莫怡丹

摘要：小數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的補充和延伸，在聚合、分類、數(shù)據(jù)集建立過程中傾向于社會個體行為偏好數(shù)據(jù)的感知、搜集與分析，運算處理結(jié)果具有極強的針對性。小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動下圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)具有對用戶行為偏好數(shù)據(jù)的分析程度加深、根據(jù)用戶個性化需求精準(zhǔn)推薦學(xué)術(shù)資源、提供更加精細(xì)化的服務(wù)模式的優(yōu)勢。優(yōu)質(zhì)的支持性政策、健全的學(xué)術(shù)資源體系和個性化學(xué)科服務(wù)團隊是個性化推薦服務(wù)的構(gòu)建要素。其建構(gòu)路徑為提高學(xué)術(shù)資源整合效率，建立面向用戶的個性化推薦服務(wù)系統(tǒng);優(yōu)化個性化推薦服務(wù)內(nèi)容，制定數(shù)據(jù)、知識個性化推薦標(biāo)準(zhǔn);建立個性化推薦服務(wù)體系，實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化的推薦服務(wù);重視用戶的數(shù)據(jù)安全。

關(guān)鍵詞：小數(shù)據(jù)思維;圖書館;學(xué)術(shù)資源;個性化推薦服務(wù)

中圖分類號：G252 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-5707（2020）02-0022-04

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2020.02.005

Abstract： Small data is the supplement and extension of big data. In the process of aggregation， classification and data set building， small data tend to perceive， collect and analyze the social individual behavior preference data. The results of operation and processing are highly targeted. The personalized recommendation service of academic resources in libraries driven by small data thinking has the advantages of deepening the analysis of user behavior preference data， accurately recommending academic resources according to user personalized needs， and providing a more refined service model. High quality supportive policies， sound academic resource system and personalized chemistry service team are the building elements of personalized recommendation service. Its construction path is to improve the integration efficiency of academic resources， establish a personalized recommendation service system for users， optimize the content of personalized recommendation service， develop personalized recommendation standards for data and knowledge， establish a personalized recommendation service system， realize personalized and accurate recommendation service， and attach importance to the data security of users.

Key words： small data thinking; libraries; academic resources; personalized recommendation service

目前，圖書館學(xué)術(shù)資源推薦服務(wù)在服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)效果、服務(wù)滿意度方面還不能完全滿足用戶信息查詢、數(shù)據(jù)檢索、科技查新、知識資源等方面的個性化需求。服務(wù)效能不足，圖書館學(xué)術(shù)資源服務(wù)在應(yīng)用范圍和用戶問題解決方面不能令用戶滿意，主要表現(xiàn)在不能根據(jù)用戶的個性化需求為用戶精準(zhǔn)推薦學(xué)術(shù)資源，不利于圖書館學(xué)術(shù)資源服務(wù)能力進一步提升。當(dāng)前階段，用戶個性化學(xué)術(shù)資源需求逐步擴大，有必要在詳細(xì)分析用戶行為偏好的基礎(chǔ)上為用戶開展個性化推薦服務(wù)，對圖書館各類學(xué)術(shù)資源深度整合，從服務(wù)方式、服務(wù)模式等角度提高個性化推薦服務(wù)的精準(zhǔn)性和有效性。為了提高圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)能力，有必要應(yīng)用小數(shù)據(jù)思維來提升服務(wù)效能，即根據(jù)用戶的個性化學(xué)術(shù)資源需求面向用戶提供個性化推薦服務(wù)，在分析用戶個性化行為、興趣偏好等基本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，面向用戶進行個性化引導(dǎo)，使用戶根據(jù)個人需求多元化獲取學(xué)術(shù)資源并根據(jù)自身使用需求深度融合，使圖書館形成立體化的個性化推薦服務(wù)體系[1]。

