高鵬博 遲呈英 戰(zhàn)學(xué)剛

（遼寧省鞍山市遼寧科技大學(xué)，遼寧 鞍山 114051）

一、圖書分類管理的重要性

隨著時代的發(fā)展和變革，面對多樣性特征下的書籍數(shù)量和類型，需要更加完善、專業(yè)的管理模式，由此為圖書館建立提供了保障。作為專業(yè)性圖書服務(wù)機構(gòu)，如何發(fā)揮出最大效能，滿足不同服務(wù)對象的需求，一直是圖書館研究的主要課題，雖然在各種創(chuàng)新方式的支撐下取得了顯著成果，但其所節(jié)省的單位時間效益并不可觀。如今，隨著數(shù)字化時代的來臨，數(shù)字圖書館發(fā)展形態(tài)之下，圖書分類技術(shù)將發(fā)揮不可替代的作用，尤其是面對虛擬的網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境，必須要立足于計算機分類技術(shù)，更加快速、便捷、安全地提供分類服務(wù)，并以圖書管理系統(tǒng)為窗口，為不同的用戶提供相應(yīng)圖書資源。而在關(guān)聯(lián)規(guī)則下的文本分類領(lǐng)域，實現(xiàn)了對決策范圍的拓展，解決了傳統(tǒng)圖書分類中的錯誤和缺陷，通過對數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性挖掘，實現(xiàn)對文本信息的自動分類，有效實現(xiàn)了對圖書分類管理技術(shù)的優(yōu)化。

二、關(guān)聯(lián)規(guī)則下圖書分類管理應(yīng)用

1.圖書館文本信息計算

圖書館具有海量信息服務(wù)的特征，其數(shù)據(jù)庫將產(chǎn)生文本頻繁集。而FP-growth則可以依托樹形結(jié)構(gòu)特點，消除候選文本頻繁集因素，壓縮了獲取文本頻繁集的時間與流程成本，提升了文本分類的效率。若以圖書館中所涉及的所有單一文本比作一個項目，則同樣可將圖書館所有項目視為一個集合，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則下的Apriori算法和FP-growth算法，對圖書文本信息進行計算。

設(shè)I=｛i1，i2，……，in｝為所有文本的集合，設(shè)A為多文本所組成的集合，則可以將其稱為文本集。文本子集以事務(wù)T表示，同時對不同的事務(wù)利用唯一的標識進行表示，即Tid，A作為事務(wù)T中的文本集，當且僅當AT。其中，若文本集A中包含k個文本項集時，則K也被稱為文本項集。文本數(shù)據(jù)庫由D表示，在計算的過程中一般以文本集A在D中所出現(xiàn)的頻次，并核算出其在總文本中的占比，由此被視為文本集A的支持度。當用戶給定最小支持閾值小于文本集支持度時，則將被稱為文本大項集?；陉P(guān)聯(lián)規(guī)則之下的圖書分類技術(shù)，正是通過XY之間的文本邏輯，利用X所代表的文本隱性規(guī)則，Y所代表的線性文本規(guī)則，形成數(shù)據(jù)庫文本的關(guān)聯(lián)規(guī)則XY，其中通過信任度與支持度的關(guān)聯(lián)，完成對圖書文本分類概率的計算。

2.數(shù)字圖書數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)是數(shù)字圖書館最為依賴的內(nèi)容，通過數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換與交互，實現(xiàn)數(shù)字圖書館的多樣化功能。數(shù)據(jù)處理是圖書文本分類的基礎(chǔ)內(nèi)容，其在注重事物特征的同時實施預(yù)定處理模式，以完成具體的圖書分類方法。伴隨現(xiàn)代計算機技術(shù)的快速發(fā)展，其信息收集與數(shù)據(jù)處理能力日益增強，實現(xiàn)了圖書文本分類的高效性，能夠在短時間內(nèi)完成海量的數(shù)據(jù)處理，并遠遠超過傳統(tǒng)人工處理的精準性，實現(xiàn)了圖書文本內(nèi)容的自動化處理。根據(jù)其具備的流程而言，主要包括了文本預(yù)處理、文本特征表示、文本特征選擇及分類器等，這些流程在圖書分類中發(fā)揮著承上啟下的關(guān)鍵作用，如圖1所示。

圖1 文本分類流程

3.關(guān)鍵詞提取分析

在計算機分類技術(shù)的應(yīng)用中，主要的特點在于能夠向用戶提供開放性的服務(wù)系統(tǒng)，并根據(jù)用戶的實際需求或者檢索目標，對相關(guān)的文獻信息進行分類處理，從而實現(xiàn)相關(guān)圖書文本的查找。在現(xiàn)代的圖書管理系統(tǒng)中，最為核心的服務(wù)是實現(xiàn)信息的存貯與檢索功能，在圖書分類檢索行為中，包括了自動檢索與手工檢索兩個階段，自動檢索主要是根據(jù)用戶的偏好進行推薦，而手工檢索則主要是利用文摘、題錄、目錄、索引等關(guān)鍵詞，對數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)信息進行分析檢索。從信息提取層面看，用戶所提供的目錄、索引、文摘等關(guān)鍵詞，屬于數(shù)據(jù)庫相關(guān)文本的外部特征或者內(nèi)容特征的描述集合體，而用戶在檢索中應(yīng)用文獻的事實問題，獲得相關(guān)文獻的線索則被稱為提取關(guān)鍵詞。因此，通過用戶的提出關(guān)鍵詞操作，則能夠運用計算機圖書分類技術(shù)，為用戶提供最終文獻信息，以此達到“命中”的效果。

4.圖書館文本分類

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則下的圖書分類技術(shù)，其根本目標在于通過數(shù)據(jù)集找到項與項之間的關(guān)系。在實際的文本分類過程中，可以建立相應(yīng)的邏輯標準，如人文類圖書、自然類圖書等。另外，也可以根據(jù)圖書的學(xué)科特征或者屬性，進行更為細致地劃分，包括A哲學(xué)、B宗教、C倫理……Z社會等，根據(jù)特定的編碼規(guī)則形成類型標記。再者，利用品種屬于劃分又可分為理論著作、應(yīng)用著述、學(xué)術(shù)、教學(xué)等類型。由此可見，將計算機圖書分類技術(shù)應(yīng)用于圖書館，尤其是數(shù)字圖書館背景下，勢必產(chǎn)生更大的應(yīng)用效能，使圖書文本分類更加具體，大幅優(yōu)化管理效率和質(zhì)量，實現(xiàn)對各類圖書信息資料的高速、便捷搜索。

結(jié)語

綜上所述，隨著數(shù)字圖書館建設(shè)的深入，計算機技術(shù)應(yīng)用日益廣泛，通過信息技術(shù)及管理系統(tǒng)的整合，大幅提升了其管理效率與應(yīng)用價值。圖書分類技術(shù)應(yīng)用于圖書館，為圖書館及用戶提供了銜接便利性，能夠促進數(shù)據(jù)價值的發(fā)揮，使自動分類技術(shù)實現(xiàn)應(yīng)用場景的拓展。