數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書管理中的應(yīng)用

　　摘要：大學(xué)圖書館在日常的圖書流通中會產(chǎn)生大量的讀者服務(wù)數(shù)據(jù)，這些流通數(shù)據(jù)能夠客觀反映不同讀者閱讀習(xí)慣、讀書興趣等方面的規(guī)律和特點。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析、分類和預(yù)測分析等方法對發(fā)現(xiàn)和挖掘這些規(guī)律和模式有著獨特的優(yōu)勢。把這些技術(shù)應(yīng)用在圖書管理中，可以發(fā)現(xiàn)圖書流通環(huán)節(jié)隱藏的潛在規(guī)律，提高圖書流通效率。同時為領(lǐng)導(dǎo)決策、館藏圖書配置以及文獻(xiàn)結(jié)構(gòu)體系建設(shè)提供科學(xué)的指導(dǎo)。
　　關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 圖書管理 技術(shù)分析方法
　　中圖分類號：G251文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-3791（2012）09（b）-0254-02
　　1 數(shù)據(jù)挖掘
　　隨著各行業(yè)事務(wù)處理的計算機化，我們產(chǎn)生和收集數(shù)據(jù)的能力正在迅速提高。我們已經(jīng)被各種數(shù)據(jù)所淹沒，如科研數(shù)據(jù)、商業(yè)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、居民日常消費數(shù)據(jù)、圖書借還歷史數(shù)據(jù)……我們沒有時間和精力把這些數(shù)據(jù)逐個查看。用什么手段來處理和應(yīng)付這些數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們當(dāng)前的興趣所在，因此我們就必須找到一套行之有效的辦法，來對這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動分類、分析和匯總，自動地發(fā)現(xiàn)和描述數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，并發(fā)現(xiàn)和標(biāo)記數(shù)據(jù)的異常情況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，為我們提供了解決這一問題的有效方法。
　　數(shù)據(jù)挖掘是將隱含的、尚不為人所知的、同時又是潛在的信息從數(shù)據(jù)中提取出來，建立計算機程序，自動在數(shù)據(jù)庫中掃描，以發(fā)現(xiàn)規(guī)律或者模式，即找出數(shù)據(jù)中的模式或規(guī)律的過程。這個過程是自動的或半自動的，數(shù)據(jù)的總量通常是相當(dāng)可觀的，同時從中發(fā)現(xiàn)的模式或規(guī)律需要是有意義的，并且能產(chǎn)生一定的效益。
　　數(shù)據(jù)挖掘通常又稱為數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)，是方便地提取代表知識的模式或規(guī)律；這些模式或規(guī)律通常隱含或記錄在各種數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫集、網(wǎng)頁日志、應(yīng)用軟件或通信數(shù)據(jù)流中。不能把數(shù)據(jù)挖掘看作是簡單的數(shù)據(jù)庫查詢技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘要求在海量數(shù)據(jù)中，挖掘出的信息是新穎的、潛在實用的、正確的和最終是可理解的、并且是非平凡性的；它不同于在電話本上查找電話號碼和在搜索引擎上查找特定的網(wǎng)頁內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過分類和預(yù)測分析的方法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行直接數(shù)據(jù)挖掘；也可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、描述和可視化分析，以及復(fù)雜數(shù)據(jù)類型，如信息網(wǎng)絡(luò)、web、圖形圖像和音頻視頻等的分析來進(jìn)行間接數(shù)據(jù)挖掘。如在對美國沃爾瑪?shù)馁徫锘@分析，發(fā)現(xiàn)的啤酒和紙尿布之間存在的讓人忍俊不禁的聯(lián)系。
　　2 圖書館
