高校图书馆利用大数据提升服务育人质量的应用模式为推进我校整体的治理体系和治理能力，全校各个部门和单位都应承担相应的职责，及时发现存在的相关问题和不足，并加以调整和改正，以顺应党的十九届四中全会精神的要求。高校图书馆做为高等院校的重要组成部分，在高等院校里获得知识形象和学习课堂的认可，就必须由以提供资料为主的服务走向以提供服务和育人并举，把信息素质教育做为现代高校图书馆的主要职能之一，提升图书馆的知识形象，使高校图书馆真正成为广大教师和学生求知创新的学习场所，而要实现服务育人的职能就离不开大数据的支持。为提升高校图书馆大数据应用于服务育人的水平，从大数据收集与整合、大数据分析方法、知识服务以及破解资源紧缺难题等角度，构建基于大规模网络分析方法的图书馆大数据应用模式体系，能够应对当前高校图书馆大数据服务育人面临的挑战，并有效促进高校图书馆大数据服务育人的进一步发展。一、大数据时代的高校图书馆1、高校图书馆的大数据特征云计算、互联网、社交网络等技术的快速发展和广泛应用，产生了海量的半结构化、非结构化数据，这些在组成结构、类型格式、存在形态上各具特点的数据具有种类多、体量大、流量大和价值高的特点。信息技术的发展也由此迅速进入大数据时代。近年来，伴随着高校图书馆数字化进程的迅速推进，图书馆数据在一定程度上具备了大数据的特征，主要体现在:①图书馆数据种类繁多，包含纸质纯印本、光盘、数据库资源等结构化数据，以及因用户浏览、借阅和管理人员维护等产生于日常图书服务环节的非结构化等各类异构数据。②数据体量浩大。③图书馆数据流量增长迅速，近年来以各类中外文期刊、学位论文等数据库为代表的图书资源迅速膨胀，同时因移动设备广泛使用而产生的搜索和浏览数据也在急速增加，而且这些数据具有很强的时效性，只有及时加以分析，其价值才能得到有效利用发挥。④图书馆数据的价值巨大但密度较低，海量的数据隐含着巨大的价值，但由于其中包含许多无用的信息，图书馆数据同时也呈现出低价值密度的特点。近年来，图书馆学科知识服务和针对用户的个性化服务是高校图书馆数据服务的两个重要主题，需要采用信息领域的相关技术和工具对图书馆不同类型的海量数据进行有效整合，并在此基础上开展实时分析和数据挖掘，为用户提供学科知识服务和个性化知识服务。图书馆大数据服务的上述需求引起了学界的极大关注，并开展了相关探讨。但由于学界研究尚处在初级阶段，特别是有关高校图书馆大数据具体应用模式的研究，仍存在诸多困难。2高校图书馆大数据研究和实施进展及现实困境高校图书馆大数据应用正处于起步阶段，数据收集整合、数据分析、知识服务方法研究有待发展，相关技术有待突破;另外，高校图书馆数据量激增，存储和计算设备性能有待提高，但资金投入受限。上述因素使得当前高校图书馆大数据应用陷入困境，阻碍了高校图书馆大数据服务的开展。具体分析来看数据收集是大数据应用的起点，数据整合和存储是大数据应用的基础。当前，由于受到各种因素制约，在知识服务领域，相关企业数据库开放程度较低，“信息孤岛”随处可见，数据的收集特别是高质量数据的完整获取存在困难。如高校图书馆购买的知名的文献资源数据库即使在付费后，购买的也仅是检索和文献下载权限，无法获取可以用于研究的数据库本身。由于不同数据库之间的关联程度迥异，不同类型的异构数据的存储方式和数据格式也大相径庭，如果仅是简单地将其堆砌在一起，即使采取相关的数据挖掘技术，也难以进行有效的知识发现并得到有价值的结果，给图书馆大数据的整合带来困扰。此外，整合后的海量数据如何恰当存储并且供用户高速访问也在挑战着传统的存储方式。大数据实时处理和高效分析是图书馆知识服务的前提，也是图书馆大数据应用落地的关键。因为大数据信息量大且种类多样，所以数据分析和数据挖掘至关重要。大数据环境下，传统的数据挖掘方法难以满足对关系型数据，非结构化的、半结构化的数据挖掘以及深度分析的需求，这需要以高性能计算设备和软件平台作为支撑，以提高处理速度，采用合适的数据挖掘算法高效进行知识挖掘和知识发...
