数据挖掘技术在图书馆中的应用范文

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【摘要】

随着信息技术的不断发展，高校图书馆的规模和图书数量逐步增加，对图书管理工作提出了更大的考验。图书馆管理系统的数据存储量呈现指数增长趋势，原来的传统人工统计方法不能全面、准确、高效的应对如此大量的数据分析状况，如何根据自身需求合理的提取需要的信息资源并进行充分的利用成为当代图书馆人面临的挑战。采用数据挖掘技术可以很方便的解决上述问题，但也存在机遇和挑战。本文从数据挖掘概念本身出发，了解数据挖掘步骤，将其应用于高校图书馆，为读者提供个性化推介服务。

【关键词】

图书馆管理系统；数据挖掘；个性化推介服务

1.引言

高校图书馆作为高校师生获取教学知识和科研活动的重要场所，一直以来是以馆藏图书为主的服务模式，主要工作性质就是对图书的借还处理。现如今的很多图书馆管理系统对馆内的数据分析处理仅限于对数据表面的统计、记录查询等一些简单的操作，对存储的数据本身没有进行深层次、潜在的挖掘、分析利用。因此，如何科学、合理、有效的提取这些数据资源，更加便捷的为师生提供优质服务、人性化服务、智能化服务；充分发挥图书馆的资源优势，拓宽图书馆的工作职能，用先进的管理理念指导图书馆的管理工作，进而更好的发挥图书馆资源作用，提高高校图书馆的服务效率，成为图书管理者和决策者面临的新问题[1]。数据挖掘技术应运而生，恰好可以解决这一问题。

2.数据挖掘的简述

2.1数据挖掘的概念所谓的数据挖掘技术，就是将存储在数据库中的大量数据信息进行整理、提取，挖掘出有利于人们使用的一种数据处理技术。其对数据处理包括以下几个步骤：

2.1.1首先需要确定分析对象；在对需要的数据进行挖掘时，首先要进行对象的确立，即就是挖掘对象是什么要达到什么样的目标。

2.1.2对需要挖掘的数据对象进行了解，有所准备；在进行挖掘数据前，需要对数据对象有个了解，知道数据来源于哪里，如何针对数据特点采取不同的数据挖掘方式会得到更加有利的数据结果。虽然前期的准备工作需要时间很长，但是它的作用却是不可磨灭的。

2.1.3数据探索过程；在进行数据挖掘过程时，可以对某些有意义的数据进行深度探索，掌握数据规律，对某些数据信息进行简单的预测，便于指导性的引导实际工作的实施。

2.1.4建模与应用过程；在建模过程中，可以结合数据本身特点，选取合适的数据挖掘技术，建立数据基础，后期采用适当的方法对挖掘数据进行计算和验证，检验后确定可以使用，便可以进行相关的数据决策，便于后期投入使用。

2.2数据挖掘的意义

现如今，随着网络技术，信息技术的不断发展，高校图书馆规模的扩大，藏书量的不断扩大，管理系统中数据量也呈增长趋势，对数据的有效处理使得图书馆的服务质量更优，因此数据挖掘显得尤为重要。

2.2.1数据挖掘可以提高图书馆的决策能力。目前，数据挖掘技术被广泛应用于高校图书馆的管理工作中，领导可以通过挖掘出来的有用数据信息进行分析研究，提高了自身的决策准确性和实施性。比如，采用数据挖掘技术对图书馆的图书借阅情况进行分析，可以对读者的读书喜好和行为提取，发现读者借阅规律，便于指导图书馆下一步工作，为图书馆的管理工作提出了可行性的依据[2]。数据挖掘技术可以将图书馆管理系统中的内部数据和外部数据结合起来进行分析，为领导提供灵活的、随时可用的决策信息。数据挖掘技术可以从历史数据中找出某种规律，发现某种潜在的模式，以此预测未来，提供决策信息[3]。

2.2.2可以对采购工作提供指导性辅助。通过数据挖掘得到的分析结果，可以对图书馆进一步采购图书进行预测和分析，更加科学合理的指导采购图书行为，大大的降低了采购图书人员由于主观因素采购图书带来的影响，提高了图书馆的决策能力。

2.2.3个性化服务建设。在高校中根据不同读者个体的阅读需求，采用不同的服务标准，这样不仅可以提升高校图书馆面向读者服务的质量，也可以增加读者的阅读兴趣，促进读者的自主与综合学习。

3.数据挖掘在高校图书馆管理系统中的应用

现阶段，高校图书馆采用多种管理系统维护图书馆的日常管理，有北邮系统、银博等。读者作为高校图书馆的服务主体，在高校图书馆的日常管理工作中起着重要作用。高校的图书馆管理系统中包含流通子系统、编目子系统、典藏子系统、采访子系统等，这些系统中涵盖大量的数据信息，可采用采集器将其中的相关数据信息抽取出来，经过过滤、整理后存放在系统的数据仓库中。这里的数据仓库是指在对原有系统不构成影响的前提下，对已有的数据信息资源进行抽取、综合、集成及挖掘等操作过程，再利用数据挖掘技术对存有的数据信息资源进行深层次的整理和分析，找寻数据之间的关联性和相关性，并采用图形化的界面予以输出，便于对图书馆的管理工作进行科学合理化的指导。具体的操作过程如下：

