基于数据挖掘的读者需求差异化服务

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[摘要]分析图书馆读者差异化服务的研究现状与内涵，阐述云计算和数据挖掘技术在图书馆差异化服务中的应用。分别从划分不同的读者群体，定位差异化服务；实施差异化借阅制度，区分读者群体活跃度；扩展差异化服务渠道，加强需求与学科融合；加强差异化团队建设，提升不同需求的服务质量4个方面提出了图书馆构建读者需求差异化服务的意见和建议。

[关键词]云计算数据挖掘读者需求差异化图书馆服务

1图书馆差异化服务与云计算、数据挖掘服务

1.1图书馆差异化服务模式概述与研究现状

随着大数据时代的来临，图书馆的建设与服务正朝着数字化和网络化飞速发展[1]。在数字化和网络化进程中，图书馆改变了传统服务方式，逐渐形成以读者需求为中心的需求驱动型服务。面对读者海量的需求差异化和个性化现状，通过云计算处理大数据，再通过数据挖掘技术处理海量的差异化、个性化需求，并构建出图书馆差异化服务模式成为图书馆界的研究重点。图书馆差异化服务模式是面向读者兴趣、阅读倾向和专业结构等多种需求构建的定制服务，包含有图书馆个性化服务模型和创新模型、个性化数字资源推荐和阅读推广、云图书馆个性化服务等[2]。当前，图书馆的差异化服务还处于起步阶段，在差异化界面设计和读者需求主动识别上都有较大的缺陷，数据挖掘的各项结果也缺乏一定的完整性，这些缺陷将会影响差异化服务的精确度和读者满意度，与理想状态下的差异化服务还相差甚远。现有研究表明，一些学者将研究目标延伸至对读者群体的细分，通过区别读者属性的策略构建差异化服务，也就是根据不同读者群体的特征提供区别性服务[3]。实际上，当前的差异化服务研究仅仅停留在理论概述阶段，针对读者群体的划分较为模糊，并且个性化服务仍不够成熟。因此，差异化服务应该通过数据挖掘技术获取读者群体特征，将挖掘出的群体特征有效地与读者个体属性进行结合，输出类别概念，并针对类别概念与读者属性之间的对应关系，构建出具有需求针对性的读者差异化服务。

1.2云计算与数据挖掘的概述与应用

云计算是一种基于信息资源的交互和使用模式，这种模式通过网络获取不同平台的服务资源，通过各种分布式的大规模集群和虚拟化软件构建出云计算服务[4]。在差异化的信息服务背景下，单一数字图书馆的资源限制、个性化手段限制、资源共享效率低下以及重复率较高等局限性，限制了在云计算模式下构建稳定、快速的用户需求差异化服务。因此，图书馆应该利用云计算的相关技术整合各项数字化资源以及基于特定群体的差异化服务软件，为图书馆面向读者群体提供差异化服务创造条件，加速数字图书馆朝着更为广泛的用户群体普及和应用。数据挖掘技术能够快速分析和处理海量的大数据，并在大数据中挖掘出对图书馆读者服务有用的信息[5]。在图书馆的差异化服务进程中，主要使用的数据挖掘方法包括分类分析、关联分析和聚类分析等方法。其中，关联分析一般用于图书馆的市场运作、决策管理或者商业管理等具有前后逻辑的关系挖掘中。聚类方法则更多地用于图书馆读者群体划分和差异化服务。因此，在数据挖掘技术背景下，图书馆应该利用好数据挖掘的主流算法，划分读者群体并构建差异化服务模式，为读者提供有针对性的差异化服务。

2云计算与数据挖掘在差异化服务中的应用

2.1云计算的应用

在云计算背景下，图书馆读者需求差异化服务模式构建涉及数据资源、网络设施、存储设备、服务器集群、管理平台和应用软件等复杂内容[6]。在IaaS服务层，主要提供云计算平台所需要的各类硬件设备，通过硬件设备构建出以数据为中心的一体化和虚拟化服务架构。其中，云计算硬件服务架构，不仅包括了云计算提供商构建的硬件资源，还包括在图书馆现有的硬件资源上架构的云计算服务。图书馆通过IaaS服务层，不仅节约了大量的设备和人力资源投入，而且还能够享受最高性能的硬件服务，从而提供满足各种用户需求的差异化服务。主要提供的是计算、网络、存储和各种形式下的软件虚拟化资源，借助于这些软件资源，图书馆能够在用户数据、资源数据上开发出数据挖掘、信息检索、并行计算以及智能决策等服务。在PaaS服务层，图书馆不但能够在不同数据类型之间构建通用的数据处理技术，还能够通过分布式计算的方式将图书馆的特色资源中的元数据和中间件技术进行整合，整合成统一的存储访问接口，并提供有效的差异化服务。主要提供图书馆用户需求差异化服务的核心构件，依托于SaaS服务层的图书馆资源集成管理系统，能够有效地利用集成系统中的管理中间件，构建出用户群体划分、资源部署分配和服务器负载均衡等服务。此外，在构建差异化服务的时候，还需要引入MyLibrary、LOVE、MyGrid等个性化服务系统，为基于云计算的图书馆读者需求差异化服务建设提供管理支持。

