大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建

大数据时代下，我国各领域均在研究发展大数据技术，通过大数据技术赋能经济发展、助力社会治理、提高教育水平已成为实现中国特色社会主义现代化的重要趋势。高校图书馆作为数据信息储存与传递的关键通路，是高等教育系统重要的信息资源获取途径。因此，面向大数据时代背景，探究高校图书馆精准化资源推荐模式，以期为大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建提供理论依据。

一、大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建的意义

（一）满足读者特色化阅读需求

在高校内不同读者对知识需求受到时间、专业、身份等因素的影响，难以通过传统图书馆的纸质书籍满足。大数据技术驱动的资源推荐模式为读者拓宽馆内信息资源收容维度的同时，可弥补部分读者因空间与时间等限制无法前往线下进行图书借阅的局限。举例来看，上海图书馆 FOLIO 平台以资源数字化为根基，将纸质文献转化为电子版，扩大馆藏容量，方便读者随时随地下载阅览信息资源，满足不同读者特色化阅读需求。

（二）提高图书馆资源利用率

高校图书馆精准化资源推荐模式利用大数据技术分析读者行为与访问记录，预测读者的阅读倾向，并根据预测结果对热门图书库存容量进行调整。举例来看，甘肃图书馆“智慧甘图综合管理平台”利用大数据技术构建读者画像，分析其个人信息、阅读偏好及借阅记录等信息进行定向推荐，实现馆内信息资源实时感知与可视化管理，提高资源利用率与服务质量。

二、大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建的现实困

境

（一）图书馆信息资源库建设动能不足

面向全局性视角下，部分高校图书馆与大数据技术融合的过程中面临信息资源的版权获取成本问题与信息资源质量问题，阻滞图书馆精准化资源推荐模式构建。第一，由于高校图书馆隶属于高校，其经费主要来自于高校财政拨款，高校图书馆信息资源在储存与传播的过程中，须向原作品作者或出版方购买版权，面对大数据时代下呈指数上升的信息资源，大量的版权获取需求会导致采购经费不足，进而制约高校图书馆信息资源库建设。第二，大数据时代的特点决定信息资源形式多样、种类繁杂以及质量参差不齐。高校图书馆须对信息资源进行筛选与整合，导致高校图书馆资源库建设工作量与工作难度进一步增加。

（二）读者个人隐私数据泄露风险频发

大数据技术的普及与应用充分提高资源推荐的效率，但同样增加保护读者个人隐私数据的难度。一方面，大数据技术利用算法为读者进行信息资源推荐的同时，往往需要获取读者个人隐私数据。这些隐私数据的获取与保存过程若未进行妥善管理，则会面临泄露隐私的风险。另一方面，为使推荐信息资源符合读者预期，高校图书馆与外界数据源进行对接，从而扩大资源推荐的检索范围。在这一过程中，数据的流动与共享进一步增加隐私数据泄露的风险。

（三）资源获取陷入算法编织茧房桎梏

在大数据技术的融合与应用过程中，高校图书馆过度依赖算法导致资源推荐陷入垂直化与同质化困局，进而使读者信息延伸范围受限，束缚于“信息茧房”之中。具言之，大数据技术赋能资源推荐模式会根据读者的性别、年龄、专业等因素进行差异化信息资源推荐，使读者难以接触多元化观点，导致读者思维固化，造成信息资源局限。处于信息茧房中，回音室效应会将读者的信息探索意识抹杀，扩大读者固有认知，形成信息壁垒，产生排他性并难以接受与自身相悖的想法。

三、大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建的路径探索

（一）多方协作打破资源库建设桎梏

高校图书馆作为学术研究活动的重要支撑，应将多方文化传播主体纳入框架，打破资源库建设桎梏。一方面，高校应为图书馆设立专项扶持基金，为图书馆版权采购工作打好经济基础。除此之外，高校图书馆可与艺术馆、展览馆以及文化交流中心等文化传播主体进行合作，进而提高资源库广度与深度。另一方面，高校应建立数据整合与储存的标准规范，统一信息资源的格式。同时，充分应用 AIGC 与查重技术对数据资源进行质量筛查，杜绝 AI 技术污染信息资源、编造虚假文献，为大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建提供高质量信息资源库。

（二）加强读者个人隐私数据安全管理

高校图书馆应加强对读者个人隐私数据的保护工作，对隐私保护工作进行周期性优化，提高读者满意度。其一，高校图书馆在进行信息资源推荐的过程中应设定明确的数据收集清单，避免对读者隐私数据过度收集。同时，对所收集数据进行加密储存，只有通过面部识别、指纹等生物特征识别后才可调取查看，从而降低个人隐私数据泄露风险。其二，高校图书馆应在数据流动与共享前与外界数据源签订保密协议，明确保密数据范围与违约责任，进而保证读者个人隐私数据安全，赋能大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建。

（三）均衡资源推荐模式消除信息茧房

高校图书馆在充分利用大数据算法的同时，应搭建更加全面、系统的资源推荐模式，合理规划纸质版与电子版信息资源比例，按实际需求配置哲学、法学、理学、工学、文学等各学科资源，使读者可获取的信息资源均衡化。除此之外，

大数据技术基础设施应搭载 Escape Your Bubble、Mastodon 开源平台等智能过滤工具，适量推荐与读者观点相反的文献与信息资源，拓宽读者视野。高校图书馆应定期清理读者用户画像、数字痕迹及搜索记录，打破资源局限并以多元化视角助力大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建。

四、大数据驱动下高校图书馆精准化资源推荐模式构建的未来展望

未来，在大数据技术加持下，高校图书馆精准化资源推荐模式将持续创新，标定技术革新、发展规划式推荐及数据安全强化管理等多元化发展方向。针对技术革新方面，高校图书馆将以读者需求为导向，布设 VR 和 AR 技术，构建立体视觉数据资源推荐平台，通过捕捉读者视线与手势获取读者兴趣倾向，强化精准化资源推荐模式沉浸式体验。针对发展规划式推荐方面，高校图书馆将针对读者个人信息与发展方向，利用大数据算法综合分析学术热门研究领域，为读者打造可持续发展的精准化资源推荐模式。针对数据安全强化管理方面，高校图书馆将融合数据加密、数据备份及数据监控技术联合防范数据泄露风险，建立涵盖防范措施与应急处理在内的系统性数据资料保护机制，构建安全可靠精准化资源推荐模式。

参考文献

[1] 熊拥军 . 数字图书馆个性化服务资源推荐模式分析 [J]. 图书馆，2014，（02）：132-134.

[2] 周玲元，方先涛 . 智慧图书馆轻量级资源推荐服务模式研究[J]. 图书馆理论与实践，2024，（03）：62-67.

车玉芬，19730929，女，汉 ，河南省民权县，学士，馆员，研究方向：文化传承