趙吉文

摘要：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，帶動(dòng)了信息技術(shù)的快速發(fā)展，提高了信息處理技術(shù)的水平，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也得到了較快發(fā)展。本文對(duì)圖書(shū)館中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了研究，結(jié)合目前高校圖書(shū)館數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用現(xiàn)狀，為讀者提供更具個(gè)性化的服務(wù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;高校圖書(shū)館;智能分析

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）06-0052-02

0 引言

目前我國(guó)高校圖書(shū)館的藏書(shū)量越來(lái)越多，不僅增加了管理員工作量和信息處理，對(duì)于讀者來(lái)說(shuō)也很難進(jìn)行書(shū)籍查找，在這樣的背景下，進(jìn)行高校圖書(shū)館的數(shù)據(jù)挖掘等智能化運(yùn)用和分析就越來(lái)越有必要。在高校的智能圖書(shū)館中，讀者的歷史訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)都會(huì)有所記錄，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)資料中隱藏著很多信息，所以圖書(shū)館都會(huì)就此進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析，并運(yùn)用分析的結(jié)果為讀者提供更好的服務(wù)。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵

數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)信息的一種整理和提取，并從中挖掘出對(duì)人們有用的一種數(shù)據(jù)處理技術(shù)[1]。數(shù)據(jù)挖掘的信息處理過(guò)程有四個(gè)方面的內(nèi)容：（1）確定分析對(duì)象。數(shù)據(jù)的挖掘必須要有確定的對(duì)象，這樣才能達(dá)到實(shí)際的挖掘目標(biāo);（2）了解挖掘的數(shù)據(jù)對(duì)象。在熟悉需要挖掘的對(duì)象后才能進(jìn)行準(zhǔn)備，了解數(shù)據(jù)的來(lái)源、特點(diǎn)等，并采取更適合的數(shù)據(jù)挖掘方式。因?yàn)閿?shù)據(jù)的挖掘需要進(jìn)行前期的準(zhǔn)備，所以必須要了解數(shù)據(jù)對(duì)象的內(nèi)容;（3）數(shù)據(jù)探索過(guò)程。數(shù)據(jù)的挖掘過(guò)程就是一種探索過(guò)程，只有進(jìn)行有用數(shù)據(jù)的深度探索，了解其特點(diǎn)和規(guī)律，并進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，才能更好的開(kāi)展實(shí)際的指導(dǎo)工作;（4）建模和應(yīng)用過(guò)程。數(shù)據(jù)的建模過(guò)程要根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)進(jìn)行，運(yùn)用合適的挖掘技術(shù)建立數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算驗(yàn)證，然后才可以確定使用，據(jù)此進(jìn)行數(shù)據(jù)決策和后期的投入使用。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的在高校圖書(shū)館智能分析中的作用

現(xiàn)在科學(xué)信息技術(shù)在高速發(fā)展，高校在發(fā)展建設(shè)過(guò)程中也不斷擴(kuò)大其圖書(shū)館的規(guī)模，其藏書(shū)量在擴(kuò)大，管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量也越來(lái)越多，要提高圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量，打造個(gè)性化服務(wù)，高校圖書(shū)館就要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提高圖書(shū)館系統(tǒng)的智能化。

（1）提高圖書(shū)館的決策力?，F(xiàn)在高校的圖書(shū)館管理系統(tǒng)中都運(yùn)用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)信息的分析研究，為管理員和領(lǐng)導(dǎo)提供更科學(xué)準(zhǔn)確的決策，提高其可操作性。比如，在查閱圖書(shū)借閱情況時(shí)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析，對(duì)于讀者的讀書(shū)類(lèi)別和次數(shù)進(jìn)行提取分析，就可以從中發(fā)現(xiàn)其借閱規(guī)律，為圖書(shū)館的管理和圖書(shū)添置提供方向，也提供了一種可行性的依據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能化，它實(shí)現(xiàn)了圖書(shū)館管理系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行智能分析，領(lǐng)導(dǎo)才可以得到更加靈活準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息，然后進(jìn)行圖書(shū)館的管理決策[2]。這一信息技術(shù)主要是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)查找其中隱藏的規(guī)律，然后進(jìn)行預(yù)測(cè)，為實(shí)際決策提供依據(jù)。（2）指導(dǎo)采購(gòu)工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行的是智能化的數(shù)據(jù)分析，其得到的分析結(jié)果對(duì)圖書(shū)館的圖書(shū)采購(gòu)計(jì)劃有很大的指導(dǎo)作用。通過(guò)分析預(yù)測(cè)，圖書(shū)館圖書(shū)的采購(gòu)行為就可以根據(jù)讀者的實(shí)際閱讀量進(jìn)行，而不是由圖書(shū)采購(gòu)員的主觀(guān)因素和分析進(jìn)行的，使得圖書(shū)的利用率提高，降低了不合理圖書(shū)采購(gòu)帶來(lái)的影響。（3）打造個(gè)性化服務(wù)。高校圖書(shū)館設(shè)置的目的就是為了讓教師和學(xué)生可以查閱圖書(shū)，如果選購(gòu)的圖書(shū)不能滿(mǎn)足他們的需求，和他們的愛(ài)好有很大出入，不僅圖書(shū)利用率下降，還是一種很大的資源浪費(fèi)。而將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在高校圖書(shū)館中，就可以根據(jù)讀者的不同閱讀需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并從中把握讀者的圖書(shū)需求，為他們提供個(gè)性化的服務(wù)。這樣高校圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量就得到了提高，也可以滿(mǎn)足讀者的閱讀需求，發(fā)揮圖書(shū)館的真正作用。

