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服务系统相关硕士论文范文 跟基于大数据的信息知识服务系统构建类本科论文怎么写

主题:服务系统论文写作 时间:2024-01-04

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贾凤旭

(鞍山师范学院图书馆,辽宁鞍山114007)

[摘 要]大数据时代,图书馆建设与服务面临机遇和挑战.以用户信息行为大数据分析结果,剖析图书馆在新形势下的思维及定位,探讨了以大数据为核心依据的新型信息知识服务系统的构建,以期为图书馆信息知识服务在大数据浪潮中创新发展提供参考.

[关键词]大数据知识获取 图书馆 大数据 知识服务

[分类号]G250.74

1 引言

科学技术的发展催生了大量的数字化信息,网络和各种智能设备的普及,用户获取信息更加快捷、便利,同时便产生了更多非结构化或半结构化的数据,这些数据呈现爆炸式增长,给社会各领域的发展带来了翻天覆地的变化.面对大数据时代的到来,如何为用户快速地提供准确实用的信息知识服务,成为图书馆需要关注和深入研究的课题.

笔者以本地区部分用户信息大数据为依据,考察科研技术型用户的信息资源获取方向,分析出大数据与图书馆资源获取相关的数据资料,找出大数据应用于图书馆信息知识服务的契合点,构建多元数据整合的信息知识服务系统.

2 调查数据分析与讨论

度中心性(Degree Centrality)是分析网络中节点中心性(Centrality)的最直接度量指标体系.它主要包括的度量指标有:(1)*中心度(Between Cen?trality),它是指某个节点在连接路径上的能力指标,体现了这个节点对网络资源的控制程度;(2)接近中心度(Closeness Centrality),它是测量网络中点与点之间的距离指标,结果值越小表示该节点越接近网络的核心[1].据此指标体系,把收集到的用户信息大数据加以整理,从知识获取、创新信息来源等视角对所得数据进行分析,利用网络分析软件UCI?NET 计算出各信息源节点的*中心度(BetweenCentrality)和接近中心度(Closeness Centrality)的值[2],结果见表1.

从表1可以看到,所调查的科研技术人员信息来源主要包括互联网、信息服务机构、图书情报、市场反馈、单位信息库和移动数据.从计算数据来看,互联网、信息服务机构、图书情报、市场反馈在信息关系网中趋于核心位置.单位信息库、移动数据的关系强度位居其后.互联网之所以成为重要的信息知识源,占据着更中心的知识获取地位,与其使用便捷和无地理距离限制的特点密不可分.信息服务机构以其专业能力收集本地创新信息资源,与度量指标之间具有较高关系强度;而市场反馈则是来自实际效果的实用信息;图书情报作为传统的信息资源依然为科研技术人员所重视,但互联网信息获取的便捷性、信息服务机构的专业化和市场反馈信息的实用性,正在对传统的图书情报服务形成挑战.基于此,我们需要把握图书馆事业发展趋势,认清图书馆工作面对大数据时代的方位和价值,顺应时代潮流,积极变革,为社会发展提供“大成智慧”.

3 大数据的思维变革

大数据的应用,给图书馆的管理、组织和服务等各方面工作带来了新理念,为图书馆进行数据处理、分析和信息资源的整合、专业定题服务提供了全新的思路和规划方向,必将推动图书馆服务品质的大幅提升.

3.1 图书馆重点业务的重新规划

信息资源的利用流向,决定了从传统纸本书籍图书馆到数字图书馆的业务与服务重点均在工作流程的下游,即信息资源的组织、管理与利用.而大数据下的图书馆集书目资源、主题知识库、语义信息等结构化数据和用户的信息行为等大量非结构化和半结构化数据为一体,通过大数据挖掘和可视化数据分析的方法,掌握用户的信息知识需求和研究方向,通过大数据技术将各种数据进行协同处理、分类整理和可视化分析运算等,最终形成实用价值和决策参考并重的信息知识提供给用户,促使图书馆业务与服务从被动型的下游服务向主动型的上游研究开发工作转移.

3.2 加强数据分析与服务能力

在国家加强现代社会公共文化建设和创新社会建设的方针指导下,图书馆的社会阅读、文化教育等职能必然发挥举足轻重的作用.加强大数据技术的建设,推动大数据分析与用户信息服务的整合,更好地服务于文化建设、服务于社会创新,应拓展图书馆的大数据处理分析功能,把图书馆定位成为社会文化服务和社会公共数据存储、分析、服务于一体的社会职能机构,担负起为国家复兴战略服务的文化使命,凸显人类文化资源*和传播的社会价值地位.

3.3 建立大数据共享机制

大数据技术最终体现在用户服务中,做好大数据的汇集、整理和分析是前提和基础.图书馆应加强馆际间合作,积极开展与社会其他服务机构、部门,乃至商业、娱乐团体之间数据交流和共享,建立起资源和学术研究、信息推荐、知识服务行为智能分析等研究开发功能机制,以及多维度的信息资源获取、组织、分析及决策网络系统,形成图书馆与多方面协调工作的有机网络,真正实现数据资源的共知共享,高效率地满足用户对信息知识的获取需求.

