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1、华东师范大学图书馆用数据说话：数据分析驱动下的馆藏利用率提升实践系统部汪志莉大纲借阅情况借阅情况 馆藏增长情况馆藏增长情况 借阅倾向分析借阅倾向分析本馆现状本馆现状个性化图书精准推荐个性化图书精准推荐 特色馆藏揭示特色馆藏揭示大数据环境下的方法研究大数据环境下的方法研究阅读推广阅读推广 馆藏布局调整馆藏布局调整 修改借阅规则修改借阅规则传统方法传统方法引言数据数据工作工作已已有有成果简介成果简介 在此在此基础基础上更上更深化深化服务与深入了解用户行为服务与深入了解用户行为白皮书白皮书统计工作的必要性以及扎实的数据基础可能产生的衍生服务统计工作的必要性以及扎实的数据基础可能产生的衍生服务毕业季毕
2、业季借阅排行榜借阅排行榜为研究生院为研究生院、 教务处教务处推荐数推荐数 据据公管院数据请求公管院数据请求等等等等本馆现状借阅情况81%85% 82%77% 76%78%74%78%82%74%71%74%67%72%72%66%62%60% 60%56%55%49%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%2009级级2010级级2011级级2012级级2013级级2014级级2015级级大学一年级大学一年级大学二年级大学二年级大学三年级大学三年级大学四年级大学四年级不同年级学生大学四年借书百分比不同年级学生大学四年借书百分比横向比较：同一年不同年级的 学生，借阅百分比最高的
3、是大 一新生，各年级依次降低纵向比较：同一届学生在不同时期，其借 阅比例大一最高，逐年降低，即阅读兴趣 在大一时达到顶峰本馆现状馆藏增长情况3857723366333674187059134508874901277052687627518960787 54909786247925694309974836692710854313584114832414602814844716314415555411241195385942891272601275781019730200004000060000800001000001200001400001600001800002001 2002 2003 20
4、04 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015种数种数册数册数20012001- -20152015各年新增馆藏种数及册数比较各年新增馆藏种数及册数比较从2003年起，馆 藏每年基本保持 10万册的增长量本馆现状借阅倾向分析-以各级本科生22大类借阅分布为例0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%40.0%09级10级11级12级13级14级15级A马列马列B哲学哲学C社科社科D政治政治E军事军事F经济经济G文教文教H语言语言I文学文学J艺术艺术K史地史地N自科自科O数理数理P天文天文Q生物
5、生物R医药医药S农业农业T工业工业U交通交通V航空航空X环境环境Z综合综合本馆现状借阅倾向分析0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%10级11级12级13级14级15级计算机科学与软件工程学院计算机科学与软件工程学院0%5%10%15%20%25%30%35%40%10级11级12级13级14级15级人文学院人文学院-举例三大学院各年级借阅分布图像反映借阅倾向各届学生各不相同，由此需要我们借助大数据技 术、数据挖掘进行更加精确、针对性、智能化的主动推送。0%10%20%30%40%50%60%10级11级12级13级14级15级教育科学学院大数据环境下的方法研究个
