李小璽 李學(xué)

摘? ?要：順應(yīng)時代的發(fā)展，遵循高校改革方案，促進高職院校圖書館的發(fā)展建設(shè)工作迫在眉睫。通過對數(shù)據(jù)的收集、整理和分析發(fā)現(xiàn)，圖書使用率低、圖書資源浪費是高職院校普遍存在的問題。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和圖書館管理有效結(jié)合，從數(shù)據(jù)收集、整理、分析、處理、挖掘、實施等方面來解決這一難題。

關(guān)鍵詞：高職院校;圖書館;數(shù)據(jù)挖掘

相比于高等院校的智慧圖書館、移動圖書館，高職院校圖書館的發(fā)展受到較大阻力。辦學(xué)性質(zhì)在某種程度上制約了圖書館的發(fā)展，在資金、設(shè)備、技術(shù)等方面尤為明顯。本次研究，無論設(shè)備支持還是技術(shù)支持幾乎都是零成本?；旧辖鉀Q了圖書使用率低、圖書資源嚴(yán)重浪費的問題，使得圖書館這一典型的服務(wù)性場所能為廣大師生提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

1? ? 高職院校圖書館現(xiàn)狀分析

通過對同類院校的走訪和調(diào)查以及網(wǎng)上開展的問卷結(jié)果的分析，發(fā)現(xiàn)高職院校圖書館中普遍存在如下問題：（1）圖書使用率低，圖書資源嚴(yán)重浪費。一些冷門圖書甚至無人借閱。（2）圖書館藏書目標(biāo)不明確，經(jīng)常出現(xiàn)購置新書無人借閱的情況。缺少對讀者的借閱需求分析，從而造成資金浪費。（3）館藏分布不合理。很難找到甚至找不到讀者需要的圖書，導(dǎo)致地理分布邊緣化的圖書長期無人借閱。（4）圖書管理人員的工作模式欠佳，嚴(yán)重影響工作效率。

2? ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介

數(shù)據(jù)挖掘，一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的、有特殊關(guān)系的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助人們從數(shù)據(jù)的海洋中提煉出有價值的知識和規(guī)則，以從不同的角度、方面、側(cè)重點去研究和分析，使數(shù)據(jù)得到更為充分的利用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)改變了原有的信息管理模式，不再局限于信息的采集、整理、存儲等工作，轉(zhuǎn)而升級為更高層次和更加復(fù)雜的信息整合、數(shù)據(jù)處理、知識提取等工作。

3? ? 數(shù)據(jù)挖掘在高職院校圖書館中的應(yīng)用

3.1? 研究設(shè)計

通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究和使用，找到其在圖書館中的主要應(yīng)用方向。（1）數(shù)據(jù)分析：對讀者的借閱歷史記錄進行分析與研究，挑選出數(shù)據(jù)挖掘工作所必要的數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)加工和處理，使之成為能夠進行數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源。（2）數(shù)據(jù)挖掘：選擇聚類算法中的K-MEANS算法對讀者進行數(shù)據(jù)分析。將讀者細化分為多個相似的讀者群。在群內(nèi)運用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中的APRIORI算法對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。然后分析結(jié)果，為向讀者推薦圖書做好準(zhǔn)備。（3）功能實現(xiàn)：利用ASP，Java，SQL等技術(shù)，在原有圖書管理系統(tǒng)中加入圖書薦購功能模塊，方便收集用戶推薦書目。利用網(wǎng)頁的發(fā)布功能，將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果（熱門圖書排行榜、關(guān)聯(lián)圖書一覽表、專家推薦功能書目單）公布在學(xué)校圖書館的網(wǎng)站上，方便廣大師生查閱圖書資料。（4）圖書分類：根據(jù)中圖法圖書分類，對圖書大類進行關(guān)聯(lián)分析。對于讀者借閱的書目，根據(jù)中圖法分類提取大類的索書號，然后通過關(guān)聯(lián)分析，找到隱藏在大類之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，根據(jù)關(guān)系來調(diào)整圖書的上架、排架、下架和采購工作。

