大数据时代下的图书情报服务探究citespace文献计量法(附件)
以来自CNKI中国知网的有关大数据时代下图书情报服务研究的3355篇文献记录为研究对象，运用 CiteSpace 信息可视化软件对大数据环境下图书情报服务研究文献进行了可视化研究。首先概述了大数据的定义及其在图书馆当中的应用。然后从文献计量角度，统计分析了大数据环境下图书情报服务文献的年发文数量、作者发文数量，通过主要研究机构信息制作可视化图谱分析文献的突变点、重大研究机构及其研究重点，最后利用关键词信息制作聚类图来探究2009年至2017年间的研究热点，进一步进行关键词共现分析研究趋势，预测国内学者利用大数据技术进行图书情报服务研究的未来几年可能的发展方向。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
一、大数据极其应用2（一）大数据的定义 2
（二）大数据在图书馆服务中的应用 2
二、软件与方法 3
（一）软件介绍 3
（二）数据来源和研究方法 3
1．检索式的构建和初步处理3
2．关键词的处理3
三、研究文献数据分析结果 4
（一）研究文献的年文量分析 4
（二）研究文献的作者发文量分析 4
（三）大数据时代下图书情报服务的可视化分析 5
1．主要研究机构分布分析5
2．关键词聚类与研究热点分析7
（1）关于数字资源的利用8
（2）关于其他技术的融合9
（3）关于服务模式的转变9
3．关键词共现与研究趋势预测 9四、总结11
致谢11
参考文献12
图1 20092017年图书情报服务研究高产机构知识图谱5
图2 20092017年图书情报服务研究高产机构Timezone图谱6
图3 20092017年图书情报服务研究关键词聚类知识图谱8
图2 20092017年图书情报服务研究关键词Timeline图谱8
图2 20092017年图书情报服务研究关键词Timezone图谱10
表1 20092017年图书情 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
报服务研究文献发文情况 4
表2 发文量在4篇及以上的高产作者4
表3 排名前四的研究机构与研究热点7
表4 部分关键词分布频次和中心度7
大数据时代下的图书情报服务探究
——基于CiteSpace文献计量法
引言
引言
图书情报服务研究在我国图情领域发挥重要的作用，但在众多利用大数据技术研究图书情报服务的文献中，缺乏系统性的研究文献，特别是基于文献计量学的研究文献。图书馆在利用大数据的技术和方法进行服务创新过程中，针对当前研究热点、发展历程及研究前沿等相关问题没有可视化的研究报道，从而难以在大数据时代下综合现状来精确把握方向，寻找到自己的发展道路。那么如何从计量学的角度了解大数据时代下的图书情报服务的研究热点？如何从文献计量学的角度深度了解大数据时代下的图书情报服务的研究热点走向呢？为了解决这些问题，笔者认为有必要全面研究从2009年开始图书情报服务研究情况，在基于文献计量学的基础上，采用CiteSpaceⅤ软件，从发文量、作者、机构、关键词的角度分析大数据时代下图书情报服务研究的热点发展历程，了解图书情报服务研究的现状，理清图书情报服务研究的发展脉络，并通过对研究的前沿热点的分析来探讨图书馆服务的未来发展趋势，以期对进一步研究提供参考。
大数据及其应用
（一）大数据的定义
首先我们要了解什么是大数据，关于大数据的定义各个领域内存在着不同的应用研究，相应的对于大数据本身的定义也不尽相同，本文主要了解大数据在图书情报领域的定义。
维基百科上大数据被定义为海量数据，所涉及的数据量非常大，足以在合理的时间内捕获、管理、处理和组织。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，这是研究机构 GARTNER 对大数据的定义。而现在的国内外学者普遍认为大数据具有“4V”特性，并作为定义大数据的依据，“4V”系指：
l)Volume：数据量，数据量从TB级别跃升到PB级别。
2)Variety：数据类型多样，现在的数据形式更多的是文字、视频、音频、图片、地理位置信息等多类型数据的集合。
3)Value：价值密度低，价值密度与总数据成反比。举个例子，1小时的网络视频可能有价值的只有几分钟甚至几秒。
4)Veloeity：处理速度极快，遵循“1 秒定律”，可以从各类型数据中高速获得高价值信息，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征[1]。
（二）大数据在图书馆服务中的应用
大数据首先来自美国，由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司开发。自2009年以来，大数据已成为互联网信息技术行业的热门词汇。2009年至今，已有众多学者在图书馆服务中利用大数据技术。例如,Aittola，杨海亚等人提出构建智慧图书馆，主张以公共智慧服务为导向的模式进行创新[23]；Gorman，胡莲香等人提出构建知识服务平台，强调知识服务的图书馆人文关怀[45]；王川等人提出加强数字资源服务建设，大数据时代要注重数字资源的聚合[6]；此外，还有学者建议进行云计算服务、智能化服务模式、Web2.0知识服务等图书馆服务创新模式。
根据目前的相关文献，大数据在图书馆服务中的应用主要集中于两个方面：
一是个性化服务。主要方向有：个性化推荐技术、个性化图书馆规则和规范、个性化图书收藏、个性化读者交流平台。特别针对个性化推荐技术，许凡学者提到两种思路：利用大数据技术与方法，分析读者的历史数据，从中挖掘出读者真实需求；利用大数据的平台，构建读者相互推荐机制，加强读者之间的联动[7]。
