摘要：目前，信息素養(yǎng)培訓(xùn)在個(gè)性化推薦、學(xué)習(xí)行為分析和效果評(píng)估等方面存在不足。為解決這一問(wèn)題，文章采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)圖書(shū)館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)進(jìn)行了深入研究。文章通過(guò)聚類(lèi)算法、分類(lèi)算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則等關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)挖掘、用戶(hù)管理、培訓(xùn)資源管理和學(xué)習(xí)評(píng)估與反饋模塊的系統(tǒng)架構(gòu)。功能模塊測(cè)試結(jié)果表明，該平臺(tái)在提升用戶(hù)信息素養(yǎng)、優(yōu)化培訓(xùn)資源配置和實(shí)現(xiàn)個(gè)性化培訓(xùn)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，為信息素養(yǎng)培訓(xùn)的智能化和精準(zhǔn)化提供了重要的理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；圖書(shū)館；智慧化；信息素養(yǎng)培訓(xùn)；平臺(tái)設(shè)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP751

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

在全球信息化背景下，圖書(shū)館信息素養(yǎng)培訓(xùn)可提升用戶(hù)信息處理能力。發(fā)達(dá)國(guó)家圖書(shū)館廣泛采用數(shù)字化培訓(xùn)，如線上課程和虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境，提升用戶(hù)的信息獲取和利用能力。我國(guó)圖書(shū)館也重視信息素養(yǎng)培訓(xùn)，不斷進(jìn)行混合式教學(xué)模式創(chuàng)新，但在內(nèi)容和技術(shù)應(yīng)用上仍有差距。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸應(yīng)用于圖書(shū)館培訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦、學(xué)習(xí)行為分析和效果評(píng)估^［1］。

1 關(guān)鍵技術(shù)

1.1 聚類(lèi)算法

在信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)中，常用的聚類(lèi)算法包括K-means算法、層次聚類(lèi)算法和密度聚類(lèi)算法。K-means算法是一種基于原型的劃分方法，通過(guò)迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)將數(shù)據(jù)集分為K個(gè)簇，每個(gè)簇由其質(zhì)心表示。其目標(biāo)函數(shù)定義為最小化簇內(nèi)平方和，即J=∑^k_i=1∑_x∈Ci‖x-μ_i‖²，其中C_i表示第i個(gè)簇，μ_i表示第i個(gè)簇的質(zhì)心，‖x-μ_i‖表示數(shù)據(jù)點(diǎn)x到質(zhì)心的距離。層次聚類(lèi)算法則通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀層次結(jié)構(gòu)逐步合并或分裂簇，生成聚類(lèi)樹(shù)（Dendrogram），常見(jiàn)的方法有凝聚層次聚類(lèi)和分裂層次聚類(lèi)。凝聚層次聚類(lèi)從個(gè)體數(shù)據(jù)點(diǎn)開(kāi)始，通過(guò)計(jì)算兩數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度矩陣，不斷合并相似的簇直至滿(mǎn)足預(yù)設(shè)條件。密度聚類(lèi)算法如DBSCAN通過(guò)區(qū)域密度分析確定簇，能夠有效識(shí)別任意形狀的簇并處理噪聲數(shù)據(jù)。其基本思想是基于密度閾值和最小樣本數(shù) MinPts，將核心對(duì)象與密度可達(dá)的對(duì)象歸為一類(lèi)^［2］。

1.2 分類(lèi)算法

常用的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。決策樹(shù)算法通過(guò)遞歸地選擇最優(yōu)特征對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，構(gòu)建一棵樹(shù)形結(jié)構(gòu)的模型。其中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征，分枝代表該特征的可能取值，葉子節(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)分類(lèi)結(jié)果。決策樹(shù)算法的核心在于選擇最優(yōu)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將常用的信息增益或基尼系數(shù)作為度量，信息增益公式為IG（D，A）=H（D）-∑v∈A|D^v||D|H（D^v），其中H（D）表示數(shù)據(jù)集D的熵，D^v為特征A取值v時(shí)的數(shù)據(jù)子集。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN），通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，構(gòu)建多層感知器實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模式的識(shí)別與分類(lèi)。其基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層，每層由多個(gè)節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）組成。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法調(diào)整權(quán)重和偏置，以最小化損失函數(shù)L=1N∑Ni=1（y_i-y^_i）²，其中，y_i為真實(shí)標(biāo)簽，y^_i為預(yù)測(cè)值。信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)中，應(yīng)用分類(lèi)算法可以根據(jù)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)記錄，精確預(yù)測(cè)用戶(hù)的培訓(xùn)需求和信息素養(yǎng)水平，從而提供個(gè)性化的培訓(xùn)方案，極大地提升培訓(xùn)的有效性和用戶(hù)體驗(yàn)。

