數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館大數(shù)據(jù)利用中的應(yīng)用

賈彥玲 楊柳 宋志陽(yáng)

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

作者簡(jiǎn)介：

賈彥玲（1992—），女，碩士，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)思維、STEAM教育、教學(xué)模式研究。

楊柳（1993—），女，碩士，研究方向?yàn)閭€(gè)性化教學(xué)。宋志陽(yáng)（1994—），男，本科，研究方向?yàn)檐?chē)輛工程教育。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2401-5042-6419

摘要：圖書(shū)館的日常運(yùn)營(yíng)中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的圖書(shū)流通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是記錄讀者信息和業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)的工具，更隱藏著巨大的潛在價(jià)值。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘，我們發(fā)現(xiàn)讀者的借閱行為、圖書(shū)分類(lèi)、學(xué)科特點(diǎn)以及讀者類(lèi)型之間存在一定的關(guān)聯(lián)。這些關(guān)聯(lián)對(duì)于圖書(shū)館優(yōu)化資源配置、提高資源利用率以及提升服務(wù)水平具有重要意義。本文將結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，首先分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書(shū)館應(yīng)用的必要性，然后探討數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù)。同時(shí)，文章還將提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖書(shū)館系統(tǒng)的基本步驟，并深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書(shū)館讀者借閱行為分析中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 ?圖書(shū)館 ?聚類(lèi)算法 ?關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖書(shū)館已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)書(shū)籍轉(zhuǎn)向數(shù)字化資源。在這個(gè)過(guò)程中，圖書(shū)館積累了大量的數(shù)據(jù)，包括讀者的借閱記錄、搜索歷史、閱讀習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且類(lèi)型多樣，具有很高的利用價(jià)值。然而，如何有效利用這些大數(shù)據(jù)，提高圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)量和資源利用效率，是當(dāng)前面臨的一大挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種強(qiáng)大的信息處理技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，圖書(shū)館可以深入了解讀者需求和行為模式，優(yōu)化資源布局，提高服務(wù)質(zhì)量，從而滿足讀者需求并提高資源利用效率。

相關(guān)概念及技術(shù)

1.1大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的熱門(mén)詞匯[1]。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，推動(dòng)了各個(gè)領(lǐng)域生產(chǎn)方式和規(guī)模的智能化、現(xiàn)代化。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量大、種類(lèi)多[2]。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)需要專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析和處理工具進(jìn)行分析和研究。大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，但值得注意的是，并非大數(shù)據(jù)中的所有數(shù)據(jù)都具有高價(jià)值。

大數(shù)據(jù)所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過(guò)主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。這種大數(shù)據(jù)的容量十分龐大，通常以TB甚至PB來(lái)衡量[3]。

1.2數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用專(zhuān)業(yè)算法從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的強(qiáng)大工具。在信息爆炸時(shí)代，數(shù)據(jù)量龐大但有價(jià)值的信息有限，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能快速篩選出有價(jià)值的內(nèi)容，提高數(shù)據(jù)處理和分析效率。它與計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)緊密相連，綜合運(yùn)用多種科學(xué)技術(shù)，為決策制定、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等提供有力支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使人們更好地理解和利用數(shù)據(jù)，做出更明智的決策，是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。

1.3圖書(shū)館數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的必要性

隨著信息時(shí)代的快速發(fā)展，圖書(shū)館作為知識(shí)的海洋和信息的集散地，每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包括讀者的借閱記錄、館藏資源的利用情況，還涉及圖書(shū)館的日常運(yùn)營(yíng)和管理。因此，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息，以滿足讀者的需求和提高圖書(shū)館的管理效率，顯得尤為重要[4]。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵工具。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于圖書(shū)館深入理解讀者行為和興趣，優(yōu)化館藏資源配置，提供個(gè)性化服務(wù)和推薦。分析日常運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)管理問(wèn)題，預(yù)測(cè)熱門(mén)書(shū)籍和讀者需求，為決策提供科學(xué)依據(jù)。挖掘和分析讀者反饋信息，及時(shí)改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量和提升滿意度。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘助力圖書(shū)館開(kāi)展新業(yè)務(wù)，滿足不斷變化的學(xué)習(xí)和信息需求。

