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随着科技进步和读者个性化阅读需求的提高，智慧服务已成为关系图书馆服务能力建设和读者阅读满意度的重要因素。如何有效利用新一代的信息技术来改变图书馆和读者的交互方式，并通过智慧的感知、分析、集成来增强图书馆的读者个性化服务响应、信息资源融合、服务平台协同和智能服务能力，是不断提高读者个性化推送服务效率、精确性、交互性、时效性、连续性和业务弹性的关键。同时，也是图书馆智慧服务平台化、精准化、实时化和可预测化的保证。
大数据是智慧图书馆建设与运营服务的重要支撑技术，具有“4V+1C”的特点。分别是数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）和具有较大的复杂性（Complexity）。大数据技术是从图书馆海量、复杂、实时的大数据资源中，通过不断的知识发现、价值挖掘、智能提升和价值创造，以大数据应用和服务为核心实现了产品即服务、技术即服务和意识即服务的读者个性化智慧服务理念。此外，大数据技术也提高了数据资源利用率，大幅度降低了图书馆的运营风险和运营成本，保证运营系统具有较高的服务收益率[1]。
1 智慧图书馆的内涵与个性化智慧服务功能性需求
1.1 智慧图书馆的内涵
百度百科对智慧的定义是：“智慧是指对事物能迅速、灵活、正确地理解和处理的能力。依据智慧的内容及其所起作用的不同，可以把智慧分为三类：创新智慧、发现智慧和规整智慧。”因此，智慧图书馆的内涵主要应包括智慧感知、智慧管理、智慧服务和智慧决策四方面的内容。
首先，智慧图书馆应具备对信息的全面感知能力。智慧图书馆可通过个人阅读终端、PC机、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息感知设备，对图书馆图书实体资源、电子数据虚拟信息、图书馆管理与运营数据和用户需求信息等，进行全方位的自动化感知、采集、传递和智能分析。其次，应具备图书馆运营与读者服务智慧化管理的能力。智慧图书馆通过对系统运营状态数据的采集、处理、分析和判断，及时发现管理服务系统在资源分配与调度、用户服务、效能管理和运营经济性上存在的问题，并通过自动的服务系统管理策略和基础设施资源反馈控制，实现管理与服务系统整体的最优化运营。第三，读者的智慧服务是智慧图书馆内涵的核心。图书馆可利用大数据技术对读者需求和服务模式进行预测，并通过建立图书馆界之间的资源共享和协同服务，来消除时间、地点、阅读方式与阅读内容对读者的束缚，保证读者可随时随地进行个性化推送式智慧阅读服务。第四，图书馆应通过智慧的决策，从管理与运营系统全局层面保证管理决策、资源分配、硬件与软件系统建设、技术选择的科学性，确保图书馆安全、高效、经济和低碳运营[2]。
1.2 图书馆智慧服务的功能性需求
1.2.1 图书馆智慧服务CRM（客户关系管理）的需求
将管理重点从对以基础设施和服务产品为中心的管理，转移到以读者为中心的用户关系管理是图书馆智慧服务的一个重要特点。图书馆CRM是选择、管理有价值读者及其关系的一种服务策略，是图书馆依靠其企业文化来进行科学的市场调研、服务模式选择和用户服务流程制定，是降低服务成本与增强智慧服务效率，以及提高读者服务价值、阅读收益率、满意度和忠实度的关键。
图书馆的智慧服务环境具有复杂、多用户和较强竞争力的特点。首先，图书馆在客户关系管理中，没有现成可以借鉴的法律、法规和操作流程，往往过分依靠管理人员的社会与工作经验。其次，图书馆在智慧服务中如何制定科学的用户服务协议，并严格遵守协议规定的契约关系，是智慧服务活动中有效降低CRM对图书馆业务员个人依赖性的关键。第三，随着智慧服务的不断深入，图书馆之间对客户资源争夺的竞争将会不断加剧。如何科学分析客户流失原因和有效挖掘潜在客户，是图书馆提高CRM效率和读者群数量的关键[3]。
1.2.2 提高图书馆智慧服务大数据可用性的需求
图书馆通过对数据中心监控器、传感器、监控视频和GPS等设备的海量数据采集、数字化、分析、判断、预测和评估，以及利用建模结果对读者智慧服务的模式、内容、方法和用户需求进行科学决策、方案设计和可行性判定，是提高图书馆智慧服务大数据可用性的前提。