1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則

常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法包括Apriori算法和FP-Growth算法。Apriori算法基于頻繁項(xiàng)集的逐層搜索策略，首先通過(guò)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)確定頻繁項(xiàng)集，然后生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。Apriori算法的核心是利用支持度和置信度2個(gè)度量指標(biāo)，支持度計(jì)算公式為Support （A→B）=count（A∪B）N，其中，A→B表示項(xiàng)集A和B的聯(lián)合，N為數(shù)據(jù)庫(kù)中的總交易數(shù)。置信度計(jì)算公式為Confidence（A→B）=Support（A∪B）Support（A），表示在包含A的交易中同時(shí)包含B的比例。FP-Growth算法通過(guò)構(gòu)建頻繁模式樹(shù)（FP-tree），避免了Apriori算法的多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)題，提升了計(jì)算效率^［3］。

2 圖書(shū)館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 平臺(tái)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)

圖書(shū)館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)須兼顧模塊化、擴(kuò)展性與高效性，能夠處理海量數(shù)據(jù)并提供精準(zhǔn)培訓(xùn)服務(wù)。架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層、邏輯層和表示層。數(shù)據(jù)層采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)管理用戶(hù)數(shù)據(jù)和資源信息。邏輯層是核心，包含數(shù)據(jù)挖掘、用戶(hù)管理、培訓(xùn)資源管理和學(xué)習(xí)評(píng)估模塊。數(shù)據(jù)挖掘模塊通過(guò)聚類(lèi)、分類(lèi)和關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)分析用戶(hù)數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化推薦；用戶(hù)管理模塊利用用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)進(jìn)行精細(xì)化管理和培訓(xùn)方案調(diào)整；培訓(xùn)資源管理模塊動(dòng)態(tài)更新資源，確保優(yōu)質(zhì)資料獲??；學(xué)習(xí)評(píng)估模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與反饋學(xué)習(xí)效果。表示層作為用戶(hù)交互窗口，采用響應(yīng)式設(shè)計(jì)支持多終端訪問(wèn)，用戶(hù)界面簡(jiǎn)潔易用。平臺(tái)須重視安全性與隱私保護(hù)，采用加密和訪問(wèn)控制機(jī)制，具備高并發(fā)處理與故障容錯(cuò)能力，確保穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全^［4］。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗

數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗可提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析和模型訓(xùn)練準(zhǔn)確性。步驟包括處理缺失值、噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、變換和歸約。方法有刪除、插補(bǔ)、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化和特征選擇。

2.2.2 數(shù)據(jù)特征提取與選擇

特征提取與選擇提升模型性能和準(zhǔn)確度。提取方法包括文本挖掘、頻譜分析、時(shí)間序列分析。特征選擇通過(guò)過(guò)濾法、包裹法和嵌入法，使用統(tǒng)計(jì)量、交叉驗(yàn)證和模型訓(xùn)練自動(dòng)選擇最優(yōu)特征。

2.2.3 模型訓(xùn)練與優(yōu)化

模型訓(xùn)練與優(yōu)化通過(guò)監(jiān)督、無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)建立有效模型，使用線性回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。優(yōu)化包括調(diào)整超參數(shù)、選擇模型架構(gòu)、避免過(guò)擬合，采用交叉驗(yàn)證、正則化和集成學(xué)習(xí)技術(shù)，確保模型精準(zhǔn)高效。

2.3 用戶(hù)管理模塊設(shè)計(jì)

2.3.1 用戶(hù)注冊(cè)與認(rèn)證機(jī)制

采用多因素認(rèn)證（Multi-factor Authentication，MFA），結(jié)合密碼、生物特征和設(shè)備識(shí)別，確保用戶(hù)身份準(zhǔn)確和系統(tǒng)安全。權(quán)限分配基于用戶(hù)角色分級(jí)管理，保障資源合理使用和數(shù)據(jù)安全。

2.3.2 用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析行為數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)記錄，構(gòu)建包含基本信息、學(xué)習(xí)偏好和知識(shí)水平的用戶(hù)畫(huà)像，提供個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)培訓(xùn)支持，動(dòng)態(tài)調(diào)整培訓(xùn)策略。

2.4 培訓(xùn)資源管理模塊設(shè)計(jì)

2.4.1 資源整合與分類(lèi)

整合并分類(lèi)各種培訓(xùn)資源，包括電子書(shū)籍、學(xué)術(shù)論文、在線課程和多媒體資料。通過(guò)多級(jí)分類(lèi)和標(biāo)簽系統(tǒng)按主題、難度和格式進(jìn)行分類(lèi)，確保資源權(quán)威性和時(shí)效性，利用元數(shù)據(jù)提取和語(yǔ)義分析技術(shù)提升分類(lèi)準(zhǔn)確性。

2.4.2 動(dòng)態(tài)更新與推薦機(jī)制

實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)更新和智能推薦功能，定期或?qū)崟r(shí)添加最新培訓(xùn)資料?；谟脩?hù)畫(huà)像和行為數(shù)據(jù)，利用協(xié)同過(guò)濾、內(nèi)容推薦和混合推薦算法提供個(gè)性化資源推薦，匹配用戶(hù)學(xué)習(xí)需求和資源特性，提高學(xué)習(xí)效率。

