國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究

牛根義

〔摘 要〕目前，國內(nèi)對于圖書館數(shù)據(jù)挖掘在資源建設(shè)、個性化信息服務(wù)、圖書館管理等方面的研究均有不少成果。但是，國內(nèi)對圖書館數(shù)據(jù)挖掘的研究仍處于初級階段，需作進(jìn)一步深入研究。

〔關(guān)鍵詞〕數(shù)據(jù)挖掘；圖書館；研究述評

〔中圖分類號〕G250.74 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2009)01-0128-03

A Review of Studies of the Application of Data Mining in Library

Niu Genyi

(Library，Henan Agricultural University，Zhengzhou 450002，China)

〔Abstract〕In this review，it was throught that Chinese researchers had done quite much on the resources construction，personalized information service，library management for library data mining，while they were still at their early stages and deeper researches should be made.

〔Key words〕data mining；library；research review

數(shù)據(jù)挖掘一詞首次出現(xiàn)在1989年8月舉行的第11屆國際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)大會上，它是隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新的信息處理技術(shù)。從廣義上講，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量不完全、有噪聲、模糊和隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)庫中，提取隱含的、未知的和潛在有用的知識和信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘的主要特點(diǎn)是對數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析及模型化處理，并從中提取輔助管理決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的功能是把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢，提升到了從數(shù)據(jù)中挖掘有用的信息和知識，從而為管理人員決策提供支持?；跀?shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)的組織、分析和知識發(fā)現(xiàn)等方面的巨大優(yōu)勢和對信息的深層挖掘能力，日益顯示出了其強(qiáng)大的發(fā)展?jié)摿蛷V闊的應(yīng)用前景。如今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為計算機(jī)科學(xué)和信息決策領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)。

1 國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀

自20世紀(jì)90年代后期，國際圖書館界開始關(guān)注并研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用，并有不少圖書館學(xué)專家提出了面向圖書館的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用理論與方法。與國外相比，國內(nèi)圖書館對數(shù)據(jù)挖掘的研究稍晚，沒有形成整體力量，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國圖書館中還沒有大規(guī)模地使用。但從有關(guān)文獻(xiàn)看，數(shù)據(jù)挖掘在圖書館的應(yīng)用已經(jīng)引起了我國圖書館界的關(guān)注，相應(yīng)也出現(xiàn)了一些研究成果。本文將基于對現(xiàn)有研究成果的分析基礎(chǔ)上，對國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究情況進(jìn)行評述，旨在理清數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館應(yīng)用研究的脈絡(luò)，促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國圖書館領(lǐng)域的應(yīng)用。截至到2008年8月20日，筆者以“數(shù)據(jù)挖掘”和“圖書館”作為并列題名檢索方式在CNKI“中國期刊網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫”中檢索到99篇論文，剔除一稿多投3篇，還有96篇。用“數(shù)據(jù)挖掘”和“圖書館”作為并列題名在維普“中文科技期刊全文數(shù)據(jù)庫”中檢索到85篇論文，其中有6篇不含在前面的99篇論文中。這樣，發(fā)表圖書館數(shù)據(jù)挖掘?qū)W術(shù)論文共計102篇。其中2006年以來有65篇，最早的兩篇研究論文出現(xiàn)在2002年，一篇為李朝葵發(fā)表在《情報雜志》2002年第6期上的《數(shù)據(jù)挖掘及其在圖書館中的應(yīng)用》一文；另一篇為王共予和李月麗發(fā)表在《現(xiàn)代情報》2002年第9期上的《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)字化圖書館建設(shè)》一文。發(fā)文最多的刊物是《現(xiàn)代情報》，共發(fā)有11篇比較重要的論文。在所有論文中，有68篇重點(diǎn)是介紹數(shù)據(jù)挖掘的定義、內(nèi)容與特征的，對數(shù)據(jù)挖掘在圖書館的應(yīng)用多是泛泛的介紹或者論述很淺。有一定參考價值的論文僅有30多篇。另外，檢索CNKI“中國優(yōu)秀博碩士論文數(shù)據(jù)庫”有8篇碩士學(xué)位論文論及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用。