1 小數(shù)據(jù)的含義

1.1 小數(shù)據(jù)的概念

小數(shù)據(jù)（small data）也被學(xué)者稱為面向個體的資料數(shù)據(jù)，是在信息環(huán)境下應(yīng)用新工具構(gòu)建出面向用戶的高價值信息資產(chǎn)。一些數(shù)據(jù)學(xué)家將小數(shù)據(jù)定義為大數(shù)據(jù)的補充和延伸，是彌補大數(shù)據(jù)應(yīng)用缺陷的信息資源[2]。大數(shù)據(jù)是社會領(lǐng)域、商業(yè)領(lǐng)域面向海量信息資源進行綜合處理的技術(shù)體系，也是目前各互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局競爭的焦點領(lǐng)域。具體而言，小數(shù)據(jù)是基于用戶個體產(chǎn)生的細(xì)化數(shù)據(jù)，并具有一定的針對性，在信息的節(jié)點功能和分析上具有指向性，能將用戶的現(xiàn)實需求與行為偏好進一步呈現(xiàn)出來。故而，小數(shù)據(jù)又被稱為“量化的自我”，使用目的與大數(shù)據(jù)相同，是為用戶決策提供參考依據(jù)。

1.2 小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

隨著學(xué)界對小數(shù)據(jù)的研究不斷加深，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，小數(shù)據(jù)在聚合、分類、數(shù)據(jù)集建立過程中傾向于社會個體行為偏好數(shù)據(jù)的感知、搜集與分析，運算處理結(jié)果具有極強的針對性，盡管數(shù)據(jù)的體量較小，但運算處理結(jié)果十分精準(zhǔn)，可以說小數(shù)據(jù)在分析和存儲過程中具有明顯的標(biāo)志性，能把用戶的行為表現(xiàn)和習(xí)慣偏好精準(zhǔn)化地表現(xiàn)出來，小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的具體差異主要體現(xiàn)在結(jié)構(gòu)、量級、處理方式和價值密度上[3]。另一方面，小數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)類型選擇上比大數(shù)據(jù)更加精細(xì)化，所以在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上也呈現(xiàn)出更加精細(xì)化、細(xì)致化、多樣化的特點。在圖書館中，小數(shù)據(jù)更能將每個用戶的個性化需求清晰地表現(xiàn)出來，而大數(shù)據(jù)需要海量數(shù)據(jù)支持并針對海量數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、類型進行整體分析。二者的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)采集渠道有著顯著差異，小數(shù)據(jù)以用戶的個性化需求為中心進行全方位的數(shù)據(jù)采集，有著更精細(xì)化的采集過程和更為具體的實施策略，這種針對用戶個體進行全過程的信息采集方式是大數(shù)據(jù)不具備的。在圖書館學(xué)術(shù)資源服務(wù)過程中，小數(shù)據(jù)可以針對大數(shù)據(jù)覆蓋不到的細(xì)小領(lǐng)域進行處理和分析，能在學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)過程中與大數(shù)據(jù)形成良好的互補作用，針對微小領(lǐng)域的信息數(shù)據(jù)進行處理分析，更精準(zhǔn)地分析用戶的個性化需求[4]。

2 小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動下圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)的優(yōu)勢

隨著科學(xué)技術(shù)的快速進步，面對互聯(lián)網(wǎng)空間海量微小的信息數(shù)據(jù)集進行運算處理的小數(shù)據(jù)受到了學(xué)者們的廣泛重視，并進行了深入研究，目前在圖書情報領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。圖書館針對用戶的個性化需求進行學(xué)術(shù)資源推薦，小數(shù)據(jù)思維更趨向基于用戶的行為偏好數(shù)據(jù)定位用戶的個性化需求，以更為精準(zhǔn)的學(xué)術(shù)資源個性化推薦模式為用戶提供更便捷高效的服務(wù)，使用戶具有更佳的服務(wù)體驗，這是現(xiàn)階段圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)的重點。具體而言，引入小數(shù)據(jù)思維能全面分析用戶的個性化需求，針對用戶的個性化行為進行科學(xué)分析，在精準(zhǔn)判定用戶個性化需求的基礎(chǔ)上為用戶推薦學(xué)術(shù)資源，使學(xué)術(shù)資源服務(wù)更加精準(zhǔn)有效。

