基于用户信息行为的图书馆服务质量研究

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基于用户信息行为的图书馆知识服务研究

类型主要有以下几种：常规用户和临时用户，基本用户、中
知识服务的研究、建立、发展是要建立在对用户信息需求分析的基础上的，图书馆只有在深入研究用户知识需求特点后，根据用户的个性化信息需求，遵循以人为本的
服务理念，有针对性地为用户提供贴合个人的个性化服务，并采取有效措施构建 “ 以用户为中心 ” 的个性化、智能
户研究的工作。下面以按职业分类的用户群为例，说明用
基金项目：广东省科技计划项目（２０１２年） “ 图书馆学科化知识服务平台构建研究” （２０１２Ｂ０４０３０１０３６）的研究成果之一
１３
四川图书馆学报
不同用户的个性特点提供具有个性化的服务内容，并根据所服务的用户类型有针对性地调整服务方向，加强信息资源的开发利用。对图书馆用户的分类，可按利用程度、需求情况、知识水平和背景、职业等来进行，据此图书馆用户
究，在用户类型的基础上细化划分用户群，把握用户群各自特点，并根据用户群特点提供更贴切的服务，是提供优质高效知识服务的重要保障。根据用户群来研究用户知识需求特点，容易发现较大范围内的共同规律，有利于用
（１．广东药学院图书馆，广东广州５１０００６；２．广州白云区图书馆，广东广州５１０４１０；３．广州市市政职业学校图书馆，广东广州５１０５００）

图书馆用户行为分析与需求调研的方法与应用

图书馆用户行为分析与需求调研的方法与应用一、引言图书馆是知识的宝库，为读者提供学习、研究和娱乐的场所。

为了更好地满足用户的需求，提高服务质量，图书馆需要进行用户行为分析与需求调研。

本文将介绍图书馆用户行为分析与需求调研的方法与应用。

二、用户行为分析的方法与应用1. 数据收集用户行为数据收集是用户分析的基础，常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察和统计分析。

问卷调查可以通过设计针对用户行为和需求的问卷，收集用户的信息和反馈。

访谈可以深入了解用户的行为动机和需求。

观察可以通过直接观察用户在图书馆的行为，了解他们的阅读习惯和借阅行为。

统计分析则通过对图书馆系统中的数据进行分析，如读者借阅记录、图书流通情况等。

2. 数据分析通过对收集到的数据进行分析，可以了解用户的行为特征和需求模式。

例如，通过问卷调查和访谈可以了解用户对图书馆空间、服务质量和资源种类的需求；通过观察用户行为可以了解用户在图书馆的阅读习惯和借阅偏好；通过统计分析可以了解不同用户群体的阅读偏好和借阅行为。

3. 用户画像与群体分析用户画像是对用户进行特征描述和分析，以便更好地了解用户的需求和行为模式。

通过用户行为数据的分析，可以将用户划分为不同的群体，如学生用户、教师用户、研究人员用户等。

对不同群体的用户进行分析，可以更有针对性地满足他们的需求。

4. 数据可视化与报告呈现将用户行为数据进行可视化处理，可以更直观地展示用户的行为特征和需求模式。

通过数据可视化，可以生成图表、报告等形式，向管理者、决策者和服务人员汇报用户行为分析的结果和建议，并提供相关的决策支持。

三、需求调研的方法与应用1. 用户需求调研方法为了了解用户的需求，图书馆可以采用多种调研方法。

与用户进行面对面的访谈是了解用户需求的重要方法之一。

通过访谈，可以了解用户的需求痛点、改进建议和期望等。

此外，还可以通过小组讨论、焦点小组等形式进行需求调研，以获取更多的用户反馈和建议。

2. 社交媒体分析随着社交媒体的快速发展，越来越多的用户在社交媒体平台上表达对图书馆的需求和意见。

图书馆读者行为研究与数据分析

图书馆读者行为研究与数据分析在数字化时代的今天，图书馆不再只是传统的纸质书籍资源聚集地，而是成为了信息获取与知识共享的重要场所。

随着人们对知识的需求越来越高，图书馆也开始关注读者行为的研究和数据分析，以满足读者的需求并提供更好的服务。

一、图书馆的读者行为研究1. 读者行为的定义与范围图书馆的读者行为涵盖了读者在图书馆内的一系列活动，包括信息查找、图书借阅、阅读习惯等方面。

通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的需求和兴趣，进一步提供个性化的服务。

2. 读者行为研究的方法读者行为研究可以采用多种方法，例如观察法、问卷调查、访谈等。

观察法可以通过观察读者在图书馆内的行为和活动来获取数据，问卷调查可以收集读者对图书馆服务的满意度和建议等信息，而访谈则可以深入了解读者需求的细节。

3. 读者行为研究的意义通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的偏好和需求，进而有针对性的提供更好的服务。

比如，通过分析读者在馆内的活动轨迹，可以优化图书馆的布局设计，提升读者的浏览和借阅体验；通过了解读者的信息查找行为，可以改进图书馆的信息组织和检索系统，提高读者获取信息的效率。