首先，图书馆应保证大数据的采集、存储、组织、分析和决策过程科学，能够及时发现、预测图书馆智慧服务过程中存在的安全问题、用户需求和服务瓶颈，并依据读者智慧服务需求对大数据处理流程进行监测、调度和反馈控制。其次，所采集的智慧服务支持数据应涉及图书馆建设、系统运营、读者管理和用户服务的各个方面，实现图书馆运营服务从以管理员为中心的“经验治理与服务”向以读者为中心的“科学管理与智慧服务”模式转变。同时，读者大数据资源的采集内容应包括读者阅读习惯、文化状况、社会关系和阅读历史记录等内容。确保大数据资源具有较强的科学性、前瞻性和价值性，可准确分析读者个性化特征和用户阅读需求。第三，应保证图书馆所涉及的建设、运营和服务等大数据信息，能够在数量、速度和多样性三个维度上实现快速增长与更新，并通过对大数据资源的价值挖掘和知识创新过程，为用户智慧服务提供新的驱动力[4]。
1.3 应掌握读者个性化智慧服务的需求
在图书馆读者个性化智慧服务中，大数据的价值主要表现在读者群的划分、智慧服务内容与读者关联性分析、个性化智慧服务定制三个方面。因此，首先应重点把握好图书馆运营安全与效率、读者个性化智慧服务质量保障、图书馆服务投资与读者阅读收益公平性等问题。其次，图书馆应通过对所采集海量数据的分析和挖掘，准确定位读者的阅读习惯、阅读好友群、未来阅读行为与需求、阅读价值观和服务等级协议，确保可为读者的个性化智慧服务提供可靠的数据支持。第三，图书馆在数据中心的大数据处理平台建设中，应保证大数据管理平台具有层次化结构和分布式系统架构，能够在降低大数据采集、存储、处理和分析成本的前提下，提高大数据平台统一决策的效率和精确度。第四，读者智慧阅读终端应获得诸如“谷歌眼镜”等第三方增值服务商的支持，实现对读者个性化智慧服务数据的即时采集，确保图书馆读者个性化智慧服务高效、快速、经济、便捷[5]。
1.4 读者智慧服务大数据资源管理与应用的安全需求
首先，图书馆大数据应用具有环境复杂、安全威胁多、数据标准与结构不统一、数据存储分散的特点，导致大数据资源在各个子系统之间不易共享、大数据资源利用效率低、深度的价值挖掘和综合利用缺乏。其次，大数据处理平台的数据管理难度大，对不同子系统有较高的兼容性和可靠性需求。要求大数据管理平台子系统可通过数据中心网络实现大数据资源的统筹管理、统一服务、快速查询和高效决策，能够为图书馆个性化智慧服务提供信息服务和决策支持。再者，图书馆大数据资源主要由结构化、半结构化和非结构化数据组成，且非结构化数据占据数据总量的绝大多数。如何利用高效的数据存储、管理和处理策略，实现大数据平台系统架构的平衡，是确保大数据价值挖掘过程高效和可靠的关键。
1.5 图书馆智慧服务对大数据资源开放性和可控性的需求
图书馆智慧服务具有用户阅读终端与服务平台广泛互通、服务商对智慧服务透彻的感知、深入的智能管理与服务三个主要特征。但是，随着读者大智慧服务的深入，图书馆除具有海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值外，图片、声音和视频等非结构化数据占据了数据总量的绝大多数，严重影响了大数据资源的开放性和可控性。
首先，图书馆业界对大数据资源缺乏统一的模式标准，数据采集、存储和使用过程还存在着标准不统一、准确性与完整性程度低、数据价值可用性不高的问题。同时，图书馆联盟在用户服务系统建设中，很难将所有的图书馆进行统一规划和科学论证，导致图书馆之间、图书馆内部各子系统之间缺乏统一的管理模式和数据标准，易产生“信息孤岛”现象。其次，图书馆大数据分析工具的效率和可用性也是影响大数据资源开放性和可控性的重要因素。大数据分析工具在注重算法效率和经济性的同时，应防止对用户信息的过度挖掘而侵犯读者隐私。第三，图书馆大数据平台与数据资源的管理模式、策略、平台系统架构和处理工具的科学性与兼容性，也是影响个性化智慧服务大数据资源开放性和可控性的关键[6]。
2 基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系的构建与服务可用性保障
2.1 基于大数据的图书馆读者个性化智慧服务体系构建
依据图书馆读者个性化智慧服务的目的、内容、方式与过程，本文设计了基于大数据的图书馆读者智慧服务体系架构，如图1所示。
