数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用研究
来源:用户上传
作者:
摘要：随着经济的发展，带动了信息技术的快速发展，提高了信息处理技术的水平，数据挖掘技术也得到了较快发展。本文对图书馆中数据挖掘技术的应用进行了研究，结合目前高校图书馆数据挖掘技术的运用现状，为读者提供更具个性化的服务。
关键词：数据挖掘;高校图书馆;智能分析
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）06-0052-02
0 引言
目前我国高校图书馆的藏书量越来越多，不仅增加了管理员工作量和信息处理，对于读者来说也很难进行书籍查找，在这样的背景下，进行高校图书馆的数据挖掘等智能化运用和分析就越来越有必要。在高校的智能图书馆中，读者的历史访问数据都会有所记录，因为这些数据资料中隐藏着很多信息，所以图书馆都会就此进行数据挖掘和分析，并运用分析的结果为读者提供更好的服务。
1 數据挖掘技术
1.1 数据挖掘技术的内涵
数据挖掘是对数据库中存储的数据信息的一种整理和提取，并从中挖掘出对人们有用的一种数据处理技术[1]。数据挖掘的信息处理过程有四个方面的内容：（1）确定分析对象。数据的挖掘必须要有确定的对象，这样才能达到实际的挖掘目标;（2）了解挖掘的数据对象。在熟悉需要挖掘的对象后才能进行准备，了解数据的来源、特点等，并采取更适合的数据挖掘方式。因为数据的挖掘需要进行前期的准备，所以必须要了解数据对象的内容;（3）数据探索过程。数据的挖掘过程就是一种探索过程，只有进行有用数据的深度探索，了解其特点和规律，并进行分析预测，才能更好的开展实际的指导工作;（4）建模和应用过程。数据的建模过程要根据数据本身的特点进行，运用合适的挖掘技术建立数据基础，并进行数据挖掘的计算验证，然后才可以确定使用，据此进行数据决策和后期的投入使用。
1.2 数据挖掘的在高校图书馆智能分析中的作用
现在科学信息技术在高速发展，高校在发展建设过程中也不断扩大其图书馆的规模，其藏书量在扩大，管理系统的数据量也越来越多，要提高图书馆的服务质量，打造个性化服务，高校图书馆就要运用数据挖掘技术，提高图书馆系统的智能化。
（1）提高图书馆的决策力。现在高校的图书馆管理系统中都运用了数据挖掘技术，它可以实现有用数据信息的分析研究，为管理员和领导提供更科学准确的决策，提高其可操作性。比如，在查阅图书借阅情况时，运用数据挖掘技术分析，对于读者的读书类别和次数进行提取分析，就可以从中发现其借阅规律，为图书馆的管理和图书添置提供方向，也提供了一种可行性的依据。因为数据挖掘技术的智能化，它实现了图书馆管理系统内部数据和外部数据的统一，并以此为基础进行智能分析，领导才可以得到更加灵活准确的数据信息，然后进行图书馆的管理决策[2]。这一信息技术主要是根据历史数据查找其中隐藏的规律，然后进行预测，为实际决策提供依据。（2）指导采购工作。数据挖掘技术进行的是智能化的数据分析，其得到的分析结果对图书馆的图书采购计划有很大的指导作用。通过分析预测，图书馆图书的采购行为就可以根据读者的实际阅读量进行，而不是由图书采购员的主观因素和分析进行的，使得图书的利用率提高，降低了不合理图书采购带来的影响。（3）打造个性化服务。高校图书馆设置的目的就是为了让教师和学生可以查阅图书，如果选购的图书不能满足他们的需求，和他们的爱好有很大出入，不仅图书利用率下降，还是一种很大的资源浪费。而将数据挖掘技术运用在高校图书馆中，就可以根据读者的不同阅读需求进行数据分析，并从中把握读者的图书需求，为他们提供个性化的服务。这样高校图书馆的服务质量就得到了提高，也可以满足读者的阅读需求，发挥图书馆的真正作用。
2 数据挖掘在高校图书馆智能分析中面临的挑战
在高校图书馆中运用数据挖掘技术虽然可以解决很多问题，但是数据挖掘技术本身也有一些缺陷，主客观因素都会对其产生影响。因此，在高校图书馆智能分析中，在享受数据挖掘技术带来好处的同时，也要发现其对图书馆智能分析带来的新的挑战，为读者提供更高质量的服务。
2.1 异构数据源的信息挖掘
异构数据源来自很多不同的数据源，需要从中获取有用的信息再进行综合分析，得到的信息才是有用的。但在高校图书馆管理中，资源信息更新换代快，而且需要很大的资金投入，图书馆的技术管理人员也要不断学习，这就增加了其运用的难度。
2.2 数据挖掘结果的合理表示
将数据挖掘技术运用在高校图书馆的数据信息挖掘中有很大的作用，但信息的处理、挖掘结果的运用等方面都具有不确定性，其受到挖掘信息的种类、表现形式等因素的影响，挖掘结果的表达也需要继续分析。对于数据信息的挖掘结果高校图书馆的从业人员的研究角度和方式也存在差别，必须要根据其不同的表现形式才能进行挖掘结果的分析。
2.3 不同层面数据信息的交互式挖掘
