摘要：在“互联网+”大背景下，网络信息技术发展迅速，智慧校园依托大数据等电子信息技术走进校园并蓬勃发展，智能电子设备逐渐普及校园，为学生学习生活带来极大便利。作为学校的文献资源中心，高校图书馆为学校的学科研究探索、科学规划建设和培养人才等方面提供了强有力的资源保障；同时，图书馆也是学校第二课堂、信息建设和校园文化建设的实践基地，为学生的高质量全面发展创造了环境。因此，图书借阅系统作为现代各高校图书馆必不可少的智能化数字工程，是高校的知识文化传播、信息构建的载体，图书管理在信息发展革新迅速的现阶段也面临着新的机遇与挑战。本文将通过分析图书借阅管理系统的发展现状，并基于现有图书借阅管理模式提出一系列可行性革新构建措施。

关键词：智慧校园；图书借阅系统；智慧图书馆；学习与阅读行为；个性化推荐

引言：

高校图书馆是社会主义文化建设发展中的重要组成部分，在引领高校校园文化和传播社会先进文化方面发挥着不可替代的作用。在信息技术高速发展的时代，信息氛围开始浓厚并逐渐渗透到高校图书馆管理工作中，信息技术的快速发展要求高校图书馆与时俱进，不断革新，提高借阅便捷性，迎合读者阅读习惯，使借阅管理系统人性化、信息化发展，尽可能满足公众的精神文化需求。只有这样才能不断适应网络信息技术和大数据发展要求，才能实现数字化图书馆图书借阅管理系统建设。

一、图书借阅管理系统简介

随着大数据网络的发展和图书馆借阅系统的应用，通过计算机管理的图书馆借阅方式已成为一种流行的图书借阅类型。图书馆借阅管理系统是一种以新型网络信息技术为支撑的智慧校园，它将各种信息知识、云计算与网络智能大数据等进行互联综合运用，使之能够通过自动记忆学生的学习习性识别个性特征，能够为师生搭建更智能、便利的学习空间，实现校内图书信息资源利用最大化，实现图书馆借阅系统个性化服务。

二、现阶段图书借阅管理系统发展现状分析

（一）系统服务较为传统单一

如果说图书馆是大学智慧服务的中心，那么智慧图书馆应该成为智慧校园的中心。传统的大学图书馆就像一颗太阳，为不同的用户星球提供不同类型的馆藏资源。但是这种传播过程是单向的，只有从图书馆到用户一个渠道。在智能图书馆发展的现状下，用户的使用信息数据也是另一种知识和智慧的体现，当前图书馆借阅系统未把用户数据发展成重要资源。用户作为数据资源的创造者，也应成为数据资源的使用受益者。在此情况下，传统的图书借阅管理系统功能就显得尤为单一，基于阅读行为分析的信息化图书借阅系统状况下，各高校图书馆更像是一个中心枢纽，接收本校各类用户的数据和信息，将其存储在智能化资源信息库，或者在大数据支持下将各用户产生的数据在后台进行整合集成并处理分析后再度传输给系统用户，让用户产生的信息数据再度为各类用户及管理者服务，从而产生一份宝贵的信息使用数据，让用户数据化为无价之宝，为提高教学和科研活动的信息化水平服务。

（二）大数据分析能力不够高

在信息技术飞速发展的今天，大数据已成为高校信息教育结构和发展的核心。高校图书馆应注重大数据技术在创新实践中的合理应用，提高管理者收集、整理、处理和分析各种数据信息的能力，并根据用户的实际需求，创造科学个性化的服务内容和形式，更好地为用户提供优质服务。

然而与西方发达国家相比，我国高校图书馆的大数据分析能力水平较低，大数据技术的创新研究和应用还不成熟和完善，图书馆管理系统无法使用大数据技术有效分析用户的兴趣和行为，并为管理人员提供科学的决策依据。中国大多数高校图书馆目前无法充分挖掘大数据技术的价值，也无法合理利用大数据技术为用户提供优质的个性化体验服务。

三、图书馆借阅系统的的可行性与需求分析

（一）当前图书借阅管理系统服务却较为单一和机械化。

相关表现为学生登录系统界面只显示有本人基本信息与借还书信息，而高校图书馆是高校学生乃至教师获取日常学习和科研竞赛信息的重要渠道之一，每个学生用户却均为信息的孤岛，各岛屿之间无法实现资源共享，合作共赢等，不能满足高校学生用户的不同学习发展需求，无法有效发挥利用同学伙伴社区之间阅读行为分析下的资源共享、互相激励等功能，在信息化校园如此高速发展下急需向高效、智能、个性化的服务模式转变。

（二）目前图书借阅管理系统无推荐相关服务。

在当今世界，信息技术的快速发展和互联网的广泛普及产生了大量的数据，用户却越来越困惑于为自己找到有用的信息。以百度为代表的搜索引擎和其他系统的出现在一定程度上缓解了海量信息过载的问题。然而，搜索引擎只是检索信息的一种方式：当用户输入搜索词时，他们通常返回相同的内容，而缺乏个性化和多样化。作为用户，他们通常希望获得符合当前情况需求的结果。图书借阅系统亦是如此，经过调查研究发现我国大部分高校图书借阅系统未能解决此问题，在此背景下，图书馆个性化阅读推荐系统应运而生，个性化阅读推荐系统可以基于用户的兴趣爱好以及在互联网上的个人浏览足迹来推荐用户自己的资源需求。

