大数据时代高校图书馆应对方略探微

大数据开启了一个重大的时代转型.图书馆业又面临着严峻挑战与发展机遇.高校图书馆应当高度重视大数据时代的科学数据服务,利用大数据技术构建图书馆的新型知识服务引擎,利用发达的互联网与自身的优势建立与完善科学数据服务平台.     

论大数据时代图书馆服务创新

随着大数据技术时代的到来,大数据技术给图书馆的服务创新带来了新的挑战。文章阐述了大数据时代图书馆服务的创新理念,分析了大数据的内涵和大数据技术对图书馆工作产生的影响和深远的意义,以及图书馆在大数据时代面临的挑战和图书馆服务创新的必要性,分析了当前图书馆服务存在的问题,提出了大数据时代图书馆创新服务一系列新的举措。     

大数据时代高校图书馆特色信息资源整合研究——以地方信息资源为例

随着“大数据”理念不断深入人心,大数据时代下用户对信息资源的需求不断提升.本文通过阐述大数据时代高校图书馆面临的挑战,浅论地方特色信息资源的整合问题,以此作为本人研究大数据时代高校图书馆特色信息资源服务的前奏.     

大数据时代图书馆面临的机遇与挑战

大数据吸引了各行各业的关注,图书馆不可避免地面临着大数据浪潮的冲击。阐述了大数据的定义与特征,分析了大数据在图书馆的应用场景,探讨了大数据时代图书馆的发展趋势及面临的挑战。     

大数据环境下智慧图书馆服务体系建设

大数据和智慧城市时代的到来,使图书馆在建设和发展上面临着巨大的挑战,同时也为图书馆自身的学术研究提供了增长点.如何提供高质量的服务以满足社会发展要求,成为图书馆面临的重要问题. 分析了大数据环境下智慧图书馆服务体系的现状,指出图书馆应从观念转变、资源建设、数据建设、平台建设、人员建设等方面建立全方位立体的智慧服务体系.     

基于信息资源共享的大数据管理与利用探究

简要介绍了大数据的概念和特征,从图书馆的角度出发,讨论了基于信息资源共享的大数据管理和利用(包括数据的提供、分析和推广),探讨了保障大数据共享的法律法规体系.     

高校图书馆大数据服务面临的问题及对策研究

高校图书馆是高校学科发展的知识基础,也是高校提供信息服务和信息资源获取的主要途径,通过在高校图书馆服务中应用大数据技术,能够有效提高高校图书馆个性化、精准化的服务能力。然而,在高校图书馆大数据服务应用过程中,受多种因素的影响,大数据服务应用面临一系列问题,制约了高校图书馆服务效能。基于此,该文研究了高校图书馆大数据服务面临的问题,并从管理思维、数据共享、学科服务和基础建设等方面,提出建议措施,以期提高高校图书馆信息服务水平。     

大数据时代高校图书馆智慧服务探讨

随着“智慧”概念的提出和应用,图书馆服务也朝着智慧服务方向发展。大数据时代下,如何运用前沿技术推进图书馆的改革与创新,提高图书馆的服务质量,已经成为高校图书馆发展的焦点。为了提供更为智能化的优质服务,高校图书馆应当正确认识大数据时代面临的机遇和挑战,采取有效的创新策略,实现智慧服务,更好地满足大数据时代的服务要求。基于此,该文以大数据时代为背景,论述了高校图书馆智慧服务的特点,分析数据时代为高校图书馆带来的机遇与挑战,探讨大数据时代高校图书馆智慧服务策略,不断提高智慧服务质量,实现各方智慧服务的协同化发展。     

大数据环境下图书馆信息安全问题与对策分析

大数据继云计算之后正成为信息技术领域的又一热点,它将给图书馆信息服务带来显著变革。阐述了大数据的概念和图书馆具有的大数据特征,分析了大数据时代图书馆信息安全面临的威胁,提出了全方位的安全应对策略。     

云计算环境下数据安全与隐私保护

大数据正在成为当前信息技术产业发展的新热点,大数据时代所面临最严重的挑战就是用户隐私数据的安全如何得到保护。文章给出了对数据安全和隐私保护的具体要求,总结整理应对挑战的几大关键技术,如混合云、加密数据搜索和外包计算以及数据共享等,并给出了一些研究方向。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

数据挖掘中的数据预处理技术

阐述了数据集成的预处理技术及必要性，讨论了不完整数据、含噪声数据、不一致数据的清理方法。     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

基于ERP模型数据仓库元数据表示方法

针对数据仓库元数据表示问题 ,建立一般问题求解过程的数学描述 ,提出实体、关系、问题ERP建模体系 ,并以星形模型元数据的表示为例 ,提出了基于ERP模型的数据仓库元数据表示方法     

基于数据拆分的数据集成技术研究

分析了数据集成过程中需要将集中存放的数据进行拆分实际问题,提出了基于字段的纵向拆分、基于记录的横向拆分和基于表的双向拆分等3种数据集成方法,实现了数据集成和资源共享,其思想对于数据集成的过程中需要将各自分布的数据合并起来的实际问题也有很大意义。     

基于数据挖掘的收视数据预处理方法

收视率是衡量电视节日质量的重要指标,而质量不高的收视调查数据将导致收视率指标计算的不准确。为解决基于数据挖掘的电视收视率分析的数据问题,就调查数据进行了有效的前期处理,其中涉及原始数据的正确录入,对存入数据库的原始数据实施的数据清理、数据变换、数据归约技术和应用的模糊集理论。实验结果表明在预处理后的收视率资料库中能够挖掘出知识,为收视率应用提供了有力支持。     

数据仓库与数据集市

当今,越来越多的企业和商业机构需要准确把握信息确定战略,而新一代数据仓库和数据集市技术就为数据收集、整合、挖掘提供了卓有成效的解决方案。从数据仓库和数据集市的概念入手,介绍了数据仓库和数据集市的特点、体系结构、构件、评价指标及其应用。     

股票交易数据文件的抽取算法研究

目前市场上有很多股票交易软件,这些软件会根据股票交易的实际情况定期产生股票交易信息数据,并将这些信息数据写入二进制格式的文件中,如DAY文件等.由于这些文件不是文本文件,无法直接使用常规的文件读写进行数据的抽取,而必须设计一种数据抽取算法完成相应操作.对DAY文件进行了分析和研究,在此基础上设计了一种数据抽取算法,并利用JAVA语言实现了数据抽取算法程序,利用该程序完成了从DAY文件中抽取数据并写入数据库的实验.实验结果表明,该程序能够正确地从DAY文件中抽取数据,为后期的股票信息处理和数据挖掘提供了重要的基础.     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．