厦门市图书馆 361012
摘要：图书馆是我国公共文化服务体系当中非常重要的组成部分，经过了上千年的发展，图书馆的业务职能也逐渐明确，本文主要阐述了在大数据时代发展背景下我国公共图书馆阅读服务的发展变化，重点分析了智能阅读推荐产生的社会效应和发展优化措施。
关键词：大数据时代；公共图书馆；阅读推介服务
公共图书馆是给社会群体提供阅读职能的公共设施，阅读是人类具备的特有的社会现象，阅读能够让人们学习发展，并在学习和发展过程中进行文化传承。人们能够通过阅读，来获取新的知识，创造出更多的伟大成就。近十几年来，随着智能阅读产品的发展和普及，传统的阅读行为受到了一定的影响，公共图书馆是文明的中继站，因此有责任在为公众提供阅读服务的同时，帮助公众能够树立正确的阅读观念，提升社会群众整体素质。
一、阅读推介服务
1.传统阅读推介
随着我国经济的迅速发展，人们的生活水平提升，文化需求也有了一定的要求，政府部门为了能够全面提升群众文化素质水平，进行了一系列的文化民生工程建设。据调查显示，我国全国各地有四百多个大中小城市都已经有了自己的读书推广活动，例如说读书月、读书周等。除了完成基础工作之外，公共图书馆对于读者的阅读推荐服务同样属于现代化图书馆的职能一部分。在过去人们选择图书的方式非常简单，是根据自己的专业要求来选择看什么书，学习什么样的内容，而图书馆中的图书种类比较复杂，同样类型的书籍可能也有不同的作者和不同的类别，因此很多读者可能会感觉到无从下手。公共图书馆是为社会群众提供阅读服务的重要场所，因此有责任要给读者提供高质量的阅读资源和阅读环境，公共图书馆的传统阅读推荐服务包含有新书通报、书目推荐还有新书导读等类型。有新的图书到达了图书馆，图书馆会给读者发布新书的信息以及书籍具体的推荐，这属于新书通报。书目推荐则是根据特定读者的需求，编制成相关知识的图书目录，也成为是选读书目。新书导读这是面对社会群体进行一系列的读书活动。
2.智能阅读推荐
公共图书馆提供的智能服务，其中就包含有智能阅读推荐年服务，智能阅读推荐服务是阅读服务智能化发展的重要表现，代表里了图书馆管理系统的飞跃发展。应用职能推荐服务比较早的一批是电子商务公司，例如说淘宝网还有亚马逊网等网购公司，能够以盈利为目的提供智能推荐服务，通过分析在线注册客户的消费行为，为用户推荐类似产品，或者是用户可能会感兴趣的产品信息，能够帮助节省用户的寻找时间，满足用户的购买需求。公共图书馆要积极学习社会企业智能推荐服务功能，在日常阅读服务中提供智能阅读推荐服务，在工作中通过积累数据，建立出分析系统。数据积累包含有读者阅读数据和读者自身的身份特征，图书馆能够根据读者的阅读喜好来进行阅读推荐。想要提供智能阅读推荐服务，需要图书馆详细的指定要图书内容和阅读流通系统，系统的分析系统能够分析出每个读者跟不同图书之间的关系，结合现有的馆藏情况，给读者智能化推荐符合读者阅读兴趣的书籍，提升读者的阅读效率。
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二、智能阅读推荐发展和产生的积极社会效益
1.提升图书馆资源使用率
公共图书馆是为社会广大群众提供阅读服务的公共场所，因此需要具备大量的阅读资源，同时也要利用大量的资源数据，以及读者的阅读数据，建立出图书馆的阅读资源使用系统，能够根据读者的阅读行为分析借阅人员的兴趣爱好，并给读者进行相应的资源推荐。智能阅读推荐服务的发展能够让更多的图书资源被发现和利用，提升了图书资源的使用效率。智能阅读推荐服务促进了小众资源的流行，把公共图书馆的信息服务功能发挥出来，满足了读者的个性化需求。公共图书馆的智能阅读推荐系统是双向的智能操作，通过推荐服务能够让图书馆了解到读者的需求，并针对性提供智能信息服务，提升了读者的阅读兴趣和阅读热情，随着读者参与度的提升，图书馆的资源建设和服务改进工作也会良性发展起来。
2.提升了读者满意度
智能阅读推荐服务能够主动为读者开展服务行为，读者只需要进行选择，能够有效帮助者把碎片时间利用起来，更好地进行学习和规划。读者通过图书馆推荐的书籍，能够在空余时间进行大量的阅读和学习，把日常的零碎时间充分利用了起来，节省了在图书馆的书籍翻阅和查找的时间，提升了读者对于图书馆服务的满意程度。在图书馆阅读过程中，能够利用智能推荐服务为读者提供个性化服务，读者的满意程度也会不断的提升，逐渐引领社会形成正确的阅读趋向。
3.优化系统设计
智能阅读推荐服务是进行信息分类和信息过滤，系统设计需要以读者体验感受为主，智能阅读推荐系统的发展除了采集数据、数据筛选之外，还需要进行服务推荐。比如说给读者展示出“阅读本书读者还读过什么书籍”、“相关内容书籍推荐”、“猜您喜欢”等推荐形式，针对相同的结果进行不同的展示形式，能够给读者提供更加全面的阅读推荐服务。
结语
利用智能阅读推荐系统，能够给读者提供全面的图书信息，引领读者建立正确的阅读习惯，为社会创建出良好的阅读气氛。
参考文献：
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[2]丁文祎.大数据时代下的推荐书目与经典阅读推荐[J].大学图书情报学刊，2014，32（06）：20-23.
[3]白海龙.浅谈大数据时代公共图书馆阅读推荐服务现状[J].晋图学刊，2014，（04）：51-54.
论文作者:吕江鹏
论文发表刊物:《基层建设》2018年第3期
论文发表时间:2018/5/28
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