二、图书馆的数据分析1. 数据收集与整理图书馆需要收集和整理各类数据，如读者借阅记录、图书馆流量统计、读者留言反馈等，以支持后续的数据分析工作。

这些数据可以通过图书馆管理系统、自助借阅设备等进行收集和记录。

2. 数据分析的方法和技术图书馆的数据分析可以采用数据挖掘和机器学习等技术，帮助挖掘大量数据背后的信息和规律。

例如，通过对读者借阅记录的分析，可以发现读者的兴趣偏好，从而为图书采购提供参考；通过对图书馆流量统计的分析，可以了解图书馆的繁忙时段，优化人员配置和服务安排。

3. 数据分析的意义与应用图书馆的数据分析有助于了解图书馆的运行情况和服务效果，从而提供决策支持和改进方案。

同时，通过数据分析还可以发现一些隐藏的问题和机会，进一步提升图书馆的服务水平。

例如，通过分析读者对电子资源的使用情况，图书馆可以根据需求增加相应的订阅资源，提供更多的在线阅读选择。

基于用户需求层次分析的图书馆信息服务模式

有可能采取一定的查寻行为来满足这种要求信息需求是人们为解决生活和工作中的各种问题而产生的对信息的必要感和缺失感。用户信息需求是人总需求
的一部分，人的需求是有层次的，用户的信息需求也可以划分不同的层次。根据用户信息活动的不同发展阶段，可
ｔｃｉｓｔａｒｕｔｇｃｎｒｎｄｔｎｃｎｉｇｒａｅ ’ ｎｏｎｔｎｄｍａｄ．ａｔｈｔｅｂｔｎ，ｏｆｍｉｇａａｓｅｄｎｄｒｉｎａｉｅｎｓｃａｉｉｎｒｅｓｆｏ
［ｙｗｒｓｅｄｒ’ｎｏａｏｅａｄ；ｄｍｎｔｃｒｓｎｒａｏｒｃｏｅ；ｌｒｙＫｅｏｄ］ｒｅｉｒｔｎｄｍｎｓｅａｄｓｕｔｅ；ｉｏｔｎｓｖｅｍｌｉａａｓｆｍｉｒｕｆｍｉｅｉｄｓｂｒ对用户信息需求客观状态的认识是组织信息服务工作的关键 … ，研究用户信息需求是提高图书馆信息服务能力
ＬｉａｙＩｆｒａｉｎＳｒｉｅＭｏｅｓＢａｅｎｂｒｒｎｏｍｔｏｅｖｃｄｌｓｄｏＡｎｌｚｎｈｅＲｅｄｒ ’ＤｅａｓＨｉｒｒｈｅａｙｉｇｔａｅｓｍｎｄｅａｃｉｓ
●
ａｄｐｔｎｉ，ｔｅａｔｏｒｂｄｉｔｓｉｂｅｉｏｍａｉｎｓｒｉｅｍｏｅｙｔｍｆｌｒｒｄｐｔｏｗａｄａｐｐｉｔｂａｙｓｒｉｅｎｏｅｔｌａｈｕｈｒｐｏｅｏｕｔｌｎｒｔｅｖｃｄｌｓｎａｆｏｓｅｏｂａｙａｕｒｒｐｒｒｅｌｒｒｅｖｉｎｆｏａｉｃ

