公共图书馆服务的重点目标人群就是未成年人已成共识[4]。
一、高校图书馆非结构化数据融合概述高校是一个自然和社会科学相互交织和融合的交叉地，学校教师和学生各自有自己专业，所以高校的专业的学科都具有最高广泛和复杂的范围，无论高校学术研究中，还是校园广泛应用中都要提高社交媒体管理，进行宏观和微观的数据分析和研究。非结构化数据本身最主要特点就是要从整体角度实现对于数据分析，提高数据融合分析，做好数据分解研究，提高体系层次认识，针对流行的可视化软件和工具，保障非结构化数据及时性、动态性和确定性认识。
二、高校图书馆的非结构化数据特性分析1.大数据分为结构化数据和非结构化数据两大类型，无论是那种数据划分，都要充分结合数据和数据之间关系研究，合理探讨高校图书馆用户的管理过程中的非结构化数据类型，比如通过微信、QQ和博客方式，对于数据进行研究。针对非结构化数据特点实现对于数据程度人会死，及时自动调整好数据管理，在大数据环境下，要充分做好非结构化数据空间管理，提高数据分析技术性和完整性，提高图书馆服务智能化水平。3.同型同源数据主要指的就是教师和学生在查阅资料过程中，要充分的结合数据历史、浏览历史和近期数据进行分析，及时转化图书馆的有效数据，通过整理提高数据分析质量，让学生针对数据库有自己判断和了解认识，针对高校用户的浏览记录，提高科学关注度，确定部分用户管理中，要实现数据良好运用。
在大数据环境下，要充分提高对于图书馆非结构化数据融合工作，优化图书馆信息收集和整理。大数据指的是由科学仪器、传感器设备和互联网交易等模式进行多种数据汇集，形成一种多元化、大规模和复杂长期的分布式数据集合体。
四、高校图书馆大数据分析1.大数据背景下高校图书馆需要针对大数据做好用户数据收集、挖掘和分析工作，针对图书馆决策要提供良好参考，满足高校教师需求，在大数据战略情况下，要及时转化思维模式，在信息收集中做好情报咨询、收集量化分析和量化研究，高校图书馆要充分提高教师对于信息技术分析，保障信息收集和整理。
数据对于科学研究的重要性就像是语言对于文学的重要性，数据在当今社会生活中被看作是非常重要的资产，可以改变组织决策的模式，在分析大数据和各种方法过程中，要提高数据分析，衡量组织竞争力的标志在传统的服务中，图书馆的工作是以藏书为中心的，随着现代服务理念的转变，数字图书馆的服务从以藏书为中心逐渐转变为以读者为中心。
2.创新服务模式为了提高现代化图书馆的服务水平，应该要积极创新图书馆服务模式，比如可以加强对手机图书馆和即时通信交互平台的建立，以新媒体技术为基础，与图书馆的信息服务为依托，产生新型手机图书馆、即时交互平台，并且还可以联合其他的相关技术开展虚拟图书馆的建设。另外，即时通信平台是提高图书馆的互动性的重要载体，QQ、微信等平台可以作为人们交互的工具，图书馆也可以借助这些技术，给用户提供一个良好的交流平台，让人们可以在专门的平台上相互交流和沟通，分享自己的阅读经验、学习经验，从而实现各种信息资源的共享。
在高校教育过程中，除了对学生进行课堂教育之外，还可以加强对图书馆的应用，在图书馆中开展辅助教育，比如给学生推荐阅读书单，让学生进行阅读，让学生从图书?^中搜索相关的资料和信息，从而进行自主学习等，这些都体现出高校图书馆的教育功能。3.加强图书馆之间的合作，实现信息资源共享电子化信息资源的核心是数据库的建设，数据库又是信息资源共享的基础，当前各个院校都十分重视图书馆建设，但是单个高校的图书馆并不能发挥出很大的效应，而且每个图书馆都有自己的优势，对图书馆的优势进行整合，则可以产生更大的影响力。