Page 167 - 智慧图书馆建设与服务创新
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第六章 智慧图书馆的管理研究
自动贩卖、座位预约系统等一系列的应用。
5.Hadoop 技术体系在高校图书馆中的应用
Hadoop 是 Apache 基金会所开发的一个分布式系统基础架构，最核心的
设计就是 HDFS 和 MapReduce。HDFS 实现了一个分布式文件系统（Hadoop
Distributed File System，简称 HDFS），为海量的数据提供了存储，它有高容错
性的特点，且此设计可部署在低廉（lowcost）硬件上，而 MapReduce 则为海量
数据提供计算。Hadoop 有跨数据源分析、离线计算、对数据进行再次加工的优点，
可应用在高校图书馆的大数据挖掘中。
（二）智能设备和技术在高校图书馆智慧服务的策略
随着高校图书馆的智能设备的增多，利用智能设备和技术进行智慧服务也成
为高校图书馆服务的主流。以下将高校图书馆利用智能设备和技术应用在智慧服
务方面的策略阐述以供参考。
第一，要有全局性观念增加并注重资金的利用。为了将图书馆的智慧服务融
入整个学校的服务体系之中，图书馆领导不仅要有长远的、全局性眼光，还要积
极与学校争取资金费用，为在高校图书馆智慧服务建设过程中的技术、设备、资
源和人员投入需要的资金提供保障。
第二，组建一支高素质、高品质的智慧服务团队。如今，高校图书馆需要组
建一支适应高校发展的，具有图书馆知识、技术、智能设备和技术的使用、大数
据采集、挖掘、分析等能力，积极发挥集体智慧，共同承担完成用户深层次服务
需求，为用户提供智慧分析能力、解决智慧方案的智慧服务团队。
第三，注重大数据技术在智慧服务中的应用。在认同大数据技术的应用是实
现智慧服务的手段的同时，如何将技术应用在具体的图书馆智慧服务中仍需思考。
自助服务方面的相关大数据智慧服务模式有 SoLoMo、RFID 的模式，在个性化
服务方面有精确定位算法、数据挖掘的模式，在情景感知方面有感知技术的微服
务模式及共享服务方面的云计算模式和推荐技术方面的智慧服务模式等。对数据
的分析、挖掘虽有了一定的基础，但仍有一定的局限性和不足，在如何应用数据
挖掘方法从海量图书馆数据中找到更有意义、有价值的信息研究方面，还有待进
一步提高，使图书馆智慧化服务更精准化。
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