2.2数据挖掘的应用

一般来说，读者需求是用于划分读者群体的重要指标之一，更是图书馆构建出差异化服务模式的主导因素。因此，针对读者需求的数据挖掘必须真实、完整，只有掌握读者更高价值的需求、差异和变化，图书馆才能为用户提供量身定制的差异化服务[7]。在基于数据挖掘的图书馆需求差异化服务实践中，图书馆应该针对借阅统计数据进行关联规则挖掘和分析，挖掘出具有一定特征区分度的读者群体特征，在读者需求的挖掘上，分别完成读者的共性需求、个性需求、长期需求和短期需求等各类别的需求，为划分读者群体和细分读者需求差异化服务提供合理的依据。在需求分析和服务细划的基础上，图书馆应该了解读者背景，通过结合读者背景与需求的不同类别，产生读者细分的变量特征，并基于该特征，通过数据挖掘中的聚类分析等方法，构建基于读者需求的差异化服务。另一方面，读者在图书馆借阅平台上形成的历史数据是重要的数据分析对象，在分析过程中通过对初始数据清洗、提纯，然后对预处理后的数据进行挖掘，并将挖掘的结果反馈给读者需求，最终形成一个动态的闭环系统，并且该系统能够提供应对各类读者需求的广泛差异化服务。

3图书馆读者需求差异化服务的对策

为面向图书馆的读者需求提供差异化服务，应针对不同读者群体的需求，构建可靠的用户需求数据库，为差异化服务建设提供可靠的决策依据[8]。实际上，差异化服务是针对不同读者群体，解决不同需求的个性化服务，将相同读者需求类别进行聚类，通过类别分类进行差异化服务定位，构建差异化借阅制度，扩展差异化的服务渠道，并构建图书馆自身的差异化服务团队。

3.1划分不同的读者群体，定位差异化服务

图书馆在划分不同读者群体的过程中，可以借助于聚类算法，将具有相似性特征的读者聚类到同一个类别中，形成具有差异化的读者群体。通过数据挖掘方法可以从读者在图书馆中的借阅情况，对已经聚类的读者进行更细致的划分，如划分为活跃型、潜在型和一般型读者。针对不同类型的读者，图书馆的差异化服务应该区别对待，也就是稳定住主要的活跃型读者，将潜在型的读者转化为活跃型读者，并对一般型读者进行深入的需求分析和数据挖掘。图书馆对不同读者进行差异化服务定位，有利于实现差异化服务的针对性，便于图书馆为不同类型的读者提供具有层次化、个性化的服务。一般来说，对于每年书籍借阅量较多的读者，应该定义为活跃型读者，图书馆应该更关注挖掘此类读者的阅读趋向性和潜在的需求，进而稳固此类读者与图书馆之间的黏性。此外，对于借阅量适中以及不经常到图书馆活动的读者，归类为潜在的读者。图书馆应该挖掘潜在读者的行为偏好，对偏好进行引导和鼓励，为其制定相应的阅读计划和图书推荐等内容，从而将其转化为活跃型读者。对于阅读量较少的读者可以定义为一般型读者，这类读者一般占读者的基数较大，利用图书馆资源频率较低。因此，这类读者需要图书馆通过大力宣传，增强其对图书馆的认知程度，通过举办各类读书会，提升图书馆的曝光率，让更多的一般型读者了解并参与到图书馆的差异化服务中。

