圖書(shū)館管理工作中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用

楊微　滑珊

摘 要：圖書(shū)館管理工作中的龐大的數(shù)據(jù)信息給圖書(shū)館的管理工作帶來(lái)了極大地挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的圖書(shū)館人工管理的方式已經(jīng)無(wú)法高效循環(huán)的進(jìn)行圖書(shū)信息管理，我國(guó)各學(xué)校的圖書(shū)館都加速向現(xiàn)代自動(dòng)數(shù)字化的管理形式發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)，機(jī)器自動(dòng)分類，人工智能等現(xiàn)代技術(shù)實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化管理，實(shí)現(xiàn)高效只能管理分類圖書(shū)，提升圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量，促進(jìn)圖書(shū)館優(yōu)質(zhì)管理。

關(guān)鍵詞：圖書(shū)館 管理 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

中圖分類號(hào)：G25 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082（2019）07-00-01

雖然目前數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)在圖書(shū)館界廣泛應(yīng)用，但仍缺少針對(duì)決策分析的支持，圖書(shū)館數(shù)據(jù)在呈指數(shù)式增長(zhǎng)的同時(shí)，往往會(huì)陷入"數(shù)據(jù)爆炸，知識(shí)匱乏"的窘迫境地。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，人們儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)動(dòng)輒用G和T等大單位進(jìn)行計(jì)量，怎么從海量的數(shù)據(jù)中提取出有用精華的信息呢？這就要用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)了。數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)是一個(gè)年輕并朝氣蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域，可以儲(chǔ)存大量的歷史記錄，從大量數(shù)據(jù)中挖掘有效知識(shí)，挖掘出來(lái)的知識(shí)可以廣泛運(yùn)用到各種領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是信息進(jìn)步自然需求的結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象廣泛，面向所有數(shù)據(jù)庫(kù)，云空間，多媒體數(shù)據(jù)以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等。

一、圖書(shū)館信息數(shù)據(jù)特點(diǎn)

第一，圖書(shū)館數(shù)據(jù)信息繁雜性，圖書(shū)館中館藏書(shū)目種類豐富，涉及各個(gè)學(xué)科，各個(gè)領(lǐng)域，各種語(yǔ)言。學(xué)生作為圖書(shū)館的主要使用者，每年都會(huì)有成千上萬(wàn)的新生用戶，每年也會(huì)有成千上萬(wàn)民畢業(yè)的學(xué)生，圖書(shū)館用戶信息需要每年對(duì)用戶信息進(jìn)行更新刪除，信息量處理任務(wù)繁重。第二，信息運(yùn)用之間的關(guān)聯(lián)性，每個(gè)用戶都有自己比較側(cè)重的書(shū)目類別，用戶與書(shū)的種類之間有一定的關(guān)聯(lián)性，找準(zhǔn)之間的關(guān)聯(lián)，能讓圖書(shū)館管理工作效率事半功倍。

二、數(shù)據(jù)挖掘的基本要點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)挖掘的主要環(huán)節(jié)

首先確定挖掘?qū)ο螅兄刃蛴心繕?biāo)的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；其次進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，這是對(duì)海量信息進(jìn)行初步篩選，是整個(gè)信息挖掘技術(shù)的龍頭環(huán)節(jié)，也是信息挖掘工作中最繁瑣最辛苦的環(huán)節(jié)，通過(guò)初步提取信息到進(jìn)一步精確數(shù)據(jù)，取其精華，去其糟粕。經(jīng)過(guò)一系列處理，我們可以得到完整的信息；然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘需要計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量的運(yùn)算，對(duì)于不同的目的采用“聚類，分類，相關(guān)聯(lián)”等不同的規(guī)則運(yùn)算；最后對(duì)挖掘的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，這是反饋過(guò)程，通過(guò)反饋，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的不足和缺陷，及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。

2.數(shù)據(jù)挖掘的主要算法

數(shù)據(jù)挖掘的主要算法有“分類分析，聚類分析，關(guān)聯(lián)分析，時(shí)間序列分析，預(yù)測(cè)分析技術(shù)，偏差分析”幾種主要的算法。其中聚類分析在其中運(yùn)用最為廣泛，聚類信息可以將大數(shù)據(jù)劃分類別，它的的主要方法又包括“劃分方法，層次方法，基于密度方法，基于網(wǎng)絡(luò)方法，基于模型方法，均值算法”幾種。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到很多研究方向去了，在未來(lái)發(fā)展中面臨著算法的效率和擴(kuò)展性的問(wèn)題。

