數據挖掘技術在圖書館中的應用范文

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【摘要】

隨著信息技術的不斷發展，高校圖書館的規模和圖書數量逐步增加，對圖書管理工作提出了更大的考驗。圖書館管理系統的數據存儲量呈現指數增長趨勢，原來的傳統人工統計方法不能全面、準確、高效的應對如此大量的數據分析狀況，如何根據自身需求合理的提取需要的信息資源并進行充分的利用成為當代圖書館人面臨的挑戰。采用數據挖掘技術可以很方便的解決上述問題，但也存在機遇和挑戰。本文從數據挖掘概念本身出發，了解數據挖掘步驟，將其應用于高校圖書館，為讀者提供個性化推介服務。

【關鍵詞】

圖書館管理系統；數據挖掘；個性化推介服務

1.引言

高校圖書館作為高校師生獲取教學知識和科研活動的重要場所，一直以來是以館藏圖書為主的服務模式，主要工作性質就是對圖書的借還處理。現如今的很多圖書館管理系統對館內的數據分析處理僅限于對數據表面的統計、記錄查詢等一些簡單的操作，對存儲的數據本身沒有進行深層次、潛在的挖掘、分析利用。因此，如何科學、合理、有效的提取這些數據資源，更加便捷的為師生提供優質服務、人性化服務、智能化服務；充分發揮圖書館的資源優勢，拓寬圖書館的工作職能，用先進的管理理念指導圖書館的管理工作，進而更好的發揮圖書館資源作用，提高高校圖書館的服務效率，成為圖書管理者和決策者面臨的新問題[1]。數據挖掘技術應運而生，恰好可以解決這一問題。

2.數據挖掘的簡述

2.1數據挖掘的概念所謂的數據挖掘技術，就是將存儲在數據庫中的大量數據信息進行整理、提取，挖掘出有利于人們使用的一種數據處理技術。其對數據處理包括以下幾個步驟：

2.1.1首先需要確定分析對象；在對需要的數據進行挖掘時，首先要進行對象的確立，即就是挖掘對象是什么要達到什么樣的目標。

2.1.2對需要挖掘的數據對象進行了解，有所準備；在進行挖掘數據前，需要對數據對象有個了解，知道數據來源于哪里，如何針對數據特點采取不同的數據挖掘方式會得到更加有利的數據結果。雖然前期的準備工作需要時間很長，但是它的作用卻是不可磨滅的。

2.1.3數據探索過程；在進行數據挖掘過程時，可以對某些有意義的數據進行深度探索，掌握數據規律，對某些數據信息進行簡單的預測，便于指導性的引導實際工作的實施。

2.1.4建模與應用過程；在建模過程中，可以結合數據本身特點，選取合適的數據挖掘技術，建立數據基礎，后期采用適當的方法對挖掘數據進行計算和驗證，檢驗后確定可以使用，便可以進行相關的數據決策，便于后期投入使用。

2.2數據挖掘的意義

現如今，隨著網絡技術，信息技術的不斷發展，高校圖書館規模的擴大，藏書量的不斷擴大，管理系統中數據量也呈增長趨勢，對數據的有效處理使得圖書館的服務質量更優，因此數據挖掘顯得尤為重要。

2.2.1數據挖掘可以提高圖書館的決策能力。目前，數據挖掘技術被廣泛應用于高校圖書館的管理工作中，領導可以通過挖掘出來的有用數據信息進行分析研究，提高了自身的決策準確性和實施性。比如，采用數據挖掘技術對圖書館的圖書借閱情況進行分析，可以對讀者的讀書喜好和行為提取，發現讀者借閱規律，便于指導圖書館下一步工作，為圖書館的管理工作提出了可行性的依據[2]。數據挖掘技術可以將圖書館管理系統中的內部數據和外部數據結合起來進行分析，為領導提供靈活的、隨時可用的決策信息。數據挖掘技術可以從歷史數據中找出某種規律，發現某種潛在的模式，以此預測未來，提供決策信息[3]。

2.2.2可以對采購工作提供指導性輔助。通過數據挖掘得到的分析結果，可以對圖書館進一步采購圖書進行預測和分析，更加科學合理的指導采購圖書行為，大大的降低了采購圖書人員由于主觀因素采購圖書帶來的影響，提高了圖書館的決策能力。

2.2.3個性化服務建設。在高校中根據不同讀者個體的閱讀需求，采用不同的服務標準，這樣不僅可以提升高校圖書館面向讀者服務的質量，也可以增加讀者的閱讀興趣，促進讀者的自主與綜合學習。

3.數據挖掘在高校圖書館管理系統中的應用

現階段，高校圖書館采用多種管理系統維護圖書館的日常管理，有北郵系統、銀博等。讀者作為高校圖書館的服務主體，在高校圖書館的日常管理工作中起著重要作用。高校的圖書館管理系統中包含流通子系統、編目子系統、典藏子系統、采訪子系統等，這些系統中涵蓋大量的數據信息，可采用采集器將其中的相關數據信息抽取出來，經過過濾、整理后存放在系統的數據倉庫中。這里的數據倉庫是指在對原有系統不構成影響的前提下，對已有的數據信息資源進行抽取、綜合、集成及挖掘等操作過程，再利用數據挖掘技術對存有的數據信息資源進行深層次的整理和分析，找尋數據之間的關聯性和相關性，并采用圖形化的界面予以輸出，便于對圖書館的管理工作進行科學合理化的指導。具體的操作過程如下：

