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    數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館閱讀推廣中的應用探究

    2020-05-06 09:17:22金帆
    科學與財富 2020年5期
    關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術閱讀推廣高校圖書館

    金帆

    摘 要:隨著現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展,高校圖書館為更好的發(fā)揮出其價值和作用,進行閱讀推廣表現(xiàn)出較高的必要性,同時也是時代發(fā)展的必然趨勢。而數(shù)據(jù)挖掘技術能夠對廣大讀者的閱讀信息、訪問檢索信息進行深入分析和挖掘,從中發(fā)現(xiàn)讀者的閱讀需求或閱讀興趣點,然后為讀者提供針對性的閱讀推廣服務,將該項技術應用到高校圖書館管理中具有十分積極的意義。基于此,本文重點研究數(shù)據(jù)挖掘技術在高校圖書館閱讀推廣中的應用策略,希望能夠對高校圖書館閱讀推廣提供幫助。

    關鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術;高校圖書館;閱讀推廣

    在移動互聯(lián)網(wǎng)背景下,人們對數(shù)據(jù)信息的應用不斷增多,為形成對眾多數(shù)據(jù)信息的高效化應用,數(shù)據(jù)挖掘技術成為人們廣泛關注的熱點技術之一。而新時期高校圖書館對閱讀推廣表現(xiàn)出較高的要求,為提升閱讀推廣的效率和精準性,將數(shù)據(jù)挖掘技術融入其中顯得較為關鍵[1]。為此,當前高校圖書館應科學掌握數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方法,從而將其有效應用到閱讀推廣之中,促進高校圖書館價值增長。

    一、數(shù)據(jù)挖掘技術概述

    所謂數(shù)據(jù)挖掘技術指的是利用一系列信息處理技術,從獲取到的眾多數(shù)據(jù)信息中找出對其具有價值和意義的信息。隨著現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展,人們獲取到的數(shù)據(jù)信息量也越來越大,這在很大程度上增大提取有用信息的難度,而數(shù)據(jù)挖掘技術便是為了解決這種問題逐漸發(fā)展起來的一項數(shù)據(jù)處理技術。從現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘技術應用的實際情況來看,較為常見的方法主要有回歸分析法、遺傳算法、仿生物技術、神經(jīng)網(wǎng)絡分析法等,各種方法在應用中所針對的角度不同,也因此在數(shù)據(jù)分析處理上表現(xiàn)出不同的優(yōu)劣勢[2]?;诖水斍霸趯?shù)據(jù)挖掘技術應用的過程中,主要需結合實際需要,然后對各種數(shù)據(jù)信息處理方法進行組合性應用(2種及以上),從而讓數(shù)據(jù)挖掘變得更加準確高效,而將數(shù)據(jù)挖掘技術應用到高校圖書館閱讀推廣中,能夠讓高校圖書館管理人員獲取到需要的信息,然后制定科學的閱讀推廣計劃。

    二、數(shù)據(jù)挖掘技術在高校圖書館閱讀推廣中的有效應用策略

    當前我國大部分高校圖書館都擁有豐富的藏書量,能夠較好的滿足學生的閱讀需求。同時在長時間發(fā)展過程中,相關高校圖書館工作人員在閱讀推廣方面也積累起較為豐富的經(jīng)驗,如:有效應用現(xiàn)代傳媒技術,通過色彩、關鍵詞語等來吸引學生注意力,使學生對相關書籍進行閱讀;建立專門的推廣網(wǎng)站、APP、微信公眾號等,利用信息優(yōu)勢進行閱讀推廣[3]。雖然從整體看高校圖書館閱讀推廣方式越來越多樣化,也成功吸引一部分學生閱讀相關書籍,但是從實際來看,這些閱讀推廣方式表現(xiàn)出較大的局限性,未能有效把握學生閱讀的目的性,使得閱讀推廣的精準性和吸引力顯得不足,因此在很大程度上限制高校圖書館閱讀推廣的效果。而數(shù)據(jù)挖掘技術能夠在應用中有效解決這方面的問題,提升高校圖書館閱讀推廣的有效性,下面對該技術的具體應用展開探討。

    (一)做好數(shù)據(jù)挖掘的準備工作

    高校圖書館管理人員為有效應用數(shù)據(jù)挖掘技術,使之在閱讀推廣工作中發(fā)揮出較大的作用,在實際應用前應做好充分的準備工作。從具體來看,主要應做到以下幾點:(1)構建高校圖書館內部資源數(shù)據(jù)庫。這是數(shù)據(jù)挖掘技術應用十分關鍵的一步,且同時要求高校圖書館管理人員針對館內的數(shù)據(jù)信息進行整理,合理調配圖書館內的資源,盡可能滿足學生的閱讀需求;(2)圖書管理人員對構建完成的數(shù)據(jù)庫進行運行調試,確保數(shù)據(jù)庫能夠自動存儲網(wǎng)絡平臺中采集到的數(shù)據(jù)信息,且保證所采集信息的完整性、全面性、系統(tǒng)性;(3)基于所構建的數(shù)據(jù)庫,對之做縱向、橫向上的拓展,提升數(shù)據(jù)資源采集的全面性,以此有助于提升圖書館閱讀推廣的精準性[4]。

