金 梅

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館，安徽 合肥 230036)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息科學(xué)的飛速發(fā)展，圖書館參考咨詢的形式和內(nèi)容都發(fā)生了根本性的改變，虛擬參考咨詢應(yīng)運而生。現(xiàn)代高校圖書館既有書籍典藏，也存儲了龐大的數(shù)字資源，同時學(xué)科之間交叉重疊的關(guān)系日益復(fù)雜。因此，如何提供高質(zhì)量的虛擬參考咨詢服務(wù)是所有圖書館面臨的一個棘手問題。數(shù)據(jù)挖掘作為一種新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能有效的處理和分析海量的數(shù)據(jù)，使參考咨詢提供的信息服務(wù)更加實時、動態(tài)、高效，有效地解決了當(dāng)前圖書館“信息豐富而知識貧乏”的問題。

1 虛擬參考咨詢

參考咨詢工作是圖書館傳統(tǒng)核心服務(wù)之一，它的服務(wù)質(zhì)量和水平是現(xiàn)代圖書館核心競爭力的一個重要指標(biāo)。在現(xiàn)代通信技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普遍應(yīng)用的條件下，虛擬參考咨詢(virtual reference)逐漸顯示出它獨特的風(fēng)格和魅力。虛擬參考咨詢打破了傳統(tǒng)參考咨詢在時間和空間上的限制，即咨詢員不受地域、時間的限制，實時解答讀者提出的問題，從而使讀者能夠及時得到問題的答案，內(nèi)容涉及館藏資源及其利用、文獻查找途徑及查找中遇到的問題、圖書館的各項服務(wù)與規(guī)則等等。

2 數(shù)據(jù)挖掘的概念和方法

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discover in Database，KDD)，是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點問題。數(shù)據(jù)挖掘有很多的定義，比較普遍的一種是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者做出正確的決策。

數(shù)據(jù)挖掘的流程在應(yīng)用于不同領(lǐng)域時會有所變化，因此要結(jié)合具體領(lǐng)域和知識、根據(jù)不同數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、針對不同問題的要求確定具體流程。比較普適的數(shù)據(jù)挖掘流程如下：理解數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的來源;獲取相關(guān)知識與技術(shù);整合與檢查數(shù)據(jù);去除錯誤或不一致的數(shù)據(jù);建立模型和假設(shè);實際數(shù)據(jù)挖掘工作;測試和驗證挖掘結(jié)果;解釋和應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘的方法研究融合了若干不同學(xué)科領(lǐng)域的技術(shù)與成果，從而表現(xiàn)出來非富多彩的形式。

3 在虛擬參考咨詢中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

圖書館為了給讀者提供更多、更新的信息資源，大量引進中外文數(shù)據(jù)庫。如中外文期刊數(shù)據(jù)庫、學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫、引文統(tǒng)計分析庫、學(xué)術(shù)會議論文數(shù)據(jù)庫等。但是不同的數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準很難完全統(tǒng)一，從而給讀者查詢、閱讀和利用帶來了一定的困難，也使圖書館參考咨詢服務(wù)人員的服務(wù)質(zhì)量不高，工作效率低下。

傳統(tǒng)的參考咨詢只能從表層提供一些比較單一、無關(guān)聯(lián)的結(jié)果。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用統(tǒng)計學(xué)中的抽樣、估計和假設(shè)檢驗，人工智能、模式識別和機器學(xué)習(xí)的搜索算法、建模技術(shù)和學(xué)習(xí)理論，以及最優(yōu)化、進化計算、信息論、信號處理、可視化和信息檢索等思想和方法，有效地組織和檢索信息，從而提高圖書館虛擬咨詢服務(wù)的質(zhì)量。

4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館參考咨詢服務(wù)中的應(yīng)用

(1)提高挖掘數(shù)字資源和提供虛擬參考咨詢的速度和質(zhì)量

現(xiàn)代的數(shù)字資源和文獻資源非常豐富、內(nèi)容涉及各個互相交叉的學(xué)科，面對諸多媒體、各種形式和格式的大量無序的信息資源，要檢索、分析、優(yōu)化組合出用戶滿意的咨詢結(jié)果比較困難，這時就可以利用數(shù)字挖掘技術(shù)對資源進行準確的描述、自動采集、整理組織、歸類，實現(xiàn)對查詢問題的全面深層解答。

(2)建立資源的統(tǒng)一檢索

由于各數(shù)字資源相互獨立、有自己獨特的表現(xiàn)和存儲標(biāo)準，因此需要采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和組織形式，將各種數(shù)據(jù)庫、電子資源庫、網(wǎng)絡(luò)信息等異構(gòu)的數(shù)字化信息資源進行規(guī)范和儲存。這種整合的和統(tǒng)一的資源能夠更快速、更高效的對用戶的檢索進行反應(yīng)。

(3)提供個性化服務(wù)

圖書館的建設(shè)趨于數(shù)字化、虛擬化，參考咨詢服務(wù)不再僅是簡單讓用戶自己訪問放在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)字化信息資源，而是要根據(jù)用戶需求及

對信息資源訪問的習(xí)慣和歷史，能動的為用戶提供服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對用戶訪問信息、使用信息進行挖掘，在數(shù)字對象和用戶、對象分類和主題之間進行模式匹配，采用不同挖掘技術(shù)從而確定個性化服務(wù)內(nèi)容，提高為用戶參考咨詢服務(wù)的自動化水平。同時結(jié)合用戶對資源的需求方向、類別的不同和需求量的大小，有針對性、合理的配置圖書館信息資源，滿足用戶的需求。

(4)為圖書館信息資源的采集提供決策

圖書館信息資源中，有陳舊冗雜的，也有新興有用的。但在圖書館的粗放服務(wù)模式下，往往圖書館對數(shù)字資源存儲和利用情況無法精確地的了解。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過分析圖書館的資源引進和使用情況和用戶的信息行為，從不同的角度反映資源的需求及資源使用的規(guī)律，可以為圖書館的管理層提供決策支持，為圖書館信息資源采集的改進和圖書館資源結(jié)構(gòu)的改善提供科學(xué)依據(jù)。

5 總結(jié)

圖書館的信息資源浩如煙海，用戶在虛擬參考咨詢服務(wù)中提出的信息需求也越來越不局限于信息線索或參考數(shù)據(jù)的獲取，而更追求獲取濃縮專深的全面深層解答。數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)組織、分析和知識發(fā)現(xiàn)及信息深層挖掘等方面有強大優(yōu)勢。因此，將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于虛擬參考咨詢工作，使圖書館在數(shù)字資源的組織和管理、服務(wù)質(zhì)量的提升和服務(wù)方式的拓展上有了質(zhì)的飛躍，有效地解決了當(dāng)前圖書館“信息豐富而知識貧乏”的問題。在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)今社會，我們有理由相信，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、方法和工具也會不斷發(fā)展和進步。

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