大数据环境下应用型本科院校图书馆建设的探讨
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学术 论 坛
大数据环境下应用型本科院校图书馆建设的探讨
晏伯 武
（ 湖北理工 学院 计算机 学院， 湖北黄石 ４ ３ ５ ０ ０ ３ ）
摘要： 本文探讨 了应用型本科 院校 图书馆的特点， 综述 了大数据相 关技术， 大数据来源， 及其 图书馆在新的环境 下的发来自百度文库方向， 并对其进
行 了展 望 。
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学术论坛
数据 。
２ ． ３相 关技 术
和大数据的价值【 １ 。
大数据技术涉及大数据 采集 ， 大数据存储与管理 ， 大数据计算 模式与系统 ， 大数据分析与挖掘和大数据 隐私与安全等 方面， 大数
大数据的关键技术主要包括 ： 大数据获取 ， 大数据预处理 ， 大数
４ Ｏ． ３ ％【 。
是计算机有史以来全部信息量的总和 ” ， 已经得 到验证 。 大数据的信 息量大 ， 应当是达到Ｐ Ｂ 级 以上。 而对于大数据的定义 ， 比较典型的描
述 是 由ＮＳ Ｆ （ 美国 国家科学基 金会） 提 出的 ： 大 数据 是指 “ 由科学仪
研究实践的重要 内容。 互联 网的出现呈现取代传统广播 电视报刊 传 器 、 传感设备 、 互联网交易、 电子邮件 、 音视频软件、 网络点击流等多
统 的作用之势 ， 如何在 “ 互联网＋ ” 的环境下发展应用型本科院校图 书馆建设 ， 值得研究 。 ”调查结果表明２ ０ １ ０ 年起 ， 国 民对 数字 阅读 方 式的接触率持续上涨 ， ２ ０ １ ０ 年为３ ２ ． ８ ％， ２ ０ １ １ 年为３ ８ ． ６ ％， 而２ ０ １ ２ 年为
据应当理解为数据采集 、 数据存取、 数据 处理 、 数据挖掘等相关技术 据存储 ， 大数据分析 ， 大数据检索 ， 大数据展 现与应用。 具体有云计
的融合。 云计算技术可以说是处理海量数据最为低成本和高效率解 算， 物联网技术， 移动计算技术。
决方案 ， 通过云计算技术 ， 可以把海量分散的数据从手机端、 电脑端 系统加 以高效分析 和计 算 ， 提炼 出富有价值 的数据和信息 。
获得 者３ ｉ ｍ Ｇ ｒ ａ ｙ ￣ 出的“ 新摩尔定律 ” ： “ 每１ ８ 个月全球新增信息量
适 应新的环境增加更显著 ， 互联 网得 到较好 的运 用 ， 故图书馆的借 阅量 了出现下滑之势 。 尤 其是 随着 信息技术 ， 物联 网， 大数据 ， 云计 算技术的发展下， 如何跟上信息技术 发展地方本科 院校 图书馆成为
新 建应 用型本科院校大都是在原来高职高专 院校的基础上于 理 念 ２ ０ ０ ０ 年前后升格 为本 科院校的 ， 其专业建设学科建设等方面较新 ， ２大数 据 及 其相 关技 术 注重在学术 、 工程基础上的强调技术和应用 。 图书馆作为现代高校
２ ． １大 数 据
的科研 、 教 学、 图书馆三大 块之 ～， 得 到较好 的发展 和建设。 但在 资
传统的图书馆 的功能主要体现为 “ 藏、 借、 阅、 管” ， 而 由于网络 、
无线网、 移动终端的应用 ， 现今图书馆 管理模式发生相应变 化， 追求
速） ， 是指大量实 时数据 流的快速 收集、 创建 、 分析、 处理 、 传送的过 程。 Ｖａ ｌ ｕ ｅ （ 价值） ， 量大但密度很低， 需要从数据 中提炼出有价值的数
种数据源生成的大规模、 多元化、 复杂、 长期的分布式数据集” 。 大数
据的特点主要有４ Ｖ， 如图１ 所示 ： Ｕ Ｐ Ｖｏ ｌ ｕ ｍｅ （ ￣ｉ） ， 在２ ０ １ １ 年， 全球的 数据总量就达到１ ． ８ Ｚ Ｂ， 而到了２ ０ ２ ０ 年， 全球数据总量将增 长５ Ｏ 倍。 Ｖａ ｒ ｉ ｅ Ｗ（ 多样） ， 结构性数据 、 半结构数据 、 非结 构数据 。 Ｖｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 高
储 技术是Ｇｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 的Ｇ 和Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ 的ＨＤＦ Ｓ， 其 中， ＨＤ Ｆ Ｓ 是ＧＦ Ｓ 的
