作者之所以选择河南省本科院校，是因为本科院校在设施、服务意识、人员等方面较专科院校有一定优势，相对更具有代表性。
think tank。还要发挥智库人员的主观能动性，扩大智库服务宣传、增强影响力。
数据挖掘技术是智库模式的核心要素，也是高校图书馆资源建设的重要内容。1.1 数据量大，凸显智库数据分析职能大数据时代对高校图书馆的影响在于图书馆数据资源的增加。E-mail： ZhaoZYHN69@163.com数据（big data）体现在资源储存和个人数据服务2个方面。
3.2 增强服务意识，扩大宣传力度我国高校图书馆与智库的融合起步较晚，一部分原因在于高校图书馆的转型有待提速，服务意识有待加强。由于高校图书馆的读者对象专业不同，对数据格式的要求也不同，因此大数据时代下的智库要在保证数据分析全面性的基础上，增加灵活性和安全性[3]。
2.3 资金保障大数据环境下智库的建设需要大量人力物力，是一项宏大的工程。
2.1 数据挖掘技术数据挖掘技术是高校图书馆嵌入智库模式的核心要素。我们希望可以通过对科学技术的合理应用，促进各个行业或者是各个领域得以进一步的发展。
其次，应该在实际的发展过程当中，通过对用户以往的阅读记录以及活动记录进行研究，来分析用户的相关阅读需求不断提高工作人员的服务态度和服务水平，可以为社会民众享受到更为高质量的服务，同时，公共图书馆在管理上还可以采用一些新技术和新设备，善于利用科学技术产品来不断提高公共图书馆的管理水平。
同时还要基于社会民众对于场馆的需求来对图书馆布局，图书馆整体建设要尽可能多的容纳更多的读者，方便大多数读者使用，充分满足大多数社会读者的文化需求，从而有效提升公共图书馆的服务效能。但是，我们也应当知道公共图书馆在这几方面因素的作用之下，它所能提供的服务效能是有限的。