大数据时代高校图书馆图书管理策略研究

引言

随着大数据技术在高等教育领域的深度融合发展，高校图书馆作为教学资源组织与知识服务平台的核心机构，其图书管理方式正经历深刻变革。传统以静态编目、人工借阅与线性管理为主的图书管理模式，已难以满足当前高校多样化、多层次教学活动对图书资源精准、高效配置的需求。在此背景下，以数据驱动、技术赋能、智能分析为核心特征的大数据图书管理模式应运而生，成为推动高校教学资源服务体系现代化建设的重要抓手。

一、大数据背景下高校图书馆图书管理价值

在大数据背景下，高校图书馆图书管理价值呈现出多维度拓展与深层次演化的趋势，其核心体现为图书资源管理效能的质性跃升、知识服务精准化水平的显著提升以及学术资源配置机制的智能化重构。大数据技术通过对图书借阅记录、馆藏数据、读者行为轨迹、主题关联网络等信息的深度挖掘和高频关联分析，实现了高校图书馆图书信息资源的结构优化与服务模式的系统升级，从而赋予传统图书管理以数据驱动、智能引领的全新内涵。在教学资源配置过程中，高校图书馆通过数据挖掘与可视化建模手段实现学科馆配精准对接教学需求，为教学活动提供数据支持与文献保障，强化了图书资源配置的教学契合度与服务靶向性；在教学评价反馈机制建设中，通过对图书使用频率、图书馆资源利用行为与课程学习成效之间的关联分析，为教学质量监控提供辅助决策依据，增强了教学资源管理的系统性与科学性；在教学研究支持体系构建中，通过构建以数据分析为基础的知识图谱，推动图书信息资源在教学科研中的深度融合，促进教学研究创新链条的多维延伸。此外，大数据环境下高校图书馆图书管理实现从静态存储向动态调配的跃迁，推动以数据智能为引擎的图书分类管理、流通管理与馆藏结构重构机制的系统集成，为教学活动提供了覆盖课程建设、专业发展与教师科研的多元支持路径。

二、大数据时代高校图书馆图书管理策略

（一）图书借阅动态管理机制

在大数据驱动下，高校图书馆图书借阅动态管理机制的构建已成为提升图书流通效率与资源配置科学性的重要路径。依托高性能数据库、数据挖掘算法与实时信息采集系统，高校图书馆能够构建基于时间序列分析、关联规则挖掘与用户行为预测模型的图书借阅行为数据监测体系，实现对图书借阅量变化趋势、图书滞留周期、读者借阅偏好等多维度数据的精准捕捉与动态调控，从而实现对图书流通流程的实时监控与精准管理。在教学支持层面，图书借阅动态管理机制可依据专业课程教学进度、学科教学需求及阶段性学习任务，动态调整图书上架频次与借阅周期，优化馆藏流通路径配置，增强图书馆教学资源服务的时效性与匹配度。同时，通过构建教学课程关联图书推荐系统，将借阅数据与教学计划、课程大纲及学生学习行为进行深度联动，推动图书借阅从被动响应向主动推送转变，提升图书借阅服务的教学适配性与情境化水平。此外，该机制还可实现对教学资源冗余配置的预警与干预，依据历史借阅行为数据与未来借阅趋势预测模型，对低频借阅图书进行动态下架或再分配，为高频借阅图书的采编采购、馆藏更新与借阅调度提供数据支持，提升图书流通系统的整体教学服务效率。

（二）个性化服务路径

在大数据支持下构建的高校图书馆个性化服务路径，是以用户画像构建、兴趣点聚类分析与阅读行为轨迹建模为基础，面向不同教学群体实施差异化、智能化图书服务的重要策略体系。通过集成教学管理平台、课程资源平台与图书借阅系统中的结构化与非结构化数据，利用聚类分析、协同过滤与深度学习算法构建多维读者学习特征标签体系，进而精准描摹教师与学生的学科背景、教学任务、课程需求与研究方向，从而实现图书服务策略的分层定制与路径优化。在教学资源推荐方面，个性化服务路径可根据不同教学阶段、学科领域与教学任务，自动生成阅读书目、拓展资源与图书馆活动路径，提升教学资源配置的适用性与精准度；在教学辅导支持层面，系统可根据用户学习轨迹与借阅习惯，推送与当前课程知识点高度匹配的图书资源，实现从教学需求感知到资源供给响应的智能闭环服务机制；在教学评价辅助方面，个性化服务路径可实时追踪图书使用频率与资源访问行为，为教学活动效果评估与课程资源优化提供多维数据支撑。

（三）RFID 智能识别

RFID 智能识别技术在高校图书馆图书管理体系中的嵌入与应用，标志着图书信息采集、识别与控制系统向高效化、自动化与智能化方向的系统跃迁。通过在图书标签中嵌入高频射频识别芯片，并在图书馆出入口、流通服务台、自助借还终端及智能书架设置 RFID 读取装置，高校图书馆可实现对图书入馆、上架、借阅、归还、盘点、调拨等全流程环节的信息实时采集与动态跟踪，从而构建贯穿图书生命周期的可视化管理体系，有效提升图书管理的教学支撑能力。在教学资源保障方面，RFID 系统通过高效图书定位、快速借还流程与自动盘点技术，极大缩短图书调配响应时间，确保教学活动中所需教材与辅助读物的及时供给；在教学服务智能化建设中，RFID 系统可与教学排课系统、在线课程平台与科研成果库数据互通，实时反映课程对图书资源的使用频度与热点趋势，为教学课程资源动态优化与更新提供技术支持；在教学资源安全管理领域，RFID 智能识别机制实现了对图书非法流出、异常借阅行为与资源滞留状态的自动预警与处置反馈，增强图书资源安全保障水平。此外，RFID 系统还可集成读者行为路径分析功能，精准描绘教学群体在馆活动轨迹，结合图书借阅偏好与课程学习行为开展空间布局优化、服务节点调整与教学资源投放精准部署，为高校图书馆构建以教学导向为核心的图书管理系统提供坚实技术支撑与数据基础。

三、结语

综上所述，大数据技术在高校图书馆图书管理中的深度嵌入不仅推动了图书流通机制的智能重构与资源配置的科学优化，更显著提升了图书服务体系对教学需求的感知能力与响应效率。图书借阅动态管理机制以实时数据采集与行为预测模型为基础，重塑资源调配逻辑；个性化服务路径通过精准画像与标签聚类算法实现教学资源推送的高适配性；RFID 智能识别技术通过全流程自动化控制提升管理效率与服务质量，构建了以教学导向为核心的智能图书管理系统。

参考文献

[1] 贺小平 . 大数据时代高校图书馆图书管理的创新路径 [J]. 延安大学学报 ( 社会科学版 ),2025,47(03):122-126.

[2] 杨晓亮 , 张磊 . 大数据技术背景下高校图书馆图书资料管理模式的创新 [J]. 嘉应文学 ,2025,(11):143-145.

[3] 王威 , 李运奎 , 李明 . 基于大数据的高校图书馆信息化建设研究 [J]. 产业与科技论坛 ,2024,23(10):283-285.

作者简介：张薇（1983 年 10 月），女，汉族，河南中牟人，本科学历助理馆员，研究方向：图书管理与典藏。

项目信息：2025 年度周口市哲学社会科学调研课题《大数据与人工智能在高校图书管理及知识服务中的应用 -- 以图书馆为例》，课题编号：ZKSKDY-2025-054。