高校图书馆读者荐购系统研究现状与发展趋势分析

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1、高校图书馆读者荐购系统研究现状与发展趋势分析　　中图分类号：G253文献标识码：A：1003-9082（2016）01-0019-02　　随着现代化图书馆服务地不断创新和资源的多样化发展，读者需求也日新月异，给图书馆图书选采工作带来很大的挑战。图书馆的采编人员由于自身所学专业等原因，仅凭个人判断很难准确满足读者的需求。近年来，随着互联网信息服务的高速发展，图书馆读者荐购系统的设计研究也越来越多，种类各异，本文对其研究现状做一概述，并预测其未来的发展趋势。　　一、研究论文数量的统计和研究内容　　为了解近十年（2004年～2015年）来我国高校图书馆读者荐购系统研究

2、的概貌，笔者通过KI数据库检索系统，以篇名或题名中含有高校图书馆荐购、图书馆荐购系统或图书荐购进行数据统计和分析。截止2015年6月10日，共搜索到发表在正式刊物上的有关于此研究的论文共计113篇，其中核心28篇。具体分布如下表：　　表1各类型学术发展趋势统计　　从表1可看出，我国高校图书馆读者荐购系统的研究，最早从2004年汕头大学詹德潘的基于图书征订目录建立图书荐购系统的技术研究，开始至今，尤其是2012年后随着现代化网络技术的发展，其研究呈明显的上升趋势，研究内容也随着时代的发展不断向前推进。　　二、研究内容与现状分析　　这113篇论文在研究的内容上归纳如

3、下：　　1.研究与开发者　　通过笔者仔细研读这113篇文献，了解到目前进行高校图书馆读者荐购系统的研究与开发者主要有以下几方：一是大型图书公司（书商），如中国教育图书进出口公司的荐书平台、博库书城荐书平台、中国图书进出口总公司的外文原版图书“海外图书采选系统”PSOP、北京人天公司读书网的荐书系统以及武汉三新读者荐购系统等。二是高校图书馆，如武汉大学、厦门大学、第二军医大学、上海大学等。三是图书馆自动化集成系统开发商，据笔者了解目前多数这类软件大型系统开发商都带有读者荐购功能，如江苏汇文软件公司，自动化系统不一样，荐购模块的功能和设计风格也不同。　　2.研究与开

4、发的结合点　　目前这类研究的结合点主要总结如下：（1）与文献采访工作结合。这也是研究的最多的一个角度，如刘英杰等基于文献采访的高校图书馆读者荐购服务研究，广州大学的陈漫红等研究与采访工作实现无缝连接，代茂军的基于图书征订批次的荐购系统设计等等。（2）与流通服务工作结合。中国政法大学的张馨文根据读者荐购数据和图书借阅比率数据，进行数据整合分析，分析图书馆读者荐购系统、馆藏结构中存在的有待改进的问题和解决方案。陈新红等研究的图书荐购系统的利用对图书馆的服务理念的影响等。（3）与云概念结合。随着云计算技术的出现及其在图书馆服务中的应用，与云结合的荐购系统研究也随之而来

5、，主要有史艳芬提出一个基于云服务的图书馆读者荐购系统模型;李明鑫的基于云中心荐购知识库的图书荐购系统研究等。（4）与网上书店结合。随着现在网上书店的迅猛发展，很多研究者也开始探索与此结合的荐购系统，如陈刚的基于网上书店的一站式图书检索荐购系统研究，以网上书店作为荐购知识库，探索荐购系统建设。　　3.研究与开发设计的技术与原理　　随着现代网络和通信技术的发展，近年来研究与开发设计本系统的技术原理也多种多样，但多数都采用B/S架构来设计，采用的技术语言主要有以下几方面：Hibernate技术、UML建模语言、JSP技术、ASP?、Drupal、J2EE、PHP?MY

6、SQL、Web2.0以及最新的Android技术、微信公众平台等。　　4.研究图书荐购系统的模式　　就目前而言，笔者了解到图书荐购系统的模式主要有两种：一是传统的网上荐购。借助图书馆网站或者图书馆集成管理OPAC系统，读者通过浏览征订目录（图书馆负责整理的来自出版社的数据）或者自主填写荐购单或者以留言方式，荐购所需图书信息，提交后图书馆定期处理荐购信息。二是借助现代化的网店模式一站式荐购，读者通过该系统检索向馆藏服务器和网上书店发起查询，没有检索到图书则通过检索到的网上书店的图书信息荐购给图书馆，图书馆在审核通过后从网上书店购买图书。　　三、研究中存在的问题与建

7、议　　1.研究内容层面上存在不足　　对于图书荐购系统中的某些领域如：安全性、读者反馈处理、多平台互操作等的研究还不够深入，需要更多的研究人员对其进行更加深入和仔细地研究。　　2.对系统应用的研究不足　　目前研究多集中在理论上的设计与构建，对于系统实际应用的研究尚不足，只有许新巧的上海大学图书馆荐购系统实证研究和张馨文以中国政法大学图书馆为例，结合借阅统计结果，分析图书馆读者荐购系统中存在的有待改进的问题。高校图书馆读者荐购系统是一个应用性比较强的系统，必须结合高校图书馆的实际来深入实证研究，这样才能使得荐购系统更实用，更好地发挥其应有的作用。　　3.校企合作研究

8、有待加强　　读者荐购系统