大学图书馆数据挖掘技术应用研究论文.doc

大学图书馆数据挖掘技术应用研究论文 摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。 关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。 随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。 一、数据挖掘技术综述。 数据挖掘定义。数据挖掘（DataMining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换分析和其他模型化处理，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。 数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。 二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。 面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。 流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。 要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。 采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。 技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。 学科部门。学科部门作为一个新兴的部门，目前已在全国各高校图书馆广泛推广运用。学科馆员的主要任务是派专人与对口院系或学科专业搭建合作、交流平台，并利用图书馆信息检索的技术优势，为研究者开展长期追踪、收集、传递文献信息的科技服务。当前大部分学科馆员关注的是如何为院系教学提供良好的信息传递帮助，而忽略了在当前信息飞速发展的时代，科研与教学走向数字化的趋势。学者所做的所有工作，包括教案、论文、实验、毕业设计等等工作，基本上都是以电子信息的方式进行编辑、存储的。虽然极大地方便了学者们的工作，但同时也面临这些电子数据的丢失风险，一旦电子数据丢失，其损失的学术价值是不可估量的。为尽量避免这些事件的发生，学科部门可依托技术部门的支撑，利用数据挖掘技术，开展学者数据监护服务，保存这些非纸质信息。这样学科部门不仅为学者提供了科研信息的前沿追踪，同时也提供了科学数据保存平台；既为学者科研开辟道路，也为学者预防丢失科研数据提供保障，可谓双保险。数据挖掘技术还可以帮助学科部通过数据挖掘、分析出读者关注以及咨询较多的问题，从中归纳出重点并分门别类，作为图书馆工作的重要依据。 三、结语。 数据挖掘技术在当今大数据时代，已成为一个相对成熟的学科，融入到社会的各行各业。利用数据挖掘技术对图书馆数据库进行数据挖掘已经成为图书馆需要开展的一项重要工作。图书馆事业已全部进入电子信息化，由此产生的大量业务数据和信息资源是图书馆行业的一笔宝贵财富，它较真实地反映了读者对图书馆事业运作以及提供的服务是否到位。因此，通过数据挖掘分析，能够帮助图书馆管理者分析并发现现有管理的不足之处，通过已知的现象预测未来的发展趋势。数据挖掘技术已成为今后图书馆事业保持竞争力的必备法宝。 参考文献： 【1】顾倩.数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务的探讨J.