2.1 對用戶行為偏好數(shù)據(jù)的分析程度加深

圖書館基于小數(shù)據(jù)思維為用戶提供學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)有著巨大的優(yōu)勢，可針對用戶的行為偏好進行全方位的數(shù)據(jù)采集，能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的存儲、處理與決策，實現(xiàn)精準(zhǔn)化分析，在信息分析和處理過程中對大量數(shù)據(jù)進行類比，是基于用戶個人信息的小樣本數(shù)據(jù)研究，對用戶的個性化需求更能科學(xué)判定[5]。因此，要以小數(shù)據(jù)思維作為圖書館個性化推薦服務(wù)的核心機制，通過精準(zhǔn)分析用戶的學(xué)術(shù)資源需求，為用戶提供個性化服務(wù)。

2.2 根據(jù)用戶個性化需求精準(zhǔn)推薦學(xué)術(shù)資源

圖書館可以滿足用戶對于某一具體學(xué)科的個性化學(xué)術(shù)資源需求，但很難滿足用戶對于某一交叉學(xué)科的學(xué)術(shù)資源需求，尤其容易出現(xiàn)學(xué)術(shù)資源引用來源混淆的問題。在這種情況下，將小數(shù)據(jù)思維應(yīng)用到用戶學(xué)術(shù)資源引用中，能針對用戶的個性化需求進行有效甄別，通過對用戶的個性化需求進行大規(guī)模篩選，對學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)進行有效的采集、整理、計算、分析、優(yōu)化和重組，并使用個性化推薦系統(tǒng)將學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)匹配到用戶的具體需求中，在全面計算分析后，與用戶的個性化需求有效匹配，實現(xiàn)學(xué)術(shù)資源的個性化推薦[6]。

2.3 更加精細(xì)化的服務(wù)模式

隨著各類學(xué)科數(shù)據(jù)資源快速增長，缺乏大數(shù)據(jù)支持的學(xué)科資源個性化推薦服務(wù)無法使用戶的個性化需求得到有效滿足，也無法適應(yīng)信息環(huán)境下用戶快速增長的學(xué)術(shù)資源需求，在這樣的情況下，有必要應(yīng)用小數(shù)據(jù)思維以更加精細(xì)化的服務(wù)模式為用戶提供完善的學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)，在保障服務(wù)高效、及時、有效的同時，在小數(shù)據(jù)更為細(xì)化規(guī)范的信息處理能力下，促進學(xué)術(shù)信息資源的有效利用。盡管小數(shù)據(jù)在處理效率、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化、信號識別方面存在一定缺陷，但其小維度的標(biāo)準(zhǔn)化信息處理能力，能為用戶提供更加精細(xì)化的服務(wù)。

3 小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動下圖書館學(xué)術(shù)資源的個性化推薦服務(wù)構(gòu)建要素

圖書館在構(gòu)建學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)過程中需要把準(zhǔn)若干關(guān)鍵點，在具體實施過程中要結(jié)合實際情況，有計劃、有目的的開展，從政策支持、學(xué)術(shù)資源體系構(gòu)建和學(xué)科服務(wù)團隊3個角度開展，這樣不僅能為學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)提供有效的支持，還能基于用戶個體提供更為全面的個性化推薦服務(wù)，從而提升個性化推薦服務(wù)效果。

3.1 優(yōu)質(zhì)的支持性政策

小數(shù)據(jù)思維對圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)進行有效驅(qū)動依靠圖書館自身不能有效完成，還需要政府的政策支持，這樣圖書館就能夠與檔案館、博物館、學(xué)術(shù)機構(gòu)、科研部門和高校，共同構(gòu)建學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)，來滿足用戶的個性化學(xué)術(shù)資源需求，并建立大數(shù)據(jù)分析平臺，針對用戶的個性化學(xué)術(shù)資源需求具體分析，進而掌握用戶個性化需求的變化規(guī)律，將學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)納入到學(xué)術(shù)服務(wù)體系中，使用戶的個性化需求得到最有效的滿足。

