Резюме:

В условиях цифровизации и информационного бума эффективное комплектование библиотечных фондов требует перехода от традиционных экспертных методов к решениям на основе данных. В данной статье рассматривается потенциал анализа пользовательских данных (истории запросов, обращаемости, демографических показателей) для построения точных прогнозов спроса и оптимизации процессов комплектования фондов библиотек. Анализируются современные подходы к сбору и обработке данных, методы прогнозного моделирования, включая алгоритмы машинного обучения, и интеграция полученных результатов в практику библиотечно-информационной деятельности. Особое внимание уделяется российскому опыту и разработкам в данной области. Делается вывод о том, что внедрение систем data-driven управления фондами позволяет значительно повысить релевантность фонда пользовательским потребностям, сократить затраты на хранение низковостребованных документов и повысить общую эффективность работы библиотеки.

Ключевые слова: анализ пользовательских данных, прогнозирование спроса, комплектование фондов, оптимизация библиотечных процессов, машинное обучение, большие данные, наукометрический анализ, библиотечный менеджмент.

Зайцева В.И. ¹, Григоренко Д.Е. ¹, Зинченко В.Е. ¹ АНАЛИЗ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ОПТИМИЗАЦИИ КОМПЛЕКТОВАНИЯ ФОНДОВ // Научная палитра. – 2025. – № 3(49);
URL: culture.esrae.ru/76-1559 (дата обращения: 04.11.2025).

Сегодня: 25 | За неделю: 25 | Всего: 25

Комментарии (0)