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[摘要]分析圖書館讀者差異化服務的研究現狀與內涵，闡述云計算和數據挖掘技術在圖書館差異化服務中的應用。分別從劃分不同的讀者群體，定位差異化服務；實施差異化借閱制度，區分讀者群體活躍度；擴展差異化服務渠道，加強需求與學科融合；加強差異化團隊建設，提升不同需求的服務質量4個方面提出了圖書館構建讀者需求差異化服務的意見和建議。

[關鍵詞]云計算數據挖掘讀者需求差異化圖書館服務

1圖書館差異化服務與云計算、數據挖掘服務

1.1圖書館差異化服務模式概述與研究現狀

隨著大數據時代的來臨，圖書館的建設與服務正朝著數字化和網絡化飛速發展[1]。在數字化和網絡化進程中，圖書館改變了傳統服務方式，逐漸形成以讀者需求為中心的需求驅動型服務。面對讀者海量的需求差異化和個性化現狀，通過云計算處理大數據，再通過數據挖掘技術處理海量的差異化、個性化需求，并構建出圖書館差異化服務模式成為圖書館界的研究重點。圖書館差異化服務模式是面向讀者興趣、閱讀傾向和專業結構等多種需求構建的定制服務，包含有圖書館個性化服務模型和創新模型、個性化數字資源推薦和閱讀推廣、云圖書館個性化服務等[2]。當前，圖書館的差異化服務還處于起步階段，在差異化界面設計和讀者需求主動識別上都有較大的缺陷，數據挖掘的各項結果也缺乏一定的完整性，這些缺陷將會影響差異化服務的精確度和讀者滿意度，與理想狀態下的差異化服務還相差甚遠。現有研究表明，一些學者將研究目標延伸至對讀者群體的細分，通過區別讀者屬性的策略構建差異化服務，也就是根據不同讀者群體的特征提供區別性服務[3]。實際上，當前的差異化服務研究僅僅停留在理論概述階段，針對讀者群體的劃分較為模糊，并且個性化服務仍不夠成熟。因此，差異化服務應該通過數據挖掘技術獲取讀者群體特征，將挖掘出的群體特征有效地與讀者個體屬性進行結合，輸出類別概念，并針對類別概念與讀者屬性之間的對應關系，構建出具有需求針對性的讀者差異化服務。

1.2云計算與數據挖掘的概述與應用

云計算是一種基于信息資源的交互和使用模式，這種模式通過網絡獲取不同平臺的服務資源，通過各種分布式的大規模集群和虛擬化軟件構建出云計算服務[4]。在差異化的信息服務背景下，單一數字圖書館的資源限制、個性化手段限制、資源共享效率低下以及重復率較高等局限性，限制了在云計算模式下構建穩定、快速的用戶需求差異化服務。因此，圖書館應該利用云計算的相關技術整合各項數字化資源以及基于特定群體的差異化服務軟件，為圖書館面向讀者群體提供差異化服務創造條件，加速數字圖書館朝著更為廣泛的用戶群體普及和應用。數據挖掘技術能夠快速分析和處理海量的大數據，并在大數據中挖掘出對圖書館讀者服務有用的信息[5]。在圖書館的差異化服務進程中，主要使用的數據挖掘方法包括分類分析、關聯分析和聚類分析等方法。其中，關聯分析一般用于圖書館的市場運作、決策管理或者商業管理等具有前后邏輯的關系挖掘中。聚類方法則更多地用于圖書館讀者群體劃分和差異化服務。因此，在數據挖掘技術背景下，圖書館應該利用好數據挖掘的主流算法，劃分讀者群體并構建差異化服務模式，為讀者提供有針對性的差異化服務。

2云計算與數據挖掘在差異化服務中的應用

2.1云計算的應用

在云計算背景下，圖書館讀者需求差異化服務模式構建涉及數據資源、網絡設施、存儲設備、服務器集群、管理平臺和應用軟件等復雜內容[6]。在IaaS服務層，主要提供云計算平臺所需要的各類硬件設備，通過硬件設備構建出以數據為中心的一體化和虛擬化服務架構。其中，云計算硬件服務架構，不僅包括了云計算提供商構建的硬件資源，還包括在圖書館現有的硬件資源上架構的云計算服務。圖書館通過IaaS服務層，不僅節約了大量的設備和人力資源投入，而且還能夠享受最高性能的硬件服務，從而提供滿足各種用戶需求的差異化服務。主要提供的是計算、網絡、存儲和各種形式下的軟件虛擬化資源，借助于這些軟件資源，圖書館能夠在用戶數據、資源數據上開發出數據挖掘、信息檢索、并行計算以及智能決策等服務。在PaaS服務層，圖書館不但能夠在不同數據類型之間構建通用的數據處理技術，還能夠通過分布式計算的方式將圖書館的特色資源中的元數據和中間件技術進行整合，整合成統一的存儲訪問接口，并提供有效的差異化服務。主要提供圖書館用戶需求差異化服務的核心構件，依托于SaaS服務層的圖書館資源集成管理系統，能夠有效地利用集成系統中的管理中間件，構建出用戶群體劃分、資源部署分配和服務器負載均衡等服務。此外，在構建差異化服務的時候，還需要引入MyLibrary、LOVE、MyGrid等個性化服務系統，為基于云計算的圖書館讀者需求差異化服務建設提供管理支持。