　　功能強大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為每天面對數(shù)量龐大、分類眾多的高校圖書和不同口味、需求各異的服務(wù)對象的高校圖書管理者提供了一個化腐朽為神奇的法寶。圖書管理者在工作中充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書管理、讀者服務(wù)等方面的作用，不斷實踐廣泛應(yīng)用，必將實現(xiàn)圖書管理工作的大變革和跨越式發(fā)展。就現(xiàn)在筆者所在學(xué)校的圖書館而言，與大部分圖書館構(gòu)成大體一樣。我們學(xué)校的圖書館包括職能部門：采編部、流通部、技術(shù)部、期刊部和參考咨詢部；教學(xué)研究部門：信息檢索教研室、信息檢索研究所；行政部門：辦公室及館長。簡稱“五部一室一所”，部門各自的作用僅從它們各自的名字便可粗略得知。這里只就兩個主要部門做簡單介紹。采編部主要負(fù)責(zé)圖書館新進(jìn)圖書的前期采訪、采購和后期加工，如分類、編目、錄入、分庫、入庫等工作。流通部主要負(fù)責(zé)文學(xué)書庫、藝術(shù)書庫、外文書庫、中文工具書庫、自然科學(xué)書庫、社會科學(xué)書庫及樣本書庫等書庫的日常管理和圖書流通工作。
　　3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
　　3.1 圖書流通中的應(yīng)用
　　頻繁模式是頻繁出現(xiàn)在數(shù)據(jù)集中的模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是從頻繁模式產(chǎn)生的最常見的一類規(guī)則。用關(guān)聯(lián)規(guī)則對不同讀者的日常借閱歷史目錄進(jìn)行跟蹤分析，從這些海量借閱歷史目錄信息中挖掘，發(fā)現(xiàn)各類圖書間存在的關(guān)聯(lián)，總結(jié)不同讀者的興趣。通過各類圖書這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的支持度和置信度正確計算分析，可以得出異類圖書間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。通過深入研究各專業(yè)讀者的讀書學(xué)習(xí)習(xí)慣，可以為圖書館領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策、高效管理提供現(xiàn)實依據(jù)，為圖書管理員日常管理工作中的新書分庫和圖書的異類排架等方面提供科學(xué)有效的參考，從而提高圖書館圖書借閱效率，為高校廣大師生提供更加科學(xué)、高效、人性化的服務(wù)，最終達(dá)到讀者面對圖書和圖書面向讀者的目的，實現(xiàn)讀者和圖書間的和諧。
　　具體而言，如用數(shù)據(jù)挖掘軟件對讀者借閱歷史的數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，近年來出現(xiàn)的一個出乎大家意料的現(xiàn)象，很多理工科的學(xué)生在大三時期，頻繁的借閱經(jīng)濟類的書籍，特別是與考研相關(guān)的經(jīng)濟專業(yè)圖書。后來通過軟件分析和實踐調(diào)研得知，由于近年來大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)不斷攀升，就業(yè)壓力逐年加大。很多大學(xué)生為逃避就業(yè)選擇了考研，而高等數(shù)學(xué)、概率統(tǒng)計在而經(jīng)濟類研究生入學(xué)考試中占有很重要的作用，理工類比經(jīng)濟專業(yè)學(xué)生在數(shù)學(xué)科目考試中占有明顯優(yōu)勢，容易考取。因此，就有很多理工類學(xué)生在大三時期，選擇了報考經(jīng)濟類研究生。于是在學(xué)過本專業(yè)，確保順利畢業(yè)的同時，擠出大量課余時間通過自學(xué)或者旁聽等方式加補經(jīng)濟類專業(yè)課程。從而導(dǎo)致了上述不尋常借閱現(xiàn)象的發(fā)生。
　　圖書管理人員在新書分庫和圖書排架方面，就可以利用這個發(fā)現(xiàn)，大膽打破理工類圖書和經(jīng)濟類圖書分別分庫存放的限制，進(jìn)行個性化和人性化的分庫排架方案。科學(xué)的將把部分副本量的經(jīng)濟考研類圖書，與高年級理工類專業(yè)書進(jìn)行跨學(xué)科合庫且就近上架擺放，以提高圖書資源流通和利用效率。依次類推，新書分庫和圖書排架也完全可以根據(jù)，年級、專業(yè)、讀者類型，如專科生、本科生、研究生或者課堂教學(xué)教師、實驗類教師等讀者類型的需求等，作為科學(xué)的參考。當(dāng)然這種參考需要以事先對圖書資源利用率和讀者借閱目錄做正確的數(shù)據(jù)分析和知識挖掘為前提。而這種個性分類法，可以在部分書庫做試點，特別是在院專資料室的圖書分類中可以廣泛采用大膽探索。在實踐中查找利弊反復(fù)檢驗，加以時日并實時做出必要的修正和改進(jìn)。待時機成熟，這種個性化的圖書分類排架法可在全館推行。再經(jīng)過長期的跟蹤調(diào)查、科學(xué)統(tǒng)計結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)學(xué)計算等研究，這種根據(jù)學(xué)校自身特點，針對性的強具有本校特色的科學(xué)又新穎圖書分類排架法，必將大大方便不同類型的讀者群體，從而大幅度的圖書資源流通和利用效率。
