大数据在图书情报领域中的研究现状及发展趋势

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　　摘 要：当前大数据技术在我国各个领域中均有使用，在领域的发展中，大数据技术可以对经营或是管理中获得的大量数据进行分析，挖掘其中有利于行业发展的信息，对于行业的进一步发展和推进有着很大的作用。当前大数据技术在图书情报领域中也被较多地使用，该文针对大数据技术在图书情报领域的使用和发展趋势进行了研究，借助多种科学分析方法，分析了当前大数据技术中的数据挖掘和云计算功能对图书情报工作的作用，希望可以进一步规范大数据技术的使用。
　　关键词：大数据技术;图书情报领域;研究现状;趋势分析
　　中图分类号：G250      文献标志码：A
　　0 引言
　　隨着当前信息技术以及网络技术在各个领域中的发展和普及，当前的大数据技术的概念在多种行业中逐渐深入。在图书情报领域的工作中，大数据技术通过数据关联、分析、计算学习等多种功能有效地提升了图书情报工作的效率。为了优化大数据技术在图书情报领域中的使用质量，借助现代研究方法，对大数据技术在图书情报领域中的使用进行研究是必要的。
　　1 大数据在图书情报领域研究的基础分析
　　该文在研究中的数据来源于英文文献以及国内的论文，在研究中采用共词分析以及文献阅读归纳等方式对于图书情报领域发展中对大数据技术的研究情况进行了研究，希望可以优化当前大数据技术的使用情况。
　　1.1 发文量以及时间分布
　　在研究中人们一般使用文献计量学的方式来对研究发展进行分析，其分析过程一般是通过论文数量随时间变化的情况来体现。通过对我国当前数字图书馆情报领域中大数据技术的发文数量可以看出，在图书情报领域对大数据技术的研究最早出现在2005年，在2005-2011年，关于这一技术的研究文章数量较少，在2012年之后论文数量不断增加。从这种发展趋势可以看出当前图书情报领域对于大数据技术的研究正在逐渐重视，大数据领域处在当前研究的上升期。
　　1.2 发文国家和机构的分布
　　在使用统计研究方法对国际上的大数据技术研究情况进行分析后可以看出当前大数据技术在图书情报领域中的研究主要分布在韩国和美国，世界上美国关于大数据技术的论文数量最多，韩国次之。同时，论文数量数据也显示当前研究网络中美国和韩国处于中心位置，在国际研究中许多国家和两者进行了联系，有较为明显的合作关系。在国内图书情报领域中，进行大数据技术研究的中心机构包括中国人民大学新闻学员以及北京大学信息管理专业等，国内研究的中心以高校为主。从上述的研究结果中可以看出，国内图书情报领域针对大数据技术研究的机构主要是进行相互合作的高校机构，且不同的机构之间合作关系较弱，与国际上的研究存在一定的差距，未能形成完善的合作网络。
　　2 大数据技术研究的发展趋势分析
　　在当前的文献计量研究中，研究人员一般会通过对一定领域中的热点词的分析来实现对当前发展趋势的研究，大数据技术作为图书情报领域研究中的重要手段，针对当前存在的问题进行研究并对其发展方向进行优化是必要的。
　　2.1 大数据研究在国内外图书情报领域中的演进
　　通过对文献热点词以及学科研究演进过程的分析，研究人员可以看出当前大数据技术在图书情报领域中的研究保持着由科学技术向社会应用发展的研究趋势，在研究中，技术人员正在逐渐推进大数据技术的实用化和普及化。研究人员针对当前网络环境之下的大数据量和数据处理手段进行研究，并在这个过程中对大数据技术的概念进行了优化和扩展，进而对大数据技术的实际使用进行了研究和应用。大数据技术作为自然科学和社会科学的融合学科，在当前网络技术的推动之下实现了对传统缺陷的克服和优化，借助大数据技术，情报分析人员可以实现对现代信息科学、计算机科学以及管理学的联系和融合，将现代的商业和技术研究进行了融合，体现了现代网络视角之下数据思维和使用手段的完善。
　　2.2 大数据技术研究的未来发展趋势
　　第一，数据的可视化分析，在当前的技术发展过程中，网络技术以及大数据技术的普及使得当前各个行业中开始重视数据分析工作对于行业的经营发展的影响，数据价值受到了人们的重视。在图书情报领域中，研究人员开始提高对数据分析的需求，大数据技术得到了较为广泛的使用。在未来的技术发展中，为了进一步普及大数据技术，在图书情报研究过程中技术人员应当对数据分析结果进行多样化的展示，实现大数据技术的可视化分析，提升数据的可用性，降低理解和研究的难度。在当前的研究中，情报分析人员主要是借助统计分析工具、可视化分析工具等手段来实现对数据的可视化转换。研究中的主要难点是技术人员在分析过程中如何高效地进行大量数据的分析和视觉化的转换，如何在这个过程中保证分析过程的效率，因此，未来的发展中针对大数据技术的可视化分析仍然是研究工作的重点之一。
　　第二，大数据技术的移动化发展，随着当前移动网络的发展和普及，人们在生活中开始大量使用移动终端来完成信息的处理和传输，移动设备信息处理效率的提升也使得移动设备在使用中产生和分析的信息量不断提升和扩大。图书情报领域的分析中，大量的数据会对移动设备的计算能力以及存储能力造成极大的压力，这对于移动设备的生产和研究人员提出了更高的要求。为了解决这一问题，当前的图书情报领域研究技术人员开始借助云处理模式来实现对图书大数据的处理。云平台的发展也是在当前网络技术推动下产生的，是当前研究领域中的重点项目之一。当前云平台研究中的主要问题是这一技术的普及可能会带来较为严重的隐私安全问题，大数据和移动云计算的结合可以有效提升数据分析效率，但是，云平台可能带来的数据泄漏问题也是发展中的难点。随着未来移动设备的发展和进一步优化，图书情报研究中借助移动平台完成的大数据分析将不断优化完善。
　　第三，深度学习和大数据的结合，在当前大数据技术的研究过程中，研究的核心问题是如何高效针对获取的图像、文本以及声音等数据进行分析，并科学的对分析结果进行表达和解释，以便满足用户的分析需求，推动行业的发展。当前限制大数据分析的因素包括传统数据分析和表达模型的浅层化，无法针对一些研究结果进行表达，当前的图书情报研究中，大数据分析过程应当使用更为复杂的数据模型。在研究中，情报技术人员开始将深度学习机制和大数据技术的发展相结合，借助深度学习来实现对大数据的科学分析研究，在当前大规模数据的处理中进行使用。针对当前大规模数据分析工作，深度学习机制有效地提升了大数据技术的发展完善，基于大数据的深度学习机制有效地提升了数据分析效率，当前的图书情报数据分析研究中技术人员将学习模式基于CPU结构进行优化，对于学习模式进行了优化构建，有效地提升了在研究中的无标记训练集的规模，有利于未来深度学习和大数据技术的融合。
　　3 结语
　　大数据研究成果在现代技术的影响下不断发展，因此，针对大数据技术的研究进展进行优化和梳理过程具有较高的显示价值，在当前的研究中，研究人员主要是针对当前大数据分析效率的提升进行研究，针对其发展趋势进行分析，推动了现代技术的发展。
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