唐 玲 王銀艷

荊楚理工學(xué)院圖書(shū)館 湖北荊門 448000

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大數(shù)據(jù)時(shí)代與大學(xué)圖書(shū)館服務(wù)

唐 玲 王銀艷

荊楚理工學(xué)院圖書(shū)館 湖北荊門 448000

摘 要：通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)的分析，概括了大數(shù)據(jù)形成的三個(gè)階段，說(shuō)明了大學(xué)圖書(shū)館應(yīng)積極應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，從而更好地利用大數(shù)據(jù)為大學(xué)圖書(shū)館服務(wù)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫(kù)；大學(xué)圖書(shū)館服務(wù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各種智能設(shè)備，移動(dòng)終端如個(gè)人電腦、ultramobile與手機(jī)終端的廣泛應(yīng)用，地球上每時(shí)每刻都在自動(dòng)產(chǎn)生數(shù)以億萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)超越了時(shí)空的限制，以結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)化的形式存在這些海量的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)的集成、存取、分析，能為社會(huì)生活的方方面面提供有價(jià)值的情報(bào)，據(jù)此做出正確的判斷和決策，其準(zhǔn)確度達(dá)93%，正因?yàn)檫@樣，許多發(fā)達(dá)國(guó)家如美國(guó)、英國(guó)紛紛斥巨資對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，美國(guó)率先將大數(shù)據(jù)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，2012年3月29日奧巴馬政府在白宮網(wǎng)站發(fā)布了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，旨在提升利用大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集合獲取知識(shí)和洞見(jiàn)的能力，并為此投入兩億美元以上的資金［1］。未來(lái)大數(shù)據(jù)將像黃金和石油一樣，成為人類發(fā)展的一種新資源被人們所重視，誰(shuí)擁有了大數(shù)據(jù)，誰(shuí)就占領(lǐng)了信息服務(wù)的制高點(diǎn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代必將成為繼信息技術(shù)革命之后第三次技術(shù)革命的浪潮，而每一次技術(shù)革命都給圖書(shū)館的發(fā)展帶來(lái)深刻的變化。

1 大數(shù)據(jù)的概念、形成及應(yīng)用

大數(shù)據(jù)單從字面上分析它是大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，但它又不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)量概念［2］。維克多·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中明確指出：大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的轉(zhuǎn)變就是放棄對(duì)因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是只需知道“是什么”，而不需要知道“為什么”，它顛覆了人類以前的慣性思維。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)表現(xiàn)在四個(gè)方面：即4V說(shuō)：Volume（規(guī)模性），Variety（多樣性）和Velocity（高速性）以及Value（價(jià)值性）。大數(shù)據(jù)的核心就是它的預(yù)測(cè)性。