三、加強(qiáng)圖書(shū)館管理工作中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)策略

1.加強(qiáng)資源建設(shè)，優(yōu)化館藏

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，建立好文獻(xiàn)與學(xué)科的聯(lián)系，促進(jìn)各個(gè)圖書(shū)館資源共享，通過(guò)對(duì)學(xué)生檢索記錄的總和分析，對(duì)圖書(shū)館結(jié)構(gòu)布局進(jìn)行合理規(guī)劃，統(tǒng)計(jì)出圖書(shū)館館藏質(zhì)量較高利用率較高的圖書(shū)，挖掘圖書(shū)索取號(hào)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，新書(shū)與舊書(shū)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以及圖書(shū)分類號(hào)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助學(xué)生更高效率的借助有用圖書(shū)。客觀分析圖書(shū)需求變化趨勢(shì)，優(yōu)化圖書(shū)館服務(wù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)分析能力等各方面的綜合素質(zhì)能力。

2.針對(duì)性推薦，個(gè)性化服務(wù)

不同學(xué)生的閱讀習(xí)慣和閱讀需求不同，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要注重通過(guò)學(xué)生的借閱記錄，節(jié)約時(shí)間等相關(guān)的借閱記錄數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)學(xué)生借閱下本書(shū)的可能，編排合理的圖書(shū)排架順序，并為學(xué)生推送閱讀建議，促進(jìn)學(xué)生選書(shū)效率，滿足學(xué)生的個(gè)性化圖書(shū)需求，獨(dú)特的讀書(shū)意向建立個(gè)性化服務(wù)。建立推送服務(wù)時(shí)有以下幾種排名推送可以參考：1.熱門(mén)圖書(shū)排名推薦2.根據(jù)學(xué)生的借閱歷史進(jìn)行相關(guān)推薦3.優(yōu)質(zhì)新書(shū)推薦4.最受歡迎作家推薦5.專家推薦讀物。因?yàn)槊總€(gè)學(xué)校在專業(yè)上的側(cè)重不同，尤其是專業(yè)職業(yè)學(xué)院針對(duì)某門(mén)學(xué)科需要深入學(xué)習(xí)，學(xué)校要根據(jù)根據(jù)本校圖書(shū)館自身特點(diǎn)以及本校學(xué)生特點(diǎn)探索出適合本校學(xué)生的推薦種類，讓學(xué)校師生在檢索時(shí)能獲得更滿意的數(shù)據(jù)信息，節(jié)省查閱時(shí)間，提高服務(wù)質(zhì)量。

3.挖掘?qū)W科關(guān)聯(lián)，提升服務(wù)質(zhì)量

圖書(shū)館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高信息服務(wù)的智能化，提升檢索結(jié)果的質(zhì)量，從而優(yōu)化數(shù)據(jù)搜集資源，數(shù)據(jù)的搜集質(zhì)量決定了學(xué)校在圖書(shū)館經(jīng)費(fèi)方面的合理利用，在新書(shū)采購(gòu)方向具有很大的參考意義。目前很多高校都研發(fā)了線上的數(shù)字圖書(shū)資源APP，學(xué)生在網(wǎng)上可以快捷方便的查閱圖書(shū)，在查閱圖書(shū)時(shí)產(chǎn)生的查詢記錄閱覽記錄都可作為寶貴的圖書(shū)館數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠反映出各種科目圖書(shū)之間的相關(guān)性，反映出圖書(shū)的學(xué)科相關(guān)性，圖書(shū)的內(nèi)容深度等各種參考數(shù)據(jù)。

四、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)下數(shù)字圖書(shū)館發(fā)展迅速，數(shù)字挖掘技術(shù)能在線上，線下都發(fā)揮出其巨大優(yōu)勢(shì)，具有廣闊的發(fā)展前景，各校在運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)管理圖書(shū)館時(shí)，要注意結(jié)合本校實(shí)際情況，注意學(xué)生具體使用體驗(yàn)反饋，提升數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用與讀書(shū)管理領(lǐng)域的價(jià)值，提高圖書(shū)館資源利用效率。在未來(lái)的發(fā)展前景中，對(duì)圖書(shū)個(gè)性化管理方面還要繼續(xù)努力，加強(qiáng)考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究，充分考慮影響讀者借閱種類各方面的影響因素，對(duì)于未來(lái)圖書(shū)館的建設(shè)發(fā)展有重大意義。

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