3.1数据收集模块；数挖掘技术的数据其主要来源是图书馆管理系统，其主要对这些方面数据进行了抽取并整理。

3.2数据挖掘模块；数据挖掘主要是发现原始数据当中所隐含的信息，将读者的借阅规律进行掌握并能对读者的需求进行预测，这是高校图书馆实现主动化服务的基础。系统主要利用数据采集器将数据源当中的数据传送到数据仓库，然后利用数据挖掘系统进行了处理，最后得到很多有助于决策的信息及知识。

3.3读者信息分析；在数据仓库建立以后，若想要充分利用数据仓库中的数据资源，就需要有特定的工具能够分析数据仓库中的数据[4]。近些年来，在数字化图书馆信息资源的个性化的推介中，数据挖掘技术已经得到了广泛的应用，并取得了很大程度的进展和突破。面对高校图书馆对读者所提供的个性化服务，数据挖掘技术同样起着至关重要的作用。在实际的读者服务过程中，数据挖掘技术主要用在高校额图书馆个性化推介服务的隐式反馈过程中，即就是：根据实际存储的数据信息资源，利用数据挖掘算法，在如此庞大的数据中找到隐含的有价值的数据信息，帮助馆际指导读者信息模式，利于馆内领导实现决策管理，最终实现对读者用户提供个性化的推介服务。数据挖掘中的关联规则可以对读者对哪些书感兴趣，以及被借阅时同时被借阅，发现读者行为中隐含的潜在关联关系，这样可以有效的指导图书馆馆员行为，利于图书的有利摆放位置，为读者提供更加可供选择的优质推介化服务推荐。

4.数据挖掘在高校图书馆中面临的挑战

纵观数据挖掘技术在高校图书馆中所发挥的作用，虽说可以解决很多目前管理系统所不能解决的问题，但从数据挖掘技术本身来讲，还存在着一定程度的主客观因素，从高校图书馆数据信息资源长远话发展的角度来说，既要看到数据信息资源所带来的机遇，也要看到数据信息资源发展所带来的挑战和产生的新问题。经过对现有的高校图书馆数据信息资源的深层次分析了解，得出其在未来发展过程中面对的挑战：

4.1如何从异构数据源中挖掘到信息；异构数据源指的是来自多个不同的相关数据源，如何从中获取到有用的信息资源并综合分析，最终得到有用的信息资源，这并非易事。加之，当今信息时代，各种资源信息层数不穷，更新换代很快，这就对高校图书馆的技术人员提出了更高的要求。

4.2如何对数据挖掘结果进行合理表示；虽说可以对高校图书馆的数据信息资源进行挖掘，但是挖掘得到的结果却带有不可确定性因素，挖掘结果种类繁多，表述也不相同。这就对高校图书馆从业人员对挖掘结果有个更深刻、不同角度的研究与审视，从这些不同中得到不同形式的挖掘结果。4.3如何从不同的层面上对数据信息资源进行交互式的挖掘；首先要明白自己想要得到何种数据挖掘目标。当然，对于大量的数据信息资源，在进行数据挖掘之前，也很难得知究竟挖掘出来的是什么样的信息资源。所以可以将此过程认为是一种信息资源的复杂查询过程，对于查询过程中有用的环节定要保留，以备进一步为数据挖掘提供依据。在数据挖掘过程中，可以不断的对搜索查询条件进行时时地、动态地调整，促进数据挖掘过程的最终化推进。在此过程中，对中间过程需要挖掘者以不同的角度进行审视，并时时观察数据挖掘过程中的数据灵活性变动，有效指导挖掘结果。

5总结

综上所述，本文从数据挖掘技术概念入手，分析其挖掘数据步骤及其意义，为在高校图书馆管理工作中的应用提供理论依据，最后分析其所面临的机遇与挑战，为正确指导读者行为提供可靠依据。随着计算机技术的不断发展，图书馆管理系统广泛应用于高校图书馆，馆内各种数目原始数据不断积累，数字校园口号的不断普及，产生的众多数据信息资源，为数据挖掘技术奠定基础。

参考文献：

[1]李玉海,余玲,胡伟雄.数字图书馆中的网络层次结构分析[J].情报理论与实践,2007,(02):256-288.

[2]张炜,洪霞.基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析[J].现代情报,2009,29(7).

[3]罗仕健,朱光磊.数据挖掘技术在网络环境下图书馆中的应用[J].情报杂志,2004(6).

[4]陈建军.数据挖掘技术在高校图书馆管理工作中的应用[J].信息与电脑,2013(7).

作者：晁阳 单位：陕西学前师范学院图书馆