3.2 健全的學(xué)術(shù)資源體系

圖書館是龐大的知識信息資源庫，涉及到眾多的學(xué)術(shù)內(nèi)容和學(xué)術(shù)服務(wù)項目，引入小數(shù)據(jù)思維面向用戶開展個性化推薦服務(wù)勢必會造成學(xué)術(shù)服務(wù)內(nèi)容快速增多，在現(xiàn)有的技術(shù)機制和資源體系下，很難針對每一位用戶做到精準(zhǔn)化的個性化推薦服務(wù)。為了保障小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動的有效性，圖書館有必要更新技術(shù)機制，使用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)健全學(xué)術(shù)資源體系，逐步增加學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)內(nèi)容，保障容易被過濾和忽視的個性化推薦服務(wù)需求及時得到調(diào)整和彌補，將學(xué)術(shù)資源的結(jié)構(gòu)、密度、變量、規(guī)模、時效性特征納入到個性化推薦服務(wù)中，從復(fù)雜的服務(wù)需求和學(xué)科要素之間構(gòu)建起滿足用戶個性化需求的學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)組，依托個性化服務(wù)系統(tǒng)為用戶推薦學(xué)術(shù)資源，快速滿足用戶的個性化需求。

3.3 個性化學(xué)科服務(wù)團隊

圖書館引入小數(shù)據(jù)思維為用戶提供個性化推薦服務(wù)過程中會涉及到多種結(jié)構(gòu)、類型復(fù)雜的多源數(shù)據(jù)，在個性化推薦服務(wù)過程中具有較高的應(yīng)用價值，這就需要建立能發(fā)現(xiàn)用戶個性化需求的學(xué)科服務(wù)團隊，在個性化推薦服務(wù)過程中精準(zhǔn)判斷，進而不斷改變服務(wù)模式和優(yōu)化工作流程，提高個性化推薦服務(wù)的效能。這不僅是圖書館個性化推薦服務(wù)體系構(gòu)建的前提條件，在應(yīng)用層面也能保障個性化推薦服務(wù)體系與用戶需求有效契合。因此，圖書館需要引進具有小數(shù)據(jù)應(yīng)用分析能力的專業(yè)人才充實現(xiàn)有的學(xué)科服務(wù)團隊，設(shè)置專業(yè)的學(xué)科服務(wù)部門與崗位，發(fā)揮專業(yè)人才的能力，對用戶信息進行采集、分類、整理與分析，這樣才能使個性化推薦服務(wù)模式與用戶的個性化需求有效匹配。

4 小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動下圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)的建構(gòu)路徑

小數(shù)據(jù)思維重視學(xué)術(shù)資源與用戶個性化需求的有效匹配，需要從圖書館海量的用戶信息數(shù)據(jù)中將反映用戶需求的行為偏好數(shù)據(jù)提取出來，這要依靠小數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)實現(xiàn)。由此，構(gòu)建圖書館學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)，需要根據(jù)小數(shù)據(jù)思維應(yīng)用的一般規(guī)律保障個性化推薦服務(wù)效能的增強。圖書館應(yīng)在小數(shù)據(jù)思維指導(dǎo)下提高學(xué)術(shù)資源整合效率，優(yōu)化個性化推薦服務(wù)內(nèi)容，建立個性化推薦服務(wù)體系，重視用戶的數(shù)據(jù)安全。

4.1 提高學(xué)術(shù)資源整合效率，建立面向用戶的個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)

圖書館面向用戶實現(xiàn)有效的個性化推薦服務(wù)，要著力于提高學(xué)術(shù)資源整合效率，建立面向用戶的個性化服務(wù)推薦系統(tǒng)。現(xiàn)階段，圖書館的個性化推薦服務(wù)內(nèi)容多元，缺乏指向性、針對性，無法針對用戶的個性化需求精準(zhǔn)分析并有效地提供學(xué)術(shù)資源。在小數(shù)據(jù)思維驅(qū)動下，針對各類學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)有效地歸類、搜集、整合，針對用戶的個性化需求精準(zhǔn)分析，有效匹配學(xué)術(shù)資源，從而保障面向用戶的個性化推薦服務(wù)不僅是面向單一學(xué)科的學(xué)術(shù)資源的供給，而是能與用戶個性化需求形成有效的互動體系，組建互利共同體。例如，在公共圖書館設(shè)置生命化學(xué)、醫(yī)學(xué)專題網(wǎng)站或是醫(yī)學(xué)與生物學(xué)交叉領(lǐng)域的線上知識論壇，構(gòu)建面向用戶的個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)，進而全面提高個性化推薦服務(wù)的效能。

4.2 優(yōu)化個性化推薦服務(wù)內(nèi)容，制定數(shù)據(jù)、知識個性化推薦標(biāo)準(zhǔn)