云计算技术的虚拟技术， 海量分布储存技术， 并行编程模式， 云
电脑端及其他智 能终端均传送至云平 台， 然后再通过一个大规模的 物联网技术主要包括Ｆ 融Ｄ 技术 ， 近场通信技术 ， 传感器 网络技
金方面存在不足状态 ， 馆合 、 图书 、 电子资源建设和其发展速度相对 滞后 。 在另一方 面， 现今的情 况是相关资源增加了， 尤其是 电子资源
大数据是信息 技术继Ｐ Ｃ， 互联 网， ｗＥ Ｂ１ ． ０ ， 移动通信 ， ＷＥ Ｂ ２ ． ０ Ｚ后 的第五次浪潮 ， ２ ０ １ ２ 年被认为大数据的起始分水岭年。 图灵奖
关键 词 ： 图书馆 ； 大数 据 ； 云计 算 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９
文献标识码： Ａ
文章编号： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ４ － ０ ２ ３ Ｏ ・ ０ ２
１ 应 用型 本 科 院 校图 书 馆 的特 点
立 了以用户为 中心 ” 以数据为根本 ” 以图书馆为枢纽的大数据研究
及其他智 能终端均传送至云平台 ， 然后再通过一个大规模 的分布式 技术平台管理技术。 云计算技术， 可以把海量分散的数据从手机端、 （ １ ） 大数据的存储技术采用冗余存储模式。 比 较有名的分布 式存 分 布式系统加以高效分析 和计算 ， 提炼 出富有价值的数据和信息 。 开源 实现 。 为 了达 到方便管理数据的 目的 ， 大数据不再采用传统 的 术和无线通信技术 。 移动计算关键技术如下 ： 移动计算通信协议 ， 情 单表数据存储结构 ， 而是采用 由多维表组成 的按列存储的分布 式实 景感知 ， 移动计算环境 ， 无缝迁 移技术 。
据和信息 。 现 今新 的计算方法 ， 机器学习一直在提高着数据的质量
在任何地点 、 任何时间舒适地使用 图书资源 。 高校图书馆的发展确
图 １大 数 据 的 ３ Ｖ特 征
收 稿 日期 ： ２ （ １ １ ７ － ０ ３ — ２ ２
基金 项 目： 湖北省教 育厅重点科技 项 目基金 资助项 目（ Ｎｏ ： Ｄ２ ０ １ ２ ３ ０ ０ ２ ） 。 作者简介： 晏 伯武（ １ ９ ６ ９ 一） ， 男， 湖 北黄 冈人， 博 士， 湖北理 工学院教授， 研 究方向： 计 算机 应用， 微 电子 与 固体电子学。
大数据环境下应用型本科院校图书馆建设的探讨
晏伯 武
（ 湖北理工 学院 计算机 学院， 湖北黄石 ４ ３ ５ ０ ０ ３ ）
摘要： 本文探讨 了应用型本科 院校 图书馆的特点， 综述 了大数据相 关技术， 大数据来源， 及其 图书馆在新的环境 下的发来自百度文库方向， 并对其进
行 了展 望 。
！ 竺 栅 【 ＿ … … …… …． … ………一
学术论坛
数据 。
２ ． ３相 关技 术
和大数据的价值【 １ 。
大数据技术涉及大数据 采集 ， 大数据存储与管理 ， 大数据计算 模式与系统 ， 大数据分析与挖掘和大数据 隐私与安全等 方面， 大数
大数据的关键技术主要包括 ： 大数据获取 ， 大数据预处理 ， 大数
４ Ｏ． ３ ％【 。
是计算机有史以来全部信息量的总和 ” ， 已经得 到验证 。 大数据的信 息量大 ， 应当是达到Ｐ Ｂ 级 以上。 而对于大数据的定义 ， 比较典型的描
述 是 由ＮＳ Ｆ （ 美国 国家科学基 金会） 提 出的 ： 大 数据 是指 “ 由科学仪
研究实践的重要 内容。 互联 网的出现呈现取代传统广播 电视报刊 传 器 、 传感设备 、 互联网交易、 电子邮件 、 音视频软件、 网络点击流等多
统 的作用之势 ， 如何在 “ 互联网＋ ” 的环境下发展应用型本科院校图 书馆建设 ， 值得研究 。 ”调查结果表明２ ０ １ ０ 年起 ， 国 民对 数字 阅读 方 式的接触率持续上涨 ， ２ ０ １ ０ 年为３ ２ ． ８ ％， ２ ０ １ １ 年为３ ８ ． ６ ％， 而２ ０ １ ２ 年为
据应当理解为数据采集 、 数据存取、 数据 处理 、 数据挖掘等相关技术 据存储 ， 大数据分析 ， 大数据检索 ， 大数据展 现与应用。 具体有云计
的融合。 云计算技术可以说是处理海量数据最为低成本和高效率解 算， 物联网技术， 移动计算技术。
决方案 ， 通过云计算技术 ， 可以把海量分散的数据从手机端、 电脑端 系统加 以高效分析 和计 算 ， 提炼 出富有价值 的数据和信息 。