2 數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書(shū)館智能分析中面臨的挑戰(zhàn)

在高校圖書(shū)館中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然可以解決很多問(wèn)題，但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身也有一些缺陷，主客觀(guān)因素都會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響。因此，在高校圖書(shū)館智能分析中，在享受數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來(lái)好處的同時(shí)，也要發(fā)現(xiàn)其對(duì)圖書(shū)館智能分析帶來(lái)的新的挑戰(zhàn)，為讀者提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

2.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)源的信息挖掘

異構(gòu)數(shù)據(jù)源來(lái)自很多不同的數(shù)據(jù)源，需要從中獲取有用的信息再進(jìn)行綜合分析，得到的信息才是有用的。但在高校圖書(shū)館管理中，資源信息更新?lián)Q代快，而且需要很大的資金投入，圖書(shū)館的技術(shù)管理人員也要不斷學(xué)習(xí)，這就增加了其運(yùn)用的難度。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的合理表示

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在高校圖書(shū)館的數(shù)據(jù)信息挖掘中有很大的作用，但信息的處理、挖掘結(jié)果的運(yùn)用等方面都具有不確定性，其受到挖掘信息的種類(lèi)、表現(xiàn)形式等因素的影響，挖掘結(jié)果的表達(dá)也需要繼續(xù)分析。對(duì)于數(shù)據(jù)信息的挖掘結(jié)果高校圖書(shū)館的從業(yè)人員的研究角度和方式也存在差別，必須要根據(jù)其不同的表現(xiàn)形式才能進(jìn)行挖掘結(jié)果的分析。

2.3 不同層面數(shù)據(jù)信息的交互式挖掘

在數(shù)據(jù)信息挖掘中要先確定挖掘目標(biāo)，高校圖書(shū)館的數(shù)據(jù)信息資源很多，數(shù)據(jù)信息的挖掘是一種復(fù)雜信息的查詢(xún)過(guò)程，在不同的層面都有不同的信息處理方式，而且查詢(xún)過(guò)程要保留一些有用的環(huán)節(jié)，這樣數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果才更具有可靠性。在這一過(guò)程中，要根據(jù)實(shí)際的搜索條件進(jìn)行及時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整和查詢(xún)，其中的查詢(xún)過(guò)程必須要從不同角度審視，并結(jié)合挖掘過(guò)程進(jìn)行數(shù)據(jù)的靈活性變動(dòng)調(diào)整[3]。這些都要求圖書(shū)管理人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)能力，增加了這一工作的復(fù)雜性。

3 數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書(shū)館智能分析中的應(yīng)用

3.1 推薦圖書(shū)文獻(xiàn)

在高校圖書(shū)館智能分析中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以依據(jù)讀者的歷史閱讀數(shù)據(jù)資料進(jìn)行聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)分析，并就讀者閱讀的圖書(shū)文獻(xiàn)把握其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，比如讀者可能更偏好文學(xué)類(lèi)的書(shū)籍，但是同時(shí)他也會(huì)借閱法律類(lèi)的圖書(shū)。數(shù)據(jù)分析就是運(yùn)用計(jì)算把握其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并了解這類(lèi)讀者的基本借閱模式，根據(jù)這些信息圖書(shū)館可以推薦更感興趣的圖書(shū)數(shù)據(jù)庫(kù)，在讀者進(jìn)行圖書(shū)閱讀借閱時(shí)為讀者推薦數(shù)據(jù)分析的相關(guān)圖書(shū)文獻(xiàn)資料[4]。這樣不僅節(jié)約了讀者的時(shí)間，也可以提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)別圖書(shū)的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)度，為其他讀者借閱某類(lèi)圖書(shū)時(shí)推薦關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)的圖書(shū)資料。

3.2 檢索圖書(shū)文獻(xiàn)