2 國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究的主要內(nèi)容

2.1 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館資源建設(shè)上的應(yīng)用研究

綜觀有關(guān)文獻(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘在圖書館資源建設(shè)上的應(yīng)用研究主要體現(xiàn)在通過挖掘文獻(xiàn)使用規(guī)律，提高文獻(xiàn)資源建設(shè)的針對性上。具體應(yīng)用主要反映在以下3個方面：一是通過對用戶興趣模式尤其是學(xué)術(shù)帶頭人和專家的Web使用模式挖掘、學(xué)科動態(tài)分析，結(jié)合現(xiàn)有館藏信息情況，采用合適挖掘算法及時發(fā)現(xiàn)信息資源的漏缺，做好文獻(xiàn)的收集訂購；二是通過Web內(nèi)容挖掘?qū)eb上大量文檔集合內(nèi)容進(jìn)行摘要、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析，從大量的Web資源中抽取潛在的有用知識，并通過Web結(jié)果挖掘，找到相關(guān)專業(yè)及研究方向的權(quán)威頁面，進(jìn)一步豐富圖書館的文獻(xiàn)資源；三是采用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與方法，評判數(shù)字圖書館文獻(xiàn)信息資源的利用率、有效率等，以便建設(shè)特色館藏。潘小楓所持觀點(diǎn)與上述有所不同，她認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖書館可以進(jìn)行館藏資源的深層次加工，引入網(wǎng)上信息處理領(lǐng)域則可解決網(wǎng)上信息有效獲取問題。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館個性化信息服務(wù)中的應(yīng)用研究 個性化信息服務(wù)是未來信息服務(wù)的主流模式。實(shí)現(xiàn)“以信息找人，按需服務(wù)”是個性化信息服務(wù)的本質(zhì)。個性化信息服務(wù)不僅需要針對不同的用戶需求提供不同的服務(wù)，更重要的在于發(fā)現(xiàn)用戶的潛在需求進(jìn)行主動的信息服務(wù)。對用戶需求和興趣的了解是個性化信息服務(wù)的前提，而數(shù)據(jù)挖掘，特別是Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為解決此問題開辟了一條道路。為此，數(shù)據(jù)挖掘在圖書館個性化信息服務(wù)中的應(yīng)用成了眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。

在這方面的研究中，大多集中在數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閭€性化信息服務(wù)提供的方法和技術(shù)支持上。譚春輝、汪全莉認(rèn)為Web數(shù)據(jù)挖掘是個性化信息服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)，歐陽烽認(rèn)為Web數(shù)據(jù)挖掘是高校數(shù)字圖書館進(jìn)行個性化服務(wù)的主要途徑。在具體方法和技術(shù)上，譚春輝、汪全莉構(gòu)建了基于Web數(shù)據(jù)挖掘的個性化信息服務(wù)的實(shí)現(xiàn)模型，對建立在Web數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的個性化信息服務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行的基本流程、Web挖掘的數(shù)據(jù)資源、Web挖掘的技術(shù)方法、信息系統(tǒng)的服務(wù)內(nèi)容、系統(tǒng)運(yùn)行的注意事項(xiàng)等進(jìn)行了探討。蒲筱哥將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了一種個性化的網(wǎng)絡(luò)信息智能挖掘系統(tǒng)，并探討了該系統(tǒng)對圖書館的信息資源優(yōu)化建設(shè)，以及在獲取網(wǎng)絡(luò)特色化信息、專題化信息等個性化信息服務(wù)方面的作用。柳炳祥等將粗糙集和模糊聚類兩種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用到圖書館個性化服務(wù)中，建立了一個基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館個性化服務(wù)系統(tǒng)，為圖書館個性化服務(wù)提出了一種新的研究思路和分析方法。陸覺民等在分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的基礎(chǔ)上，提出利用HASH表技術(shù)及減少生成候選集的數(shù)量對經(jīng)典Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)，從而提高圖書館數(shù)據(jù)資源的利用率，加強(qiáng)圖書館個性化服務(wù)。司徒浩臻用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析技術(shù)提出了推薦服務(wù)模型，利用挖掘出來的規(guī)則提供推薦服務(wù)。周群設(shè)計了一個數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型，該模型融合各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，采用統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，用于數(shù)字圖書館的信息發(fā)現(xiàn)與信息提供的全過程。