面向读者个人需求的图书个性化推荐系统是当前知识时代背景下公众的共同需求，个性化书籍推荐系统可以分析和预测读者的浏览习惯和兴趣，并向他们推荐相关服务，可以帮助读者快速轻松地找到感兴趣的书籍，它有助于进一步扩大高校图书馆个性化信息的广度和深度。在“互联网+”的时代背景下，个性化的图书推荐系统可以提高图书推荐的准确性，提高读者满意度，满足读者当前的阅读服务要求，对图书馆的自我创新和发展建设也有一定的促进作用。

四、图书馆借阅系统的服务创新探究方案

（一）基于阅读行为分析的阅读画像创建与分享功能。

依托大数据智能化，构建基于阅读行为分析的图书借阅管理系统新型功能界面，具体表现为阅读生成树和阅读画像：

学生用户登录界面并使用后，后台可向老师展示不同类型的书籍阅读统计量，这将有助于教师分析学生的知识不足并及时引导他们。对于学生，添加鼓励阅读的功能并形成阅读成长树。当学生首次注册登录时，一棵小树就产生了，不断的阅读积累可以让小树长成大树。同时，建立学生互动交流社区，让同伴可以看到彼此的阅读，并形成同伴激励机制。

使用图书馆管理系统的学生可以使用大数据技术创建阅读画像，以显示用户的阅读量和阅读偏好。对于教师来说可以分析学生的阅读偏好以及知识缺乏的方面，并及时指导他们，使图书借阅管理工作迈上一个新台阶。

后台可以借助大数据技术为每一位使用图书借阅管理系统的同学创建阅读画像，以显示本人的阅读量和阅读偏好。对于教师来说，可以通过分析学生的阅读偏好和知识匮乏的方向，了解学生的阅读学习情况并及时与他们进行沟通交流，使图书借阅管理达到一个新的水平。

（二）基于阅读行为分析的个性化阅读书目推荐。

针对目前借阅系统无法为用户提供个性化资源需求，图书馆借阅管理系统必须进行创新，建立坚实有效的管理模式，注重以人为本，秉持科学创新原则，针对每个人自身特征建设特色服务，并建设一个高度数字化信息化的图书馆借阅管理体系。

1.基于阅读行为分析的个性化阅读推荐系统界面

个性化阅读推荐主要基于用户的个人行为，即基于所需文档的检索系统。根据需求，推荐服务分两部分添加到检索系统中。

第一种情况适用于首次进入检索系统的读者。系统基于用户先前的搜索、浏览行为和现有兴趣模型向读者推荐书籍。有两种类型：

第一种是基于根据用户偏好构建的模型的推荐，即“您可能想阅读”。

第二种是基于用户的好友关系的推荐，称为“您的朋友也在阅读”。第二种情况涉及读者搜索后具有自然搜索结果的页面，主要是基于作者当前搜索相对应内容的相关推荐。这时主要推荐书目类似于用户的搜索结果，以减少用户的盲目搜索，缩短用户的时间，即所谓的“相关书籍”。

2.基于阅读行为分析的个性化阅读推荐系统各模块介绍

（1）生成用户特征模块

本模块主要是根据读者的日常操作行为和日常浏览足迹生成该读者的行为数据并自动进行后台记录，并在用户初次注册时筛选的个性化标签名称基础上进行信息整合建立用户信息数据库。最后，基于用户阅读行为进行分析建设密切相关的两个数据库，分析用户的喜好进行推荐，接收了读者的特征向量库。

（2）生成要素特征模块

该模块的功能是生成特定的书目特征向量库，其核心功能是计算书籍和文档之间的相关性，通过内容相似度和协同过滤算法进行计算。在计算不同文档的权重时，会考虑了文档中涉及的读者的借阅、检索、预订等其他行为。

（3）推荐功能模块

该模块首先根据参考书目和读者行为生成的第一个推荐列表。接下来，对该列表的推荐原因进行排序、筛选和映射，最后生成推荐结果。

五、结语

高校图书借阅系统是高校智慧校园的中枢和智慧中心，存储着校园的文化记忆，在确定了建设智能高校图书馆的深层需求后，建设智能化高校图书馆是一个以人工智能为中心，由技术和组织发展形成的建设过程。为了进一步提高图书借阅管理系统的性能，高校图书馆应与时俱进，不断求变创新，以新的发展理念探索智能服务新模式，满足读者更高的阅读需求，本文探索研究了高校图书馆管理社区阅读界面和个性化推荐系统实现了资源共享、鼓励共进、合作共赢、图书检索、报告管理、等基本管理模块，还利用数据挖掘技术开发了多种推荐功能，专家推荐、类似推荐和热搜等功能模块，探索了互联网大数据背景下高校图书馆服务的新理念、新模式和新措施，为建设适应新时代发展要求的高校图书馆智能化、人性化借阅管理系统提供了研究思路和参考建议。

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