我国图书情报领域大数据研究热点分析

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1、我国图书情报领域大数据研究热点分析　　随着我国经济和互联网信息化的发展，在现代化计算机科学应用技术环境下，数据已成为科学研究项目重要组成部分，以互联网“云计算”数据管理为核心的图书馆情报领域数据研究，越来越多地受到关注。本文针对我国图书情报领域大数据研究热点进行分析。　　1我国图书馆情报学发展现状　　我国图书馆学情报学期刊网络信息化进程中逐渐形成自身特色的栏目、网站，极大地方便读者、编者和作者之间的相互交流。就读者而言，除可以及时获取最新的相关信息以外，还可以真正做到对信息的“各取所需”。由此，我国图书馆学情报学期刊网络信息化不但面向国内读者需

2、求，更应提高期刊的国际知名度，这就要求充分利用网络优势，在国家的统筹规划和协调之下，以我国目前各学术期刊编辑部形成的完备、规范的编辑网络作为质量控制的基础平台，以中国期刊网等各大型专业数据库的协同运作作为我国学术信息传播的网络发行平台，由全国范围内遴选各学科各专业权威专家组成的专门机构作为学术成果的评价平台，实现开放出版、开放获取，促进我国图书馆学情报学期刊稳定、可持续的发展。　　我国图书情报资源存在的问题　　1、图书资源数字化程度不高，网络化硬件建设的基础薄弱。尽管我国图书文献纸质资源内容丰富、数量巨大，但由于数字化程度不高，加之网络化建设基

3、础薄弱，致使读者无法从异地，甚至于本地网络上查阅文献信息资料，尤其是早期的部分珍贵文献资料。　　2、我国图书情报机构分属系统有别，缺乏统一管理。我国图书情报机构分属四个独立的系统管辖，即隶属于教育部的高校图书馆系统，隶属于文化部的公共图书馆系统，隶属于中科院的科学院文献情报系统和隶属于科技部的综合科技情报系统。这样就造成了图书馆管理上的条块分割，致使我国图书馆网络信息资源建设缺乏统一的标准和规范，从而影响各个图书馆的链接和共建。　　3、资源共享共建缺乏统一的建设规划。信息资源建设是一项长期的系统工程，这就要求各馆要高度重视，建设资金的投入要有连

4、续性，图书馆之间要有协调性，避免重复建设，资源浪费。但是由于目前尚无至上而下的统一规划，致使各馆为了达到评估要求盲目上项目，使本来就数目不多的资金也没有用在刀刃上。总体上使我国的信息资源建设处于一种混乱无序的状况，这都不利于图书馆信息化、网络化的发展。　　4、数据库建设缺乏统一标准，使数据对接难度增大。目前各图书馆的数据库建设仍然以自建为主，各个馆独立建库，数据库类型千差万别，致使各数据库之间不能实现无缝对接，增加了网络化的成本。　　5、信息安全和版权问题制约资源共享的发展。网络安全是网络建设的一个重要保证，但由于网络病毒的大流行，加之目前尚无

5、完备的网络信息资源保护法，致使网络黑客恣意妄为，网络安全问题变得更加严峻和复杂。知识产权法的完善，与出版物的网络化或多或少的存在矛盾，这使得许多图书馆信息资源网络化时存在顾虑。如何在网络资源共享与知识产权之间寻找一个平衡点是当务之急。　　6、专业技术人才普遍缺乏。从全国范围看，专业技术人才普遍缺乏，馆员的信息技术知识普遍匮乏，能力偏低。初步建成的共享体系，因工作人员的微机水平不高，无法正确操作或维护而不能充分发挥应有的作用，造成资源的浪费。　　情报学领域研究热点分析　　1、构造高频关键词矩阵　　高频关键词表中“情报学”出现的频次最高，但是其与本

6、研究的内容完全重合，故舍弃；图书情报学与图书馆学情报学的意义相同，故将它们合并为图书情报学。在此基础上共计得到12个高频词作为共词分析的原始数据。　　将这12个高频关键词进行两两组合，统计出它们同时出现在一篇文献中的次数，形成共词矩阵。该矩阵为对角矩阵，对角线上的数字代表任一关键词自身出现的频次，非对角线上的数字代表两个关键词同时出现的次数。为了更清晰地表示关键词之间的关系，我们将用Ochiia系数计算关键词相似矩阵，“Ochiia系数等于AB两词共同出现的频次除以AB各频次乘积的开方。”　　2、因子分析　　因子分析简单地说就是用少数几个因子来

7、描述原始多个变量因子之间的联系，能反映原始资料的大部分信息。“因子分析有以下5个特点：提取的因子个数小于原有变量数；因子可代替原有变量参与数据建模，减少了计算量；因子能够反映原有变量的大部分信息；因子之间的线性关系不显著；因子具有命名解释性。”　　3、聚类分析　　聚类分析是研究“物以类聚”这类问题的一种有效方法，“它的实质是建立一种分类方法，将一批样本数据按照它们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类，同类间较为相似，不同类之间区别较大。”具体操作步骤为：一是将相异矩阵导入中，选择分析――分类――系统聚类；二是将所有变量选择到右边

8、的变量列表中，依次设置聚类分析的选项，输出内容为统计量和图。　　生成的聚类表中第一列表示聚类分析的第几步；第二、三列表示本步聚类中哪两个变量或者小类聚