利用大数据分析法提高图书馆读者决策采购_PDA_效能探析_杨丹丹

资 源 简 介

利用大数据分析法提高图书馆读者决策采购_PDA_效能探析_杨丹丹

详 情 说 明

图书馆读者决策采购（PDA）作为现代图书馆资源建设的重要模式，正在大数据分析技术的推动下实现效能跃升。本文从技术实现角度探讨如何优化这一流程。

在传统PDA系统中，图书馆主要依靠读者点击、借阅记录等有限数据进行资源采购决策，存在数据维度单一、分析滞后等问题。引入大数据分析技术后，系统可以从三个层面提升决策质量：

首先是多源数据采集，整合图书馆管理系统、电子资源平台、社交媒体等多渠道数据。这些数据不仅包括显性的借阅行为，还涵盖检索关键词、页面停留时长、学术社交网络中的文献讨论热度等隐性需求指标。

其次是建立动态分析模型，通过机器学习算法识别不同读者群体的资源使用模式。例如，针对研究生群体可能更关注前沿学术资源的特点，系统可以自动调整该群体的采购权重。

最后是实时反馈机制的建立。通过流式计算技术，系统能够即时捕捉资源需求变化，实现从"事后采购"到"预测采购"的转变。当某学科领域的新资源被多位目标读者浏览但未购买时，系统会自动触发采购预警。

大数据技术的应用使PDA系统从被动响应转向主动预测，不仅提高采购精准度，还显著降低资源闲置率。未来随着算法模型的持续优化，图书馆资源建设将实现更高效的供需匹配。