周宇
摘 要:高校圖書館作為高校發展的重要部分,其管理的好壞直接影響著高校的發展。隨著高校圖書館的規模和資源量不斷增大,圖書館管理工作也逐漸受到更大的挑戰,傳統的管理系統已不再適用。而數據挖掘技術的應用不僅為師生們提供給了人性化、智能化的服務,更有利于高校的圖書館管理。本文就數據挖掘技術的概念和特點進行分析,就其運用在高校圖書館管理系統中的具體應用展開研究。
關鍵詞:數據挖掘技術;高校圖書館;管理系統;應用研究
眾所周知,高校圖書館是高校進行科研活動、教學活動、學生拓展知識的重要區域,其管理質量的好壞直接關系著學校的各項活動。但因主觀條件的限制,技術的限制,高校圖書館的管理方式落后,隨著信息技術的發展,將數據挖掘技術運用在高校圖書館管理系統中成為了當前人們關注的焦點。下文就數據挖掘技術的概念展開分析,就其運用在高校圖書館管理系統中的作用進行研究。
1 數據挖掘技術的基本概念和圖書館管理系統特點分析
1.1 數據挖掘的基本概念
所謂數據挖掘技術就是在更多的數據庫中發現知識,事實上,數據挖掘技術始于1989年,國際聯合人工智能學術會議上首次提出數據挖掘的概念。數據挖掘就是從特定行駛的數據庫中提煉知識的一個過程,對于特定的數據和問題選擇的一種或者多種挖掘算法,來找到數據中隱藏的規律,從而解決這些特定的問題。將數據挖掘技術運用在高校圖書館管理系統中,就是利用了數據挖掘的關聯規則和聚類概念來進行。其中,關聯規則主要反映的就是數據之間的關系,聚類則是指他通過數據分析將讀者進行劃分,以幫助管理者發現不同讀者的不同特征,并以此來分組,以為管理者發現數據的價值提供依據。
1.2 高校圖書館管理系統的數據特點
高校圖書館管理系統是管理一項涉及項目多、管理復雜的工作,首先,其數據量巨大,隨著高校的學生逐漸增多,圖書館的讀者也逐漸變大,而隨著文獻數量的大量引進,圖書館管理系統的數據也不斷加大。長時間后,數據的龐大性不可估量。其次,圖書館管理系統積累的數據存在很大的關聯性,例如很多借閱記錄、同一類讀者之間的閱讀情況之間都存在這很大的關聯性,其潛在信息量也相當大,因此,管理起來也非常不易。
2 數據挖掘技術在高校圖書館管理系統中的應用分析
其實,高校圖書館管理系統屬于圖書館多種業務系統中的一種,涉及到的有學生管理系統、教師管理系統以及教學管理系統等多方面的因素,而圖書館管理系統是將其數據集成起來的綜合性管理系統,再按照一定的原則進行過濾和整理后再存入數據庫中。挖掘技術就是在現有的數據資源的基礎上,以不影響原有系統性能為目標,對相關數據資源進行抽取、綜合以及集成、挖掘等操作。最后,再利用數九挖掘技術對數據庫中的數據進行深層次的整理與分析,按照一定的規律找出其相關性并以形象的圖形化方式顯示出來,以為圖書館管理者提供科學的指導管理。
事實上,要運用數據挖掘技術在高校圖書管理系統中,主要分為收集數據模塊、數據挖掘模塊、讀者信息服務分析等幾部分組成。首先,根據用例分析,就以上四個模塊對整個數據庫進行挖掘系統設計。首先,數據挖掘所需要的數據主要就是高校圖書館管理系統、學生、教師和教學管理系統中進行抽取和集成的。而數據挖掘不僅能夠挖掘出數據背后的隱藏信息,更能掌握讀者的借閱規律,預測讀者的借閱需求,這也為高校圖書館的服務提升了一個等級。通過對數據進行采集并將其載入數據庫中,然后利用挖掘技術的智能處理技術來分析這些數據,并得到一系列可以用于實際決策的有用信息和知識,以為高校圖書館的服務質量提升提供依據。
最后,在建立好數據庫后,如果要對數據庫的信息資源進行利用,就需要一個強有力的工具對這些數據進行分析。聯機分析處理是當前廣泛使用的數據倉庫技術,運用Microsoft SQL Server Analysis Services來對數據進行分析和展示,為系統提供堵車的檔案和背景,并過濾掉無關的信息,對其歷史訪問信息進行分析,以識別出讀者的興趣,將讀者進行分類。最終,系統根據這些信息,建立起相應的、有個性特色的資源數據庫,當得到讀者的集群特征后,圖書館資源服務器就能為讀者提供有針對性特色服務。
3 結束語
總之,伴隨著信息技術的發展,將數據挖掘技術運用在高校圖書館管理系統中不僅能夠挖掘用戶信息,更能在數據庫中找到有用的信息,并對其進行劃分和整合,最終制定出有特色的圖書館資源,更好的提升高校圖書館服務質量。
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