2.3 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館管理上的應(yīng)用研究

2.3.1 在管理決策上的應(yīng)用

管理水平的提高很大程度上取決于決策的科學(xué)與否，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?yàn)轭I(lǐng)導(dǎo)科學(xué)決策提供強(qiáng)有力的保障。潘小楓認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于圖書館管理系統(tǒng)，將給圖書館領(lǐng)導(dǎo)決策提供全面支持。羅仕健等認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘在圖書館管理決策中的作用體現(xiàn)在三個方面：一是將涉及圖書館這一信息系統(tǒng)的各種內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部信息匯集起來，經(jīng)過處理和轉(zhuǎn)換，形成集中統(tǒng)一、隨時可用的決策信息；二是利用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供的OLAP工具，對集成數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析比較，對決策假設(shè)進(jìn)行審查和驗(yàn)證，提高決策的可靠度和可行性；三是數(shù)據(jù)挖掘工具可從歷史數(shù)據(jù)中找出潛在的模式，并在模式的基礎(chǔ)上自動作出預(yù)測，啟發(fā)圖書館決策者的創(chuàng)新思維。

2.3.2 在用戶管理上的應(yīng)用

用戶資源管理是現(xiàn)代圖書館資源管理的核心內(nèi)容，是圖書館實(shí)現(xiàn)個性化服務(wù)的重要基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘作為一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，可以從大量的用戶數(shù)據(jù)中挖掘出反映用戶屬性特征和信息行為特征的信息和規(guī)則，從而為圖書館用戶資源管理提供極大的幫助。周倩認(rèn)為基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館用戶資源管理主要體現(xiàn)兩層含義：一是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高自身用戶資源管理的水平，實(shí)現(xiàn)分析型用戶資源管理模式；二是以數(shù)據(jù)挖掘的需求為牽引，組織好用戶資源管理的各項(xiàng)工作。

2.4 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館其它方面的應(yīng)用研究

除上述應(yīng)用研究外，數(shù)據(jù)挖掘在圖書館其它方面也有著廣泛的應(yīng)用。高巨山等認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘可應(yīng)于數(shù)字化圖書館構(gòu)建中的諸多領(lǐng)域。如：信息咨詢、信息資源優(yōu)化、讀者分類研究、讀者相似性和差異性分析、讀者需求分析、圖書借閱規(guī)律分析等。吳小英提出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用在圖書館增值服務(wù)中讀者數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)資源挖掘和學(xué)科發(fā)展趨勢挖掘等方面。

隨著多媒體數(shù)據(jù)庫技術(shù)的日趨成熟，人們將目光放到了在多媒體數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)字圖書館作為多媒體數(shù)據(jù)庫最為集中的地方，多媒體數(shù)據(jù)挖掘研究的發(fā)展，對于數(shù)字圖書館的發(fā)展具有巨大的推動作用。基于此，張英等提出了多媒體數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)和方法，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到了數(shù)字圖書館中的多媒體數(shù)據(jù)挖掘中。此外，數(shù)據(jù)挖掘還能應(yīng)用于數(shù)字圖書館的信息挖掘和知識源挖掘上。楊傳明將移動代理和數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，設(shè)計出了一個嵌入式基于移動代理的數(shù)據(jù)挖掘平臺，較好地滿足了數(shù)字圖書館信息挖掘的要求，克服了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)計算模式的缺陷，能有效地完成對數(shù)字圖書館海量、分散數(shù)據(jù)源和知識源的挖掘。