图书馆数字化阅读行为与用户行为分析

图书馆数字化阅读行为与用户行为分析随着信息技术的迅速发展，图书馆也逐渐将纸质文献转变为数字化资源，为读者提供了更便捷的阅读方式。

数字化阅读的兴起不仅改变了读者的阅读行为，也对图书馆的服务模式和资源管理提出了新的要求。

本文将对图书馆数字化阅读行为与用户行为进行分析，探讨其带来的影响和挑战。

一、数字化阅读行为的特点数字化阅读是指通过电子设备或互联网获取、阅读和搜索文献信息的行为。

与传统纸质阅读相比，数字化阅读具有以下几个特点：1. 时空灵活性增强：通过数字化设备，读者可以在任何时间、任何地点进行阅读，不再受到图书馆开闭馆时间的限制。

2. 多媒体融合：数字化资源可以同时包含文字、图片、音频、视频等多种形式的信息，使阅读更加多样化和丰富。

3. 检索与搜索便捷性：数字化阅读使得读者可以通过关键词搜索所需的文献，帮助他们快速准确地获取信息。

4. 个性化阅读体验：数字化阅读可以根据读者的兴趣偏好进行定制化，提供推荐和个性化服务。

二、数字化阅读行为对图书馆的影响1. 资源管理的变革数字化资源的引入使得图书馆需要进行数字化资源的选购、组织和管理，以便更好地满足读者的需求。

同时，由于数字资源的通用性，图书馆可以加强与其他机构合作，共享数字化资源，实现资源共享与互补。

2. 服务模式的转变数字化阅读的兴起使得图书馆的服务模式发生了重大的变革。

图书馆不再仅仅是一个书籍借阅的场所，而是提供了数字化阅读、信息检索、学术交流等多种服务。

图书馆需要提供便捷的数字化阅读环境，开设电子资源检索和使用培训等服务，提升读者对图书馆的满意度。

3. 用户行为的调整数字化阅读的普及使得读者的阅读行为发生了一定的调整。

读者在数字化阅读中更注重信息获取的速度和效率，同时也更加注重阅读的便捷性和个性化体验。

图书馆需要根据读者的需求调整服务策略，提供更多的数字化资源和服务，在满足读者需求的同时推动其深入阅读和学习。

三、用户行为数据的分析与应用为了更好地理解读者的数字化阅读行为和需求，图书馆可以通过数据分析技术获取用户行为数据，并将其应用于图书馆的服务和决策中。

基于大数据技术的高校图书馆服务优化研究

基于大数据技术的高校图书馆服务优化研究随着大数据技术在各行各业的广泛应用，对于高校图书馆的管理和服务也提出了新的挑战和机遇。

高校图书馆作为学术信息资源的集中地，其服务质量对于学校教学科研和学生学习都有着重要的影响。

利用大数据技术对高校图书馆服务进行优化研究，将有助于提升图书馆服务水平，满足师生需求，推动高校信息化建设和智慧校园建设。

一、大数据技术在高校图书馆中的应用现状1.数据采集与管理高校图书馆每天都会有大量的读者借阅和查询行为产生数据，包括图书借还记录、查询记录、阅读时长等。

通过大数据技术，这些数据可以被采集、管理和分析，形成图书馆用户的行为画像，为图书馆提供更精准的服务。

2.智能推荐系统通过大数据技术，可以对读者的阅读行为和借阅偏好进行分析，建立智能推荐系统。

读者在借书、查询书籍时，系统可以根据其阅读历史和兴趣爱好，推荐相关的图书和文献，提高图书馆资源利用率。

3.服务质量评估利用大数据技术，可以对图书馆的服务质量进行评估，包括借阅速度、图书种类丰富程度、空间利用率等方面，为图书馆的运营管理提供科学依据。

二、基于大数据技术的高校图书馆服务优化策略1.个性化服务通过分析大数据，可以为不同类型的读者提供个性化的服务。

对于研究生用户，可以提供专门的学术期刊推荐服务；对于本科生用户，可以推荐与其所学专业相关的图书资料。

2.实时监控与调整借助大数据技术，可以实时监控图书馆的读者借阅情况和馆藏资源利用情况，及时调整图书位置、书籍订购和服务流程，提高服务效率。

3.资源配置优化通过大数据分析，可以对图书馆的馆藏资源进行精准定位和管理，避免资源的闲置和浪费，同时对于热门资源可以进行适度扩充和流通，以满足读者需求。

三、基于大数据技术的高校图书馆服务优化案例分析以某高校图书馆为例，利用大数据技术对图书馆服务进行优化，在用户体验、资源利用和服务效率等方面取得了显著成效。

2.实时座位监控系统图书馆引入大数据技术，利用传感器监测座位的使用情况，通过数据分析得出不同时间段和不同区域的座位利用率，进而调整座位的布局和使用规则，使得座位资源得到最大化利用。

图书馆工作中的用户研究与需求分析

图书馆工作中的用户研究与需求分析图书馆作为传播知识、服务读者的重要场所，在数字化时代面临着新的挑战和机遇。

为了更好地满足用户的需求，图书馆需要进行用户研究与需求分析。

本文将从用户群体、研究方法、需求分析等角度，探讨图书馆工作中的用户研究与需求分析。

一、用户群体图书馆的用户群体非常广泛，包括学生、教师、研究人员、社区居民等。

不同群体的信息需求和使用行为存在差异，因此在用户研究中需要考虑不同用户群体的特点。

1. 学生：学生是图书馆的主要用户群体之一，他们多数时候需要通过图书馆来获取学习资料和文献。

他们对图书馆的要求主要包括书籍数量、资源丰富度和方便借还等方面。

2. 教师：教师主要关注学术研究和教学需要，他们常常需要获取最新的研究成果和教学资源。

他们对图书馆的要求更多地关注于图书馆提供的学术期刊、数据库和研究支持等方面。

3. 研究人员：研究人员需要进行深入的学术研究，对于图书馆的需求主要集中在学术论文、数据库和研究工具等方面。

4. 社区居民：图书馆也是社区居民获取知识和文化的重要场所，他们对图书馆的要求主要包括提供丰富的文化活动、阅读推广和社区服务等方面。

二、研究方法为了了解用户的需求，图书馆可以采用多种研究方法，如问卷调查、访谈和观察等。

下面将介绍一些常用的研究方法。

1. 问卷调查：通过设计问卷并发放给用户，收集用户对图书馆服务和资源的满意度、需求和建议等信息。

问卷可以包括开放性问题和封闭性问题，能够较为全面地了解用户的需求。

2. 访谈：通过与用户进行面对面的访谈，深入了解用户的需求和使用体验。

访谈可以采用个人访谈和小组讨论的方式，获取用户更具体、个性化的需求信息。

3. 观察：通过观察用户在图书馆内的行为和使用情况，了解用户的需求和行为习惯。

观察可以采用实地观察和视频记录等方式，对用户行为进行客观分析。

三、需求分析通过用户研究，图书馆可以获取到用户的需求信息。

在需求分析阶段，需要对用户需求进行整理和归纳，明确用户的核心需求，并结合图书馆的实际情况进行需求优先级的确定。

基于用户信息行为的高校图书馆信息服务策略——以北京师范大学为例

因此，有必要对专利标准文献进行针对性宣传，向用户推介
图书馆已购的相关资源，并整合网上免费的专利资源和标准
因此根据用户的这一行为习惯，将馆藏资源与搜索引擎挂
接，就能够让图书馆资源惠及更多的用户，让搜索引擎为图书馆所用。另外，也有较多用户使用专题学术网站和专业论坛博客，但Ｅ — ｍａｉｌ订阅和ＲＳＳ订阅等个性化推送服务却只有２．５％的用户使用。这说明用户仍在沿用传统的Ｗｅｂ网络
２．１．３按文献载体不同划分
根据用户的文献资源来源于本校图书馆的比例，可以判断出图书馆对用户所需文献的支持情况，并检验图书馆的文献资源对于用户需求的满足或保障程度。调查分析显示有２９．１％的文科用户认为图书馆为其提供了５０％～７０％的文献资源；２６．４％的理科用户认为图书馆为其提供了７０％９０％左右的文献资源；３０．８％的综合学科用户认为图书馆为其提供
取信息的渠道呈现出多元化的特点。然而，用户在获取学术
性资源时对前述常见各种服务渠道的利用情况各不相同。利
用搜索引擎获取学术性资源的用户占总人数的８１．７％，通过实际到馆和图书馆网站来获取学术资源的用户分别是８０．２％
和６１．４％。这表明目前搜索引擎是用户获取信息的首要途径，
从用户教育的角度来说，电子资源与印本资源要结合在一起
向用户介绍。在培训中应尊重用户的使用习惯，根据培训对象的学科特点有所侧重地介绍检索技巧。