    (二)強化數(shù)據(jù)挖掘、分析工作

    為保證閱讀推廣工作開展的高效性,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘技術的有效應用,高校圖書館管理人員應重視對學生瀏覽數(shù)據(jù)的采集和分析工作,這也是當前高校圖書館制定具有針對性的閱讀推廣計劃的重要依據(jù)。因此,當前高校圖書館應著重強化數(shù)據(jù)挖掘、分析工作,基于崗位需求安排對應的技術人員,確保數(shù)據(jù)挖掘、分析具備較高的質量。例如:許多讀者在圖書館平臺上檢索信息時,可能會存在輸入信息錯誤的情況,此時檢索信息也會自動搜集到數(shù)據(jù)庫之中,如果以此信息進行閱讀推廣,其所發(fā)揮的作用必然會受到影響[5]?;诖?,需要圖書館管理人員對此類信息做深入分析,然后將其中的錯誤數(shù)據(jù)信息刪除,提升挖掘數(shù)據(jù)信息的準確性,從而有效保證閱讀推廣方向的準確性,使高校圖書館閱讀推廣工作能夠高效有序的開展。

    (三)科學完善數(shù)據(jù)挖掘模型

    每位讀者的閱讀需求都存在較大的差異性,由此將產(chǎn)生眾多的閱讀數(shù)據(jù)信息,如果單純依靠圖書館管理人員對之進行分類篩選管理,必然無法有效完成。因此,高校圖書館在對數(shù)據(jù)挖掘技術進行應用的過程中,還應重視數(shù)據(jù)挖掘模型的構建,基于高校圖書館閱讀需求推廣情況構建相對完善的數(shù)據(jù)挖掘模型。首先,應對數(shù)據(jù)挖掘目標做出明確。如:該讀者喜歡何種類型書籍?喜歡什么時間段進行閱讀等?在明確的數(shù)據(jù)挖掘目標之下,提升數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)庫中挖掘信息的針對性,以便能夠從中獲取到閱讀推廣的有效信息,滿足讀者的閱讀需求;其次,數(shù)據(jù)挖掘模型在投入應用時,是一個反復性驗證的過程,需要對目標問題做出檢驗,判斷其是否達到既定的目標,目標問題是否順利得到解決[6]。如果沒有達到理想中的效果,則需要對數(shù)據(jù)挖掘模型做出調整,然后重新進行驗證;再次,應保證數(shù)據(jù)挖掘模型的動態(tài)特性。數(shù)據(jù)挖掘模型應用有效性受到環(huán)境、時間等因素影響,且每個數(shù)據(jù)挖掘模型所得出的結論都不能做到100%正確,因此在對數(shù)據(jù)挖掘模型進行應用時,應保證其動態(tài)特性,定期對閱讀推廣效果做出調查分析,且設置預定的閱讀推廣目標,及時根據(jù)目標標準對數(shù)據(jù)挖掘模型做出調整。

    (四)結合傳統(tǒng)閱讀推廣方式

    高校圖書館管理人員在從數(shù)據(jù)挖掘中獲取到目標信息后,可靈活應用各種方式進行閱讀推廣,以有效發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的作用,同時這也是促進數(shù)據(jù)挖掘模型完善的重要過程。推廣網(wǎng)站、APP、微信公眾號、微博等當前主流的信息平臺,都可以成為高校圖書館閱讀推廣的渠道。且基于前期數(shù)據(jù)挖掘對目標信息的分類處理,在閱讀推廣上能夠更具有針對性,較容易吸引到讀者的興趣,從而使其參與到閱讀之中。

    三、結語

    綜上所述,大數(shù)據(jù)時代的到來,高校圖書館閱讀推廣工作開展應重視對該項技術的應用,積極構建數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),建立完善的數(shù)據(jù)挖掘模型,利用新時期先進的信息技術進行針對性的閱讀推廣,以提升閱讀推廣的效率,從而有效響應國家“全民閱讀”的偉大戰(zhàn)略,切實發(fā)揮高校圖書館的價值和作用。

    參考文獻:

    [1]黃新蓓.數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館閱讀推廣中的應用研究[J].傳播力研究,2019,3(30):297.

    [2]鄒開元.Beacon技術在圖書館閱讀推廣活動中的應用——以廣東省立中山圖書館“你悅讀,我采購”活動為例[J].圖書館學研究,2019(04):88-91.

    [3]喬虹.數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館閱讀推廣中的應用研究[J].中小企業(yè)管理與科技(下旬刊),2018(06):70-71.

    [4]張冬梅.數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館閱讀推廣中的應用研究[J].農(nóng)業(yè)圖書情報學刊,2018,30(01):143-145.

    [5]丁新征.高校圖書館閱讀推廣資源共享模型構建研究[J].圖書館學刊,2017,39(10):64-67.

    [6]孫建輝,丁思思.高校圖書館閱讀推廣多元化的實踐及思考——以國內高校優(yōu)秀閱讀推廣案例為例[J].蘭臺世界,2017(06):57-60.

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