數(shù)據(jù)挖掘?qū)D書館服務(wù)的影響

摘 要：通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及圖書館個性化服務(wù)相關(guān)內(nèi)容的介紹，探討了數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字化圖書館中的應(yīng)用，說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字圖書館應(yīng)用的必要性，以及在提升圖書館服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)水平方面的發(fā)揮的重要作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；個性化服務(wù)；數(shù)字圖書館

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、新穎的、可被人理解的、但又是潛在有用的模式的過程。其主要特點(diǎn)是對數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。

⑴數(shù)值數(shù)據(jù)挖掘，通常稱為數(shù)據(jù)挖掘，它的任務(wù)一般可以分為描述和預(yù)測兩類，具體地說，挖掘功能包括發(fā)現(xiàn)概念/類描述、關(guān)聯(lián)、分類、預(yù)測、聚類、趨勢分析、偏差分析和類似性分析。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有：歸納學(xué)習(xí)方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析方法、模糊數(shù)學(xué)方法、決策樹、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)、粗糙集及可視化技術(shù)等，由于各種方法都有自身的功能特點(diǎn)以及應(yīng)用領(lǐng)域。⑵文本數(shù)據(jù)挖掘是面向文本信息的數(shù)據(jù)挖掘。當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘的對象完全由文本類型組成時，結(jié)合使用數(shù)據(jù)挖掘算法與信息檢索算法對巨量文本信息進(jìn)行自動化信息處理與分析的過程叫文本數(shù)據(jù)挖掘。它包括特征提取、文本摘要、文本分類與聚類、概念操作以及探索性數(shù)據(jù)分析等工作。⑶基于Web的數(shù)據(jù)挖掘。Web數(shù)據(jù)挖掘的定義是：針對包括Web頁面內(nèi)容、頁面之間的結(jié)構(gòu)、用戶訪問信息、電子商務(wù)信息等在內(nèi)的各種Web數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法以發(fā)現(xiàn)有用的知識來幫助人們從WWW中提取知識，改進(jìn)站點(diǎn)設(shè)計(jì)，更好地開展電子商務(wù)。

1 圖書館的個性化服務(wù)概述

所謂個性化服務(wù)，就是服務(wù)要體現(xiàn)個性，同時具有主動性的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)個性化服務(wù)的關(guān)鍵是在“信息找人”過程中什么信息找什么人。其本質(zhì)就是對于不同的人、不同的要求提供不同的服務(wù)，以滿足不同用戶的特定需求。常見的服務(wù)方式有個性化推薦、個性化檢索、個性化網(wǎng)站。個性化推薦服務(wù)如信息推送服務(wù)，一種按用戶指定時間或發(fā)生的事件把用戶選定的數(shù)據(jù)自動發(fā)送給用戶的技術(shù)，其本質(zhì)就是主動性服務(wù)，幾乎不需要用戶做什么事，系統(tǒng)自動按照用戶的信息需求提供相應(yīng)的服務(wù)。個性化主動服務(wù)將使用戶通過盡可能小的努力獲得盡可能好的服務(wù)。數(shù)字圖書館的個性化信息服務(wù)首先就是要為用戶創(chuàng)建個性化的信息資源庫，即個人數(shù)據(jù)庫。通過圖書館網(wǎng)絡(luò)，用戶向圖書館系統(tǒng)提交所定制的個性化信息，用于構(gòu)建個人信息數(shù)據(jù)庫，建立個性化網(wǎng)站。針對不同的個人信息，即對不同的用戶采用不同的服務(wù)策略，提供不同的服務(wù)內(nèi)容，如提供個人書架和信息檢索服務(wù)等，不同人的個人書架內(nèi)容是不完全相同的；對于相同的檢索提問，系統(tǒng)反饋給專家的以及普通用戶的內(nèi)容應(yīng)該有所區(qū)別的。

2 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館個性化服務(wù)中應(yīng)用

2.1 優(yōu)化館藏資源配置，提高資源利用率

傳統(tǒng)圖書館資源的配置、服務(wù)的提供，由于受人工采集信息的影響，因此不可避免的受到采集者的知識層次、知識結(jié)構(gòu)以及個人愛好等因素的影響，而帶有主觀性。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可以較好的解決這一問題。（1）利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對流通記錄、檢索請求等日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，就可以得到各類文獻(xiàn)流通借閱情況，了解讀者的借閱行為和愛好。根據(jù)這些信息，有針對性的補(bǔ)充和豐富文獻(xiàn)資源，剔除過時文獻(xiàn)資源，或減少文獻(xiàn)信息資源的副本數(shù)，甚至可以根據(jù)這些挖掘信息，調(diào)整圖書館的人力、物力資源的分配，從而達(dá)到資源優(yōu)化配置，合理布局目的。（2）對數(shù)字圖書館的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書館頁面的結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)模式，在此基礎(chǔ)上對頁面進(jìn)行分類和聚類，或?qū)ο嚓P(guān)網(wǎng)頁進(jìn)行分析，從而可以評價(jià)網(wǎng)頁的質(zhì)量，優(yōu)化檢索方式，指導(dǎo)網(wǎng)站建設(shè)，便利用戶對數(shù)字圖書館使用，提高數(shù)字圖書館的利用率。

2.2 完善信息資源建設(shè)，提升個性化服務(wù)質(zhì)量

通過對流通記錄、檢索請求等日志信息的挖掘，所得到的信息，可以對圖書館的讀者群有一定的了解，但對于完善信息資源建設(shè)，提升個性化服務(wù)質(zhì)量，還是不夠的。完善信息資源建設(shè)，需要多方面的收集信息資源，提升個性化服務(wù)質(zhì)量，就需要對讀者有一個比較準(zhǔn)確和全面的了解，在前面提到的數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上，還要從以下幾個方面進(jìn)行挖掘：

（1）對數(shù)字圖書館的內(nèi)容進(jìn)行挖掘?；跀?shù)字圖書館的內(nèi)容的挖掘是通過對數(shù)字圖書館信息的模式識別和分析理解，從中發(fā)現(xiàn)有意義的知識。根據(jù)某一領(lǐng)域的信息需求，自動捕捉、采集和整理領(lǐng)域所需信息， 過濾無用冗余信息，通過信息推送等方式，直接數(shù)據(jù)挖掘所發(fā)現(xiàn)的知識，提供給讀者，主動提供個性化服務(wù)。

（2）對數(shù)字圖書館的用戶進(jìn)行挖掘。從數(shù)字圖書館的大量訪問信息中挖掘用戶的訪問模式、訪問興趣，采用關(guān)聯(lián)性法則和聚類方法發(fā)現(xiàn)不同的用戶群體，然后對這些不同的群體提供信息定制服務(wù)。同時還可以利用web挖掘所得到的信息，動態(tài)地調(diào)整web頁面，更好地滿足讀者的需要。通過對用戶訪問信息、使用信息的挖掘，在數(shù)字對象和用戶、對象分類和主題之間進(jìn)行模式匹配，采用不同挖掘技術(shù)自動提取知識，從而確定個性化服務(wù)內(nèi)容，提高為用戶知識服務(wù)的自動化水平。

總之，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的在圖書館領(lǐng)域中的應(yīng)用，對圖書館界產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，不僅是觀念上的革新，而且潛移默化了傳統(tǒng)圖書館的用戶服務(wù)模式。伴隨智能化技術(shù)的進(jìn)展，個性化服務(wù)有著相當(dāng)廣闊的前景。如何提供優(yōu)質(zhì)的個性化信息服務(wù)應(yīng)當(dāng)是我們始終共同關(guān)注的焦點(diǎn)。

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