第1页共9页基于大数据舆情分析的图书馆信息增值服务[摘要]目前大数据技术在各行各业得到了广泛的应用，而图书馆信息服务仍处于传统的模式中，本文把大数据舆情分析与图书馆信息服务结合起来进行了浅析，首先介绍了大数据与舆情分析的概念，其次简述了图书馆信息增值服务的内涵，最后就如何实现大数据舆情分析下的图书馆信息增值服务进行了探讨。本文对图书馆从业人员提升业务水平有一定的积极意义。[关键词]大数据；舆情分析；图书馆；增值doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2016.12.127[]G252.65[文献标识码]A[]1673-0194（2016）12-0-020引言近两年来，大数据已经成为全民关注的一个名词，各行各业纷纷投身大数据的热潮，政府部门也相继启动各种大数据项目。而当第2页共9页前现有数据中心技术不能完全满足大数据的需求，这就有可能会引发IT界的技术革新、架构重构等问题。目前舆情服务正在进行行业规范和整合，基于大数据的舆情分析，利用大数据技术可以精准地掌握各项事态的发展，从而有利于得出正确结论，作出精准预测。这样的形势为图书馆信息服务的发展带来了机遇和挑战，将基于大数据的舆情分析与传统的图书馆信息服务相结合，可以挖掘用户潜在的知识需求，拓展图书馆信息服务的渠道，衍生出新的信息增值服务，达到图书馆资源、服务、用户三者之间的有机结合，推动行业的发展。1大数据与舆情分析1.1大数据的概念大数据这一概念是在2011年5月首次提出的，但是到目前为止人们对于大数据的概念、内涵等有着多种的定义与理解，并未形成一个统一的规范。通过比较不同的概念会发现，尽管各种定义在对大数据的内涵的具体表达中会有所不同，但普遍存在这样一个共识：第3页共9页大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。下面笔者从大数据的内容和应用上谈一下自己的认识。首先，大数据从内容上包含了三种类型的数据，即结构化、半结构化与非结构化数据。结构化数据是指能够用统一的逻辑结构表示的数据，如数字、符号等，反之则为非结构化数据，如邮件、视频、论坛帖子等。而半结构化的数据与上面两种不同，它虽然是结构化的数据，但结构变化很大，无法在数据库中简单地建一个表与之对应，如智能设备、社交网站等会产生大量的半结构化与非结构化数据。在当前这样一个网络社会中，人们所面对的信息更多的半结构化与非结构化的数据，对这些数据的分析是传统数据挖掘工具的短板，也正是基于大数据技术的新型企业的优势。其次，从大数据的应用上来说，大数据技术并不是静态地存储与展示数据，而是动态地对数据进行高速、实时分析。如在对图书第4页共9页馆用户需求分析的过程中，可以结合用户往日的阅读行为、查询记录等，运用大数据技术实时预测出用户的需求。在实际应用中，大数据的应用往往与云计算相结合，云计算所特有的高速、分布式处理技术、云存储技术等是大数据技术对海量数据进行挖掘的基础和依托。1.2舆情分析舆情分析就是对某个问题相关的舆情进行深层次的分析研究，最终得到相关结论的过程。举例来说就是，当一件事情发生后，人们通过网络、电视、报刊等途径了解事情发生的详情，随之对其进行抨击，或同情、或感性、或理性的评论，对这些评论进行分析、汇总，识别其中的关键信息，作出有利于事态发展的正确决定。舆情的收集渠道有多种，如报刊、门户网站、论坛、微博等。传统舆情分析，依赖随机采样，采用模式识别、自然语言处理等技术，来得出相关结论，作出态势预测，具有单一化、静态化的缺点。而基于大数据的舆情分析，在传统的基础上，采集更多的相第5页共9页关数据，对所有的舆情信息进行量化，可以得出超出人类经验的精准化结果。如中国足球队在时隔15年后再次进入12强的机率，传统分析为32.7%，而结合了专业数据、队员信息、天气情况等各项指标的大数据分析，结果则为86.2%。2图书馆信息增值服务图书馆信息服务实质上就是实现信息的传播、交流、增值的过程。图书馆为用户提供了纸制的、网络的文字、图像、视频等信息...