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大数据时代，高校图书馆应利用数据挖掘技术拓展图书馆的服务范畴。高校图书馆的数据服务应具有针对性和可预见性。首先应服务于图书馆自身发展，如读者借阅行为、资源使用情况等，为图书馆的采访工作提供指导。其次要能够满足读者个性化需求，如对读者个人阅读行为进行分析，为读者推送感兴趣的内容。最后应支撑学院管理决策，如对本校师生科研状况加以研究，开展学科影响力研究，为二级学院及学校提供数据支持。
（1）利用数据挖掘拓展馆藏建设服务
高校图书馆由于提供信息资源服务会产生许多原生数据，如OPAC流通数据、电子资源数据、网站点击数据等，需要对这些数据进行实时、准确的梳理、汇总、挖掘、分析、利用，以及时了解图书馆的资源（纸质、数字）服务情况。例如，通过对读者与阅读行为进行跟踪与分析，可以评估藏书结构，从而作出相应调整。对读者的阅读习惯、借阅行为、检索方式等数据的整合分析，能够把握读者真实的信息需求，为读者提供优质的服务，也为图书馆的发展战略提供数据支持。通过挖掘图书馆所有采购的中外文电子资源的使用数据，交叉关联分析电子资源的性价比，评估电子资源建设的合理性并形成报告，创建具有本校图书馆特色的、科学实用的评估数据资源库，为图书馆的资源建设采购决策提供数据支持。
大数据时代提出了挑战，图书馆不仅需要收集结构化的数据，了解读者需求，也需要挖掘、分析半结构化、非结构化的数据，了解图书馆现阶段服务情况，预测图书馆未来发展情况，便于图书馆立足本校信息服务中心地位。当然，图书馆挖掘、分析的数据报告，是在特定的时间和空间内才有价值，如何延长数据报告的时效性以及如何及时收集并加工处理数据等问题，是高校图书馆在数据挖掘时要考虑的
。
（2）利用数据挖掘拓展读者个性化服务
收集读者来馆后的行为数据，如各种视频设备、网络设备、门禁设施等记录的数据，也包括图书馆对读者检索、咨询等行为做出的反馈数据，将这些基础数据进行汇整，可做群体分析，也可做个人阅读行为分析，创建读者阅读行为的数据资源库，用以预测读者个人和群体的关注热点及动向、阅读爱好等，为本校读者提供有针对性的、深层次的、个性化的服务。例如根据馆藏信息的新增或变化，及时借助于社交、移动平台（微信、移动图书馆等）推送他们感兴趣的信息资源。据美国凯斯工学院基金会研究统计，一名从事自然科学或从事社会科学的学者，若要完成一项课题研究，花在信息检索与加工上的时间分别是 30.2％和 52.9％。统计显示高校的科研人员对数据服务质量的期望值是很高的，图书馆要积极构建面向高校科研人员服务的数据服务资源库。例如图书馆可收集和挖掘教师在校及来校前的学术文章发表、被收被引等数据，为教师展示完整的个人学术历程，根据其学术研究方向，为本校教师提供个人科研合作网络。这不仅能够便利本校教师，而且能为同行了解其研究兴趣及学术影响力提供帮助
。
高校图书馆还可以统计毕业生在校期间与图书馆相关的阅读行为等记录，创建个性化的毕业服务，实现提供个性化的跟踪、总结服务。例如，美国国会图书馆推出的以“美利坚记忆”为主题、为高校学生制作的毕业生纪念册，该纪念册印有本校特色建筑照片、手稿，学生论文发表情况，其他活动获奖名次，本届毕业生的借阅量，最受本届学生欢迎的书籍，学院、个人阅读行为等数据的分析，学生毕业时，发给每位学生以纪念他们昔日的校园阅读生活；厦门大学和华东师范大学根据“毕业生利用图书馆数据”制作的“校园记忆之我的图书馆生活”，记录了毕业生第一次来到图书馆的日期、第一次借阅的图书、在校期间的到馆天数、借阅册数等情况，受到毕业生的一致好评。高校图书馆通过对每届毕业生大数据的分析与连续记录，能够持续性跟踪图书馆服务状况，院系也能够了解本届学生的培养情况。
（3）利用数据挖掘拓展学院管理决策服务
在大数据环境下，利用数据挖掘技术对获取的数据信息（如SCI论文数据、查收查引数据）进行研究并形成数据分析报告，使学校领导能够客观、方便、及时、全面地掌握本校SCI论文产出情况；相关职能部门也能直接获取论文成果的数据管理、统计及上报信息；院系和老师也能及时了解论文发表及研究进展情况，对学校及个人未来的科研活动具有显著的指导作用。另外，对本校某一学科进行科研绩效数据分析，能分析科研人员、院系对本校学科建设的贡献度，动态监测本校的学科发展态势，为学校层面的学科发展规划提供客观的数据报告。目前，已有许多高校图书馆尝试这方面的数据挖掘和分析，试图全面、精准地分析学科研究热点动向，为本校核心和优势学科建设提供数据依据。例如华中科技大学图书馆的《华中科技大学学术影响力分析报告》、武汉大学图书馆的《武汉大学学科发展态势分析报告》等。
此外，教职工数据资源建设还可以针对科研人员的个人绩效数据进行分析，如对学校引进人才前后科研绩效的数据进行对比分析，分析科研人员、院系对本校学科建设的贡献度，为院系及学校的科研管理提供客观的数据支持，也为院系及学校引进人才评估提供数据支撑。如同济大学图书馆将拟引入人才的论文与C9 或“985 工程”高校同学科学者以及本校老师的数据进行对比，确定人才的学术位置①。