數(shù)據(jù)挖掘步驟

2.1建立數(shù)據(jù)庫(kù)

在圖書(shū)館數(shù)據(jù)挖掘中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄之間的關(guān)系分析是關(guān)鍵的一環(huán)。這些關(guān)系不僅包括圖書(shū)與讀者的關(guān)系、借閱記錄之間的聯(lián)系，還包括讀者行為與圖書(shū)類(lèi)型、借閱模式與借閱頻率等復(fù)雜的關(guān)系。通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類(lèi)分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)這些隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)系和模式[5]。例如：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助發(fā)現(xiàn)圖書(shū)之間的關(guān)聯(lián)，從而優(yōu)化圖書(shū)排架和推薦系統(tǒng)；聚類(lèi)分析則可以將讀者按照其借閱行為進(jìn)行分類(lèi)，為個(gè)性化服務(wù)和市場(chǎng)細(xì)分提供依據(jù)[6]。理解這些關(guān)系有助于圖書(shū)館更精準(zhǔn)地滿足讀者需求，提升服務(wù)質(zhì)量和管理效率。（見(jiàn)圖1）。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘模塊的構(gòu)建

為了對(duì)圖書(shū)館的借閱記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行文本向量化、聚類(lèi)分析和效果評(píng)估，幫助圖書(shū)館了解讀者的閱讀偏好和行為模式，需要構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘核心模塊。首先，使用pandas庫(kù)讀取圖書(shū)館的借閱記錄數(shù)據(jù)，并進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括填充缺失值。這里假設(shè)數(shù)據(jù)集中有一個(gè)名為“text”的文本列和一個(gè)名為“cluster”的類(lèi)別列。其次，使用scikit-learn庫(kù)中的CountVectorizer類(lèi)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理，將文本轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣。這有助于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型格式，以便進(jìn)行后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理。再次，使用KMeans算法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析。假設(shè)要將數(shù)據(jù)分為3個(gè)類(lèi)別，并使用KMeans++初始化方法來(lái)選擇初始聚類(lèi)中心。設(shè)置了最大迭代次數(shù)為100次，并使用單一的初始值進(jìn)行聚類(lèi)。在模型擬合后，?adjusted_rand_score函數(shù)評(píng)估聚類(lèi)的效果。該函數(shù)返回調(diào)整后的Rand指數(shù)，用于衡量聚類(lèi)的準(zhǔn)確度。得分越接近1，表示聚類(lèi)效果越好。最后，DataFrame生成一個(gè)聚類(lèi)報(bào)告，顯示每個(gè)詞在不同聚類(lèi)中的分布情況。

2.3數(shù)據(jù)挖掘分析后的決策

在進(jìn)行讀者借閱行為的數(shù)據(jù)挖掘分析后，決策依據(jù)主要包含以下兩個(gè)維度。

2.3.1借閱量信息的比較

通過(guò)比較不同圖書(shū)的讀者借閱量，可以深入了解各類(lèi)圖書(shū)的受歡迎程度和需求情況。在此基礎(chǔ)上，以目標(biāo)群體讀者的借閱持續(xù)時(shí)間作為度量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步分析各類(lèi)讀者的借閱偏好和習(xí)慣。

2.3.2讀者類(lèi)別與持有時(shí)間的比較

通過(guò)對(duì)不同類(lèi)別讀者的借閱行為進(jìn)行分析，可以探究不同群體讀者的閱讀偏好和圖書(shū)利用率。這有助于理解各類(lèi)讀者的借閱需求和特點(diǎn)，為優(yōu)化圖書(shū)配置和服務(wù)提供決策支持。以某圖書(shū)館為例，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析圖書(shū)的實(shí)際使用情況，給出了決策過(guò)程。決策樹(shù)如圖2所示。