3.1數據收集模塊；數挖掘技術的數據其主要來源是圖書館管理系統，其主要對這些方面數據進行了抽取并整理。

3.2數據挖掘模塊；數據挖掘主要是發現原始數據當中所隱含的信息，將讀者的借閱規律進行掌握并能對讀者的需求進行預測，這是高校圖書館實現主動化服務的基礎。系統主要利用數據采集器將數據源當中的數據傳送到數據倉庫，然后利用數據挖掘系統進行了處理，最后得到很多有助于決策的信息及知識。

3.3讀者信息分析；在數據倉庫建立以后，若想要充分利用數據倉庫中的數據資源，就需要有特定的工具能夠分析數據倉庫中的數據[4]。近些年來，在數字化圖書館信息資源的個性化的推介中，數據挖掘技術已經得到了廣泛的應用，并取得了很大程度的進展和突破。面對高校圖書館對讀者所提供的個性化服務，數據挖掘技術同樣起著至關重要的作用。在實際的讀者服務過程中，數據挖掘技術主要用在高校額圖書館個性化推介服務的隱式反饋過程中，即就是：根據實際存儲的數據信息資源，利用數據挖掘算法，在如此龐大的數據中找到隱含的有價值的數據信息，幫助館際指導讀者信息模式，利于館內領導實現決策管理，最終實現對讀者用戶提供個性化的推介服務。數據挖掘中的關聯規則可以對讀者對哪些書感興趣，以及被借閱時同時被借閱，發現讀者行為中隱含的潛在關聯關系，這樣可以有效的指導圖書館館員行為，利于圖書的有利擺放位置，為讀者提供更加可供選擇的優質推介化服務推薦。

4.數據挖掘在高校圖書館中面臨的挑戰

縱觀數據挖掘技術在高校圖書館中所發揮的作用，雖說可以解決很多目前管理系統所不能解決的問題，但從數據挖掘技術本身來講，還存在著一定程度的主客觀因素，從高校圖書館數據信息資源長遠話發展的角度來說，既要看到數據信息資源所帶來的機遇，也要看到數據信息資源發展所帶來的挑戰和產生的新問題。經過對現有的高校圖書館數據信息資源的深層次分析了解，得出其在未來發展過程中面對的挑戰：

4.1如何從異構數據源中挖掘到信息；異構數據源指的是來自多個不同的相關數據源，如何從中獲取到有用的信息資源并綜合分析，最終得到有用的信息資源，這并非易事。加之，當今信息時代，各種資源信息層數不窮，更新換代很快，這就對高校圖書館的技術人員提出了更高的要求。

4.2如何對數據挖掘結果進行合理表示；雖說可以對高校圖書館的數據信息資源進行挖掘，但是挖掘得到的結果卻帶有不可確定性因素，挖掘結果種類繁多，表述也不相同。這就對高校圖書館從業人員對挖掘結果有個更深刻、不同角度的研究與審視，從這些不同中得到不同形式的挖掘結果。4.3如何從不同的層面上對數據信息資源進行交互式的挖掘；首先要明白自己想要得到何種數據挖掘目標。當然，對于大量的數據信息資源，在進行數據挖掘之前，也很難得知究竟挖掘出來的是什么樣的信息資源。所以可以將此過程認為是一種信息資源的復雜查詢過程，對于查詢過程中有用的環節定要保留，以備進一步為數據挖掘提供依據。在數據挖掘過程中，可以不斷的對搜索查詢條件進行時時地、動態地調整，促進數據挖掘過程的最終化推進。在此過程中，對中間過程需要挖掘者以不同的角度進行審視，并時時觀察數據挖掘過程中的數據靈活性變動，有效指導挖掘結果。

5總結

綜上所述，本文從數據挖掘技術概念入手，分析其挖掘數據步驟及其意義，為在高校圖書館管理工作中的應用提供理論依據，最后分析其所面臨的機遇與挑戰，為正確指導讀者行為提供可靠依據。隨著計算機技術的不斷發展，圖書館管理系統廣泛應用于高校圖書館，館內各種數目原始數據不斷積累，數字校園口號的不斷普及，產生的眾多數據信息資源，為數據挖掘技術奠定基礎。

參考文獻：

[1]李玉海,余玲,胡偉雄.數字圖書館中的網絡層次結構分析[J].情報理論與實踐,2007,(02):256-288.

[2]張煒,洪霞.基于讀者利用挖掘的圖書館決策與應用分析[J].現代情報,2009,29(7).

[3]羅仕健,朱光磊.數據挖掘技術在網絡環境下圖書館中的應用[J].情報雜志,2004(6).

[4]陳建軍.數據挖掘技術在高校圖書館管理工作中的應用[J].信息與電腦,2013(7).

作者：晁陽 單位：陜西學前師范學院圖書館