高校图书馆用户信息行为研究

第３卷Ｏ
第１０４期
高校图书馆工作
２１００年第６期
【用户・服务】
高校图书馆用户信息行为研究
● 陈梅黄丽霞（龙江学哈尔１ｏ）黑大滨５８００
［摘要］章揭示了高校图书馆用户信息行为涵义、型、征及影响因素，在此基础上提出了高校图文类特并
满足自身信息需求的行动和历程。据此，作者将高校图书馆读者信息行为归纳
为：者在自身的知识结构和认知思维支配下对教读
学、研环境所做出的反映，建立在信息需求和科是
思想动机基础上，经信息查寻、择、集等过历选搜程，为读者吸收、入读者思想库的连续、态、并纳动逐步深入的过程。高校图书馆读者与其它信息用户
根据库尔斯奥（ｕｈａ）信息寻求过程模型ｋｈｈｕ的
所述。其模型的各阶段包括开始（ｎｉｉ）选择ｉｔｔｎ、ｉａｏ
（ｌｔｎ、查（ｐｒｉ）形成（ｒｌｉ）收集ｓｅｉ）探ｅｃｏｅｌａｏ、ｘｏｔｎｆｍｕａｏ、ｏｔｎ
择、收、用、流和发布的活动，用户响应和吸利交是
读者查寻信息行为是一种有目标、有计划、能
基本表达信息需求的行为，般来说，户的信息一用

基于客户关系管理的图书馆信息服务研究

书馆信息服务工作。关键词：户关系管理；书馆管理；书馆信息服务客图图中图分类号：５Ｇ２１文献标识码：Ａ文章编号：Ｏ７６２（０９１一Ｏ２一Ｏ１０— ９１２０）９１５２
客户关系管理（ｕｔｍｅＲｅａｉｎｈｐＣｓｏｒｌｔｏｓｉＭａａｅｅｔＣＲＭ）是一种以客户为中心的经营ｎｇｍｎ，
坚持下去，会赢得用户的信赖，而培养他们对图就从书馆的忠诚度。Ｊ Βιβλιοθήκη 第１期总第１７９９期
２００９年１Ｏ月
内蒙古科技与经济
ＩｎｒＭｏｇｌｃｅｃｃｎｌｇ＆ＥｃｎｍｙｎｅｎｏｉＳｉｎｅＴｅｈｏｏｙａｏｏ
Ｎｏ．１９，ｔ７ｈｉｓｅｈｅ１９ｔｓｕ
１４有利于图书馆建立良好的内部机制．
策略，客户信息进行分析处理并做出决策的过程。对它以信息技术为手段，过对业务功能重新设计和通对工作流程的重组，现对客户信息的全面管理，实从而达到更有效的客户沟通和最大化的客户满意度的种综合解决方案。书馆也强调以用户为中心，图对用户进行研究。通过引入客户关系管理可使图书馆对用户的研究更系统、有针对性。在陈莉［率先把更１客户关系管理的理念引入图书馆管理之后，书馆图方面利用先进的信息技术拉近与用户联系，时同根据用户的信息需求的多样化、合化以及时效性综等特点来进行资源的优化管理，企业化手段来创用新图书馆的运行机制和管理机制，一步提高图书进馆的社会效益与经济效益已经逐渐成为图书馆学界研究的热点内容之一。

