图书智慧推送服务不同于传统的图书信息系统的检索服务,它采取主动推送服务,缩短了读者查询的时间,并且向读者提供了更具有针对性的图书资源。主要利用大数据的思想,结合读者的阅读习惯及爱好,针对性地向读者推送图书资源,其中读者的借阅信息是对智慧推送最为重要的部分。通过读者的借阅信息数据分析出读者喜欢借阅什么类型的图书,该类型中什么图书受广大读者的欢迎,及读者个人信息相结合,进而提高图书推荐的质量。
1.2    大数据对于图书信息管理系统的意义
1.2.1    大数据
(1)    什么是大数据?
     “‘大数据’这个名词并不新鲜,早在1980 年代,美国就有人提出了‘大数据’的概念。20 多年来,各个领域的数据量都在迅猛增长,美国的企业界、学术界也不断地对这个现象及其意义进行探讨,‘大数据’ 这个名词变得越来越流行、越来越重要,最后成为了国家和政府层面的发展战略。”[ ]
大数据与其字面上的意思,如海量数据、庞大的数据并不相同。大数据并不单单指数据的数量上的庞大,主要是看它在时间或者速度上对于结构化、半结构化及非结构化的数据上,进行专业化和特殊化的处理方式。所以说,大数据不仅涵盖了“海量数据”的含义,而且在内容上更优于海量数据。
对于“大数据”,研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术重要的不是庞大的数据信息,而是对这些具有意义的数据进行专业化处理。
(2)    大数据的“4个V”
大数据的4个“V”,指的是:Volume(容量)、Variety(多样性)、Velocity(速度)、Value(价值)[ ]。这四种特性概况了大数据的主要特点:
第一,容量:数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,多样性:数据类型繁多,包括结构化、半结构化及非结构化。第三,速度:处理速度快,可以从不同类型的数据中迅速捕获其中有价值的信息,这一点也是与传统的数据处理技术有着本质的不同。第四,价值:只要专业化并且合理地利用数据进行处理和分析,将会带来很高的价值回报。[ ]
大数据技术可以从各种各样类型的数据中,迅速捕获有价值信息。从某种程度上,大数据是数据分析的前沿技术。
1.2.2    大数据对于图书信息管理系统
图书信息管理系统为什么需要大数据?
现有的图书信息管理系统包含图书检索、图书管理、数据文护、数据统计,每一个功能都产生大量的数据。然而,大部分的图书信息管理仅仅是用来记录数据,没有对数据进行分析处理,服务模式比较单一。随着图书信息管理系统的日新月异,用户越来越倾向于挑选服务模式更完善的系统,没有特色的图书信息管理系统逐渐流失越来越多用户。对图书信息管理系统来说,就是要管理好图书资源前提条件下,在服务模式上不断创新,针对性地研究分析读者的喜好从而吸引读者。而大数据分析恰好可以做到这一点。
之前提到,大数据是通过专业化的处理模式对海量、多样性的数据进行处理分析。那么对于图书信息管理系统而言,哪些数据需要进行大数据分析呢?
图书信息管理系统的图书资源。图书资源是图书信息管理系统最重要的一项数字资源,图书资源是图书信息管理系统的根本。通过大数据分析,将图书资源结构化,为创新服务奠定更好的基础,同时对于运营者或文护者来说,这无疑是给他们工作带来了方便。
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