3.2实施差异化借阅制度，区分读者群体活跃度

根据上述不同读者群体的划分可以看出，不同读者群体之间的活跃程度将会出现较为明显的差异，因此图书馆应该优化本馆的借阅政策，以适应不同读者的差异化需求。针对频繁借阅或者大量使用图书馆资源的读者，图书馆可以适当调整对这类读者的限制，提升活跃读者的借阅数量，适当拓宽这些读者使用资源的范围。另外，还可以根据读者群体的动态特性，将图书馆能够借阅的图书数量和时长设置为浮动值，根据读者处于活跃度的不同阶段来动态分配和调整。实际上，这种浮动性也是一种奖励机制，能够鼓励活跃度一般的潜在读者转化为活跃读者。实践证明，采取具有灵活性的差异化阅读服务策略，图书馆不仅能够满足不同类型读者的阅读需求，还可以鼓励读者加强阅读，增强图书馆与读者之间的黏性，在提升图书馆阅读推广服务的同时，还完善了借阅制度。图书馆实施差异化借阅机制，能够有效缓解信息资源压力，确定差异化服务的竞争优势。同时还应该将重点读者转化为图书馆服务的推广者和宣传者，通过重点读者群体扩大图书馆在整个读者群体中的影响力，最终提升图书馆在读者中的地位，吸引更多的潜在读者和一般读者使用图书馆的服务。

3.3扩展差异化服务渠道，加强需求与学科融合

图书馆资源建设与学科建设是相辅相成的，读者群体之间由于学科的差异会产生较大的差异化需求，并且读者的不同需求与课程设置和变化具有阶段性的特征。因此，图书馆的差异化服务可以与专业对接。通过了解不同读者的专业背景，构建适合其自身发展的课程体系，有助于图书馆完成具有差异化的信息推送服务，不仅能够增强读者服务的可行性，还有利于图书馆调整自身的馆藏和布局等结构特征，进一步优化图书馆空间差异化，以应对更为广泛的读者需求。另外，当读者需求与学科联系起来时，图书馆在资源采购中就能智能化分配不同学科的资源采购数量，从而完成图书资源的优化配置，发挥图书馆在不同学科建设与发展中的作用。此外，通过对图书馆信息资源的数据挖掘可以发现，读者除了需要与学科联系紧密的专业文献资源以外，还对各种类型的基础信息资源有一定需求。根据不同群体的学科差异，图书馆应该调整文献的采购数量，满足差异化的读者需求。与此同时，在读者借阅规律的数据挖掘结果上，重新排列图书馆的文献，让读者更易于获取自己需求的文献。到目前为止，我国图书馆一般都采用学科分类或者中图分类法排列文献，这只是机械式的排列方法，没有考虑到读者潜在的阅读差异化。因此，在与学科紧密联系的数据挖掘基础上，图书馆可根据学科热点和学科分布重新考虑文献的排列形式，以更好地满足读者的差异化需求。

3.4加强差异化团队建设，提升针对不同需求的服务质量

在数据挖掘的基础上，图书馆最终提供的是差异化服务，为了提供更可靠、稳定的服务，图书馆应该加强团队建设，从而服务于有差异化需求的读者。一方面，图书馆应该引进计算机、人工智能等科技人才，充实现代信息服务专业人才队伍，为图书馆业务拓展和服务深化提供稳定的人力资源支持。另一方面，图书馆还应该加强传统专业人才的培养和转化工作，不断调整知识结构，掌握新技术新技能，适应新的业务环境和需求环境。在科学技术快速发展的今天，越来越多的年轻人具有数据分析和数据挖掘方面的兴趣，然而由于其并不具备学科专家背景，在服务中面临瓶颈问题。针对传统图书馆员构建合理的培训教育体系，加速实现传统图书馆员的转型，提高图书馆员为读者提供差异化服务的能力，以满足读者群体日益增长的差异化需求，为图书馆创造更好的服务效能。

4结语

新时代的图书馆正朝着数字化和智能化的方向发展，关注用户需求，提供更加优质的服务，这是图书馆理论研究和实践研究的永恒主题。未来图书馆读者服务工作的研究重点应结合云计算技术和数据挖掘技术的各项优势，从用户数据和图书馆各项资源数据中，挖掘分析出更有意义、更有价值的需求和服务资源，为读者提供更具针对性、更有个性化、更加高效能的服务。

参考文献：

[1]赵雨薇.基于数据挖掘感知读者需求的高校图书馆差异化服务研究[J].图书馆工作与研究，2018（7）：68-73.

[2]冯璐，刘仕慧.基于用户价值链图书馆学科服务的差异化战略研究[J].兰台世界，2015（17）：143-144.

作者：洪银芳 单位：合肥职业技术学院图书馆