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时间:2019-10-19
《基于Splunk的图书馆数据库资_省略_为研究_以北京工业大学图书馆为例_》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2017年7月情报探索第7期(总237期)July2017InformationResearchNo.7(SerialNo.237)基于Splunk的图书馆数据库资源用户访问行为研究*———以北京工业大学图书馆为例雷东升郭振英王晓宇(北京工业大学图书馆北京100124)摘要:[目的/意义]旨在提高图书馆的服务质量和服务效率。[方法/过程]使用大数据分析软件Splunk,从数据库资源网站访问量、用户搜索热词、用户访问地理分布、用户个体访问行为4个方面,研究北京工业大学图书馆用户访问数据库资源的行为,发现用户访问行为特征。[结果/结论]找到全校师生经常访问的数据库资源;确定一段时间内被
2、用户高频检索的词汇;明确校外访问对图书馆数据库资源的使用情况;对个体用户的兴趣方向、涉及学术领域及所关注的文献作者进行挖掘;对学校数据库资源建设提出合理化建议。关键词:Splunk;日志分析;搜索热词;访问行为中图分类号:G252.0文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1005-8095.2017.07.006Splunk-basedStudyonUserAccessBehaviorofLibraryDatabaseResources:CaseStudyofLibraryofBeijingUniversityofTechnologyLeiDongshengGuoZh
3、enyingWangXiaoyu(BeijingUniversityofTechnologyLibrary,Beijing100124)Abstract:[Purpose/significance]Thepaperistoimprovelibrary’sservicequalityandefficiency.[Method/process]ThepaperusesthebigdataanalysissoftwareSplunktoanalyzeuseraccessbehavioroflibrarydatabaseresourcesofBeijingUniversityofTech-
4、nologyfromfouraspectsofvisitorvolumeofdataresourceswebsites,user’shotsearchterms,geographicdistributionofuseraccess,anduserindividualaccessbehaviors;triestofindoutcharacteristicsofuseraccessbehavior.[Result/conclusion]Thepaperfindssomefrequentlyaccesseddatabaseresourcesforteachersandstudents,c
5、onfirmssomefrequentlysearchedtermsduringaperiodoftime,pin-pointsusagesituationofoff-campusaccesstolibrarydatabaseresources,andexploresliteratureauthorsofreaders’personalresearchinterestandfields.Italsoproposessomereasonablesuggestionsforuniversitydatabaseresourcesconstruction.Keywords:Splunk;l
6、oganalysis;hotsearchterm;accessbehavior0引言源有近100个全文数据库,数据库资源以工科为主,近年来,高校图书馆不断将资源保障体系建设理、工、管、文等多学科兼有,数据库资源信息量大、重点从纸质文献资源转移到数据库资源上,通过引检索方式灵活、信息获取便捷,满足学校不同层次用进大量国内外优秀数据库资源来提升本校数据库的户多样化、个性化、深层次的信息资源需求。通过对承载量,从而构建一个信息量庞大且功能完善的基数据库资源网站访问量、用户搜索热词、用户访问地[1]础检索平台,满足不同层次用户的检索需求。高校理分布、用户个体访问行为的分析,可以深入了解用图
7、书馆数据库资源访问日志详细记载了用户访问的户访问数据库资源的偏好、访问方式、访问地点等行页面、时间、IP地址、操作类型等信息,为分析用户访为特点,用以改进图书馆数据库资源服务方式,以提[3]问行为、数据库资源利用率、访问的便捷性等提供有高数据库资源的利用效率。[2]效依据。1Splunk的功能北京工业大学图书馆(以下简称我馆)数据库资Splunk是面向大数据的机器数据引擎。Slunk收收稿日期:2017-02-22*本文系2016—2018年北京地区高校图书馆科研基金
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