在小數(shù)據(jù)思維的引導(dǎo)下，圖書館要優(yōu)化個性化推薦服務(wù)內(nèi)容，并進行有效創(chuàng)新，對用戶群體進行詳細(xì)分類，針對不同類型用戶具體的個性化需求進行有效歸納、匯總、整體分析，通過數(shù)據(jù)聚類和語義關(guān)聯(lián)的方式在不同交叉領(lǐng)域?qū)W科制定數(shù)據(jù)、知識個性化推薦標(biāo)準(zhǔn)，例如，把臨床醫(yī)學(xué)與生物化學(xué)交叉領(lǐng)域的知識進行優(yōu)化重組，同時針對用戶的工作環(huán)境、生活環(huán)境、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)術(shù)環(huán)境和行為偏好進行個性化知識信息推薦，這樣能根據(jù)用戶的個性化需求更科學(xué)化地為用戶匹配學(xué)術(shù)資源，使個性化推薦服務(wù)效能得到提升。圖書館制定科學(xué)的數(shù)據(jù)、知識個性化推薦標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)采集、過濾、清洗規(guī)則，細(xì)化到每個用戶的具體需求中，從而建立以小數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的個性化推薦服務(wù)模式，使用戶的個性化學(xué)術(shù)資源需求得到滿足。

4.3 建立個性化推薦服務(wù)體系，實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化的推薦服務(wù)

學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)體系包括用戶數(shù)據(jù)分析、信息采集、數(shù)據(jù)交互、學(xué)術(shù)資源精準(zhǔn)化推薦等，只有將凸顯用戶個性的服務(wù)方式融入到每個服務(wù)模塊當(dāng)中，才能實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化的推薦服務(wù)，提升學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)的精細(xì)化程度。在學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)中，小數(shù)據(jù)思維更傾向根據(jù)用戶不同的個性化需求定制專屬服務(wù)，也就是在以“用戶為中心”思想的指導(dǎo)下，通過建立個性化推薦服務(wù)體系實現(xiàn)精準(zhǔn)化的學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)，幫助圖書館提升學(xué)術(shù)資源推薦服務(wù)效能。

4.4 重視用戶的數(shù)據(jù)安全

圖書館使用小數(shù)據(jù)思維對用戶的個性化需求信息進行體系化整理與流程化分析時，涉及到用戶大量的隱私數(shù)據(jù)和個人信息，如工作信息、教育背景信息、家庭信息等，圖書館處理這些信息時需要重視用戶的數(shù)據(jù)安全，建立具有較高安全水平的數(shù)據(jù)處理模塊，保障用戶數(shù)據(jù)的安全。在學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)過程中，圖書館要擺脫傳統(tǒng)個性化推薦服務(wù)模式的限制，使用加密技術(shù)、智能技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)，建立獨立的數(shù)據(jù)運算處理系統(tǒng)，保障用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的安全，在服務(wù)過程中針對不同用戶的個性化需求，將數(shù)據(jù)拆分成不同的單元模塊，從而為圖書館個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)的平穩(wěn)運行保駕護航。

5 小結(jié)

小數(shù)據(jù)思維能使圖書館面向用戶提供的個性化推薦服務(wù)效能得到全面提升，使用戶感受到更良好的服務(wù)體驗。圖書館在小數(shù)據(jù)思維的引導(dǎo)下，針對用戶的個性化需求具體分析，能精準(zhǔn)找到用戶學(xué)術(shù)資源的需求重點，以有效的學(xué)術(shù)資源服務(wù)及信息推送滿足用戶的個性化需求。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速迭代，小數(shù)據(jù)思維在圖書館的服務(wù)應(yīng)用中也逐漸走向成熟，圖書館應(yīng)全面發(fā)揮自身的學(xué)術(shù)資源優(yōu)勢，提升小數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用程度，擴大小數(shù)據(jù)思維的覆蓋范圍，構(gòu)建科學(xué)全面的學(xué)術(shù)資源個性化推薦服務(wù)體系，更有效滿足用戶的個性化需求，使圖書館的個性化推薦服務(wù)能力全面提升。

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（收稿日期：2019-09-29）

（修回日期：2019-10-21;編輯：魏民）