1.1 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到大數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)是先有模式，然后才有數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)的形式是一種結(jié)構(gòu)性的，其特征是由元數(shù)據(jù)和對(duì)象數(shù)據(jù)構(gòu)成，用SQL語(yǔ)言進(jìn)行查詢，有固定的結(jié)構(gòu)和格式，便于整理，技術(shù)運(yùn)用已經(jīng)非常成熟。通過(guò)二維表結(jié)構(gòu)來(lái)邏輯表達(dá)數(shù)據(jù)，多產(chǎn)生于服務(wù)器或者個(gè)人電腦，設(shè)備相對(duì)固定，比如圖書(shū)館的數(shù)字資源，超星數(shù)字圖書(shū)館，維普數(shù)據(jù)庫(kù)等。而大數(shù)據(jù)是很多難以確定的、數(shù)量繁多，復(fù)雜的數(shù)據(jù)，是以移動(dòng)終端如手機(jī)、平板電腦，GPS等設(shè)備為代表的結(jié)構(gòu)性、半結(jié)構(gòu)性、異構(gòu)性的數(shù)據(jù)，是在數(shù)據(jù)出現(xiàn)之后，再去找尋解決問(wèn)題的模式，同時(shí)這種模式又是在不斷演進(jìn)地動(dòng)態(tài)之中。數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)通常以MB為基本單位，而大數(shù)據(jù)則常常以GB，甚至是TB，PB（1 GB=1 024 MB，1 PB=1 000 TB）為基本單位，其數(shù)據(jù)規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)，就好像一個(gè)池塘與大海的關(guān)系。在處理對(duì)象上，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)是以數(shù)據(jù)為對(duì)象，而大數(shù)據(jù)是將數(shù)據(jù)作為一種資源來(lái)輔助解決諸多領(lǐng)域的問(wèn)題，也就是人們常說(shuō)的數(shù)據(jù)思維。數(shù)據(jù)不再是處理對(duì)象，而是將數(shù)據(jù)作為一種資源來(lái)協(xié)同解決諸多領(lǐng)域的問(wèn)題，通過(guò)收集、整理和分析數(shù)據(jù)足跡，以便對(duì)社會(huì)各行各業(yè)的活動(dòng)和決策進(jìn)行解釋、監(jiān)控、預(yù)測(cè)和規(guī)劃［3］。單個(gè)的數(shù)據(jù)可能發(fā)現(xiàn)不了事物的真實(shí)狀況，但很多個(gè)數(shù)據(jù)集串聯(lián)起來(lái)就能夠發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，從而解決問(wèn)題，比如證監(jiān)會(huì)利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)股市老鼠倉(cāng)的事件，比如企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)對(duì)采購(gòu)和合理庫(kù)存量的管理，了解客戶的需求、掌握市場(chǎng)動(dòng)向，避免因?yàn)槊つ窟M(jìn)貨而導(dǎo)致的庫(kù)存帶來(lái)的損失。氣象部門通過(guò)多年的氣象資料和當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)卮髿馕锢頎顩r指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人們的出行。國(guó)家安全部門通過(guò)人們一些行為來(lái)分析判斷危害公共安全的隱患等等。

1.2 大數(shù)據(jù)的形成及應(yīng)用

人類歷史上沒(méi)有哪個(gè)時(shí)期像現(xiàn)在這樣如此迅速地產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的加速發(fā)展，使得地球上每時(shí)每刻產(chǎn)生數(shù)以億萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)，有資料顯示，1998年全球網(wǎng)民月平均使用流量是1 MB，2000年是10 MB，2003年是100 MB，2008年是1 GB，2014年是10 GB，全網(wǎng)流量累計(jì)達(dá)到1 EB（1 EB=10億GB）在2001年是一年，2004年是一個(gè)月，2007年是一周，2013年僅需一天。我國(guó)是世界上網(wǎng)民最多的國(guó)家，信息量呈爆炸式的增長(zhǎng)，正在超出人們的想象爆發(fā)，如何快速高效利用大數(shù)據(jù)為人類的各行各業(yè)服務(wù)，就必須了解大數(shù)據(jù)形成的原因及背景，尋求解決大數(shù)據(jù)利用的模式和技術(shù)難題。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及形成經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一階段是以數(shù)據(jù)庫(kù)的管理形式的運(yùn)營(yíng)式系統(tǒng)階段，它將數(shù)據(jù)的管理變得簡(jiǎn)單易行，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是被動(dòng)的，比如醫(yī)院每個(gè)病人的病歷記載數(shù)據(jù)，每個(gè)商店每條銷售記錄，每所學(xué)校每個(gè)學(xué)生的學(xué)業(yè)檔案等，都是通過(guò)人們記載而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。第二階段是互聯(lián)網(wǎng)的誕生，特別是Web2.0時(shí)代為標(biāo)志的主動(dòng)創(chuàng)作型系統(tǒng)階段，人們通過(guò)微博、博客記錄著自己的隨想、隨行在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，這種原創(chuàng)的、主動(dòng)型的數(shù)據(jù)在網(wǎng)上源源不斷地產(chǎn)生，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)等新型設(shè)備的出現(xiàn)之后，使得人們可以隨時(shí)隨地發(fā)表自己的意見(jiàn)。第三個(gè)階段是感知式的系統(tǒng)階段，這個(gè)階段是以智能傳感器、物聯(lián)網(wǎng)為代表的自動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生階段。遍布城市各個(gè)角落的攝像設(shè)備，對(duì)整個(gè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行監(jiān)控，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是自動(dòng)的，人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)瀏覽的足跡等，也是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的根本原因。也就是說(shuō)大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生經(jīng)歷了被動(dòng)、主動(dòng)和自動(dòng)三個(gè)階段，這些被動(dòng)、主動(dòng)和自動(dòng)的數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來(lái)源，其中自動(dòng)式的數(shù)據(jù)才是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的根本原因。這種規(guī)模性和多樣性的數(shù)據(jù)又給技術(shù)的管理和應(yīng)用帶來(lái)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代特點(diǎn)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)生成、存儲(chǔ)、分析、檢索、分享、消費(fèi)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)［4］。任何公司和個(gè)人都不可能解決大數(shù)據(jù)運(yùn)用的全部問(wèn)題，因此數(shù)據(jù)的采集、分析、存儲(chǔ)、利用必然出現(xiàn)分工和協(xié)作。