2.2數據挖掘的應用

一般來說，讀者需求是用于劃分讀者群體的重要指標之一，更是圖書館構建出差異化服務模式的主導因素。因此，針對讀者需求的數據挖掘必須真實、完整，只有掌握讀者更高價值的需求、差異和變化，圖書館才能為用戶提供量身定制的差異化服務[7]。在基于數據挖掘的圖書館需求差異化服務實踐中，圖書館應該針對借閱統計數據進行關聯規則挖掘和分析，挖掘出具有一定特征區分度的讀者群體特征，在讀者需求的挖掘上，分別完成讀者的共性需求、個性需求、長期需求和短期需求等各類別的需求，為劃分讀者群體和細分讀者需求差異化服務提供合理的依據。在需求分析和服務細劃的基礎上，圖書館應該了解讀者背景，通過結合讀者背景與需求的不同類別，產生讀者細分的變量特征，并基于該特征，通過數據挖掘中的聚類分析等方法，構建基于讀者需求的差異化服務。另一方面，讀者在圖書館借閱平臺上形成的歷史數據是重要的數據分析對象，在分析過程中通過對初始數據清洗、提純，然后對預處理后的數據進行挖掘，并將挖掘的結果反饋給讀者需求，最終形成一個動態的閉環系統，并且該系統能夠提供應對各類讀者需求的廣泛差異化服務。

3圖書館讀者需求差異化服務的對策

為面向圖書館的讀者需求提供差異化服務，應針對不同讀者群體的需求，構建可靠的用戶需求數據庫，為差異化服務建設提供可靠的決策依據[8]。實際上，差異化服務是針對不同讀者群體，解決不同需求的個性化服務，將相同讀者需求類別進行聚類，通過類別分類進行差異化服務定位，構建差異化借閱制度，擴展差異化的服務渠道，并構建圖書館自身的差異化服務團隊。

3.1劃分不同的讀者群體，定位差異化服務

圖書館在劃分不同讀者群體的過程中，可以借助于聚類算法，將具有相似性特征的讀者聚類到同一個類別中，形成具有差異化的讀者群體。通過數據挖掘方法可以從讀者在圖書館中的借閱情況，對已經聚類的讀者進行更細致的劃分，如劃分為活躍型、潛在型和一般型讀者。針對不同類型的讀者，圖書館的差異化服務應該區別對待，也就是穩定住主要的活躍型讀者，將潛在型的讀者轉化為活躍型讀者，并對一般型讀者進行深入的需求分析和數據挖掘。圖書館對不同讀者進行差異化服務定位，有利于實現差異化服務的針對性，便于圖書館為不同類型的讀者提供具有層次化、個性化的服務。一般來說，對于每年書籍借閱量較多的讀者，應該定義為活躍型讀者，圖書館應該更關注挖掘此類讀者的閱讀趨向性和潛在的需求，進而穩固此類讀者與圖書館之間的黏性。此外，對于借閱量適中以及不經常到圖書館活動的讀者，歸類為潛在的讀者。圖書館應該挖掘潛在讀者的行為偏好，對偏好進行引導和鼓勵，為其制定相應的閱讀計劃和圖書推薦等內容，從而將其轉化為活躍型讀者。對于閱讀量較少的讀者可以定義為一般型讀者，這類讀者一般占讀者的基數較大，利用圖書館資源頻率較低。因此，這類讀者需要圖書館通過大力宣傳，增強其對圖書館的認知程度，通過舉辦各類讀書會，提升圖書館的曝光率，讓更多的一般型讀者了解并參與到圖書館的差異化服務中。

