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      大數(shù)據(jù)驅(qū)動的特色資源服務(wù)平臺架構(gòu)研究*

      2014-12-24 08:22:58朱維喬
      圖書館研究 2014年4期
      關(guān)鍵詞:特色圖書館資源

      朱維喬

      (廣州航海學(xué)院圖書館,廣東 廣州 510725)

      1 大數(shù)據(jù)對圖書館界的影響及應(yīng)用概述

      隨著云計算、傳感網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展和多種移動終端、社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長之勢,“大數(shù)據(jù)”概念應(yīng)運而生,一些研究機構(gòu)將其定義為數(shù)量超出傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)收集、存儲和分析能力的數(shù)據(jù)集[1],其所產(chǎn)生的影響已滲入社會生活的諸多領(lǐng)域。美國政府宣布的“大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展倡議”將大數(shù)據(jù)定位為未來信息技術(shù)發(fā)展的核心,預(yù)示著其將對全球知識創(chuàng)新與知識服務(wù)形式產(chǎn)生深遠的影響。時至今日,大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使海量多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的即時獲取、深度挖掘和精確分析成為現(xiàn)實,也將為正在興起的知識服務(wù)注入更多服務(wù)增長點。國內(nèi)外圖書館界均對其展開了如火如荼的研究與應(yīng)用。

      國內(nèi)圖書館界的大數(shù)據(jù)應(yīng)用以清華大學(xué)圖書館為代表,其應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)為讀者提供知識服務(wù),在檢索平臺上綜合運用多來源數(shù)據(jù),將書、刊、文章等元數(shù)據(jù)匯聚在一起用于檢索,用戶可通過開放鏈接技術(shù)定位及獲取資源[2]。國外圖書館界的大數(shù)據(jù)應(yīng)用由美國哈佛大學(xué)圖書館率先發(fā)起,其將圖書大數(shù)據(jù)公開并在國家公共數(shù)字圖書館中提供下載,內(nèi)容包括書目數(shù)據(jù)、音頻、視頻、圖像、手稿等多種類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),共計一千多萬種資料[3],該項大數(shù)據(jù)服務(wù)旨在促進全球圖書目錄的開放共享與大數(shù)據(jù)技術(shù)的研發(fā),滿足急劇擴張的知識服務(wù)需求;此外,新加坡國家圖書館管理局采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對持續(xù)增長的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析,并在其門戶網(wǎng)站上將讀者最感興趣的信息實行自動推送,目前已完成對“新加坡記憶”特色資源網(wǎng)站的上百萬篇文章的文本分析,并為解決存儲與計算設(shè)備擴展性的問題建立了一整套分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)集群,由在主機上虛擬的數(shù)十臺服務(wù)器組成,這使其擁有了可擴展的分布式計算平臺,解決了應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘和實現(xiàn)用戶知識服務(wù)需求的難題[4]。

      2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的特色資源服務(wù)平臺架構(gòu)

      圖書館特色資源服務(wù)平臺架構(gòu)以用戶的個性化和專業(yè)化需求為出發(fā)點,提供面向用戶的經(jīng)過數(shù)據(jù)分析加工且能滿足實際需求的特色知識信息。本文將針對特色資源平臺架構(gòu)的主要環(huán)節(jié),將大數(shù)據(jù)作為一種技術(shù)方法與提供知識服務(wù)的新工具,如圖1所示,分析其在每一環(huán)節(jié)的具體應(yīng)用。

      圖1 面向大數(shù)據(jù)的特色資源平臺體系架構(gòu)

      2.1 內(nèi)容設(shè)計環(huán)節(jié)