图书馆的用户行为分析与数据挖掘

图书馆的用户行为分析与数据挖掘近年来，随着科技的不断进步与发展，图书馆已经不再是传统的书籍借阅场所，而成为了一个信息资源中心。

在这个数字化的时代，图书馆的用户行为分析与数据挖掘变得至关重要。

通过对用户行为的深入分析，图书馆能够更好地满足用户需求，提供更个性化的服务。

一、用户行为分析的意义与目的用户行为分析是一种通过研究用户在图书馆平台上的行为来了解用户需求和习惯的方法。

通过分析用户行为，图书馆可以从多个维度收集用户数据，包括用户借阅记录、查询记录、阅读时间、关注书目等等。

这些数据可以帮助图书馆更好地了解用户行为，从而制定相关策略和服务改进方案。

用户行为分析的目的主要有以下几个方面：1.了解用户需求：通过分析用户的借阅和查询记录，可以了解用户对哪些主题或领域感兴趣，从而为用户提供更加个性化的服务。

2.改善馆藏建设：通过分析用户的借阅数据，可以了解哪些书籍受欢迎，哪些书籍相对冷门，从而指导馆藏的维护与更新。

3.提供个性化推荐：通过分析用户的阅读历史和喜好，可以推荐相关主题或类似书籍给用户，提升用户的阅读体验。

4.优化服务布局：通过用户行为分析，可以了解某个时间段用户的借阅峰值以及借阅主题，从而合理安排馆内人员和资源。

二、数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现有用信息的技术与方法。

在图书馆的用户行为分析中，数据挖掘起到了重要的作用。

1.关联分析：关联分析是一种分析用户借阅和查询记录中的联系的方法。

通过分析用户行为数据，可以找到不同书籍之间的关联性，比如哪些用户喜欢借阅同类型的书籍，从而提供类似书籍的推荐服务。

2.聚类分析：聚类分析是一种将相似的用户归类进行比较的方法。

通过分析用户行为数据，可以将用户划分为不同的群组，从而了解不同群组的借阅行为和兴趣偏好。

3.预测模型：通过建立用户行为的预测模型，可以预测用户未来的借阅和查询行为。

这样，图书馆可以提前准备相关的资源，满足用户的需求。

高校图书馆个性化信息服务研究综述

高校图书馆个性化信息服务研究综述随着互联网技术的不断发展，图书馆的服务也逐渐向数字化、个性化的方向发展。

高校图书馆作为学校教育与研究的重要资源中心，其个性化信息服务已经成为高校图书馆发展的方向之一。

本文将对高校图书馆个性化信息服务研究进行综述，并探讨未来发展趋势。

个性化信息服务是指基于用户需求和偏好进行定制化服务的一种服务模式。

在高校图书馆中，个性化信息服务包括但不限于以下几个方面：1. 文献传递服务。

用户在图书馆搜索相关文献时，可以选择个性化的文献传递服务，将符合自己需求的文献传递到自己的邮箱或者个人文献管理系统中，提高文献获取效率。

2. 馆藏查询服务。

用户可以通过高校图书馆提供的馆藏查询服务，在不同场景下查询到自己需要的图书馆馆藏资料。

比如，通过电子资源检索系统查询到具体的数据库或期刊，或者通过在线预约系统查询到馆藏书籍的可借阅情况等。

3. 个性化推荐服务。

高校图书馆可以通过数据分析技术，根据用户的阅读记录、搜索记录等信息为用户提供个性化书目推荐服务。

推荐的书籍可以基于对用户读者类型、阅读兴趣、学科特长等维度进行推荐。

1. 国内研究现状目前，国内高校图书馆个性化信息服务的研究主要集中在以下几个方面：1.1 图书馆用户需求分析图书馆用户需求分析是开展个性化服务的基础。

通过问卷调查、访谈等研究方法探讨高校图书馆用户的需求与使用习惯，以及用户对各种服务模式的认知与接受程度。

1.2 个性化检索算法研究基于数据挖掘技术的个性化检索算法研究，通过对用户阅读行为等信息进行分析，提高文献相关性的判断效率，为用户提供更为个性化的文献推荐服务。

研究成果主要以算法优化、效果评估等方面为主。

1.3 个性化推荐系统开发针对图书馆馆藏资源的信息推荐服务，开发了一些个性化推荐系统。

这些系统主要基于协同过滤、机器学习等算法，通过挖掘大量的用户行为数据，为用户提供符合他们兴趣爱好的文献、数据库等资源推荐。

2.1 个性化信息服务的概念与实践国外研究者首先从概念上对个性化信息服务进行阐释和界定，同时也进行了实践研究，比如通过问卷或者访谈的方式了解用户需求和接受程度，从而在此基础上提供高校图书馆个性化信息服务。

基于用户信息行为的高校图书馆信息服务策略——以北京师范大学为例

不断变化的用户需求是服务机构进行创新的内在驱动力，因此掌握用户的需求是图书馆可持续发展的前提。

对用户获取信息的行为进行调查，能够反映出用户对图书馆资源及服务的使用及需求情况。

为此，笔者对本校的本科生和研究生用户进行了“关于文献资料获取行为”的问卷调查，调查内容主要涵盖用户对各种信息产品的使用情况、用户对各种服务渠道的利用情况以及用户对图书馆各种信息服务策略的认可情况。

1研究设计问卷调查法是图情研究领域常见的研究方法，通常的问卷多是从各馆自身的资源和服务出发进行设计，目的是调查馆藏资源被利用的情况和读者对各项服务的满意程度，其着眼点是自身的产品[1-7]。

笔者从用户角度出发设计问卷，目的是了解本校用户需要的资源与服务有多少是从本校图书馆获得的以及获取的途径，分析不能从本校图书馆获得的原因是什么，其着眼点是服务对象如何使用信息产品。

从“图书馆能够提供的资源和服务”中分离出其中已经被用户了解的部分，再判断出其中用户所需要的部分，并调查用户从馆外获取资源的情况，从服务对象的使用角度进行研究，尝试了一种新的研究思路（图1）。

图1本次调查共发放问卷201份，回收有效问卷196份，覆盖全校各院系、各年级学生用户。

其中本科生占54.3%，博士和硕士研究生占45.7%，调查结果基本上反映了本校学生用户群体获取信息资料行为的现状。

针对问卷设计的每一问题，采取多项选择的方法，使用户不受某一特定概念的限制，提高了问卷的有效性和回收率，增强了数据的真实性、可用度，为较好地利用数据、合理分析数据奠定了良好的基础。

根据“关于文献资料获取行为”的问卷调查结果，笔者从信息产品、服务渠道、服务策略3个维度8个指标对高校图书馆学生用户群体的信息获取行为进行分析（表1），以期通过分析结果，重新整合设计图书馆的信息产品、拓宽服务渠道、调整服务策略，一方面主动提高图书馆的信息服务水平，满足用户需求，为学校的教学科研提供有力支撑；另一方面引导用户从知识、意识、技术3个层面培养良好的信息行为习惯，提高现有信息产品的使用率，使用户无论在学习阶段还是毕业后的工作中都能拥有良好的信息素质，成为适应信息社会发展的人才。

