摘 要：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)，可以為圖書館提供更加優(yōu)質(zhì)和富有個性化的服務(wù)。文章概括了常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，同時分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用情況。

關(guān)鍵詞：用戶數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;圖書館應(yīng)用

一、引言

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算技術(shù)進(jìn)一步深入到人們的生活中，傳統(tǒng)的圖書館模式顯然已經(jīng)不能完全滿足讀者的需求，因此，改革和探索已經(jīng)逐漸成為圖書館的主流。目前很多圖書館已經(jīng)從館藏圖書借閱的模式轉(zhuǎn)變?yōu)轲^藏借閱和數(shù)字資源利用并存的局面，同時也更加注重數(shù)據(jù)分析和圖書館自動化集成管理的工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術(shù)，將之引入到高校圖書館服務(wù)中，可以為讀者提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的服務(wù)。

二、數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘指通過分析、統(tǒng)計數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)之間真實而還未發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系，進(jìn)而提煉出容易理解、新穎而有用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘能從數(shù)據(jù)中獲取隱藏而未知、潛在的有用信息[1]。利用數(shù)據(jù)挖掘，我們可對數(shù)據(jù)進(jìn)行模式化的提煉和總結(jié)，并且找出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，幫助技術(shù)人員全面分析所有數(shù)據(jù)，挖掘隱藏的關(guān)系和模式[2]，并且對未來的趨勢進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測，為使用者提供全面的決策支持。目前常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有下面幾種。

1.自動預(yù)測趨勢和行為。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，需要使用者手動進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析[3]，而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的自動預(yù)測能力，可以在海量數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系和預(yù)測性的信息，快速地做出結(jié)果預(yù)報。

2.統(tǒng)計分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計分析技術(shù)，可以對特定的數(shù)據(jù)集合建立一個分部或者概率模型，然后依據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)計分析，進(jìn)而得出數(shù)據(jù)的各種統(tǒng)計分析結(jié)果。

3.決策樹算法。決策樹算法是指對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有目的地分類，挖掘出具有潛在價值的信息的算法，常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的預(yù)測模型。

4.聚類分析。聚類分析是對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行群組分類的數(shù)據(jù)挖掘方法，群組并沒有確定具體的分組規(guī)則，主要是依據(jù)自身特征而劃分。

5.關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類關(guān)鍵的能否被挖掘的知識，如果兩個以上的變量取值之間包含著一種規(guī)律性，就是關(guān)聯(lián)關(guān)系[4]。關(guān)聯(lián)分析包括簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。

6.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。Internet由網(wǎng)絡(luò)上的無數(shù)個服務(wù)器互聯(lián)互通而成，而神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理跟Internet較為相似，其是由很多神經(jīng)元互聯(lián)互通而成，技術(shù)人員可以根據(jù)組織的特征或者神經(jīng)元互聯(lián)進(jìn)而組成神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。

7.遺傳算法?；谶z傳機(jī)理的隨機(jī)搜索與生物自然選擇形成的一種仿生全局優(yōu)化方法叫遺傳算法，因其容易跟其他模型結(jié)合、并且隱含并行性等特診，因此常常用在數(shù)據(jù)挖掘中[5]。

三、數(shù)據(jù)挖掘在圖書館的應(yīng)用

1.優(yōu)化館藏的結(jié)構(gòu)

受制于經(jīng)費(fèi)限制，圖書館的購書經(jīng)費(fèi)需要有一個合理的分配機(jī)制，例如專業(yè)圖書分配、不同載體分配都需要做到合理、科學(xué)，方能最大程度優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)。采訪館員可以收集借閱數(shù)據(jù)、檢索數(shù)據(jù)和館藏書目數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，分析得出館藏文獻(xiàn)的借閱率和拒借率，挖掘館藏圖書的關(guān)聯(lián)規(guī)則，為館藏文獻(xiàn)的采訪工作提供更為準(zhǔn)確、科學(xué)的建議和預(yù)測。此外，通過分析讀者的檢索數(shù)據(jù)，電子閱讀數(shù)據(jù)，挖掘讀者的興趣和閱讀傾向，將結(jié)論應(yīng)用于館藏采訪工作中，使得圖書館的館藏結(jié)構(gòu)更加科學(xué)。

2.讀者個性化服務(wù)

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，圖書館可以在讀者使用數(shù)字資源或者檢索館藏紙質(zhì)圖書的時候，即時推送相關(guān)聯(lián)的館藏資源，為讀者提供個性化的資源推薦服務(wù)，這在一定程度上減少了讀者獲取資源的時間，為讀者拓寬了閱讀范圍，同時更加有效地提升了文獻(xiàn)利用率。

3.咨詢服務(wù)

主要體現(xiàn)在智能參考咨詢方面，利用網(wǎng)絡(luò)上的大數(shù)據(jù)和本館的知識資源庫，結(jié)合用戶的行為習(xí)慣，深度挖掘用戶的需求和歷史咨詢，可以在一定程度上實現(xiàn)無人虛擬參考咨詢，引導(dǎo)讀者完成自主查找服務(wù)。