　　聚類是將物理或抽象對象的集合分成相似的對象類的過程。通過自動的聚類能夠識別對象空間中稠密和稀疏區(qū)域，從而發(fā)現(xiàn)全局分布模式和數(shù)據(jù)屬性之間有趣的相關(guān)。聚類分析已經(jīng)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域中。同樣利用數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析技術(shù)分析、挖掘讀者在不同時段的借閱特點和規(guī)律。如學(xué)生不同年級、各個學(xué)期，甚至每個月份，每天的圖書借閱規(guī)律，找出不同時間段的圖書借閱高峰。以合理配置圖書管理人員的數(shù)量，靈活安排圖書館老師的上班時間。同時為圖書館領(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策，提高圖書館員的效率提供現(xiàn)實的數(shù)據(jù)支持。這樣可以大大提高圖書流通率，減少讀者借閱圖書時間，從根本上提高圖書管理員的工作效率。
　　3.2 圖書采編中的應(yīng)用
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析、聚類分析在圖書采購和編目中也有著廣泛的應(yīng)用。比如，可以通過對各類讀者的借閱偏好和各種圖書的借閱率的關(guān)聯(lián)性分析，找到不同讀者和相關(guān)類圖書的關(guān)聯(lián)度。為制訂采購圖書的種類、副本量以及新書推薦和圖書導(dǎo)讀提供科學(xué)建議，從而達(dá)到減少圖書資料浪費，提高圖書利用率的目的。通過對不同年級專業(yè)類型的讀者進(jìn)行聚類分析，找出不同類讀者的閱讀傾向，同樣可以為圖書采購人員正確制訂采購圖書計劃和結(jié)構(gòu)提供科學(xué)依據(jù)，為采編人員提供全方位的現(xiàn)實的指導(dǎo)，為建設(shè)全面科學(xué)合理的圖書館圖書文獻(xiàn)構(gòu)成體系保駕護(hù)航。
　　分類是找出描述和區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型的過程，以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo)號未知的對象。同分類一樣，預(yù)測也是一種數(shù)據(jù)分析形式，不同于分類可以用于提取描述重要數(shù)據(jù)類，預(yù)測可以用于預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢的模型。這兩種分析有利于我們更好地全面理解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預(yù)測分析在采編中的應(yīng)用也是相當(dāng)廣泛的。通過圖書管理系統(tǒng)，對讀者每天的圖書借閱歸還等的服務(wù)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)做出分類和預(yù)測分析，為圖書采購、新書分庫以及舊書調(diào)撥提供科學(xué)指導(dǎo)。特別是彌補圖書采購人員，在現(xiàn)實采購方面存在的憑經(jīng)驗和專家推薦等采購方法上的不足。通過數(shù)據(jù)挖掘在分類和預(yù)測分析中提供的各類圖書文獻(xiàn)利用率和不同讀者的閱讀傾向等預(yù)測信息和評估報告，為及時補充稀少短缺圖書和適時剔除過時圖書資源提供多維度的、全方位的科學(xué)合理性建議。
　　4 結(jié)論
　　總之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類分析、分類分析和預(yù)測分析等方法在圖書館的流通和采編過程中都有相當(dāng)廣泛的應(yīng)用。通過應(yīng)用這些技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)圖書流通環(huán)節(jié)隱藏的潛在規(guī)律。這些規(guī)律的發(fā)現(xiàn)，在提高圖書流通效率、合理排架、科學(xué)配置圖書管理人員、科學(xué)制定值班時間以及為讀者有針對性的提供新書推薦和導(dǎo)讀等方面，都起到不可估量的作用。它也為領(lǐng)導(dǎo)決策、館藏圖書配置及文獻(xiàn)結(jié)構(gòu)體系建設(shè)，提供科學(xué)的指導(dǎo)。
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