该体系架构主要由感知层、传输层、平台层和应用层四部分组成。感知层主要由系统监控设备、RFID设备、视频与图像采集设备、网络监控器和传感器等组成，对读者个性化智慧服务的应用模式、服务过程、读者阅读收益和用户反馈进行数据采集和标准化，将用户阅读行为和服务有效性信息进行数字化表现。传输层可根据感知设备所处的位置和与图书馆数据中心之间距离，利用光纤线路、无线传输信道和计算机通信网络，将感知层采集的数据安全、准确、快速、经济地传输至图书馆数据中心系统。平台层系统设备位于图书馆数据中心内部，分别由数据中心基础设施平台、大数据管理与应用平台、读者个性化智能服务平台组成，主要负责完成读者大数据资源分析、用户个性化服务需求预测与评估、个性化服务提供与管理等任务。应用层依靠平台层提供的数据基础，实现图书馆的大数据分析与决策、系统智能化管理与优化、用户关系管理和个性化需求预测，以及读者个性化智能服务的提供、保障、管理和完善工作[7]。
2.2 基于大数据的图书馆个性化智慧服务可用性保障
2.2.1 图书馆智慧服务过程应加强CRM的应用
图书馆在智慧服务过程中应加强CRM的应用，才能全面、准确地获取读者类别、阅读忠诚度、潜在用户、读者阅读关系和智慧服务有效性数据，为智慧服务可持续发展提供可靠的理论依据和大数据支持。
首先，图书馆应通过CRM的应用不断发现、挖掘个性化智慧服务的潜在客户。通过建立用户智慧服务的数学模型，对读者智慧阅读的内容、迫切性、可靠性进行分析，并根据判定结果将读者划分为不同的优先发展等级，在策略制定和资源分配上向潜在客户倾斜，实现读者群质量增强和数量扩展。其次，应通过对读者阅读活动相关数据的挖掘，查找出读者流失和阅读忠诚度下降的原因，并制定相应的管理策略来维护读者群体数量稳定。同时，应根据读者的学历、阅读需求、阅读习惯、性别、年龄和职业特点，将用户划分为不同的读者群体并提供相应的智慧阅读服务，提高智慧服务的个性化水平和用户满意度。第三，对读者智慧阅读服务统计数据分析可得出，近30%的超级读者享受了图书馆70%的智慧服务资源，并决定了图书馆智慧阅读服务的投资收益率水平。因此，图书馆CRM可重点保障关系个性化智慧服务质量的核心客户需求，在大幅降低服务成本的前提下提高智慧阅读服务收益率[8]。
2.2.2 实现读者智慧服务个性化需求的透彻感知
对读者服务个性化需求的透彻感知，是图书馆依据读者智慧服务需求、文化水平、阅读习惯、阅读心理、行业倾向、阅读终端特点和所处地域特点，有效进行个性化服务定制和推送的保证。
对读者个性化智慧服务需求信息的采集、判定、分析、获取和传递，以及对所获得信息的科学处理与高效应用，是图书馆个性化智慧服务有效性保证的两个关键因素。首先，图书馆应利用高性能传感器、数码相机、RFID（无线射频识别）、计算机和网络设备，对读者阅读活动进行即时感知、测量、捕获和传递，并通过高效、实时、准确和快速的分析来获得读者个性化服务需求信息。其次，图书馆个性化智慧服务过程应是可监控、采集、量化、整合、创新和协作的，能够精确感知用户个性化服务的内容、过程、数据、环境、质量和需求。此外，图书馆应利用云服务商大数据处理平台实现海量数据的快速处理和深度挖掘，对个性化服务的内容、过程和有效性实现透彻感知。第三，利用大数据分析结果对读者个性化需求进行准确的分析和预测，是提高个性化服务精确度和满意度的关键。图书馆可根据对读者服务预约、微博感言、满意度调查和服务导航等数据分析的结果，准确预测读者智慧阅读的需求、内容、途径和步骤，并通过服务的预约与定制完成个性化服务的即时推送[9]。
2.2.3 对读者个性化阅读需求和智能服务模式进行大数据的挖掘与整合
大数据的规模性、完整性、价值密度和可用性是对图书馆读者个性化阅读需求精确挖掘的前提。同时，也是正确评估智能服务模式的安全性、有效性和可用性，保证智能服务过程共享、开放的重要因素