4 构建多元数据融合的信息知识服务系统

4.1 构建大数据资源建设平台

大数据资源库是图书馆决策分析和知识服务的基础,其建设包括大数据的获取、组织和管理3个方面内容.

4.1.1 大数据资源的获取

图书馆的大数据包括自身的馆藏资源数据、动态的RFID 数据、读者访问数据、科研学术服务数据、移动数据等,这些不同渠道来源的数据呈半结构化和非结构化的特点,图书馆需要采用接入、采集和智能识别技术,开发专业化的数据接收平台,收集用户相关的有价值的数据,为进一步组织和分析工作积累原始信息数据资源.

4.1.2 大数据资源的组织

分散的数据无论多么巨大,只要建立数据之间的关联,在此基础上进行数据分析与挖掘,便会充分发挥其应有的价值.对数据进行科学有效的组织,采用内在知识关联技术,将分散的数据整合成数据链,形成有条理的数据脉络.对于海量的大数据资源,可以实行分级管理.例如,伯克利数字图书馆把大数据按种类分为档案级、服务级、镜像级、链接级四个级别[3].把图书馆的大数据根据服务对象和服务范畴进行分级处理,这样方便于从不同的路径和角度进行大数据分析.

4.1.3 大数据资源的管理

根据图书馆大数据的结构多样化特点,分别采用相应的技术进行管理,对于结构化大数据可以按传统的关系型数据库管理;而海量半结构和非结构化的大数据则采取新方法和更高要求的处理技术,非结构化WEB数据库就是针对非结构化数据管理产生的,其最大的特点就是突破了关系数据库结构定义和数据定长的限制,对数据进行灵活的处理和存储管理,在半结构化和非结构化的大数据管理方面,具有传统数据库无法比拟的优势[4].提升技术管理的同时,要注意对数据进行经常性的整理、维护、归档,及时补充新数据,剔除无效数据.

4.2 整合大数据的技术分析工具

大数据的最终用途就是知识发现,借助各种大数据分析工具来对众多数据进行计算分析、整理和测度,从原始的数据中提炼出有价值的知识.基于算法的成熟知识发现技术主要有:贝叶斯理论、决策树、K-方法聚类、联机分析处理(On-line Analyti?cal Processing,OLAP)、模糊分类与聚类和规则归纳等;基于可视化方法的知识发现技术是在图形学、科学可视化和信息可视化等基础上发展起来的,包括几何投射技术、基于图标技术、层次技术等[5],例如,Primo系统允许用户搭建SOA架构的信息服务系统,并支持以云计算的方式为图书馆用户提供信息资源服务,被世界图书馆界广泛推广使用[6].EDS和Summon也是国际上有影响的完全基于云计算的知识发现系统[7].国内的超星发现系统可以实现对不同结构数据资源进行整合,把海量的文献进行知识关联,针对图书馆的不同类型的馆藏数字资源实现一站式检索[8],对于其学术深度知识挖掘功能相对薄弱的不足,我们可以借助Citespace等可视化文献分析工具绘制出知识图谱,掌握和预测科研学术前沿和动态,开辟新领域的信息知识资源.

4.3 建立多元化数据融合的知识服务引擎

科学技术飞速发展的新时代,图书馆的职能从信息服务转变为信息知识服务.知识服务引擎是以知识资源为基础,利用引擎的高度搜索功能,依托智能技术把知识与检索相融合,深度地解决用户需求.服务系统以组织形成的大数据资源库为知识源,对用户检索的知识和问题进行智能分析、整理,再匹配以图书馆信息知识,形成最终知识结果或解决方案推送给用户,并可以按用户的选择,通过知识图谱、可视化技术,把知识以及与知识相关联的脉络体系直观地呈现在用户面前.

大数据知识库、存储技术和分析技术为图书馆构建信息知识服务引擎提供了保障,图书馆采用多元结构数据分析技术,搭建各具体信息资源知识库的连接路径,最终建立起智慧型的知识服务引擎,让图书馆真正实现价值转变,从简单的信息提供者转变为智能知识宝库,应对大数据带来的挑战,奋起直追,把信息资产转化为社会生产力,在社会创新发展中发挥不可替代的重要作用.

5 结语

随着大数据信息浪潮的到来,图书馆迎来了用户的大服务时代,用户服务从信息数据集成和管理,发展到信息数据挖掘与分析、服务与展望等全方位服务体系.图书馆需要实现思维+数据+技术三者的统一,加强大数据资源建设,提高大数据的收集、处理、整合、挖掘和分析能力,以大数据价值挖掘为中心,把大数据资源高效地转化为信息资产和社会生产力,发挥其解决问题和指导决策的效用性.图书馆要直面新形势、新技术,树立新思维,抓住发展契机,与时俱进,不断拓宽用户服务领域,探究以人为本的服务需求方向,转变服务模式,实现图书馆在新的信息生态中的智慧服务和持续发展.

本文点评:上文是适合不知如何写服务系统和数据和知识方面的服务系统专业大学硕士和本科毕业论文以及关于服务系统论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.

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