2.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的分工協(xié)作

數(shù)據(jù)形成的每個(gè)過(guò)程都有不同的部門和機(jī)構(gòu)來(lái)完成。數(shù)據(jù)的采集是由無(wú)數(shù)的個(gè)人、傳感器和攝像頭主動(dòng)或被動(dòng)形成，這些數(shù)據(jù)又通過(guò)云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)計(jì)算。數(shù)據(jù)中心通過(guò)PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）模式為數(shù)據(jù)服務(wù)商提供數(shù)據(jù)接口，而數(shù)據(jù)服務(wù)商組織專業(yè)的技術(shù)人員開(kāi)發(fā)各種軟件，提供解決數(shù)據(jù)分析的服務(wù)模式，并通過(guò)云計(jì)算SaaS（軟件即服務(wù)）模式為用戶提供服務(wù)，企業(yè)和個(gè)人可以根據(jù)自己的需要定制各種服務(wù)，獲得自己所需要的答案，而不必去問(wèn)詢產(chǎn)生這種服務(wù)的各個(gè)過(guò)程。整個(gè)大數(shù)據(jù)的處理流程可以定義為在合適工具的輔導(dǎo)下，對(duì)廣泛異構(gòu)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行抽取和集成，結(jié)果按照一定的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一存儲(chǔ)。利用合適的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有益的知識(shí)并利用恰當(dāng)?shù)姆绞饺缈梢暬夹g(shù)將結(jié)果展現(xiàn)給終端用戶。

2.2 數(shù)據(jù)交換和共享成為主流

數(shù)據(jù)的價(jià)值在于利用，而這種利用又不是孤立的，而是相互聯(lián)系形成一個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。孤立的數(shù)據(jù)價(jià)值必然是1+1＜2，而聯(lián)通的數(shù)據(jù)價(jià)值一定是1+1＞2［5］，數(shù)據(jù)的交換和共享成為必然趨勢(shì)，任何個(gè)人和組織都不能將數(shù)據(jù)據(jù)為己有，而開(kāi)放的數(shù)據(jù)意味著個(gè)人隱私的暴露，但這種損失顯然小于開(kāi)放帶來(lái)的價(jià)值，因此許多國(guó)家紛紛制定了數(shù)據(jù)開(kāi)放服務(wù)的規(guī)則和規(guī)定。美國(guó)規(guī)定政府必須向民眾開(kāi)放數(shù)據(jù)，并通過(guò)Data.gov網(wǎng)站向民眾提供數(shù)據(jù)服務(wù)，英國(guó)除了規(guī)定向民眾開(kāi)放數(shù)據(jù)外，還鼓勵(lì)“私人數(shù)據(jù)商業(yè)化”，將數(shù)據(jù)像商品和資源一樣出售。

2.3 專業(yè)化的數(shù)據(jù)服務(wù)公司不斷涌現(xiàn)