      評價特色資源平臺架構(gòu)的重要因素之一是其內(nèi)容與功能的設(shè)計科學(xué)性,內(nèi)容設(shè)計應(yīng)明確建設(shè)的重點方向與目標(biāo),基于用戶的使用特點與需求分析而進行。OCLC(聯(lián)機計算機圖書館中心)發(fā)布報告稱,圖書館正在經(jīng)受著技術(shù)障礙、人才瓶頸等問題的困擾,用戶流失較為嚴(yán)重[5]。因此,如何在內(nèi)容設(shè)計環(huán)節(jié)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行用戶分析,對特色資源平臺的內(nèi)容與功能進行合理定位,構(gòu)建新型特色資源服務(wù)從而吸引更多的用戶,將成為特色資源建設(shè)工作的挑戰(zhàn)。圖書館應(yīng)通過分析大數(shù)據(jù)的主要信息源——即隱含在用戶檢索、咨詢等行為中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如流通日志中的特色文獻借閱數(shù)據(jù)、OPAC日志中的點擊流數(shù)據(jù)、特色數(shù)字資源的瀏覽歷史、用戶信息反饋行為等可展示其偏好、習(xí)慣模式等特點的數(shù)據(jù),進而識別、挖掘和推斷用戶的知識服務(wù)需求,按其需求進行特色資源的內(nèi)容設(shè)計,使相同主題、專業(yè)與相關(guān)學(xué)科的各類文獻重組、整合成完整的特色資源體系;與此同時,還應(yīng)根據(jù)動態(tài)反饋用戶需求的大數(shù)據(jù)進行知識更新,使特色資源平臺的開發(fā)者、提供者和使用者實現(xiàn)在各個方面提高效率的目標(biāo)[6],從而提高圖書館自身的核心競爭力。

      2.2 數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)

      數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,主要是為特色資源平臺建設(shè)提供更豐富的資源類型與多維化的數(shù)據(jù)來源。除圖書館自身的館藏資源,如數(shù)據(jù)庫中的書目信息、特色文獻數(shù)字化后形成的電子圖書圖像、自建特色數(shù)據(jù)庫等之外,還包括動態(tài)的傳感器數(shù)據(jù)、RFID射頻識別數(shù)據(jù)、移動設(shè)備數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶社交網(wǎng)絡(luò)交互數(shù)據(jù)等;另外,如網(wǎng)絡(luò)出版與傳播數(shù)據(jù)、館際之間的共享數(shù)據(jù)等圖書館外部的開放知識源都將成為特色資源平臺主要的大數(shù)據(jù)來源。但由于數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,圖書館應(yīng)設(shè)置必要的信息采集規(guī)則和機制,以確保進入特色資源庫中的知識將得到有效利用[7]。可運用信息過濾技術(shù),針對特色學(xué)科、專題進行信息收集分析、處理與存儲,并按照一定的標(biāo)準(zhǔn)格式創(chuàng)建數(shù)字信息資源庫,使特色資源平臺建設(shè)得以創(chuàng)新并得到更多用戶的肯定,體現(xiàn)出更高的價值。

      2.3 信息存儲環(huán)節(jié)

      根據(jù)數(shù)據(jù)生命周期理論與特色資源的被檢索頻率,特色資源庫中的大數(shù)據(jù)可分為熱數(shù)據(jù)與冷數(shù)據(jù),若二者使用同一存儲空間會影響數(shù)字資源的存儲質(zhì)量。因此,圖書館應(yīng)根據(jù)存儲成本、訪問頻度、數(shù)據(jù)容量與更新頻率等因素將數(shù)據(jù)分層存儲??蓪⒋鎯臻g分為三層:一為快速存儲層,適用于少量熱數(shù)據(jù),特點為價格高、容量低、運行速度快;二為次級存儲層,適用于中等價值的數(shù)據(jù)與知識,運行速度為中等;三為硬盤存儲層,適用于冷數(shù)據(jù),特點為價格低、容量大、運行速度慢。在系統(tǒng)中跟蹤并記錄特色資源庫中數(shù)據(jù)與知識的被檢索頻度,同時設(shè)置相應(yīng)的參數(shù),當(dāng)其符合某一存儲層的訪問頻度時將自動分配知識元到該存儲層,從而實現(xiàn)知識的效率存儲,以提高大數(shù)據(jù)環(huán)境下特色資源平臺的建設(shè)質(zhì)量。

      2.4 知識組織與加工環(huán)節(jié)