在数据信息挖掘中要先确定挖掘目标，高校图书馆的数据信息资源很多，数据信息的挖掘是一种复杂信息的查询过程，在不同的层面都有不同的信息处理方式，而且查询过程要保留一些有用的环节，这样数据挖掘的结果才更具有可靠性。在这一过程中，要根据实际的搜索条件进行及时的动态调整和查询，其中的查询过程必须要从不同角度审视，并结合挖掘过程进行数据的灵活性变动调整[3]。这些都要求图书管理人员的专业技术能力，增加了这一工作的复杂性。
3 数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用
3.1 推荐图书文献
在高校图书馆智能分析中，数据挖掘技术可以依据读者的历史阅读数据资料进行聚类和关联分析，并就读者阅读的图书文献把握其中的关联规则，比如读者可能更偏好文学类的书籍，但是同时他也会借阅法律类的图书。数据分析就是运用计算把握其中的关联规则，并了解这类读者的基本借阅模式，根据这些信息图书馆可以推荐更感兴趣的图书数据库，在读者进行图书阅读借阅时为读者推荐数据分析的相关图书文献资料[4]。这样不仅节约了读者的时间，也可以提供更优质的服务，发现不同类别图书的关联性强度，为其他读者借阅某类图书时推荐关联性最强的图书资料。 3.2 檢索图书文献
图书馆文献检索是其信息推荐个性化服务的重要内容，以往图书馆文献的检索只提供文献的简单信息，对于读者的阅读兴趣不能进行智能化的分析，其服务也就不够个性化。数据挖掘技术就可以轻松实现个性化推荐服务，它对读者借阅行为产生的数据信息进行收集，主要是图书馆数据库中读者的借阅记录、预约记录、续借记录等等，并对此展开筛选处理，消除噪声数据和重复数据，再预处理和转换得到的信息，然后就可以建立数据库进行数据的挖掘计算。根据之前建立的数据库，进行聚类和关联性分析，对于读者借阅书目的类型、阅读兴趣爱好等信息进行集合、分析，并运用结合可视化技术提供更具个性化的文献检索服务。读者进行文献检索时，图书馆系统就会通过数据挖掘产生的推荐集自动为读者推荐相关的文献，提取有价值的文献数据信息，运用可视化和动态改变的方式呈现出来。
3.3 管理馆藏书架
图书馆的馆藏有很多类别，对馆藏书架管理优化是影响高校图书馆科学管理的重要因素，可以进行图书文献变化趋势的预测，并预留最新文献的位置，减少馆藏图书的倒架工作，及时剔除旧文献。在高校图书馆智能分析中运用数据挖掘技术，可以预测分析历年图书文献的借阅日志，把握其周期性变化，完成图书借阅的分类管理，并了解借阅频繁、增加幅度大的图书类别。通过这两部分图书信息的分析和设置的排架规则，对于借阅量大的图书时要为其预留位置，减少图书的倒架工作。同时要分类分析馆藏中的文献数据，对于规定时间内流通少和基本没有流通的图书要进行处理，而复本过多的图书也要进行分类，对文献的数量和藏书位置进行统计，及时剔除旧文献，将其下架。
3.4 情报咨询工作
互联网中的信息繁杂而多，在进行信息获取时就存在很大的问题，这是情报咨询工作的一个衡量标准，而数据挖掘技术就可以很好的解决这一问题。因此，高校图书馆的信息挖掘系统要和互联网连接，并和高校的教学安排、研究内容、发展方向等多个方面相结合，挖掘服务器上互联网的网页。数据挖掘技术结合用户的搜索条件就可以自动在互联网上进行相关网页内容的搜索，并进行海量数据信息的深层次分析，提供更完整安全的数据信息。而且检索结果都要进行聚类和关联性分析，对于互联网上所有的相关数据信息都可以根据学科发展、科研方向等内容进行分类分析，并提供索引和有效的链接方式。通过检索界面的建立，为读者提供可视化的方式，他们可以根据服务器提供的关键词、主题和其他一些有效的检索条件完成信息挖掘。通过数据挖掘技术的运用，大大提高检索速度，节省信息挖掘时间，而且图书馆的信息资源也可以得到优化[5]。
4 结语
在高校图书馆智能分析中运用数据挖掘技术，要先把握数据挖掘技术的主要概念，了解数据挖掘的主要步骤，并认识到其在高校图书馆工作管理中发挥的作用，提供检索数据的理论依据。通过分析高校图书馆智能分析中数据挖掘技术面临的挑战，更好的运用数据挖掘技术，并不断研究推进图书馆的信息管理，收集馆内原始数据，普及数据挖掘技术，根据产生的数据信息资源，为读者提供更好的服务。
参考文献
[1] 张靖.数据挖掘在高校图书馆的应用研究[J].卷宗，2014（7）：41.
[2] 严春来.大数据环境下数据挖掘在高校图书馆中的应用研究[J].网络安全技术与应用，2017（3）：113+115.
[3] 陶正梁.数据挖掘在高校图书馆期刊管理中的应用研究[J].兰台世界，2015（17）：148-149.
[4] 张钰莎，梁欣祺.数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究[J].廊坊师范学院学报（自然科学版），2015，15（3）：32-35.
[5] 赵彤霞.数据挖掘技术在高校图书馆读者数据分析中的应用研究[J].中国科技信息，2010（18）：138-139.
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
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15008242.htm