3 研究存在問題及評述

3.1 理論研究深度不夠

由于數(shù)據(jù)挖掘具有對信息的深層挖掘能力，基于它在數(shù)據(jù)的組織、分析和知識發(fā)現(xiàn)等方面的巨大優(yōu)勢，在發(fā)達(dá)國家的電信、制造、零售、金融等領(lǐng)域已有較深程度的應(yīng)用，在圖書館的應(yīng)用也有較大的發(fā)展。國外圖書館自20世紀(jì)90年代后期，就開始致力于將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到圖書館的現(xiàn)代化建設(shè)中，有不少圖書館專家提出了面向圖書館的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用理論與方法。如：May Chau博士提出了幾種學(xué)術(shù)型圖書館與數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)性理論模型，并且開發(fā)了圖書館網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，幫助用戶查找信息；Kyle Baner-jee研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助圖書館的不同方式；Nicholson就圖書館中的數(shù)據(jù)挖掘過程提出了一個專業(yè)術(shù)語“Bibliomining”(書目挖掘)，指出書目挖掘是在圖書館中，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、書目計量方法、統(tǒng)計學(xué)理論與報告工具有機(jī)結(jié)合在一起，從基于行為的信息與數(shù)據(jù)中獲取隱含的模式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是圖書館現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，將對數(shù)字圖書館的建設(shè)和發(fā)展及其提供個性化、知識化服務(wù)起到至關(guān)重要的作用。但從目前數(shù)據(jù)挖掘的研究來看，國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論研究還很薄弱，只有蔣引娣的《數(shù)字圖書館數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)研究》一篇文章論及了數(shù)據(jù)挖掘在圖書館應(yīng)用中的基礎(chǔ)研究問題。與國外相比，國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究的范圍較窄，理論深度不夠。

3.2 實(shí)踐研究相對滯后

國外圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究非常重視在圖書館的實(shí)際應(yīng)用，就圖書館利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的規(guī)模和潛力，美國研究圖書館聯(lián)盟(ARL)2003年曾對124個會員圖書館做了一次調(diào)查，調(diào)查顯示52%的成員館反饋了結(jié)果，其中42%的圖書館采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而剩余的58%還沒有采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書館中有98%的表示它們將在不久的未來采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。與國外圖書館相比，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在我國圖書館中并沒有大規(guī)模地使用，只有個別圖書館采用了此項(xiàng)技術(shù)。于光和李文峰在《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館用戶管理中的應(yīng)用》一文中以哈爾濱工業(yè)大學(xué)圖書館自動化系統(tǒng)中的用戶管理為例，運(yùn)用決策樹方法對整個讀者流通數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘，對挖掘出來的結(jié)果及其含義進(jìn)行了評價，這可以說是目前在我國圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究中發(fā)現(xiàn)的惟一的實(shí)例研究。另外，在實(shí)際應(yīng)用方面，雖然不少著者看似都提出了自己的觀點(diǎn)，但通過比較發(fā)現(xiàn)，也大多是對類似觀點(diǎn)的轉(zhuǎn)述，少有自己創(chuàng)新性的認(rèn)識。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘研究尚未形成大氣候

綜觀國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究，單從總的發(fā)文量上看，好像探討的還算熱烈，發(fā)文達(dá)102篇。但從這些文章的內(nèi)容來看，高質(zhì)量的論文并不多見，且從學(xué)者分布來看也不均衡，作者幾乎全部來自高校圖書館系統(tǒng)，很難看到有公共圖書館和科學(xué)圖書館系統(tǒng)的作者的研究成果，而且大多研究也是淺嘗輒止，發(fā)文兩篇及以上的作者只有一人。所有這些現(xiàn)象都說明了一個問題，就是目前國內(nèi)圖書館數(shù)據(jù)挖掘研究雖然受到一定程度的關(guān)注，但還沒有引起足夠、廣泛的重視。另外，由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相對門檻較高，掌握這門技術(shù)需要有數(shù)理統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、人工智能等基礎(chǔ)知識和技能。對圖書館來說，數(shù)據(jù)挖掘人才奇缺，而在此前的研究中，也沒有人談及如何引進(jìn)或培養(yǎng)圖書館數(shù)據(jù)挖掘人才問題，這不能不說是數(shù)據(jù)挖掘在圖書館應(yīng)用研究中存在的一大缺憾。

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