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图书智慧推送服务不同于传统的图书信息系统的检索服务，它采取主动推送服务，缩短了读者查询的时间，并且向读者提供了更具有针对性的图书资源。主要利用大数据的思想，结合读者的阅读习惯及爱好，针对性地向读者推送图书资源，其中读者的借阅信息是对智慧推送最为重要的部分。通过读者的借阅信息数据分析出读者喜欢借阅什么类型的图书，该类型中什么图书受广大读者的欢迎，及读者个人信息相结合，进而提高图书推荐的质量。
1.2 大数据对于图书信息管理系统的意义
1.2.1 大数据
（1） 什么是大数据？
“‘大数据’这个名词并不新鲜，早在1980 年代，美国就有人提出了‘大数据’的概念。20 多年来，各个领域的数据量都在迅猛增长，美国的企业界、学术界也不断地对这个现象及其意义进行探讨，‘大数据’ 这个名词变得越来越流行、越来越重要，最后成为了国家和政府层面的发展战略。”[ ]
大数据与其字面上的意思，如海量数据、庞大的数据并不相同。大数据并不单单指数据的数量上的庞大，主要是看它在时间或者速度上对于结构化、半结构化及非结构化的数据上，进行专业化和特殊化的处理方式。所以说，大数据不仅涵盖了“海量数据”的含义，而且在内容上更优于海量数据。
对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术重要的不是庞大的数据信息，而是对这些具有意义的数据进行专业化处理。
（2） 大数据的“4个V”
大数据的4个“V”，指的是：Volume（容量）、Variety（多样性）、Velocity（速度）、Value（价值）[ ]。这四种特性概况了大数据的主要特点：
第一，容量：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，多样性：数据类型繁多，包括结构化、半结构化及非结构化。第三，速度：处理速度快，可以从不同类型的数据中迅速捕获其中有价值的信息，这一点也是与传统的数据处理技术有着本质的不同。第四，价值：只要专业化并且合理地利用数据进行处理和分析，将会带来很高的价值回报。[ ]
大数据技术可以从各种各样类型的数据中，迅速捕获有价值信息。从某种程度上，大数据是数据分析的前沿技术。
1.2.2 大数据对于图书信息管理系统
图书信息管理系统为什么需要大数据？
现有的图书信息管理系统包含图书检索、图书管理、数据文护、数据统计，每一个功能都产生大量的数据。然而，大部分的图书信息管理仅仅是用来记录数据，没有对数据进行分析处理，服务模式比较单一。随着图书信息管理系统的日新月异，用户越来越倾向于挑选服务模式更完善的系统，没有特色的图书信息管理系统逐渐流失越来越多用户。对图书信息管理系统来说，就是要管理好图书资源前提条件下，在服务模式上不断创新，针对性地研究分析读者的喜好从而吸引读者。而大数据分析恰好可以做到这一点。
之前提到，大数据是通过专业化的处理模式对海量、多样性的数据进行处理分析。那么对于图书信息管理系统而言，哪些数据需要进行大数据分析呢？
图书信息管理系统的图书资源。图书资源是图书信息管理系统最重要的一项数字资源，图书资源是图书信息管理系统的根本。通过大数据分析，将图书资源结构化，为创新服务奠定更好的基础，同时对于运营者或文护者来说，这无疑是给他们工作带来了方便。
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