模深度信息网络DBNS和CPU架构的前提下，开发出能够并行无监督的学习模式，使得无标记训练集参数的规模霎时间增加到一亿之多。相信经过长时间努力过后，涉及大数据和深度学习的融合工作，将会出现更加长足的发展迹象。

四、日后促成图书情报领域研究工作和大数据技术融合结果的建议

（一）加大对大数据基础性理论研究力度，推动完善性研究体系衍生进度

现阶段，我国对于图书情报领域大数据的研究工作，已经提升至更高的等级层次之上，相关文献发行数量更是不断增加，不过却始终没有形成完善体系化的研究成果，表现为大多数既有的研究成果普遍停留在图书情报大数据应用层面上，至于大数据理论认证的权威成果则十分有限，无法确保为图书情报领域大数据实际应用提供可靠的理论指导。所以，作为国内优质性的图书情报领域研究专家，务必要加大对大数据基础性理论的重视和研究力度，从而全速促成大数据完善研究体系的衍生。

（二）鼓励各类研究主体彼此间倾心地进行学术合作与交流

透过上述研究内容梳理我们可以得知，尽管说我国目前有许多学术人员开始加大对图书情报大数据的研究，不过他们的注意力始终集中分布在基础性探讨层面上，未能形成高水准的核心作者与适当规模的合作群体。须知大数据时刻彰显出较强的跨学科性和多学科性，因此，作为一名合格的图书情报领域研究专家，要努力组织各类学术合作活动，力求借助知识交流途径进行资源优势互补，随后提升我国图书情报领域大数据研究的综合竞争力和影响力。

（三）深入解析已有研究主题内容，实时性拓展更多新颖的主题方向

依照前文研究主题的分析结果认证，目前我国图书情报领域对于大数据的研究，已经有了相对丰硕的成果，主要表现在大数据对图书馆的影响和变革、大数据和资源建设、大数据与服务创新等研究主题上。不过归根结底，这些研究成果始终存在较高的重复率，能够涉及的领域仍旧十分有限，和其余学科领域相互对比，还存在研究深度上的差距隐患。所以，作为我国图书情报领域中的学术专家，务必要及时强化对大数据的创新性研究力度，努力开拓全新的研究视野和突破点。久而久之，在我国大数据研究工作中发挥愈加深刻的支持服务功用。

五、结语

综上所述，现阶段我国开始衍生出一系列新颖的大数据研究成果，在此期间，选择针对大数据予以细致化梳理和校验学习，有着极为深刻的现实意义。特别是在国内图书情报领域之中，应用云计算等大数据分析处理技术，可以更加准确地把握各类热点内容分布状况，方便有序地组织知识管理事务。而经过时间持续推移之后，相信来源于社会化网络的大数据将会得到愈加深切的关注，其间有关大数据的隐私问题也将得到妥善性地把控。希望相关技术人员可以在上述工作内容上多下苦功，随后带领我国图书情报领域研究和大数据技术应用等工作同时进步。

【作者简介】常飞（1981-），男，本科，馆员，研究方向为文献资源建设、阅读推广。

【参考文献】

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