首先，图书馆应对所采集的用户数据进行深入分析和挖掘，全面发现数据内所蕴涵的价值信息，实现对读者个性化服务需求的全面、即时感知。此外，应建立以读者为中心的系统、开放、连续、专业的大智慧服务模式，为用户提供创新阅读、交互阅读、远程阅读和定制阅读的个性化智慧服务模式。其次，大数据挖掘与整合的有效性是关系图书馆个性化智慧服务决策与运维活动安全、可用的关键。因此，图书馆智慧服务应将冲破阅读模式、阅读终端、读者所处地理位置、网络传输性能和服务策略有效性对读者智慧服务的束缚作为大数据挖掘与整合的主要目的，确保图书馆智慧服务具有较高的科学性和前瞻性。第三，智能服务模式的大数据挖掘与整合过程应以读者个性化特征和个人需求为中心展开，并将智慧服务贯穿于图书馆基础设施建设和服务有效性保障的全过程，为读者提供具有主动性、个性化、泛在化、人性化特点的智慧服务。第四，读者大数据资源的挖掘与整合过程应以为用户提供全面、全方位、立体化和可定制的个性化服务为目的，不断增强读者的智慧阅读满意度和忠诚度[10]。
2.2.4 确保图书馆智慧服务的大数据应用过程安全、可靠
图书馆应加强大数据采集、传输、存储和应用过程中的安全管理，才能确保在个性化智慧服务过程中大数据资源安全、可靠、可用和可恢复，才能为智慧服务提供有效的大数据资源支持。
大数据时代，图书馆的读者群数量和大数据信息量呈现海量、几何级数递增趋势，传统的数据存储架构和管理模式已不适应大数据时代读者个性化智慧服务需求。因此，图书馆在数据的存储和管理过程中，应改变传统IT环境下仅靠简单增加存储磁盘阵列和新建管理系统的应用模式，而应将存储系统、大数据分析与管理系统、大数据挖掘系统和大数据决策系统统一整合为一个管理平台，对数据资源的存储、共享、分析和决策过程实现统一平台、统一模式管理，防止数据孤岛与负载不均衡现象发生。其次，图书馆应加强大数据平台的访问权限管理与安全防御系统建设工作，在加强大数据平台自身安全性的同时，提高数据采集、存储、访问和应用系统与管理机制的可靠性。同时，应严格执行国家、行业的大数据技术相关安全管理规定，加强管理员、用户的访问权限与密码管理，并对不同安全需求的系统执行相应安全级别的管理策略。第三，对读者大数据信息进行挖掘与价值发现时，应加强读者隐私保护和核心数据保密工作。可通过数据传输前的加密防止数据被监听、窃取和篡改，确保数据具有较强的完整性、可信性和可用性。同时，应防止对数据的过度挖掘而导致读者隐私泄漏[11]。
2.2.5 实现图书馆运营与服务的智慧化管理
目前，智慧图书馆的IT结构具有从集中式架构向分布式架构演进的趋势，并且服务系统的层次化与功能性特点将更加突出。因此，降低数据存储、管理的成本与提高智慧服务的决策效率、准确度，是实现图书馆智慧化管理应重点考虑的问题。
首先，图书馆应实现数据管理的标准化操作。应以空间数据为核心和以地址数据为关联，实现空间数据和非空间数据的一体化管理。同时，需加强结构化数据与非结构化数据的精细管理和价值挖掘，为图书馆的智慧化管理和用户个性化服务提供决策依据。其次，图书馆应加强对数据中心系统基础设施硬件运营数据、网络性能数据、服务监控数据、视频监控数据、系统运行日志和用户访问数据的采集、处理、分析与决策工作。准确发现、评估和预测图书馆在运营与用户服务过程中，服务器的性能与负载量、安全威胁与隐患、能源消耗与资源利用效率、智慧服务读者满意度和读者个性化需求，保证图书馆的智慧化管理与用户服务过程安全、高效、经济、低碳。第三，图书馆应通过对读者、第三方运营商和自身服务过程的大数据资源分析，明确读者个性化需求、第三方运营商技术与服务优势、用户服务模式和服务能力存在的问题。并通过与其他图书馆、第三方运营商的服务联盟，实现服务资源共享和优势互补，构建一体化、多服务模式与内容、可跨越地区和系统的读者个性化智慧服务联盟，为读者提供统一资源、统一认证、统一检索、统一服务的个性化智慧服务[12]。
3 结语
当前，图书馆正在从传统的借阅服务模式向以人为本的智慧服务模式转变，智慧服务是图书馆服务对人、资源、空间三个最主要要素的智慧交互与融合，是未来图书馆服务模式发展的必然趋势，智慧已成为图书馆用户个性化服务过程中的重要工具和内容。
随着大数据时代的到来，使图书馆对读者的阅读需求、阅读行为、阅读情绪和阅读满意度的细节化测量成为可能。图书馆如何有效对所采集的用户阅读行为数据和社会关系数据进行分析，并在复杂、零乱的数据背后准确发现、预测出读者的阅读行为习惯、喜好和需求，成为图书馆构建用户个性化智慧服务的模式、策略和内容。同时，也是图书馆依据用户需求变化实际，对服务模式和内容实时调整和精确优化的关键。因此，图书馆必须树立以人为本的服务理念，并以读者个性需求和大数据科学分析结果为依据，才能为读者提供安全、高效、满意、低碳的个性化大数据阅读服务[13]。