      在知識組織與加工環(huán)節(jié),大數(shù)據(jù)為其引入更為專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技術(shù),將分散、無序的大數(shù)據(jù)進行組織、加工與分析,對數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)生、發(fā)展及波動規(guī)律進行歸納,可依據(jù)其對特色資源進行結(jié)構(gòu)調(diào)整。特色資源平臺的建設(shè)目標(biāo)是實現(xiàn)資源共享及各種數(shù)據(jù)庫之間的整合,為用戶提供來源、結(jié)構(gòu)、功能均不相同的多種數(shù)據(jù)庫的一站式檢索平臺,構(gòu)建綜合化特色資源服務(wù)平臺。這就要求各類數(shù)據(jù)在加工時嚴(yán)格執(zhí)行統(tǒng)一且高質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn),在技術(shù)條件實現(xiàn)時才能使數(shù)據(jù)庫加入到整合檢索系統(tǒng)中。因此,需要對不同格式的數(shù)據(jù)進行處理和深層次加工,將其轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫所要求的文件格式,從而使其符合建設(shè)特色數(shù)據(jù)庫的規(guī)范要求。當(dāng)大量數(shù)據(jù)存儲于分布廣泛、多種類型的服務(wù)器中時,需要借助新型處理手段進行動態(tài)數(shù)據(jù)集的收集、組織與加工和多格式數(shù)據(jù)的整合規(guī)范,將其轉(zhuǎn)換為規(guī)律的有序數(shù)據(jù)并從中提煉價值,為特色資源平臺建設(shè)構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)支撐體系[8]。

      3 面向大數(shù)據(jù)的特色資源服務(wù)體系創(chuàng)新發(fā)展

      特色資源平臺建設(shè)與特色資源服務(wù)共同發(fā)展、不可分割?;诖髷?shù)據(jù)開展的挖掘數(shù)據(jù)價值、提取知識的理念為特色資源服務(wù)模式的創(chuàng)新發(fā)展提供了良好的契機。

      3.1 基于情感分析的主動推送服務(wù)

      傳統(tǒng)的被動服務(wù)模式既阻礙了特色資源的有效利用,又背離了特色資源平臺建設(shè)的初衷,因此向主動推送服務(wù)模式的發(fā)展勢在必行,大數(shù)據(jù)應(yīng)用使這一轉(zhuǎn)變成為現(xiàn)實。通過了解關(guān)于用戶情感狀態(tài)及實際需求的實時大數(shù)據(jù),進行用戶行為智能分析與知識需求預(yù)測等新型特色資源服務(wù),搜集與加工特色資源,并利用信息推送技術(shù)定期將相關(guān)特色資源主動推送給用戶,能夠提高特色資源的利用率及拓寬特色資源服務(wù)范圍。

      3.2 基于數(shù)據(jù)整合的一站式服務(wù)

      大數(shù)據(jù)環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)資源,如文獻資源、科研成果、訪問日志、社交信息等各類網(wǎng)絡(luò)資源,來源于不同的機構(gòu)知識庫與個體用戶,具有數(shù)量大、類型多、無序化等特點,因而需要建立數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),實現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)的有效整合,使整合后的數(shù)據(jù)更具應(yīng)用價值,為特色資源服務(wù)的開展提供智力支持。在微觀層面的數(shù)據(jù)整合,通過定位、連接各類數(shù)據(jù)源,對不同數(shù)據(jù)賦予統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)格式與資源標(biāo)識符(URI)來實現(xiàn),使每個數(shù)字資源擁有唯一地址,從而構(gòu)建元數(shù)據(jù)項目描述精確的數(shù)字資源庫,使分布的各種異構(gòu)數(shù)據(jù)資源匯聚、融合為中心知識庫,并通過引擎的方式為用戶提供簡捷、快速的資源發(fā)現(xiàn)與獲取服務(wù),構(gòu)建一站式特色資源服務(wù)平臺;在宏觀層面的數(shù)據(jù)資源庫整合,通過將數(shù)據(jù)資源按照類型、學(xué)科、主題等區(qū)別進行分散聚合,形成跨數(shù)據(jù)庫、跨平臺的無縫鏈接的數(shù)字資源集成,力圖在各種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)之間建立多維度關(guān)聯(lián),允許用戶通過集成的資源界面進入圖書館所有的資源、應(yīng)用與服務(wù)入口,方便快捷地一站式完成信息獲取[9]。

      3.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)科知識服務(wù)