基于用户需求的图书馆信息服务质量评价模式研究

Ｋｅｒｓｌｒｒ；ｅｖｃｕｌｙｅａｕｔｎＳＲＶＱＬＬｂｙｗｏｄ：ｉａｓｒｉｅｑａｉｖａｏ；ＥｂｙｔｌｉＵＡ；ｉＱＵＡ＋ＭＬＴ中图分类号：２Ｇ５文献标识码：Ａ文章编号：０６４１２１０ — ０２Ｏ１０ — ３（００）３０９一１ｌ
・９２・
价值工程
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
赖红艳ＬｉｎｙｎａＨｏｇａ
（湖北师范学院图书馆，石４５０）黄３０２
（ｂｉｒｌｎｖｒｉｉｒｒ，ｕｎｓｉ３０２ＣｉａＨｕｅＮｏｍａｉｅｓｙＬｂａｙＨａｇｈ５０，ｈｎ）Ｕｔ４
１基于用户需求的服务质量评价体系符合现代图书馆的建设在１８９８年依据 “ 面质量管理（Ｑ）理论提出一种称之为全ＴＭ ” 与管理需求 “ＥＶＵＬ的方法，并利用问卷调查的方式从有形性ＳＲＱＡ ” 建立新型的图书馆信息服务质量综合评价体系，建构科学的、（ａｇｂｅ）可靠性（ｅｉｉｔ）响应性（ｅｐｎｉｅｅｓ、Ｔｎｉｌｓ、Ｒｌｂｌｙ、ａｉＲｓｏｓｎｓ）保证性ｖ系统的、之有效的服务质量评价体系和运行机制，行了解信息服务（ｓｕａｃ）移情性（ｍａｙ）Ａｓｒｎｅ、Ｅｐｔ五个层面，２个测评问题进行考察。ｈ２工作与用户满意度之间的差距，对于加强高校图书馆服务质量管为了简明描述用户评价服务质量的核心标准，ｅｒＢｒｙ等人Ｂｒｅｙｒ理、高服务质量具有重要的意义。从用户的基点和立场去评价图等人经过大量定量和定性的分析，提设计了五方面的要素（ “ 称层面” ）书馆的服务质量理应在评价中占主导地位，就是说，户的需求作为用户评价衡量服务好坏优劣的根据。这五个要素是有形设施、也用和信息行为将引导着图书馆信息服务的发展方向。可靠性、服务效率、保障力和情感移入，中每一个层面又被分解为其２图书馆服务质量评价体系的构建原则若干个问题，求用户对每一个问题、要每一个层面选取他所信为的２１以用户为中心原则。书馆作为～个服务性的公益机构，．图用最低限度、际感受和理想状况时分数，得用户对服务质量的客实获户是图书馆生存和发展的根本，此应时刻以用户的感知、受及观评价，因感以此作为管理者制订战略规划、进服务质量的指南。改满意度为中心，坚持 “ 用户第一、服务至上 ” 的服务理念，方位多角全３２ＬｂＵＬＴ．ｉＱＡ＋Ｍ。目前，界范围内在图书馆中应用的以用户世度地满足用户需求，有以用户对图书馆服务各个方面的满意度来为中心的服务质量评价方法最具代表性的是２０只００年正式提出的判断图书馆服务是否优质才能达到衡量服务效果的目的。ＬｂＵＬＴ评价方法，是一种新的用于衡量图书馆质量和服务ｉＱＡ＋Ｍ这２２针对性、用性原则。．实图书馆在制定和选择服务质量评价指效果的方法。ＬｂＵＬＴ的理论基础是上面提到的于２ｉＱＡ＋Ｍ０世纪８Ｏ标和评价方式方法时都应结合图书馆的信息服务工作的具体实际年代末在服务行业兴起的一种服务质量评价模型— — ＳＲＱＡ，ＥＶＵＬ情况，其具有可操作性，使只有这样，服务质量评价才能不流于形认为服务质量取决于用户对服务的感知与用户对服务的期望之间式，能真正为提高图书馆信息服务工作起到实际的促进作用。才的差值。１９９９年９月，国研究型图书馆协会（Ｒ和得克萨斯州美ＡＬ）２３定性与定量分析相结合原则。定性评价法主要依靠评价人ＡＭ大学展开合作，．＆在其对ＳＲＱＡＥＶＵＬ超过六年的研究和实践基重新定义调查层面、测评问题、数据收集等方面，旨在研究一员的洞察力和分析能力，借助于经验和逻辑判断能力来进行评价的础上，类评价方法。定量评价法是指按照数量分析方法，利用传统和网种用于评价图书馆服务质量的新的更有效的方法，并正式定名为络自动评估工具等，客观量化角度对信息服务质量进行的优选与ＬｂＵＬＴ从ｉＱＡ＋Ｍ。ＬｂＵＬＴｉＱＡ＋Ｍ体系中的调查指标设计经过４个阶段已经从最初５个层面４１个指标修正为３个层面２２评价。图书馆为用户提供信息服务时，务过程具有高度复杂性、服动的实验和修正，态性，服务效果具有明显的模糊性和滞后性，采用定性和定量相结个指标。合的分析评价能较好地吸取这两种方法的长处，既避免了评价过于ＬｂＵＬＴ的基本思路与ＳＲＱＡｉＱＡ＋ＭＥＶＵＬ相同，也是以用户调查为基础，查问题涉及若干个层面，每个层面依其对综合服务调而主观，防止了评价过于量化。也其２４定期评价与定时评价相结合原则。图书馆服务质量评价是质量的重要性不同，权重也是不一样的。每个层面又会展开为若．实贯穿服务过程始终的一种经常性的活动，此应建立经常化服务质干个问题，对于每一个问题要求用户从可接受的最低服务水平、因评量评价制度，除了定期有组织地对图书馆信息服务进行评价外，际感知的服务水平和期望的服务水平３个角度予以评判，分标准还￣用应以随机抽样的方式对服务过程各环节和各工序的质量记录进行按照从低到高划分为１９个等级，户可根据自身的理解和感受对每经常性的检查和评估，而发现工作流程和质量控制中的缺陷与不每个方面给出一个最接近的分数。然后，个指标的得分根据公式从计算得出。通过对调查结果的分析，不但能够获得用户实际感知的合理之处，以便及时改进。而且还可以了解用户对服务期望的水平，出差距，找继而２５结果评价与过程评价相结合原则。图书馆的服务是一个连服务水平，．续性的过程，因此评价时既要看重考察用户获得的最后信息服务结有针对性地改进服务质量。果，时也应对信息服务过程予以考察评价，评价方式上，在服同在把４结语由于服务质量构成的复杂性，任何一种评价模式都不是无懈可务过程中进行的阶段性评价与服务过程结束后的终结性评价结合ＳＲＱＡ、ｉＱＡ＋Ｍ国起来，而使服务质量评价贯穿于整个服务过程，现问题及时采击的，ＥＶＵＬＬｂＵＬＴ等评价方法也存在着不足，际图从发评价方法的讨论仍在取改进措施，使服务质量在服务过程的每个阶段、每个环节都得到书馆学界对于服务质量及服务质量评价模式、继续，用户