圖書(shū)館文獻(xiàn)檢索是其信息推薦個(gè)性化服務(wù)的重要內(nèi)容，以往圖書(shū)館文獻(xiàn)的檢索只提供文獻(xiàn)的簡(jiǎn)單信息，對(duì)于讀者的閱讀興趣不能進(jìn)行智能化的分析，其服務(wù)也就不夠個(gè)性化。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以輕松實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦服務(wù)，它對(duì)讀者借閱行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收集，主要是圖書(shū)館數(shù)據(jù)庫(kù)中讀者的借閱記錄、預(yù)約記錄、續(xù)借記錄等等，并對(duì)此展開(kāi)篩選處理，消除噪聲數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)，再預(yù)處理和轉(zhuǎn)換得到的信息，然后就可以建立數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的挖掘計(jì)算。根據(jù)之前建立的數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)于讀者借閱書(shū)目的類(lèi)型、閱讀興趣愛(ài)好等信息進(jìn)行集合、分析，并運(yùn)用結(jié)合可視化技術(shù)提供更具個(gè)性化的文獻(xiàn)檢索服務(wù)。讀者進(jìn)行文獻(xiàn)檢索時(shí)，圖書(shū)館系統(tǒng)就會(huì)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的推薦集自動(dòng)為讀者推薦相關(guān)的文獻(xiàn)，提取有價(jià)值的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用可視化和動(dòng)態(tài)改變的方式呈現(xiàn)出來(lái)。

3.3 管理館藏書(shū)架

圖書(shū)館的館藏有很多類(lèi)別，對(duì)館藏書(shū)架管理優(yōu)化是影響高校圖書(shū)館科學(xué)管理的重要因素，可以進(jìn)行圖書(shū)文獻(xiàn)變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，并預(yù)留最新文獻(xiàn)的位置，減少館藏圖書(shū)的倒架工作，及時(shí)剔除舊文獻(xiàn)。在高校圖書(shū)館智能分析中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以預(yù)測(cè)分析歷年圖書(shū)文獻(xiàn)的借閱日志，把握其周期性變化，完成圖書(shū)借閱的分類(lèi)管理，并了解借閱頻繁、增加幅度大的圖書(shū)類(lèi)別。通過(guò)這兩部分圖書(shū)信息的分析和設(shè)置的排架規(guī)則，對(duì)于借閱量大的圖書(shū)時(shí)要為其預(yù)留位置，減少圖書(shū)的倒架工作。同時(shí)要分類(lèi)分析館藏中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對(duì)于規(guī)定時(shí)間內(nèi)流通少和基本沒(méi)有流通的圖書(shū)要進(jìn)行處理，而復(fù)本過(guò)多的圖書(shū)也要進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)文獻(xiàn)的數(shù)量和藏書(shū)位置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，及時(shí)剔除舊文獻(xiàn)，將其下架。

3.4 情報(bào)咨詢(xún)工作

互聯(lián)網(wǎng)中的信息繁雜而多，在進(jìn)行信息獲取時(shí)就存在很大的問(wèn)題，這是情報(bào)咨詢(xún)工作的一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以很好的解決這一問(wèn)題。因此，高校圖書(shū)館的信息挖掘系統(tǒng)要和互聯(lián)網(wǎng)連接，并和高校的教學(xué)安排、研究?jī)?nèi)容、發(fā)展方向等多個(gè)方面相結(jié)合，挖掘服務(wù)器上互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合用戶(hù)的搜索條件就可以自動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行相關(guān)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的搜索，并進(jìn)行海量數(shù)據(jù)信息的深層次分析，提供更完整安全的數(shù)據(jù)信息。而且檢索結(jié)果都要進(jìn)行聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)性分析，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)上所有的相關(guān)數(shù)據(jù)信息都可以根據(jù)學(xué)科發(fā)展、科研方向等內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)分析，并提供索引和有效的鏈接方式。通過(guò)檢索界面的建立，為讀者提供可視化的方式，他們可以根據(jù)服務(wù)器提供的關(guān)鍵詞、主題和其他一些有效的檢索條件完成信息挖掘。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，大大提高檢索速度，節(jié)省信息挖掘時(shí)間，而且圖書(shū)館的信息資源也可以得到優(yōu)化[5]。

4 結(jié)語(yǔ)

在高校圖書(shū)館智能分析中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，要先把握數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要概念，了解數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟，并認(rèn)識(shí)到其在高校圖書(shū)館工作管理中發(fā)揮的作用，提供檢索數(shù)據(jù)的理論依據(jù)。通過(guò)分析高校圖書(shū)館智能分析中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，更好的運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并不斷研究推進(jìn)圖書(shū)館的信息管理，收集館內(nèi)原始數(shù)據(jù)，普及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息資源，為讀者提供更好的服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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Application of Data Mining in Intelligent Analysis of University Library

ZHAO Ji-wen

（Henan Mechanical and Electrical Vocational College， Zhengzhou Henan? 451191）

Abstract：With the development of economy， the rapid development of information technology has been promoted， the level of information processing technology has been improved， and data mining technology has also been developed rapidly. This paper studies the application of data mining technology in libraries， and combines the current application status of data mining technology in university libraries to provide more personalized services for readers.

Key words：data mining; university library; intelligent analysis