4.滿足用戶的信息服務(wù)需求

借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以深度挖掘現(xiàn)有的專業(yè)和學(xué)科，獲取具有價值的資源，從而進(jìn)一步拓寬用戶的研究領(lǐng)域，為用戶提供更加前沿的動態(tài)信息。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，人們開始越來越接納碎片化的數(shù)字閱讀。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將信息服務(wù)項目進(jìn)一步延伸，同時將紙質(zhì)圖書進(jìn)行可視化處理，為讀者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

5.提高信息資源利用率

傳統(tǒng)的圖書館信息收集一般是靠人工方式完成，但是因為知識背景和人員素質(zhì)等差異，信息采集的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和全面性均會受到一定的影響。如果利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以將圖書館的所有信息資源進(jìn)行全面深入地挖掘、統(tǒng)計和分析，可以根據(jù)結(jié)果采用更為科學(xué)的管理策略，進(jìn)一步為用戶提供高效快捷的服務(wù)，同時進(jìn)一步提高圖書館的資源利用率，進(jìn)一步優(yōu)化用戶的閱讀體驗。

6.閱讀推廣服務(wù)

大多數(shù)圖書館都會開展各種類型的閱讀推廣活動，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到活動中，可以更有力地推動活動的開展。例如對用戶的借閱數(shù)據(jù)和使用電子資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時結(jié)合圖書館現(xiàn)有的全部資源，發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的資源，同步推送給用戶;同時，通過挖掘讀者在圖書館網(wǎng)絡(luò)資源上的搜索記錄數(shù)據(jù)，將館內(nèi)資源與用戶的需求數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，將相關(guān)度最高、最熱門的資源推送給讀者;此外，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)相關(guān)的規(guī)律，如世界讀書日等熱門節(jié)日，這些都可以為閱讀推廣工作提供幫助。

7.優(yōu)化書庫排架工作

圖書館是一個地區(qū)或者高校的文獻(xiàn)信息中心，高校圖書館應(yīng)該優(yōu)化基礎(chǔ)的館藏外借服務(wù)[6]。隨著圖書館規(guī)模不斷擴(kuò)大，館藏書目日漸增多，因此，科學(xué)、合理的排架結(jié)構(gòu)對于館藏建設(shè)來說至關(guān)重要。利用數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測功能，挖掘未來館藏資源的變化趨勢，圖書館在排列上架的過程中，應(yīng)該高瞻遠(yuǎn)矚，為未來的館藏提供空間，同時及時做好剔舊上新的工作。

8.信息采集

信息采集對于圖書館管理和服務(wù)工作來說是至關(guān)重要的，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，圖書館可以對所收集的信息進(jìn)行聚類、統(tǒng)計和分析。例如圖書館經(jīng)年累月保存的數(shù)據(jù)，包括資源的種類、各類資源的借閱數(shù)據(jù);此外，數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行主次排序，發(fā)現(xiàn)并保留關(guān)鍵、有用的信息，依據(jù)關(guān)鍵信息指導(dǎo)圖書館館藏規(guī)劃;最后，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能夠搜集并處理互聯(lián)網(wǎng)上雜亂無章的數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步充實圖書館的信息資源。

9.優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)

利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)和聚類分析技術(shù)，圖書館可以掌握每個閱覽室的人流情況和日常借閱數(shù)量[7]，決策者可以依據(jù)相關(guān)信息，合理優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)，科學(xué)安排不同時段、不同閱覽室的工作人員，此舉不僅可以顯著提供工作效率，優(yōu)化人員配置，同時能夠為讀者提供更加周到、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

10.處理文本數(shù)據(jù)

目前圖書館的很多工作都實現(xiàn)了自動化管理，在此基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計分析功能，實現(xiàn)對文本數(shù)據(jù)的自動分析處理。統(tǒng)計分析功能可以自動識別全文的重點，并且智能地生成文本摘要，其為讀者快速查找信息提供了便利。面對海量的館藏資源，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分類，快速實現(xiàn)文本的歸納總結(jié)，相比人工處理，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以具有顯著的優(yōu)勢和實用性。其不僅能夠極大程度地節(jié)約人力、物力和財力，顯著提高圖書館的整體服務(wù)水平。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)目前正方興未艾，在社會經(jīng)濟(jì)和人們生活中應(yīng)用越來越廣，并且廣受好評。圖書館也緊跟時代節(jié)奏，緊跟技術(shù)進(jìn)步方向，不斷開拓改革，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛、深入地跟圖書館工作結(jié)合。在日常圖書館工作中，做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與圖書館結(jié)合的研究工作，借助現(xiàn)代化的信息手段，提高圖書館各項數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工作，同時不斷地進(jìn)行頭腦風(fēng)暴，保持與時俱進(jìn)的開放心態(tài)，為用戶提供更科學(xué)和個性化的服務(wù)。

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作者簡介：

廖宇峰，男，碩士，廣東食品藥品職業(yè)學(xué)院圖書館館員。