基于用户信息行为研究的多校区图书馆服务模式初探——以兰州大学图书馆为例

个校区学生日常学习行为方式有一定的联系，研究
形式，应根据两个校区实际调查所表现出的差只是
异，适当调配传统服务与数字服务的比例。（）２用户的信息检索能力比较薄弱。数字资源是现代图书馆馆藏中发展最快、利用率最高、最具活力的一部分信息资源。因此，户信息检索能力的用高低是反映他能否充分利用这部分资源的重要标志。本次调查结果显示，州大学学生对信息检索兰
２１０２年第３期
前，很多调查显示，由于网络信息的飞速发展，传统图书馆发挥的作用越来越小，多图书馆的到馆人很数逐年递减。但从本次调查中得知，实际情况并不尽相同。从图２看出，区馆有６％的学生会经常校１利用图书馆，他们来图书馆的目的主要集中在自习、借还书、阅览书刊这三个方面（如图３。但以研究）生与博士生为主的本部图书馆表现出不同的情况，其中，在来图书馆的频次方面，中心馆学生经常到图书馆的人数明显减少。这是因为本部学生利用各类电子资源的频度均比校区学生的频度高（如图４，）在一定程度上降低了他们来图书馆的频度，如在例利用电子图书、中文数据库、外文数据库、特色数据库这四种数字资源时，较校区本科生均高出９％、１％、４、２。造成这种差异的原因，６３％１％主要与两
在地理位置上处于分离状态，用户利用图书馆时存在空间障碍，于是各大学建立了分校区图书馆，在这种情况下，如何保证有限资源得到合理利用是图书馆面临的新机遇与新挑战。笔者以兰州大学图书馆

应对读者信息行为变化的图书馆服务创新研究

行为在当今这样网络技术的迅猛发展和普遍应用变化的新环境下发生了相应的变化，读者到馆仅仅查
所谓的数据丰富而信息贫乏的问题。网络环境下，图书馆已不是人们寻求文献信息的唯一途径，借助互联网上的海量信息资源、功能强大的搜索引擎和
种心理上的疲惫焦虑在信息需求上反映为时效性
的要求。即要求方便、快捷、高效地获取自己所需的特定信息。
２．２．２求新求全心理及需求上的前沿化、系统化诉
求新环境下信息与技术的更新换代速度加快，各学科为紧跟信息时代的发展，新思想、新理念也不断
信息行为是用户基于信息需求而作用于信息的一系列活动的总和。当用户产生信息需求并寻求信息服务时，其信息行为的表现常常会受到主客观因素的影响，影响读者信息行为的因素主要有读者主体因素和信息环境因素。用户主体因素包括用户的心理因素、自身信息需求及技能等。信息环境因素包括
关键词：图书馆；信息行为；服务创新中图分类号：Ｇ２５文献标识码：Ａ文章编号：１００４—１６８０（２０１３）０５— ００５４— ０３
图书馆的基本职能实质是利用所掌握的信息资源最大限度地满足读者需求。因此只有提供优质的服务使图书馆被更多的读者所喜用，才能体现图书馆的地位和存在价值。因此，不断了解和研究读者行为变化，是图书馆工作的基本出发点。读者信息

大数据视域下高校图书馆用户行为分析与研究

大数据视域下高校图书馆用户行为分析与研究【摘要】本文基于大数据视角，对高校图书馆用户行为进行分析与研究。

引言部分介绍研究背景和研究意义，探讨大数据在高校图书馆中的应用。

正文部分包括用户行为分析方法、用户行为特征分析、用户行为预测模型和用户行为改进策略。

通过对用户行为数据的深入分析，揭示出用户行为特征及规律，并构建用户行为预测模型，为图书馆提供决策支持。

结论部分总结研究成果，探讨未来研究方向，展望大数据在高校图书馆用户行为研究的发展前景。

本研究将为高校图书馆提供有效的用户服务和管理策略，促进图书馆的信息资源利用效率和服务质量的提升。

【关键词】大数据、高校图书馆、用户行为分析、用户行为特征、用户行为预测、用户行为改进、研究成果、未来方向1. 引言1.1 研究背景高校图书馆作为学术资源的主要承载机构，在高校教学科研和学术交流中扮演着不可或缺的角色。