3.2實施差異化借閱制度，區分讀者群體活躍度

根據上述不同讀者群體的劃分可以看出，不同讀者群體之間的活躍程度將會出現較為明顯的差異，因此圖書館應該優化本館的借閱政策，以適應不同讀者的差異化需求。針對頻繁借閱或者大量使用圖書館資源的讀者，圖書館可以適當調整對這類讀者的限制，提升活躍讀者的借閱數量，適當拓寬這些讀者使用資源的范圍。另外，還可以根據讀者群體的動態特性，將圖書館能夠借閱的圖書數量和時長設置為浮動值，根據讀者處于活躍度的不同階段來動態分配和調整。實際上，這種浮動性也是一種獎勵機制，能夠鼓勵活躍度一般的潛在讀者轉化為活躍讀者。實踐證明，采取具有靈活性的差異化閱讀服務策略，圖書館不僅能夠滿足不同類型讀者的閱讀需求，還可以鼓勵讀者加強閱讀，增強圖書館與讀者之間的黏性，在提升圖書館閱讀推廣服務的同時，還完善了借閱制度。圖書館實施差異化借閱機制，能夠有效緩解信息資源壓力，確定差異化服務的競爭優勢。同時還應該將重點讀者轉化為圖書館服務的推廣者和宣傳者，通過重點讀者群體擴大圖書館在整個讀者群體中的影響力，最終提升圖書館在讀者中的地位，吸引更多的潛在讀者和一般讀者使用圖書館的服務。

3.3擴展差異化服務渠道，加強需求與學科融合

圖書館資源建設與學科建設是相輔相成的，讀者群體之間由于學科的差異會產生較大的差異化需求，并且讀者的不同需求與課程設置和變化具有階段性的特征。因此，圖書館的差異化服務可以與專業對接。通過了解不同讀者的專業背景，構建適合其自身發展的課程體系，有助于圖書館完成具有差異化的信息推送服務，不僅能夠增強讀者服務的可行性，還有利于圖書館調整自身的館藏和布局等結構特征，進一步優化圖書館空間差異化，以應對更為廣泛的讀者需求。另外，當讀者需求與學科聯系起來時，圖書館在資源采購中就能智能化分配不同學科的資源采購數量，從而完成圖書資源的優化配置，發揮圖書館在不同學科建設與發展中的作用。此外，通過對圖書館信息資源的數據挖掘可以發現，讀者除了需要與學科聯系緊密的專業文獻資源以外，還對各種類型的基礎信息資源有一定需求。根據不同群體的學科差異，圖書館應該調整文獻的采購數量，滿足差異化的讀者需求。與此同時，在讀者借閱規律的數據挖掘結果上，重新排列圖書館的文獻，讓讀者更易于獲取自己需求的文獻。到目前為止，我國圖書館一般都采用學科分類或者中圖分類法排列文獻，這只是機械式的排列方法，沒有考慮到讀者潛在的閱讀差異化。因此，在與學科緊密聯系的數據挖掘基礎上，圖書館可根據學科熱點和學科分布重新考慮文獻的排列形式，以更好地滿足讀者的差異化需求。

3.4加強差異化團隊建設，提升針對不同需求的服務質量

在數據挖掘的基礎上，圖書館最終提供的是差異化服務，為了提供更可靠、穩定的服務，圖書館應該加強團隊建設，從而服務于有差異化需求的讀者。一方面，圖書館應該引進計算機、人工智能等科技人才，充實現代信息服務專業人才隊伍，為圖書館業務拓展和服務深化提供穩定的人力資源支持。另一方面，圖書館還應該加強傳統專業人才的培養和轉化工作，不斷調整知識結構，掌握新技術新技能，適應新的業務環境和需求環境。在科學技術快速發展的今天，越來越多的年輕人具有數據分析和數據挖掘方面的興趣，然而由于其并不具備學科專家背景，在服務中面臨瓶頸問題。針對傳統圖書館員構建合理的培訓教育體系，加速實現傳統圖書館員的轉型，提高圖書館員為讀者提供差異化服務的能力，以滿足讀者群體日益增長的差異化需求，為圖書館創造更好的服務效能。

4結語

新時代的圖書館正朝著數字化和智能化的方向發展，關注用戶需求，提供更加優質的服務，這是圖書館理論研究和實踐研究的永恒主題。未來圖書館讀者服務工作的研究重點應結合云計算技術和數據挖掘技術的各項優勢，從用戶數據和圖書館各項資源數據中，挖掘分析出更有意義、更有價值的需求和服務資源，為讀者提供更具針對性、更有個性化、更加高效能的服務。

參考文獻：

[1]趙雨薇.基于數據挖掘感知讀者需求的高校圖書館差異化服務研究[J].圖書館工作與研究，2018（7）：68-73.

[2]馮璐，劉仕慧.基于用戶價值鏈圖書館學科服務的差異化戰略研究[J].蘭臺世界，2015（17）：143-144.

作者：洪銀芳 單位：合肥職業技術學院圖書館