二是数字图书馆的建设。数字图书馆尤其重视知识库建设，可以从知识库中，发现暗藏其中的科研方法，展示目前科研情况的不足，从而引领未来研究方向。然而，现有的机构存储库工具仍然缺乏帮助人们理解和分析这些资源的机制。在大数据环境下，将更好地利用知识库，帮助人们分析理解信息资源，所以针对数字图书馆的研究也是必然趋势[8]。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言2
一、大数据极其应用2（一）大数据的定义 2
（二）大数据在图书馆服务中的应用 2
二、软件与方法 3
（一）软件介绍 3
（二）数据来源和研究方法 3
1．检索式的构建和初步处理3
2．关键词的处理3
三、研究文献数据分析结果 4
（一）研究文献的年文量分析 4
（二）研究文献的作者发文量分析 4
（三）大数据时代下图书情报服务的可视化分析 5
1．主要研究机构分布分析5
2．关键词聚类与研究热点分析7
（1）关于数字资源的利用8
（2）关于其他技术的融合9
（3）关于服务模式的转变9
3．关键词共现与研究趋势预测 9四、总结11
致谢11
参考文献12
图1 20092017年图书情报服务研究高产机构知识图谱5
图2 20092017年图书情报服务研究高产机构Timezone图谱6
图3 20092017年图书情报服务研究关键词聚类知识图谱8
图2 20092017年图书情报服务研究关键词Timeline图谱8
图2 20092017年图书情报服务研究关键词Timezone图谱10
表1 20092017年图书情 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
报服务研究文献发文情况 4
表2 发文量在4篇及以上的高产作者4
表3 排名前四的研究机构与研究热点7
表4 部分关键词分布频次和中心度7
大数据时代下的图书情报服务探究
——基于CiteSpace文献计量法
引言
引言
图书情报服务研究在我国图情领域发挥重要的作用，但在众多利用大数据技术研究图书情报服务的文献中，缺乏系统性的研究文献，特别是基于文献计量学的研究文献。图书馆在利用大数据的技术和方法进行服务创新过程中，针对当前研究热点、发展历程及研究前沿等相关问题没有可视化的研究报道，从而难以在大数据时代下综合现状来精确把握方向，寻找到自己的发展道路。那么如何从计量学的角度了解大数据时代下的图书情报服务的研究热点？如何从文献计量学的角度深度了解大数据时代下的图书情报服务的研究热点走向呢？为了解决这些问题，笔者认为有必要全面研究从2009年开始图书情报服务研究情况，在基于文献计量学的基础上，采用CiteSpaceⅤ软件，从发文量、作者、机构、关键词的角度分析大数据时代下图书情报服务研究的热点发展历程，了解图书情报服务研究的现状，理清图书情报服务研究的发展脉络，并通过对研究的前沿热点的分析来探讨图书馆服务的未来发展趋势，以期对进一步研究提供参考。
大数据及其应用
（一）大数据的定义
首先我们要了解什么是大数据，关于大数据的定义各个领域内存在着不同的应用研究，相应的对于大数据本身的定义也不尽相同，本文主要了解大数据在图书情报领域的定义。
维基百科上大数据被定义为海量数据，所涉及的数据量非常大，足以在合理的时间内捕获、管理、处理和组织。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，这是研究机构 GARTNER 对大数据的定义。而现在的国内外学者普遍认为大数据具有“4V”特性，并作为定义大数据的依据，“4V”系指：
l)Volume：数据量，数据量从TB级别跃升到PB级别。
2)Variety：数据类型多样，现在的数据形式更多的是文字、视频、音频、图片、地理位置信息等多类型数据的集合。
3)Value：价值密度低，价值密度与总数据成反比。举个例子，1小时的网络视频可能有价值的只有几分钟甚至几秒。
4)Veloeity：处理速度极快，遵循“1 秒定律”，可以从各类型数据中高速获得高价值信息，这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征[1]。
（二）大数据在图书馆服务中的应用
大数据首先来自美国，由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司开发。自2009年以来，大数据已成为互联网信息技术行业的热门词汇。2009年至今，已有众多学者在图书馆服务中利用大数据技术。例如,Aittola，杨海亚等人提出构建智慧图书馆，主张以公共智慧服务为导向的模式进行创新[23]；Gorman，胡莲香等人提出构建知识服务平台，强调知识服务的图书馆人文关怀[45]；王川等人提出加强数字资源服务建设，大数据时代要注重数字资源的聚合[6]；此外，还有学者建议进行云计算服务、智能化服务模式、Web2.0知识服务等图书馆服务创新模式。
根据目前的相关文献，大数据在图书馆服务中的应用主要集中于两个方面：
一是个性化服务。主要方向有：个性化推荐技术、个性化图书馆规则和规范、个性化图书收藏、个性化读者交流平台。特别针对个性化推荐技术，许凡学者提到两种思路：利用大数据技术与方法，分析读者的历史数据，从中挖掘出读者真实需求；利用大数据的平台，构建读者相互推荐机制，加强读者之间的联动[7]。
二是数字图书馆的建设。数字图书馆尤其重视知识库建设，可以从知识库中，发现暗藏其中的科研方法，展示目前科研情况的不足，从而引领未来研究方向。然而，现有的机构存储库工具仍然缺乏帮助人们理解和分析这些资源的机制。在大数据环境下，将更好地利用知识库，帮助人们分析理解信息资源，所以针对数字图书馆的研究也是必然趋势[8]。
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