6、性化图书精准推荐缘起：缘起：借阅量逐年下滑的触动，考虑寻求提升读者借阅量的借阅量逐年下滑的触动，考虑寻求提升读者借阅量的方法方法 互联网思维影响，以用户为中心的思考，丰富互联网思维影响，以用户为中心的思考，丰富我的图我的图书馆书馆内容内容 让推荐更有针对性、主动性、智能化让推荐更有针对性、主动性、智能化大数据环境下的方法研究个性化图书精准推荐算法确认算法确认 ：协同过滤协同过滤 SlopSlop- -oneone SVDSVD（奇异值分解）（奇异值分解） KnnKnn 聚类聚类大数据环境下的方法研究个性化图书精准推荐原理：原理：将一个用户所借阅偏好作为一个向量来计算用户将一个用户所借阅偏好作为
7、一个向量来计算用户之间的相似度之间的相似度 确定群体数（确定群体数（K K=20=20） 根据群体读者根据群体读者相似度权重相似度权重以及所借书的偏好，以及所借书的偏好，预测当前用户可能的需求，计算推荐内容预测当前用户可能的需求，计算推荐内容大数据环境下的方法研究个性化图书精准推荐流程：流程：大数据环境下的方法研究个性化图书精准推荐推荐推荐书目嵌入个人借阅书目嵌入个人借阅账户（账户（My LibraryMy Library）：）：与你兴趣相同读者也喜欢与你兴趣相同读者也喜欢：大数据环境下的方法研究个性化图书精准推荐实施效果：实施效果：通过分析系统日志，统计时间段为2015.3.9-2016.4
8、.22的推荐使用情况，在所有的登录读者中，约1717% %的读者查看了推荐，约4 4. .4 4% %的读者借阅了推荐的图书。对推荐图书产生了查看行为的读者，平均查看推荐数为3-4本，产生了借阅行为的读者借阅量为1-2本。但也有读者借阅了7 7本图书。统计量统计量数值数值统计时间统计时间2015.3.9-2016.4.22登录读者（人）登录读者（人）23741查看推荐读者（人）查看推荐读者（人）4030查看推荐读者比率查看推荐读者比率17.0%借阅推荐读者（人）借阅推荐读者（人）181借阅推荐成功比率借阅推荐成功比率4.4%查看推荐最高值（本）查看推荐最高值（本）120借阅推荐最高值（本）借阅
9、推荐最高值（本）7缘起： 图书馆在馆藏特色资源数据库建设方面不断加大投入，具有特殊价值的独有数据库大量形成 弥补目前馆藏OPAC、部分专用方志资源平台在方志的检索、资源发现系统在技术上缺乏针对性、新颖性的缺点 从发现系统的角度，构建专有的面向方志的发现平台，通过引入新的GIS、标签云等技术，提供更多与资源特性相关的发现手段，提高资源的可发现性大数据环境下的方法研究特色馆藏揭示流程：大数据环境下的方法研究特色馆藏揭示一键式搜索一键式搜索实施效果：可视化地图搜索可视化地图搜索大数据环境下的方法研究特色馆藏揭示实施效果：大数据环境下的方法研究特色馆藏揭示标签云传统方法阅读推广缘起： 图书馆阅读推广活
10、动风生云起，借助4.23世界读书日，每年4月份的“阅读月”活动大多办成了有影响的常规品牌活动 加大对纸本资源的推广力度 分主题、分层次推荐图书馆的各类图书，开拓读者的视野，提高馆藏的利用率传统方法阅读推广方法实施：2014年开始陆续推出书展活动，2014年总共推出13期，2015年总共推出19期，书展的效果到底如何？并没有来验证和核实，抓取书展时间在2015.1.1-2015.12.31的所有馆藏记录号码，根据每本馆藏的书展时间，分时间段统计借阅册数进行比较分析，主要分为4个时间段，分别是书展前1年、书展推出第1个月、书展推出第2个月、书展推出第3个月，用统计数据对比分析书展效果。传统方法阅读
11、推广实施效果：书展后3个月的借阅总量=前1年的借阅总量的有 859种图书（有效比较数据为1566种），占比 55%。书展后3个月借出量分别 占比56%、26%、19%，第 一个月占比重明显高于 后2个月 即时性、有效性传统方法馆藏布局调整方法实施：为了进一步实施大开间统一借阅的馆藏布局思想，以及考虑尽量缩短读者在借阅中找书的时间，2016年2-3月，华东师范大学图书馆进行了馆藏布局调整，将闵行校区图书馆四楼、五楼图书进行合并后重新上架，打破原来新书时间人为界定，改变A-Z大类图书根据进馆时间分别放置两层的现状。合并后的五楼布置A-H大类图书，四楼布置I-Z大类图书，并将借阅期限统一为一个月（博