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和發(fā)展是建立在互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展基礎(chǔ)上的，大數(shù)據(jù)催生出大量的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)，相關(guān)機(jī)構(gòu)不斷涌現(xiàn)。以提供軟硬件服務(wù)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)商，如英特爾、IBM公司，以硬件+數(shù)據(jù)+軟件提供整體服務(wù)供應(yīng)商，如IBM、微軟、惠普等大企業(yè)，還有的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)以直接和間接的數(shù)據(jù)提供給企業(yè)或個(gè)人來(lái)獲取一定的商業(yè)價(jià)值，如國(guó)外的Facebook，Twitter等，目前，大數(shù)據(jù)的搜索服務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘等核心技術(shù)都被國(guó)外的IT巨頭所壟斷，我國(guó)的大數(shù)據(jù)布局遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于國(guó)外的大公司，目前主要以互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)為主，如阿里云、騰訊、百度等云計(jì)算平臺(tái)。

3 大數(shù)據(jù)時(shí)代大學(xué)圖書(shū)館的功能與作用

在如火如荼的大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們總是想用最經(jīng)濟(jì)的方式獲取及時(shí)有價(jià)值的信息。具體來(lái)說(shuō)，就是人們想在任何時(shí)候、任何地方都可以得到全面的、互動(dòng)的、個(gè)性化的，有助于決策的信息服務(wù)。圖書(shū)館作為保存人類文化知識(shí)的地方，一直承擔(dān)著傳遞信息和知識(shí)的作用。在人類從IT到DT的時(shí)代，迅速調(diào)整自己的位置，順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展，努力從人才培養(yǎng)、信息檢索、知識(shí)信息的搜集整理方面做好準(zhǔn)備，圖書(shū)館和圖書(shū)館管理人員理應(yīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代人們獲取有用信息的重要場(chǎng)所和運(yùn)用大數(shù)據(jù)的重要幫手，只有這樣才能讓圖書(shū)館立于不敗之地。下圖是武漢大學(xué)陳傳夫教授在2012年?yáng)|莞圖書(shū)館年會(huì)上展示了大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字圖書(shū)館體系結(jié)構(gòu)圖，介紹了大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字圖書(shū)館結(jié)構(gòu)的改變。

大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)字圖書(shū)館體系結(jié)構(gòu)圖

3.1 大學(xué)圖書(shū)館建成全院信息資料庫(kù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代分工協(xié)作的特點(diǎn)顯示，任何一個(gè)公司不可能完成所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分類、檢索、清洗、應(yīng)用技術(shù)等各項(xiàng)工作，因此高校圖書(shū)館要成為一所院校的信息集散地。高校圖書(shū)館一直都是為高校的教學(xué)和科研服務(wù)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)的出現(xiàn)，人們對(duì)圖書(shū)館紙質(zhì)圖書(shū)的依賴性越來(lái)越小，從全國(guó)各高校圖書(shū)借閱率下降情況可以看出，隨著公共數(shù)據(jù)的開(kāi)放程度越來(lái)越大，人們隨時(shí)隨地的可以從互聯(lián)網(wǎng)上下載閱讀，能夠不受時(shí)間地點(diǎn)的限制，就能夠方便地獲取知識(shí)。但這并不能說(shuō)圖書(shū)館就此消亡，圖書(shū)館也有自己的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，可以在情報(bào)信息收集、整理、檢索上下功夫，成為數(shù)據(jù)專家的得力助手，建立本地化數(shù)據(jù)，這是別的單位和個(gè)人無(wú)法取代的，一方面廣泛采集本學(xué)院在科研實(shí)驗(yàn)中的各種數(shù)據(jù)加以保存，這是科學(xué)研究的最寶貴的第一手資料。另一方面收集全院所有學(xué)生的個(gè)人信息，包括專業(yè)設(shè)置、學(xué)業(yè)狀況、就業(yè)意向，作為人才儲(chǔ)備庫(kù)加以保存，為社會(huì)對(duì)人才的需求提供可靠的數(shù)據(jù)，將學(xué)校與社會(huì)對(duì)接，通過(guò)數(shù)據(jù)的相互交換達(dá)到人才培養(yǎng)的優(yōu)化組合，這也是大數(shù)據(jù)的專業(yè)分工所賦予的責(zé)任和義務(wù)。