获得 者３ ｉ ｍ Ｇ ｒ ａ ｙ ￣ 出的“ 新摩尔定律 ” ： “ 每１ ８ 个月全球新增信息量
适 应新的环境增加更显著 ， 互联 网得 到较好 的运 用 ， 故图书馆的借 阅量 了出现下滑之势 。 尤 其是 随着 信息技术 ， 物联 网， 大数据 ， 云计 算技术的发展下， 如何跟上信息技术 发展地方本科 院校 图书馆成为
新 建应 用型本科院校大都是在原来高职高专 院校的基础上于 理 念 ２ ０ ０ ０ 年前后升格 为本 科院校的 ， 其专业建设学科建设等方面较新 ， ２大数 据 及 其相 关技 术 注重在学术 、 工程基础上的强调技术和应用 。 图书馆作为现代高校
２ ． １大 数 据
的科研 、 教 学、 图书馆三大 块之 ～， 得 到较好 的发展 和建设。 但在 资
传统的图书馆 的功能主要体现为 “ 藏、 借、 阅、 管” ， 而 由于网络 、
无线网、 移动终端的应用 ， 现今图书馆 管理模式发生相应变 化， 追求
速） ， 是指大量实 时数据 流的快速 收集、 创建 、 分析、 处理 、 传送的过 程。 Ｖａ ｌ ｕ ｅ （ 价值） ， 量大但密度很低， 需要从数据 中提炼出有价值的数
种数据源生成的大规模、 多元化、 复杂、 长期的分布式数据集” 。 大数
据的特点主要有４ Ｖ， 如图１ 所示 ： Ｕ Ｐ Ｖｏ ｌ ｕ ｍｅ （ ￣ｉ） ， 在２ ０ １ １ 年， 全球的 数据总量就达到１ ． ８ Ｚ Ｂ， 而到了２ ０ ２ ０ 年， 全球数据总量将增 长５ Ｏ 倍。 Ｖａ ｒ ｉ ｅ Ｗ（ 多样） ， 结构性数据 、 半结构数据 、 非结 构数据 。 Ｖｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 高
储 技术是Ｇｏ ｏ ｇ ｌ ｅ 的Ｇ 和Ｈａ ｄ ｏ ｏ ｐ 的ＨＤＦ Ｓ， 其 中， ＨＤ Ｆ Ｓ 是ＧＦ Ｓ 的
云计算技术的虚拟技术， 海量分布储存技术， 并行编程模式， 云
电脑端及其他智 能终端均传送至云平 台， 然后再通过一个大规模的 物联网技术主要包括Ｆ 融Ｄ 技术 ， 近场通信技术 ， 传感器 网络技
金方面存在不足状态 ， 馆合 、 图书 、 电子资源建设和其发展速度相对 滞后 。 在另一方 面， 现今的情 况是相关资源增加了， 尤其是 电子资源
大数据是信息 技术继Ｐ Ｃ， 互联 网， ｗＥ Ｂ１ ． ０ ， 移动通信 ， ＷＥ Ｂ ２ ． ０ Ｚ后 的第五次浪潮 ， ２ ０ １ ２ 年被认为大数据的起始分水岭年。 图灵奖
关键 词 ： 图书馆 ； 大数 据 ； 云计 算 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９
文献标识码： Ａ
文章编号： １ ０ ０ ７ ． ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ４ － ０ ２ ３ Ｏ ・ ０ ２
１ 应 用型 本 科 院 校图 书 馆 的特 点
立 了以用户为 中心 ” 以数据为根本 ” 以图书馆为枢纽的大数据研究
及其他智 能终端均传送至云平台 ， 然后再通过一个大规模 的分布式 技术平台管理技术。 云计算技术， 可以把海量分散的数据从手机端、 （ １ ） 大数据的存储技术采用冗余存储模式。 比 较有名的分布 式存 分 布式系统加以高效分析 和计算 ， 提炼 出富有价值的数据和信息 。 开源 实现 。 为 了达 到方便管理数据的 目的 ， 大数据不再采用传统 的 术和无线通信技术 。 移动计算关键技术如下 ： 移动计算通信协议 ， 情 单表数据存储结构 ， 而是采用 由多维表组成 的按列存储的分布 式实 景感知 ， 移动计算环境 ， 无缝迁 移技术 。
据和信息 。 现 今新 的计算方法 ， 机器学习一直在提高着数据的质量
在任何地点 、 任何时间舒适地使用 图书资源 。 高校图书馆的发展确
图 １大 数 据 的 ３ Ｖ特 征
收 稿 日期 ： ２ （ １ １ ７ － ０ ３ — ２ ２
基金 项 目： 湖北省教 育厅重点科技 项 目基金 资助项 目（ Ｎｏ ： Ｄ２ ０ １ ２ ３ ０ ０ ２ ） 。 作者简介： 晏 伯武（ １ ９ ６ ９ 一） ， 男， 湖 北黄 冈人， 博 士， 湖北理 工学院教授， 研 究方向： 计 算机 应用， 微 电子 与 固体电子学。