圖書館管理信息系統中數據挖掘技術的應用分析

摘 要：科學技術的日新月異為各個領域的發展都帶來了不可預估的可能性，特別是計算機技術的普及和進步讓信息化成為時代的一張嶄新的名片，大數據時代下，自動化形式和互聯網+模式開始滲透到各行各業，其中不乏一些管理性質的領域，圖書館管理所需要的信息量極大，可以完美結合信息技術快，便捷等特點，提高工作本身效率的同時，為圖書館適用人群帶來更優質，更人性化的服務，本文基于理論，結合實例分析圖書館管理信息系統中數據挖掘技術的應用。

關鍵詞：圖書館管理;數據挖掘;信息系統

DOI：10.12249/j.issn.1005-4669.2020.26.168

圖書館的功能豐富，是滿足讀者文化需求的重要資源庫，所以圖書館管理也應該與時俱進，盡可能準確地提供給讀者需要的信息，這就對系統提出了更高的要求，在傳統的圖書館管理中，讀者的個性化選擇通常是容易被忽略的部分，而數據挖掘是一種知識發現的過程，綜合了統計學，信息技術等多個學科的知識，針對一些潛在信息能進行預測，還可以對風險進行評估，這就決定著數據挖掘在圖書館管理應用是必然趨勢。

1 數據挖掘技術的定義和優勢

數據挖掘屬于信息挖掘的一種，信息挖掘是指用信息技術分析信息資源，從各類信息源中抽取先前未知的、完整的信息進行關鍵業務決策的過程，在很多行業領域都能發現它的應用痕跡，特別是一些涉及管理的職業，對工作人員的信息挖掘技能經常做出更細致的考察。而數據挖掘則是一種信息收集和數據集成數據規約的技術流程，它主要經過信息收集，數據集成，數據規約，數據清理，數據變換，數據挖掘過程，模式評估，知識表示八個環節，每一步驟都至關重要，承上啟下，都屬于總體不能分割的一部分。數據挖掘過程具有很強的重復性和連貫性，對每一步的要求都極為嚴苛，倘若有一個步驟沒有達到預期目標，都需要對之前的一步或幾步進行修改，重新調整并執行。數據挖掘也有一定的兼并性，有些工作可能可以忽略其中的一些步驟，這要通過項目的實際情況來確定。其中最重要的一項，是根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、決策樹、規則推理、模糊集、甚至神經網絡、遺傳算法的方法處理信息，得出有用的分析信息[1]。

數據挖掘可以通過對海量數據的整合和分析，尋找規律和問題的解決方案，提供給使用者無限的靈感和有價值的參考數據，并利用可以理解的方式呈現出結果，最大限度表示規律并證明規律的科學性，避免用戶產生理解上的歧義。

根據調查情況，數據挖掘不僅給信息產業界帶來巨大發展潛力，也引起了業界人的關注，和傳統處理模式相比它的優勢是可以涵蓋海量數據信息，提供給廣泛的人群使用，并且效率高，運算速度快，信息轉化率高，對短時間內亟需大量信息的工作幫助很大，例如公司管理、生產控制造、科學研究、調研決策和工程安排等。數據挖掘不僅融合了統計學，抽樣學的估計和假設檢驗等方面知識，也參考了人工智能、模式識別和機器學習的搜索算法、建模技術和學習理論。隨著科學技術的日新月異，數據挖掘不再局限于計算機，在最佳方案推算、演算推理、信息可視化和信息檢索方面也取得了突出成就。所以其對于圖書館信息管理的影響更不容小覷，這也證明了圖書館管理信息系統和數據挖掘技術結合的合理性[2]。

2 數據挖掘技術在圖書館管理信息系統中的具體應用

2.1 滿足借閱者信息的動態變化

圖書館對于使用者圖書借閱上限是有規定的，超過了借閱上限讀者無法進行借閱，這個規定本身是為了保證圖書館的書籍在合理的范圍內變動，也易于管理，但是通過實際情況來看，很多讀者對于書籍的需求量較大，已經遠遠超過了規定的數量，特別是正在進行學術研究的讀者，通常要閱覽大量資料，而有些讀者并沒有這么多的借閱需要，導致資源不能合理分配形成一種傾斜浪費，而利用信息挖掘技術可以很快地調查出每個讀者對于書籍量的需求，從而較好的分配圖書資源，對于有特殊需求的讀者教師可以放寬上限，也可以通過數據分析出每一個讀者的借書規律，讓圖書館資源科學流動[3]。

2.2 利用數據挖掘技術完善智能搜索

一般來說，讀者借閱時一般要登錄圖書館的電子信息平臺，但是在搜索引擎上輸入需要目標書名才會在下方出現提示，給讀者查詢提供相關信息，這細節決定著借閱效率，如果讀者能迅速找到自己需要的書籍可以節約大量時間，但是很多書籍名很長，特別是一些專業類用書，可能不是簡單的兩三個字，讀者在進行搜索時很有可能出現打錯字等情況。這時就需要系統在數據挖掘的基礎上快速推算出使用者需要的書籍，因為數據的類型可以是結構化的、半結構化的，甚至是異構型的。發現知識的方法可以是數學的、非數學的，也可以是歸納的。最終被發現了的知識可以用于信息管理、查詢優化、決策支持及數據自身的維護等，所以對查詢這一環節的幫助也非常明顯。需要注意的問題是必須提高準確性，以及在瀏覽器中的適配性，保證整個環節在完全安全的環境下進行。

2.3 圖書分類管理

聚類體現了一種信息組織的方法，是相對較特殊的知識組織方法，也可以變相地看做信息資源的整合和組織。通過對聚類對象進行主題分析和提取，將聚類對象轉換為基于主題的表示形式通過對每一本圖書的借閱頻率數據分析，可以更好的評價圖書的價值，也可以以此為依據進行分類擺放，通常從兩個層次進行分析，一是總體的借閱量，二是近期的借閱量，還可以通過這種方法推算出借閱較頻繁和借閱頻率增幅較快的書籍及種類，再進行排列，比如將借閱頻率高的書籍放在一樓或較明顯的地方，方便使用者進行查找[4]。

3 結束語

總而言之，數據挖掘是一種資料探勘，也是一種數據采礦，揭示出隱含的價值信息，這種技術賦予圖書館信息管理系統更多活力，也大幅提高了總體操作的效率和準確性，我們必須在傳統使用方式中發現問題并及時解決，創新方法，注重核心技術，提供給借閱者最優質，最便捷的服務，讓圖書館管理迸發出更多能量。

參考文獻

[1]卿瑞.數據挖掘技術在圖書館管理信息系統中的應用分析[J].數碼世界，2017，000（007）：240.

[2]呂美霞.數據挖掘技術在圖書館管理信息系統中的應用研究[J].中國管理信息化，2019，022（015）：148-149.

[3]徐德俊.數據挖掘技術在圖書館管理信息系統中的應用[J].黑龍江史志，2015，000（005）：266.

[4]張昕.數據挖掘技術在圖書館管理信息系統中的應用[J].湖南城市學院學報（自然科學版），2016，25（005）：63-64.

作者簡介

曾?。?980-），男，漢族，貴州貴陽人，本科，館員，研究方向：圖書館計算機技術研究。