3.2 培訓(xùn)數(shù)據(jù)整理和保管人員，成為咨詢能手

一直以來(lái)，圖書(shū)館的服務(wù)都是以提供一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)為主，比如圖書(shū)館書(shū)目數(shù)據(jù)的查詢、參考咨詢服務(wù)、圖書(shū)文獻(xiàn)的深加工以及各種科研課題的定題服務(wù)等，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，這就為圖書(shū)館的服務(wù)提供了挑戰(zhàn)和機(jī)遇，人們處于源源不斷的數(shù)據(jù)流之中，如何幫助人們獲取準(zhǔn)確的信息，即“是什么”，而不是“為什么”，就是目前國(guó)外提出的數(shù)據(jù)策管課題之一，即數(shù)據(jù)的保存和監(jiān)管，是一項(xiàng)有策劃和策略的管理，是對(duì)系統(tǒng)數(shù)字進(jìn)行選擇、保存、維護(hù)和歸檔等一系列管理活動(dòng)［6］。早在2008年Uribe和Macdonald就提出數(shù)據(jù)監(jiān)管將得益于圖書(shū)館員傳統(tǒng)的索引、編目和其他信息組織技術(shù)。而Lyon在2007年所提出的大學(xué)圖書(shū)館員或?qū)W科館員是承擔(dān)數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)任務(wù)的理想人選的觀點(diǎn)也得到了業(yè)內(nèi)廣泛的認(rèn)同，而現(xiàn)有大多數(shù)圖書(shū)館管理人員顯然不具備這方面的能力，需要大力培訓(xùn)這方面的管理和運(yùn)用人才，圖書(shū)館人就必須在大數(shù)據(jù)時(shí)代早做準(zhǔn)備，在國(guó)外，許多大學(xué)開(kāi)設(shè)了相應(yīng)的管理與培訓(xùn)課程。在國(guó)內(nèi)有條件的大學(xué)也在從事這方面的教學(xué)和培訓(xùn)工作，只有這樣我們才能在大數(shù)據(jù)時(shí)代變革中不至于驚慌失措，無(wú)所適從。

3.3 為讀者進(jìn)行準(zhǔn)確的信息推送和提供個(gè)性化的服務(wù)

大數(shù)據(jù)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注讀者個(gè)性化閱讀需求，為讀者提供具有較高精細(xì)度和精確度的個(gè)性化服務(wù)［7］。為讀者進(jìn)行精準(zhǔn)的信息推送和個(gè)性化的服務(wù)，就必須先了解讀者的閱讀行為，明確用戶的閱讀需求和閱讀習(xí)慣。圖書(shū)館可以通過(guò)大數(shù)據(jù)中讀者瀏覽足跡，例如瀏覽的網(wǎng)頁(yè)和查閱的資料等各類行為，可以細(xì)化到一篇文章、一個(gè)詞，將讀者的微行為匯集到數(shù)據(jù)庫(kù)，然后根據(jù)不同人群的興趣愛(ài)好分層次的準(zhǔn)確推送，還可以根據(jù)大數(shù)據(jù)匯制讀者閱讀興趣愛(ài)好圖，預(yù)測(cè)讀者閱讀需求表，從而為信息資源建設(shè)提供準(zhǔn)確而可靠的依據(jù)，最終達(dá)到真正意義上為讀者的需求服務(wù)，大大提高圖書(shū)館的社會(huì)效益。

隨著大數(shù)據(jù)信息時(shí)代的到來(lái)，圖書(shū)館也迎來(lái)了大服務(wù)時(shí)代的到來(lái)，圖書(shū)館人必須緊跟時(shí)代的步伐，全面掌握了解大數(shù)據(jù)基本技術(shù)和原理，努力提高自己的專業(yè)能力和水平，樹(shù)立以讀者個(gè)性化服務(wù)和用戶滿意度核心價(jià)值觀，真正意義上實(shí)現(xiàn)以人為本的圖書(shū)館服務(wù)理念。

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The Big Data and University Library Services

Tang Ling， Wang Yinyan
Jingchu University of Technology， Jingmen， 448000， China

Abstract:This article generalizes the three periods of formation of big data through analysing comceptions and characteristic of it， which illustrates university libraries should reply the coming of big data actively to make better use of big data to serve university libraries.

Key words:big data； database； university library services

收稿日期：2015-12-24

作者簡(jiǎn)介：唐玲，本科，館員。