      為了提升特色資源服務(wù)質(zhì)量,圖書館應(yīng)對所收集的大數(shù)據(jù)進行加工,基于數(shù)據(jù)進行知識發(fā)現(xiàn)與分析,滿足用戶的學(xué)科知識需求。如將不同學(xué)科用戶的信息行為數(shù)據(jù)進行分類,進而分析用戶檢索、瀏覽和下載的文獻特征并加入時間緯度,可歸納出某個學(xué)科用戶在特定時期感興趣的主題內(nèi)容;利用數(shù)據(jù)挖掘、聚類分析、相關(guān)性分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測學(xué)科熱點及進行交叉學(xué)科的分析研究;基于大數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)關(guān)系分析,構(gòu)建學(xué)者、合作者、會議、期刊、學(xué)術(shù)成果等元素之間的知識網(wǎng)絡(luò)[10];為促進特色學(xué)科發(fā)展而對數(shù)據(jù)集合進行的分析,即從元數(shù)據(jù)倉儲中提取文章關(guān)鍵詞等信息,基于時間軸進行學(xué)科趨勢分析,可以通過研究關(guān)鍵詞在時間軸上分布的方法來分析特色學(xué)科領(lǐng)域在一個時間段的發(fā)展趨勢并預(yù)測未來的發(fā)展方向。

      3.4 基于知識推薦的個性化服務(wù)

      隨著知識經(jīng)濟的發(fā)展,用戶的信息需求愈加個性化和專業(yè)化,而傳統(tǒng)的大眾化服務(wù)模式不但無法為個體用戶提供有針對性的知識服務(wù),也不利于圖書館資源、技術(shù)和人才的整合??梢姡厣Y源服務(wù)向個性化模式的發(fā)展勢在必行。圖書館應(yīng)基于對用戶信息使用行為習(xí)慣的分析和對資源特定需求的預(yù)測,向其主動提供可能需求但難以獲取的資源。通過對讀者顯式行為(如資源評分、贊/踩等)和隱式行為(如瀏覽下載記錄、頁面停留時間、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、借閱記錄等)的分析,建立用戶剖面(user profile)進而精準(zhǔn)把握其需求特點、規(guī)律和趨向。挖掘其隱性需求,并搭建交互平臺進而提供特色知識服務(wù),從而有針對性地開展特色資源服務(wù)的個性化推送,實現(xiàn)特色資源服務(wù)效益的最大化。應(yīng)用知識發(fā)現(xiàn)、信息挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù)過濾各類信息源并對用戶進行個性化知識推薦,包括基于內(nèi)容過濾與協(xié)同過濾等推薦方法,通過加工整理、綜合分析形成用戶所需的個性化特色資源,并通過電子郵件發(fā)送、系統(tǒng)消息發(fā)布或頻道推送等方式傳送給用戶。具體內(nèi)容包括:個性化定制服務(wù)根據(jù)用戶定制的目標(biāo)構(gòu)建個性化特色資源服務(wù)系統(tǒng),通過挖掘和深加工特定專題的信息資源,查詢并反饋滿足用戶需求的結(jié)果,并利用動態(tài)網(wǎng)頁自動生成所定制的頁面;個性化傳遞服務(wù)以用戶需求為導(dǎo)向,利用信息推送技術(shù)定期為用戶傳送相關(guān)的特色資源信息。

      4 特色資源平臺與服務(wù)體系推進大數(shù)據(jù)應(yīng)用的制約因素及對策

      大數(shù)據(jù)在特色資源平臺建設(shè)與服務(wù)應(yīng)用中存在一些制約因素,圖書館可采取相應(yīng)對策緩解所受到的限制。

      4.1 提升特色資源數(shù)據(jù)存儲與計算能力

      特色資源平臺建設(shè)與服務(wù)中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法在數(shù)據(jù)量不高于TB級時尚可承受,但其處理海量實時數(shù)據(jù)的時間與成本均至少增長幾個數(shù)量級,這成為制約大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)瓶頸。在數(shù)據(jù)量的增長與數(shù)據(jù)復(fù)雜性的變化遠超過存儲、計算能力增強的情況下,設(shè)計最合理的分級、分層數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)成為特色資源服務(wù)體系中資源管理的重要環(huán)節(jié)。這對海量數(shù)據(jù)的存儲與計算能力提出了更高標(biāo)準(zhǔn),要求其具有高度的靈活性與可擴展性,能夠支持PB級甚至更高規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲、組織及分析??梢?,對特色資源服務(wù)技術(shù)架構(gòu)的革新和存儲、計算能力的提升成為大勢所趨。