3.2? 過程實施

挖掘工具：數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆诘湫偷拿嫦驍?shù)據(jù)的分析與管理技術(shù)，能夠為決策提供必要的數(shù)據(jù)支持。本次研究采用SPSS MODELER數(shù)據(jù)挖掘工具完成應(yīng)用開發(fā)，其算法比較先進，具有過程直觀、功能強大的優(yōu)勢，能夠充分滿足系統(tǒng)開發(fā)過程中用戶的個性化需求，并能夠顯著提升系統(tǒng)開發(fā)的效率并縮短開發(fā)周期。

數(shù)據(jù)選取：本次研究將本校圖書管理系統(tǒng)中的讀者借閱記錄信息作為數(shù)據(jù)源進行數(shù)據(jù)挖掘，具體數(shù)據(jù)為2018年1月—2018年12月的讀者借還書記錄。進入圖書管理系統(tǒng)后，選擇相應(yīng)的時間段進行查詢，結(jié)果顯示近一年的讀者借閱記錄，通過系統(tǒng)自帶的導(dǎo)出功能將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel表格，方便后續(xù)使用。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：空白數(shù)據(jù)會對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生較大的影響，需要查找圖書數(shù)據(jù)庫將必要信息補全，或者通過將無法填充的數(shù)據(jù)刪除等方式來保證分析的準(zhǔn)確性。一天內(nèi)多次借還相同書目則會產(chǎn)生重復(fù)數(shù)據(jù)，對挖掘結(jié)果造成不利影響。因此，在挖掘前要識別并刪除冗余、重復(fù)的數(shù)據(jù)，減小數(shù)據(jù)規(guī)模，提高數(shù)據(jù)的清晰度。

挖掘分析：本次研究預(yù)計采用聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析進行數(shù)據(jù)挖掘。通過聚類分析將讀者分成幾個群，同一群中讀者有相似的愛好。通過觀察相同讀者群內(nèi)讀者的節(jié)約行為，準(zhǔn)確了解讀者的閱讀喜好，從而有針對性地開展個性化服務(wù)。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是分析用戶之間圖書借閱的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，主要采用索書號和分類號開展研究工作。

4? ? 研究價值

（1）提供有效教育的功能。圖書館是學(xué)生獲取知識的最佳場所，可以運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)智能推薦讀者所需書籍。相比于以前讀者自己檢索或管理人員人工推薦的方法，更加準(zhǔn)確和高效。（2）優(yōu)化館藏建設(shè)的功能。通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)圖書之間的潛在聯(lián)系，對圖書的排架、整理、上架等工作提出科學(xué)的指導(dǎo)意見。（3）推薦圖書購置的功能?？梢圆捎脭?shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的遺傳算法，利用種群進化來主動尋優(yōu)，根據(jù)不同領(lǐng)域熱度給出不同的權(quán)重，為采購方案的制定給出科學(xué)的指導(dǎo)意見，有效利用購書經(jīng)費。（4）新啟動的功能。推薦系統(tǒng)的核心問題在于新用戶啟動和新書啟動。解決新用戶啟動的問題：讀者登錄后，系統(tǒng)根據(jù)讀者的個人信息（系部、專業(yè)），顯示當(dāng)前圖書使用率排行榜，同時讀者可以查看一定時期內(nèi)的熱門圖書排行榜，有助于學(xué)生選擇圖書。解決新書啟動的問題：利用讀者的圖書薦購信息對新書進行關(guān)聯(lián)挖掘，找到新到圖書與讀者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，然后向讀者進行推薦。

5? ? 結(jié)語

圖書館作為我國的傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)，不僅肩負著為廣大讀者提供信息資源的重要使命，還肩負著保護人類文化遺產(chǎn)的重要責(zé)任。高職院校圖書館要想更好地為廣大師生提供服務(wù)，必須利用現(xiàn)代化的信息技術(shù)，對服務(wù)管理工作進行創(chuàng)新，加快圖書館資源的數(shù)字化建設(shè)。

[參考文獻]

[1]嚴(yán)春來.大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館中的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用，2017（3）：113.