[发明专利]一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法，涉及图书馆管理技术领域。本发明包括采集用户行为数据、图书馆的工作状态信息、图书馆的书目数据、读者使用图书馆过程中的地理信息、搜索信息、网站浏览轨迹、互动资料记载信息；过滤垃圾数据，建立图书馆智慧大数据库。本发明通过采集非结构化数据、结构化数据、半结构化数据信息并将其存储至智慧大数据库，实时更新，采用Hadoop分布式计算架构，利用大数据技术去挖掘、识别、组织与分析隐含在读者行为中的数据信息，寻找他们的隐性诉求进而改进图书馆的服务，达到图书馆资源、服务与读者需求的双向理想控制，提高图书馆服务体系的组织水平。

技术领域

本发明属于图书馆管理技术领域，特别是涉及一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法。

背景技术

随着大数据时代的来临，人们对智能信息的需求更加迫切，这为图书馆特别是大学图书馆的管理和服务提出了新挑战。网络中丰富的电子版图书借助互联网和移动设备逐渐得到人们的青睐，传统的纸质版图书逐渐受到了冷落。在这种情况下，图书馆的建设和管理也要与时俱进，将自身丰富的数据资源和互联网的高度共享性充分结合，推进图书馆的数据库建设。

数字图书馆具有信息资源数字化、信息传递网络化、信息利用共享化、信息提供知识化、信息实体虚拟化等特点。因而，数字图书馆信息服务能力的衡量，也不再以馆藏作为评估标准，而是更多的以其信息资源的有效获取为依据，这就要求数字图书馆的信息服务必须针对市场信息需求进行信息产品的开发和服务。但是近年来，随着信息技术的飞快发展，我国图书馆的数据库建设已经逐渐落后于电子图书的发展，在管理和服务水平上也逐渐难以满足大数据时代人们的阅读方式和要求。大数据背景下的图书馆数据库建设要求保证图书馆数据库资源的完整、确保图书馆数据库资源的准确、统一图书馆数据库资源的标准。现提供一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法，利用大数据技术去挖掘、识别、组织与分析隐含在读者行为中的结构化、半结构化、非结构化数据信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法，通过在大数据背景下建设图书馆数据库，利用大数据技术去挖掘、识别、组织与分析隐含在读者行为中的结构化、半结构化、非结构化数据信息，解决现有的图书馆数据库资源的完整性、资源的准确性差，图书馆数据库资源的标准不统一，难以满足大数据时代人们的阅读方式和要求，大数据利用率低的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种基于大数据的数字图书馆数据库建设方法，包括如下步骤：SS01采集非结构化数据：通过传感器网络、图书馆系统监控设备、服务系统、读者反馈系统采集用户行为数据和图书馆的工作状态信息；SS02采集结构化数据：通过图书馆采购图书资料数据采集图书馆的书目数据；SS03采集半结构化数据：通过微博、微信、社交网站产生的数据采集读者使用图书馆过程中的地理信息、搜索信息、网站浏览轨迹、互动资料记载信息；SS04通过数据清洗过滤与用户行为数据无关的垃圾数据；SS05建立图书馆智慧大数据库：将非结构化数据、结构化数据、半结构化数据均存储至智慧大数据库并实时更新；SS06采用Hadoop分布式计算架构，对数据进行挖掘使用。

进一步地，所述用户行为数据包括读者个体特征数据、阅读习惯数据、图书馆用户服务模式信息、用户服务的方法与内容信息、阅读应用的类型与工作方式信息、阅读活动的方式选择和变化趋势信息、图书馆用户需求调研数据、读者反馈的阅读需求信息、读者对网站内容的查询与搜索历史记录数据、用户对服务内容的选择与删除数据；所述读者反馈的阅读需求信息包括读者阅读体验阅读满意度数据信息、读者阅读书目需求数据信息、读者体验服务满意度数据信息、阅读关系交集信息。

进一步地，所述图书馆的工作状态信息包括馆员的业务量信息、业务内容信息、业务质量信息、图书馆服务时产生的数据信息。