12、士、教师为两个月）。传统方法馆藏布局调整实施效果：01000200030004000500060007000老老 分分 类类A 马马 列列B 哲哲 学学C 社社 科科D 政政 治治E 军军 事事F 经经 济济G 文文 教教H 语语 言言I 文文 学学J 艺艺 术术K 史史 地地N 自自 科科O 数数 理理P 天天 文文Q 生生 物物R 医医 药药S 农农 业业T 工工 业业U 交交 通通V 航航 空空X 环环 境境Z 综综 合合馆藏布局调整区馆藏布局调整区2015-2016年同时段借阅册数比较年同时段借阅册数比较2015年年3.22-4.22借阅册数借阅册数2016年年3.22-4.22借阅册
13、数借阅册数总借阅量增总借阅量增 加了加了4298册册排行榜： 绝对值增加最多： F经济、B哲学、I文学百分比增加最多： U交通、S农业、F经济传统方法修改借阅规则方法实施：为了提高图书的使用率，近10年内，本馆进行了3次大规模的借阅规则调整，分别是2009年、2012年、2015年，每次都对在校科研人员的借阅、续借、预约等权限进行了大幅度的调整。单次借阅册数调整从2009年以前的10本扩大到50本；2009年图书可续借最大次数调整为5次，2015年在2012年的基础上，增加可预约5本的新规则。具体实施规则如下表。各类读者各次最大借阅册数调整各类读者各次最大借阅册数调整2009年2012年201
14、5年教职工、特聘教师教职工、特聘教师、访问学者、访问学者、博士、硕士、博士、硕士10-2020-2525-50本科生四年级本科生四年级5-1010-2020-30本科一本科一三年级三年级5-1010-1515-20传统方法修改借阅规则实施效果：实施效果： 20072007- -20152015年馆藏外借及续借情况统计年馆藏外借及续借情况统计0100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,000800,000900,0001,000,0002007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年借出续
15、借2010年借出+续借的总数大幅提升， 总量在2009年的基础上增加了22%2015年借出+续 借的总量是2014 年的1.2倍续借次数在2009年调整以后，2010 年明显增加，2011年达到顶峰总结从客观数据的结果来看，修改馆藏布局调整、借阅规则、阅读推广等方法见效从客观数据的结果来看，修改馆藏布局调整、借阅规则、阅读推广等方法见效 较快，如续借规则改变实施后的较快，如续借规则改变实施后的1年，其续借量是原来的一倍，又如书展数据，年，其续借量是原来的一倍，又如书展数据，3个个 月的借阅量超过月的借阅量超过1年的借阅量的占年的借阅量的占55%，这都体现了使用这些方法提高馆藏借阅量，这都体现了
16、使用这些方法提高馆藏借阅量 的即时性和有效性；相比较而言，个性化图书精准推荐成功率较前的即时性和有效性；相比较而言，个性化图书精准推荐成功率较前3种来说，相对种来说，相对 较低，其一，数据本身受到邱均平等研究印证的数据稀疏性条件下推荐效率的客观较低，其一，数据本身受到邱均平等研究印证的数据稀疏性条件下推荐效率的客观 情况的情况的影响，影响，其二，和读者个体的喜好有关，需要时间和宣传来逐步推广，但从服其二，和读者个体的喜好有关，需要时间和宣传来逐步推广，但从服 务的角度，推荐系统为读者提供一种新的资源发现途径，而读者对推荐也产生了兴务的角度，推荐系统为读者提供一种新的资源发现途径，而读者对推荐也产生了兴 趣，并产生借阅行为以及读者的互动也表明推荐系统受到了读者的肯定；新的特色趣，并产生借阅行为以及读者的互动也表明推荐系统受到了读者的肯定；新的特色 资源发现系统，将标签云、资源发现系统，将标签云、GIS等技术
