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    淺析數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館中的應(yīng)用

    2014-10-28 00:39:57任佩劍
    企業(yè)導(dǎo)報(bào) 2014年16期
    關(guān)鍵詞:采購計(jì)劃館藏數(shù)據(jù)挖掘

    任佩劍

    摘 要:隨著圖書館事業(yè)的不斷發(fā)展,如何更好的提高用戶對圖書館資源的使用率,如何更好地、有針對性的為讀者提供服務(wù),已經(jīng)成為圖書館今后發(fā)展中所面臨的具體任務(wù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將為圖書館的管理工作和個(gè)性化服務(wù)提供有效的技術(shù)支持,它可以從表面龐雜無序的數(shù)據(jù)中提取出重要的,可供參考的信息。

    關(guān)鍵詞:信息檢索;教學(xué)改革

    隨著高校信息化的建設(shè),為了給老師和學(xué)生提供更好的服務(wù),在圖書館中可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題,它通過分析每個(gè)數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律,幫助用戶做出正確的決策。因此,我們可以在圖書館的日常工作和各項(xiàng)信息服務(wù)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將這些分散的信息整合起來,找出聯(lián)系并充分利用,來為圖書館管理者做出正確的決策提供幫助。

    一、數(shù)據(jù)挖掘概述

    (一)數(shù)據(jù)挖掘的定義。數(shù)據(jù)挖掘是通過一定的數(shù)據(jù)挖掘算法從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有效的、有用的知識的過程,是知識發(fā)現(xiàn)過程中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等,高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場策略,減少風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。

    (二)數(shù)據(jù)挖掘的過程。(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備將會直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率,在這個(gè)階段主要完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。(2)數(shù)據(jù)挖掘。對經(jīng)過數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段之后所得到的數(shù)據(jù),利用選定的數(shù)據(jù)挖掘工具和方法進(jìn)行挖掘,用選定的算法或算法組合在模型空間中進(jìn)行反復(fù)迭代搜索,從數(shù)據(jù)集中抽取出隱藏的、新穎的模式和知識。在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要不斷的進(jìn)行人機(jī)交互,以期得到更加符合實(shí)際情況的模式和知識。(3)結(jié)果表述和解釋。根據(jù)系統(tǒng)的目的和需求,對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行分析,將最具價(jià)值的信息加以區(qū)分并提交給決策者。

    二、數(shù)據(jù)挖掘中的幾種重要算法

    (一)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。它在數(shù)據(jù)挖掘中是一個(gè)最重要、最成熟的課題,這種算法已經(jīng)被應(yīng)用到很多領(lǐng)域中。

    關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)典型例子是購物籃分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則研究有助于發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中不同商品(項(xiàng))之間的聯(lián)系,找出顧客購買行為模式,如購買了某一商品對購買其他商品的影響。分析結(jié)果可以應(yīng)用于商品貨架布局、貨存安排以及根據(jù)購買模式對用戶進(jìn)行分類。

    (二)聚類分析。所謂聚類分析是指將數(shù)據(jù)聚集成由類似的對象組成的多個(gè)類的分析過程,同一個(gè)類中的對象有很大的相似性,而不同類間的對象有很大的相異性。聚類與分類的不同在于,聚類所要求劃分的類是未知的。分類是根據(jù)事先知道的數(shù)據(jù)特征將事物進(jìn)行分類,而聚類分析則是要找到這個(gè)數(shù)據(jù)特征。

    三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館中的應(yīng)用

    (一)合理制定采購計(jì)劃。隨著時(shí)間的推移,讀者對圖書館資源的需求在發(fā)生變化,因此圖書館的館藏資源也要與時(shí)俱進(jìn),進(jìn)行更新,圖書館必須不斷優(yōu)化館藏資源來滿足讀者的需求。如何采購到讀者需要的圖書,在館藏資源建設(shè)中起著決定性作用。一般圖書館在制定采購計(jì)劃的時(shí)候主要采用以下兩種方法:(1)通過咨詢各專業(yè)教師,請他們列出有價(jià)值的圖書,圖書館采購人員據(jù)此來進(jìn)行采購。(2)采購人員根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn),自行制定采購計(jì)劃。這兩種方式最大的問題是主觀性強(qiáng),因此采購回來的圖書很可能利用率不高,造成資源和資金的浪費(fèi)。

    利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析可以幫助分析人員從讀者的流通記錄中發(fā)現(xiàn)讀者對圖書的借閱情況,深入了解學(xué)科的走勢和讀者的需求,幫助采購人員制定更加合理的采購計(jì)劃,避免造成資源和資金的浪費(fèi)。

    (二)優(yōu)化館藏資源。讀者在查詢書目和借閱圖書過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,可以獲知讀者對哪類圖書更感興趣,在哪段時(shí)間借閱更頻繁,可以及時(shí)從圖書館中剔除舊的、使用較少的圖書,不斷補(bǔ)充新的、需求量多的圖書資源。這樣可以使圖書館的館藏分配更加合理,更加科學(xué),優(yōu)化各類圖書資源,減少冗余,節(jié)約資源,合理引導(dǎo)圖書館的建設(shè)。

    (三)為讀者提供個(gè)性化服務(wù)。不同的讀者對資源的需求是不同的。讀者在借閱圖書過程中會留下大量的信息,如讀者的個(gè)人信息、借閱信息、歸還時(shí)間等,可以利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ψx者的借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,挖掘出各專業(yè)、各年級層次、各職稱的讀者對圖書館資源的需求情況,從而為讀者提供個(gè)性化服務(wù),例如,為讀者定制推薦服務(wù),以建議或指導(dǎo)讀者的借閱行為;閱讀量大的讀者,為其擴(kuò)大閱讀權(quán)限等。

    總結(jié):總之,通過對圖書館中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,從而使圖書館的館藏資源更加合理,提高資源利用率和讀者滿意度。另外,數(shù)字圖書館也是圖書館以后發(fā)展的一個(gè)方向,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)組織、分析和知識發(fā)現(xiàn)等方面具有的巨大優(yōu)勢和潛力,使其在數(shù)字圖書館建設(shè)中將發(fā)揮重要作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 賈輝.淺談數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館中的應(yīng)用[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊.2012(27).

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