實(shí)現(xiàn)過(guò)程

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的第一步，其目的是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)整，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。在圖書(shū)館讀者借閱行為分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下幾個(gè)方面。

（1）數(shù)據(jù)清洗：去除異常數(shù)據(jù)、處理缺失值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式等。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將分類(lèi)變量進(jìn)行獨(dú)熱編碼，將日期格式統(tǒng)一等。

數(shù)據(jù)規(guī)整：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同特征之間的量綱影響。

3.2借閱行為模式挖掘

借閱行為模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館讀者借閱行為分析中的重要應(yīng)用之一。通過(guò)借閱行為模式挖掘，可以發(fā)現(xiàn)讀者的借閱習(xí)慣、興趣偏好以及潛在的借閱需求。常見(jiàn)的方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類(lèi)分析等。

3.2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

用于發(fā)現(xiàn)借閱記錄中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)哪些書(shū)籍經(jīng)常被同時(shí)借閱，從而優(yōu)化圖書(shū)排架和推薦策略。

3.2.2聚類(lèi)分析

將具有相似借閱行為的讀者分為同一類(lèi)，以便進(jìn)行有針對(duì)性的服務(wù)。例如：根據(jù)讀者的借閱記錄，可以將讀者分為小說(shuō)愛(ài)好者、學(xué)術(shù)研究型讀者等不同類(lèi)型，為不同類(lèi)型的讀者提供個(gè)性化的圖書(shū)推薦服務(wù)。

3.3借閱行為預(yù)測(cè)

借閱行為預(yù)測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館讀者借閱行為分析中的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過(guò)借閱行為預(yù)測(cè)，可以了解讀者的借閱需求和趨勢(shì)，從而制定更加精準(zhǔn)的圖書(shū)采購(gòu)、排架和推薦策略。常用的預(yù)測(cè)方法包括回歸分析和時(shí)間序列分析等。

3.3.1回歸分析

通過(guò)分析歷史借閱數(shù)據(jù)，建立借閱量與相關(guān)因素之間的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)的借閱量。例如，可以根據(jù)讀者的借閱歷史、圖書(shū)的借閱情況等因素，預(yù)測(cè)某一時(shí)間段內(nèi)的圖書(shū)需求量。

3.3.2時(shí)間序列分析

通過(guò)對(duì)歷史借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析，了解借閱量的變化趨勢(shì)和周期性規(guī)律。例如，可以分析某一類(lèi)圖書(shū)的借閱量隨時(shí)間的變化情況，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的借閱趨勢(shì)。

3.4數(shù)據(jù)可視化與交互式分析

數(shù)據(jù)可視化與交互式分析是數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館讀者借閱行為分析中的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和交互式分析，可以將挖掘結(jié)果以直觀、易理解的方式呈現(xiàn)給讀者和管理人員，提高決策的科學(xué)性和實(shí)用性。常用的可視化方法包括柱狀圖、餅圖、熱力圖等。例如：可以通過(guò)柱狀圖展示各類(lèi)圖書(shū)的借閱量對(duì)比情況；通過(guò)熱力圖展示讀者的聚類(lèi)分布情況；通過(guò)交互式分析工具，用戶(hù)可以自由篩選、過(guò)濾和探索數(shù)據(jù)，深入挖掘不同維度之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律。這種交互式的數(shù)據(jù)可視化方式可以幫助圖書(shū)館管理人員更好地理解讀者的借閱行為和需求，從而制定更加精準(zhǔn)的服務(wù)策略。

4結(jié)語(yǔ)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，圖書(shū)館數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量、多樣化的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書(shū)館大數(shù)據(jù)利用中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、借閱行為模式挖掘、借閱行為預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)可視化與交互式分析等技術(shù)手段，圖書(shū)館能夠深入挖掘讀者借閱行為，優(yōu)化服務(wù)策略，提高運(yùn)營(yíng)效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于圖書(shū)館實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)、精準(zhǔn)采購(gòu)和排架，為讀者提供更好的閱讀體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

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