2.5 學(xué)習(xí)評(píng)估與反饋模塊設(shè)計(jì)

2.5.1 多維度評(píng)估體系構(gòu)建

構(gòu)建涵蓋知識(shí)掌握、技能應(yīng)用、學(xué)習(xí)態(tài)度和行為等多維度的評(píng)估體系，通過(guò)在線測(cè)試、任務(wù)完成度、問(wèn)卷調(diào)查和學(xué)習(xí)日志收集數(shù)據(jù)。采用定量與定性結(jié)合的方法，利用統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，確保評(píng)估全面性和準(zhǔn)確性。

2.5.2 實(shí)時(shí)反饋與個(gè)性化指導(dǎo)

實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋功能，動(dòng)態(tài)生成學(xué)習(xí)報(bào)告，包括學(xué)習(xí)時(shí)間、任務(wù)完成情況和測(cè)試成績(jī)。提供改進(jìn)建議和個(gè)性化指導(dǎo)方案，結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像，智能導(dǎo)師系統(tǒng)通過(guò)自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)提供針對(duì)性的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，動(dòng)態(tài)調(diào)整培訓(xùn)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑。

2.5.3 長(zhǎng)期跟蹤與優(yōu)化策略

持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶(hù)學(xué)習(xí)歷程，建立完整學(xué)習(xí)檔案，支持歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。基于長(zhǎng)期數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀評(píng)估，分析培訓(xùn)方案效果，優(yōu)化培訓(xùn)策略^［5］。

3 平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證

3.1 平臺(tái)開(kāi)發(fā)環(huán)境

平臺(tái)開(kāi)發(fā)環(huán)境是圖書(shū)館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)成功的基礎(chǔ)。硬件配置包括多核高頻率CPU（Intel Xeon E5）、128 GB內(nèi)存、2 TB NVMe固態(tài)硬盤(pán)和NVIDIA Tesla V100 GPU。軟件環(huán)境采用CentOS或Ubuntu，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（Apache HBase或Cassandra），數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)框架（Apache Spark和TensorFlow），編程語(yǔ)言為Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn、Keras）。該平臺(tái)使用Git和GitHub/GitLab進(jìn)行版本控制，PyCharm或Visual Studio Code作為IDE，JIRA和Confluence進(jìn)行項(xiàng)目管理。采用Docker和Kubernetes確保環(huán)境一致性和擴(kuò)展性。重視安全與隱私保護(hù)，使用防火墻、Snort入侵檢測(cè)、AES-256加密和OAuth 2.0協(xié)議，定期進(jìn)行安全審計(jì)和漏洞掃描，確保平臺(tái)穩(wěn)定運(yùn)行和數(shù)據(jù)安全。

3.2 平臺(tái)功能模塊測(cè)試

如表1所示，數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗模塊測(cè)試顯示數(shù)據(jù)完整性達(dá)99.8%，建議優(yōu)化噪聲過(guò)濾算法。數(shù)據(jù)特征提取與選擇模塊通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)評(píng)估，相關(guān)性高于0.75，建議增加多元線性回歸分析。模型訓(xùn)練與優(yōu)化模塊準(zhǔn)確率為95.2%，建議調(diào)整超參數(shù)和增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。用戶(hù)管理模塊響應(yīng)時(shí)間小于200 ms，建議優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)效率。培訓(xùn)資源管理模塊資源利用率達(dá)85%，建議提高推薦算法精度。學(xué)習(xí)評(píng)估與反饋模塊反饋延遲小于100ms，建議引入更多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

4 結(jié)語(yǔ)

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書(shū)館智慧化信息素養(yǎng)培訓(xùn)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了信息素養(yǎng)教育的智能化與精準(zhǔn)化。通過(guò)系統(tǒng)架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用，平臺(tái)提升了用戶(hù)的信息處理能力和學(xué)習(xí)效率，實(shí)現(xiàn)了資源優(yōu)化和個(gè)性化推薦。功能測(cè)試驗(yàn)證了其高效性和可靠性，展示了數(shù)據(jù)挖掘在信息素養(yǎng)培訓(xùn)中的潛力。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 王雪芬）

Design of a smart information literacy training platform for libraries based on data mining technology

LIN Ziwei

（Wuxi Vocational and Technical College of Commerce， Wuxi 214153， China）

Abstract：At present， there are deficiencies in the content and technical application of information literacy training. To solve this problem， this article adopts data mining technology to design and implement a library intelligent information literacy training platform. This article studies key technologies such as clustering algorithms， classification algorithms， and association rules， and constructs a system architecture that includes data mining， user management， training resource management， and learning evaluation and feedback modules. The performance and reliability of the platform were evaluated through functional module testing. The research results indicate that the platform has significant advantages in improving user information literacy， optimizing training resource allocation， and achieving personalized training. This study provides important theoretical and practical support for the intelligence and precision of information literacy training.

Key words：data mining; library; intelligence; information literacy training; platform design