高校圖書館管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用分析

高江麗（太原理工大學(xué)，太原 030024）

高校圖書館管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用分析

高江麗
（太原理工大學(xué)，太原 030024）

高校圖書館是知識收藏與學(xué)術(shù)成果積淀的核心場所，是滿足高校師生甚至校外讀者信息需求的信息平臺。讀者的借閱行為蘊含了大量的互動信息，科學(xué)地提取這些信息對于掌握讀者興趣，加強圖書館資源整合與利用具有一定的參考價值。本文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的層面對當(dāng)前高校圖書館信息化管理進行研究分析，為提高圖書資源利用率、改進圖書館服務(wù)質(zhì)量、合理配置文獻資源提供理論和實踐借鑒。

高校圖書館；信息化管理；數(shù)據(jù)挖掘

1　數(shù)據(jù)挖掘功能與過程

從數(shù)據(jù)處理的視角來看，數(shù)據(jù)挖掘的功能在于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識，通常包括描述性挖掘與預(yù)測性挖掘兩類。對于高校圖書館的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量的讀者信息中刻畫一般屬性，并在當(dāng)前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行推斷，從而達到預(yù)測的目的。通常數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)以下知識類型：利用概念描述得到廣義知識，利用關(guān)聯(lián)分析得到關(guān)聯(lián)知識，利用分類和聚類方法得到分類知識，利用預(yù)測方法得到預(yù)測型知識，利用偏差檢測得到偏差型知識。數(shù)據(jù)挖掘的過程通常分為四個步驟，即確定領(lǐng)域?qū)ο蟆?shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作、結(jié)果表達和分析。

2　高校圖書館信息化管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)需求分析

2.1高校圖書館的數(shù)據(jù)特點

高校圖書館是高校進行教學(xué)和科研活動獲取知識的重要來源，并且隨著圖書館網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化發(fā)展步伐的不斷加快，圖書館的服務(wù)模式發(fā)生了巨大變化，信息需求的多樣性、需求方式的多元化使得圖書館面臨大量的數(shù)據(jù)需要處理。高校圖書館的數(shù)據(jù)一般來說具備以下三個方面的特點：一是數(shù)據(jù)的海量性，不僅包括文獻資料、數(shù)字資料等館藏數(shù)據(jù)，還包括讀者借閱、信息需求等數(shù)據(jù)信息；二是圖書館數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，即圖書館信息處理系統(tǒng)所積累的大量借閱數(shù)據(jù)之間存在一定的關(guān)聯(lián)性；三是信息的潛在性，即隱含在圖書館大量數(shù)據(jù)中非常有價值的信息，這些信息需要進行數(shù)據(jù)挖掘才能夠變成真正有用的數(shù)據(jù)。

2.2高校圖書館對于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求

從高校圖書管目前所提供的主要服務(wù)模式來看，“借、閱、還”以及“信息咨詢”是主要服務(wù)類型，但隨著信息需求的個性化、信息獲取方式的多元化發(fā)展，圖書館需要借助網(wǎng)絡(luò)智能技術(shù)來拓展自身的服務(wù)范圍，提高圖書館信息利用的有效率，能夠深層次挖掘讀者的真實需求，為每位讀者提供個性化服務(wù)，而這些需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支撐。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館中的需求主要包括三個層面：一是讀者群與借閱行為模式分析，即敘述統(tǒng)計、孤立點分析；二是個性化服務(wù)工作，即關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、時間序列分析；三是文獻排架管理需求。

3　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用設(shè)計

3.1信息系統(tǒng)總體框架

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館信息管理系統(tǒng)及數(shù)據(jù)庫中的實踐應(yīng)用，可基于高校圖書館網(wǎng)站系統(tǒng)，采用三層結(jié)構(gòu)體系設(shè)計，從信息收集的入口開始，到數(shù)據(jù)庫層面進行深層次的數(shù)據(jù)挖掘。用戶界面層由一系列交互的頁面組成，主要實現(xiàn)用戶通過該層對圖書館網(wǎng)站進行訪問，并獲取訪問者的實際需求信息；業(yè)務(wù)邏輯層實現(xiàn)的是應(yīng)用程序的業(yè)務(wù)功能，包括多個模塊，比如用戶注冊與登陸、圖書資源搜索與預(yù)定、圖書智能推薦等；數(shù)據(jù)訪問層提供對外部數(shù)據(jù)庫的訪問，完成查詢、插入、刪除和修改數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的功能。

3.2圖書館管理數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計

數(shù)據(jù)庫設(shè)計在高校圖書館信息管理中至關(guān)重要，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘功能的基礎(chǔ)?；跀?shù)據(jù)挖掘需求的高校圖書館數(shù)據(jù)庫由注冊認(rèn)證庫與圖書館信息庫組成，其中圖書館信息庫又包括圖書信息、讀者信息、管理員采購圖書清單、用戶圖書預(yù)定需求單、圖書借閱歷史列表、新購圖書單、出版信息實體等7個實體。為提高圖書館系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)處理能力，所有SQL調(diào)用都是使用存儲過程來完成的，調(diào)用存儲過程必須使用參數(shù)進行傳遞，進而提高系統(tǒng)安全性。

3.3聚類分析應(yīng)用

高校圖書館數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘功能的數(shù)據(jù)挖掘模塊根據(jù)數(shù)據(jù)處理所得數(shù)據(jù)集，應(yīng)用挖掘技術(shù)實現(xiàn)對信息的挖掘，并將結(jié)構(gòu)存儲下來，這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館中聚類分析的具體應(yīng)用。在進行聚類分析設(shè)計時，應(yīng)實現(xiàn)以下幾個方面的挖掘：一是讀者聚類，即依據(jù)讀者使用情況進行讀者群劃分；二是圖數(shù)聚類，即根據(jù)圖書被借閱的次數(shù)進行聚類分析以得到有價值的信息，進而能夠?qū)D書館的文獻資料采購進行合理的分配。

3.4關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用

首先，圖書館信息系統(tǒng)提供的檢索功能可以實現(xiàn)讀者關(guān)鍵詞分析，進而分析出讀者的閱讀興趣和需求方向，為讀者提供個性化的智能推薦服務(wù)，以及提供更多有用的信息；其次，結(jié)合讀者和文獻資料之間的借閱關(guān)聯(lián)進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，分析二者之間的關(guān)聯(lián)性，并建立關(guān)聯(lián)規(guī)則；最后，在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)圖書智能推薦服務(wù)，具體步驟為：建立訓(xùn)練模型→建立在線查詢服務(wù)→輸出智能推薦。

10.3969/j.issn.1673-0194.2016.17.108

G251；TP391

A

1673-0194（2016）17-0190-01

2016-07-11