      4.2 完善成本可控的基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建

      大數(shù)據(jù)分析需要強大的硬件設(shè)備作為后臺技術(shù)支撐,設(shè)備存儲和計算規(guī)模隨著數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加而增大,相應(yīng)成本也隨之提高,但作為公益性質(zhì)的信息服務(wù)機構(gòu),圖書館在基礎(chǔ)設(shè)施的資金投入上與大型IT企業(yè)相比差距甚大,從而使得大數(shù)據(jù)應(yīng)用受制于軟硬件成本而較難實現(xiàn)。為了解決成本問題,圖書館可將高端服務(wù)器設(shè)備轉(zhuǎn)換為由中低端軟硬件組成的大規(guī)模計算機集群[11],利用云計算技術(shù)為大數(shù)據(jù)創(chuàng)造彈性可擴展的基礎(chǔ)設(shè)施保障,這就要求存儲、分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施是根據(jù)大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)的密集型應(yīng)用而設(shè)計,具備將存儲和計算需求分布到其中并可獲取、存儲及分析海量數(shù)據(jù)的性能。

      4.3 培養(yǎng)特色資源服務(wù)的數(shù)據(jù)分析人才

      調(diào)查顯示,相關(guān)領(lǐng)域人才的稀缺是制約大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素[12]。大數(shù)據(jù)作為一項前沿技術(shù),其研究人才需要具有跨學(xué)科的學(xué)習(xí)經(jīng)歷,如需要集成信息技術(shù)、人工智能、數(shù)學(xué)算法等多個學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)成果。在大數(shù)據(jù)時代,圖書館要提升以知識應(yīng)用為特征的特色資源服務(wù)效能,就需要館員既具有特色資源服務(wù)工作必備的基本素養(yǎng),更應(yīng)當(dāng)掌握大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)組織與數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),對特色資源做出有價值的預(yù)測性分析,以制定切實可行的知識服務(wù)方案。國外專業(yè)教育已開始朝培養(yǎng)熟練駕馭大數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)圖書館員”方向發(fā)展,我國圖書館界應(yīng)密切關(guān)注國外同行進展,積極培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)人才,推薦優(yōu)秀館員加入科研團隊中并承擔(dān)大數(shù)據(jù)研究的任務(wù),通過實踐積累數(shù)據(jù)分析的技能。

      4.4 強化對數(shù)據(jù)安全及用戶隱私的保護

      在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的推動下,特色資源服務(wù)向以數(shù)據(jù)為中心的創(chuàng)新型服務(wù)轉(zhuǎn)化,數(shù)據(jù)安全問題也隨之顯現(xiàn)。海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲與分析意味著有更多數(shù)據(jù)可能被暴露,被黑客攻擊的可能性隨著特色資源數(shù)據(jù)價值的提高而增加。此外,為了將更優(yōu)質(zhì)的個性化知識服務(wù)提供給讀者,圖書館從多種渠道獲取用戶個人信息、地理位置和搜索歷史等數(shù)據(jù)進而分析其信息查詢行為,這使其個人隱私在一定程度上受到威脅,成為制約大數(shù)據(jù)應(yīng)用的障礙。因此,數(shù)據(jù)安全、隱私保護等均成為特色資源平臺建設(shè)與服務(wù)中亟待解決的難題,應(yīng)盡快采取應(yīng)對方案。在知曉用戶信息的同時需要保護其隱私權(quán),這就要求館員自覺規(guī)范其行為、提高專業(yè)素養(yǎng)和職業(yè)道德,并通過為用戶設(shè)置權(quán)限,使其對個人檢索歷史等數(shù)據(jù)的保存時間和用途具有知情權(quán),從而消除用戶的顧慮。

      5 結(jié)束語

      綜上所述,大數(shù)據(jù)這一新技術(shù)可為特色資源服務(wù)平臺構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)支撐體系,可為特色資源服務(wù)模式轉(zhuǎn)變等業(yè)務(wù)需求提供全新的解決方案,對加速特色資源的整合利用、提升圖書館數(shù)字化知識服務(wù)能力將起到積極的推動作用。作為未來圖書館領(lǐng)域無可置疑的技術(shù)發(fā)展形態(tài),大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于初期的探索與實踐階段,其在特色資源服務(wù)平臺架構(gòu)方向的研究還有待進一步發(fā)展完善。

      [1]張文彥,武瑞原,于潔.大數(shù)據(jù)時代的圖書館初探[J].圖書與情報,2012(6):15-21.

      [2]大數(shù)據(jù)環(huán)境下清華大學(xué)圖書館的實踐 [EB/OL].[2013-11-19].http://news.tsinghua.edu.cn/publish/news/mobile/4207/2013/20130829152841109507827/20130829152841109507827_.html.

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