随着信息化建设的不断深入，图书馆服务也逐渐向数字化、智能化转变。

在这一背景下，大数据技术的应用已经逐渐渗透到高校图书馆管理之中。

大数据的兴起为高校图书馆提供了全新的管理思路和工具，使得图书馆能够更精准地了解用户需求，提升服务质量。

目前国内针对高校图书馆的用户行为研究仍相对薄弱，缺乏系统性和深入性的探讨。

用户行为数据蕴含着信息需求、学术偏好、学习习惯等方面的信息，在大数据视域下进行分析与研究有助于高校图书馆更好地为用户提供个性化的服务。

对高校图书馆中用户行为进行深入研究，探讨其特征、规律以及潜在的问题，具有重要的理论和实践意义。

本文旨在通过大数据技术，对高校图书馆用户行为进行全面深入的分析，为高校图书馆提供更加科学有效的管理策略和服务优化方案。

1.2 研究意义在大数据时代，高校图书馆作为学术信息资源的集中地，采集到了海量的用户数据。

对这些数据进行分析，可以深入了解用户行为规律，为图书馆提供更有针对性的服务和管理策略。

研究高校图书馆用户行为，可以为图书馆建设和运营提供重要参考依据，提升用户满意度和使用率。

图书馆工作中的用户研究与需求分析

图书馆工作中的用户研究与需求分析文献查询便捷性是图书馆服务中的重要一环。

用户研究和需求分析是为了更好地满足读者的信息需求，提供更高质量和满足度的图书馆服务。

本文将探讨图书馆工作中的用户研究与需求分析，从用户研究的目的、方法和实施中的问题等方面进行论述。

一、用户研究的目的用户研究旨在了解读者群体的信息需求、信息行为和信息使用习惯，以便图书馆根据不同用户的需求提供个性化的服务。

用户研究的目的包括但不限于以下几个方面：1.了解用户的信息需求：通过调查问卷、访谈等方式，了解用户个体和群体的信息需求，包括对不同主题和领域的需求。

2.分析用户行为：通过观察用户在图书馆中的行为、搜索记录等，分析用户在查询、检索和阅读过程中的行为特征，以发现用户的信息行为模式。

3.评估现有服务的满意度：通过用户满意度调查等方式，了解用户对现有服务的评价和建议，为图书馆的服务改进提供依据。

二、用户研究的方法用户研究可以采用多种方法，包括问卷调查、个别访谈、焦点小组讨论等。

以下是几种常用的用户研究方法：1.问卷调查：通过编制问卷，向大量用户发放并收集数据。

问卷中的问题应涵盖读者的基本信息、信息需求、使用偏好等。

问卷调查能够快速获取大量数据，但需要保证问卷设计的科学性和可信度。

2.个别访谈：选择一些具有代表性的读者进行面对面的深度访谈，了解他们的信息需求、阅读习惯等。

个别访谈可以获取详尽的个体经验，但受样本选择的限制，结果可能不具备普适性。

3.焦点小组讨论：选择一些具有代表性的读者组成一个小组，通过讨论获取他们的共同需求和观点。

焦点小组讨论可以促进参与者之间的互动和碰撞，有助于发现一些隐藏的需求。

三、用户研究中的问题1.样本的代表性：图书馆服务面向广大读者群体，如何选择有代表性的样本进行用户研究是一个重要的问题。

样本的分布是否均匀且具备代表性，直接关系到研究结果的可靠性和可推广性。

2.数据的分析和应用：对于收集到的数据，如何进行分析并将结果应用到图书馆的服务中也是一个关键问题。

图书馆学中的用户行为分析与个性化推荐

图书馆学中的用户行为分析与个性化推荐近年来，随着信息技术的迅猛发展，图书馆学领域也面临了前所未有的挑战和机遇。

传统的图书馆已经不再是一个只提供图书借阅服务的地方，而是逐渐转变为一个信息资源的中心，为用户提供各种形式的知识服务。

在这个变革的过程中，用户行为分析和个性化推荐成为了图书馆学研究的热点。

用户行为分析是通过对用户在图书馆使用信息资源的行为进行统计和分析，以了解用户的需求和行为模式，从而为图书馆提供更好的服务。

通过对用户行为的分析，图书馆可以了解用户的兴趣偏好，优化馆藏资源的配置，提高图书馆的效益。

例如，通过分析用户的借阅记录和检索行为，图书馆可以了解用户对不同类型图书的需求，从而有针对性地购买和推荐图书，提高用户的满意度。

个性化推荐是根据用户的个人特点和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的信息资源。

个性化推荐可以提高用户对图书馆的满意度，增加用户对图书馆的使用频率。

通过分析用户的借阅记录、搜索行为以及其他相关数据，图书馆可以利用推荐算法为用户推荐他们可能感兴趣的图书、期刊文章或其他信息资源。

个性化推荐不仅可以提高用户的使用体验，还可以帮助用户发现他们可能没有意识到的信息资源，拓宽他们的知识面。

在进行用户行为分析和个性化推荐时，图书馆需要注意保护用户的隐私。

用户的个人信息和使用数据是敏感的，图书馆应该采取措施确保这些信息的安全性和保密性。

图书馆可以通过匿名化处理用户数据、设置访问权限等方式来保护用户的隐私。

同时，图书馆也应该明确告知用户他们的个人信息和使用数据将被用于用户行为分析和个性化推荐，并征得用户的同意。

除了用户行为分析和个性化推荐，图书馆学中还有许多其他与用户相关的研究课题。

例如，用户信息需求的研究可以帮助图书馆了解用户在不同情境下的信息需求和信息行为，从而为用户提供更加精准的信息服务。

用户参与和用户满意度的研究可以帮助图书馆了解用户对图书馆服务的评价和期望，为图书馆改进服务提供参考。

在未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，图书馆学中的用户行为分析和个性化推荐将会得到更加广泛的应用。