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数据环境下高校图书馆非结构化数据融合分析

出处:论文网
时间:2018-12-25

数据环境下高校图书馆非结构化数据融合分析

  数据对于科学研究的重要性就像是语言对于文学的重要性,数据在当今社会生活中被看作是非常重要的资产,可以改变组织决策的模式,在分析大数据和各种方法过程中,要提高数据分析,衡量组织竞争力的标志。大数据指的是由科学仪器、传感器设备和互联网交易等模式进行多种数据汇集,形成一种多元化、大规模和复杂长期的分布式数据集合体。

  一、高校图书馆非结构化数据融合概述

  高校是一个自然和社会科学相互交织和融合的交叉地,学校教师和学生各自有自己专业,所以高校的专业的学科都具有最高广泛和复杂的范围,无论高校学术研究中,还是校园广泛应用中都要提高社交媒体管理,进行宏观和微观的数据分析和研究。

  高校图书馆是高校记录、储存、传播和应用人类文明数据机构,需要及时处理好数据指数问题,随着社交媒体、移动智能终端和无线网络技术发展,结构化和半结构化的数据都有觉得增长,图书馆的数据管理也进入到了大数据时代。所以在大数据环境下,高校图书馆要从时间维度和空间维度做好数据分析,特别是针对非结构化的数据要提高图书馆的科学服务和数据挖掘技术支持作用。还要能够将图书馆在利用过程中实现良好非结构化多源数据融合工作,建立良好高校图书馆数据分析,提高信息来源管理,对于数据做好综合性判断和分析,全面了解科学领域数据变化和图书馆的科学管理模式。

  二、高校图书馆的非结构化数据特性分析

  1.大数据分为结构化数据和非结构化数据两大类型,无论是那种数据划分,都要充分结合数据和数据之间关系研究,合理探讨高校图书馆用户的管理过程中的非结构化数据类型,比如通过微信、QQ和博客方式,对于数据进行研究。针对数据的结构和性质不同,及时调整好系统和数据之间结构,合理处理好数据,提高数据严整性,保障高校图书馆非结构化数据来源。

  2.非结构化数据生产主体比较明确,在高校图书馆中要充分结合非结构化数据,比如高校教师、和大学生要提高图书馆的管理工作,要充分利用图书馆资源提高管理频率,用户要从图书馆和高校教师学习过程中,保障学生之间数据分析,充分运用信息实现非结构化数据规律研究,保障高校图书馆的发展规律、质量和用户安全性。

  3.非结构的数据数量和质量比较高,需要提高高校图书馆用户信息水平,在社交媒体时代,要提高教师、学生和学科之间互动学习,让高校图书馆管理工作中,学生可以充分运用微博、微信和QQ等方式,进行合理的数据分析。在特定的主题、时间、成员和交流进度上要实现相互交流学习,推进高校图书馆非结构化数据融合研究,针对学科发展要提高学术价值和文献价值分析。

  4.非结构数据的加工难度比较大,需要充分结合数据格式进行多元化分析,特别是利用网络平台实现对于数据传播,针对蕴涵的大量的高价值的信息,要提高数据分析,针对数据的零次性和灰色数据,要充分利用计算机和数据库技术进行研究,实现数据操作技术的流程化和规模化管理水平。

  三、高校图书馆的非结构化数据分析

  1.高校图书馆的非结构化数据主要分为为几种类型,同型异源数据、异型异源数据和同型同源数据,其中同型异源数据主要指的就是高校图书馆数据类型具有一定相同特点,每个高校图书馆都要购买大量电子资源,比如在大多数高校图书馆管理中,要充分提高用户满意度和电子期刊库存,提高高校图书馆的馆藏文献管理,同时合理整理好数据来源。

  2.异型异源数据主要指的是传统文献信息来源要在大数据环境下,提高人们查阅信息全部资源,针对大量数据文献,要提高社交产生数据分析,保障数据技术创新性,提高数据分析,充分运用数据保障数据启发性和参考性价值。

  3.同型同源数据主要指的就是教师和学生在查阅资料过程中,要充分的结合数据历史、浏览历史和近期数据进行分析,及时转化图书馆的有效数据,通过整理提高数据分析质量,让学生针对数据库有自己判断和了解认识,针对高校用户的浏览记录,提高科学关注度,确定部分用户管理中,要实现数据良好运用。

  四、高校图书馆大数据分析

  1.大数据背景下高校图书馆需要针对大数据做好用户数据收集、挖掘和分析工作,针对图书馆决策要提供良好参考,满足高校教师需求,在大数据战略情况下,要及时转化思维模式,在信息收集中做好情报咨询、收集量化分析和量化研究,高校图书馆要充分提高教师对于信息技术分析,保障信息收集和整理。

  2.做好数据融合分析,针对非结构性数据碎片性,要针对数据做好合理融合分析,提高数据共性研究,针对数据互补性,优化数据来源管理,保障数据完整性和覆盖面,在数据记录和统计中,要充分结合具体技术细节进行处理,同时做好对于数据记录过滤,保证数据字段表达清楚,实现对于大数据环境分析,优化统计和管理工作。在大数据环境下,要充分提高对于图书馆非结构化数据融合工作,优化图书馆信息收集和整理。

  非结构化数据本身最主要特点就是要从整体角度实现对于数据分析,提高数据融合分析,做好数据分解研究,提高体系层次认识,针对流行的可视化软件和工具,保障非结构化数据及时性、动态性和确定性认识。针对非结构化数据特点实现对于数据程度人会死,及时自动调整好数据管理,在大数据环境下,要充分做好非结构化数据空间管理,提高数据分析技术性和完整性,提高图书馆服务智能化水平。

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