论文大数据时代高校图书馆开展学科服务是适合高校图书馆论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关中国大学图书馆排名100开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
〔摘 要〕学科服务是高校图书馆的重要工作内容之一.随着大数据时代来临,通过对海量文献数据的挖掘来开展大数据知识服务将成为高校图书馆服务转型新方向.同时,作为一种全新的服务方式,在实践中学科馆员深入科研团队一线,直接参和科研项目也将成为一种新常态.因此,文章将以学科馆员为某校石墨烯科研团队提供知识服务为例,探讨高校图书馆开展学科服务的具体方法.
〔关键词〕高校图书馆；大数据；知识服务；学科服务；学科馆员；工作案例
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.12.012
〔中图分类号〕G252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2015）12-0065-05
1开展学科服务是高校图书馆的重要工作内容
高校图书馆和公共图书馆不同的一个重要地方在于,其服务对象比较单一,主要是服务高校广大师生,而就其服务内容而言,则主要服务高校的教学、科研发展.高校图书馆开展学科服务,其目的在于细化服务内容,提升服务质量,满足学校的学科发展需要.具体而言就是要通过建立学科馆员制度,让学科馆员直接深入科研团队一线,参和科研项目,将图书馆的文献检索服务和学校的学科发展、科学研究等进行无缝对接.这就要求学科馆员自身在知识结构和专业能力上和其所服务的科研团队相匹配,同时具备检索全球相关学术信息的素养,以及熟知全世界各类专业数据库,进而能够全程参和科研项目,全面为学校的科研发展服务,直接为学校的学科建设贡献力量.
2大数据时代高校图书馆知识服务模式创新
高校图书馆历来对信息技术的应用非常重视,几乎每一项新技术的出现,都能推动其服务升级.大数据时代,高校图书馆的数据处理方式、目的等都将发生巨变.在数字时代,高校图书馆的数据处理主要是将文献资料数字化、网络化,其目的是实现师生对学术数据的充分利用；进入大数据时代,对海量文献数据的分析将成为高校图书馆发展的新趋势,其服务重心也会逐渐由传统业务向数据挖掘转移.作为一种全新的服务方式,大数据知识服务是在海量数据的获取、存储、分析等过程产生的以数字化、网络化、智能化为基础的服务模式.在大数据时代对海量数据的处理能力意味着获取知识方式的改变.Jim Gray因此提出科学研究的第四范式——以协同化、 网络化和数据驱动为其主要特征的数据密集型科学研究[1].作为未来服务的新模式,大数据知识服务将成为高校图书馆转型发展的新方向之一.因此,新时期的学科服务,也主要指大数据知识服务.
文章提出新的学科服务模式,通过大数据分析告知新进教师（研究团队）或者力图转变研究方向的教师或研究团队一个值得研究的学科新趋势.从时间上来说,这个新趋势具有一定突增性且持续性.具体模式如图1：
（1）由教师或者实验组提交具体的研究主题及主题词,学科馆员根据此主题进行相应检索得到一定搜索结果.
（2）针对此主题研究成果进行文献共引分析和聚类分析,了解整个主题的研究范围.
（3）通过引文索引分析方法确定主题的新趋势.
12期大数据时代高校图书馆开展学科服务研究Dec,2015Vol35No123学科馆员在实践中如何开展大数据知识服务的案例分析学科馆员的特长在于专业知识和检索技能的结合.如果没有专业知识背景,学科馆员就根本做不了学科服务.因此,在实践中我们要求学科馆员必须具有博士学位,必须是某一学科领域内的专业人士.同时,学科馆员和其他一般科研人员不同的地方在于其文献检索能力更强,其对专业数据库更为熟知,对数据分析软件使用更为熟练.因此,学科馆员在提供知识服务时,其工作侧重点在文献检索和分析上.
下文我们将着重以某学科馆员服务的国内某石墨烯研究团队为例,具体说明学科馆员如何开展大数据知识服务.在和某石墨烯团队进行接触过程中,他们要求学学科馆员通过文献检索分析一下近年来国内石墨烯研究发展趋势.为此,学科馆员利用SCI-EXPANDED数据库,使用Citespace Ⅲ软件,通过引文共现和聚类分析绘制了近十年我国石墨烯研究前沿知识图谱,并利用引文网络和突变探测识别方式在图谱中分析国内石墨烯近年研发趋势.
31检索数据和分析工具选择是学科馆员开展学科服务的前提检索数据和选择分析工具是学科馆员开展学科服务的第一步.如果数据检索不全,将直接影响后边的数据分析.如何工具选不好,也不能进行科学有效的数据分析.因此,开展学科服务,首先得保证数据来源的全面和准确和分析工具的科学有效,否则根本不可能很好地完成这项工作.
（1）根据某校石墨烯研究团队的要求,学科馆员以“graphene”（石墨烯）作为主题词,“China”作为机构地址,设置时间跨度为2004-2013年,在Web of Science数据库的SCI-EXPANDED进行相应数据检索,得到11 414条数据记录.
（2）我们利用Citespace Ⅲ对搜索到的数据进行文献共引分析和聚类分析,绘制了10年来我国石墨烯研究的发展状况知识图谱（如图2所示）.
Citespace Ⅲ参数设置如下：（1）设置“Time Scaling”的值为1,将2004-2013年分成10个时段.（2）控制节点的取舍方面,选择Top N方式,每个time slice中提取排名前10%被引次数最高的文献；（3）CiteSpace中的链接剔除功能（pruning）选择Pathfinder和pruning sliced networks,按照最小树生成算法裁剪生成的网络.文献共引分析后经过中心度计算及聚类分析得到27个聚类,网络模块性（modularity）为07898,轮廓值（silhouette）为06962.
一个聚类的质量由它的轮廓值反映,这也是它的同质性或一致性的指标.27个聚类中总共有19个聚类是轮廓值大于07,说明这些聚类高度同质化,因此图2只显示19个聚类.其中,大于10篇被引文献组成的聚类有14个,说明了国内石墨烯的研究前沿分布广泛.这些聚类主要涉及石墨烯的制备、特性、表征技术及其在材料、电子、化学、能源和生物医药等方面的应用研究等等.特别是聚类#0和聚类#1,被引频次排名前10名的文献均在这两个聚类中,但这些文献均是外国研究者发文,说明国内石墨烯的研究基础很大贡献来自于外国.
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参考文献：
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