关联规则应用下的高校图书馆图书推荐服务

侯烨 时圣宇

摘 要：高等院校内部图书馆系统设计和应用工作，在现代化科学技术和管理原则的共同作用下，已经产生了十分明显的发展效果。本文首先对高校图书馆，图书推荐系统当中，关联规则的应用进行了简单概述，分析了数据仓库和联机分析模块的设计工作；随后，在此基础上，进一步探究了高校图书馆中，关联规则的优化模式，旨在为关注这一领域的人士，提供一些可行性较高的参考意见。

关键词：关联规则；高校图书馆；图书推荐

随着我国国民经济的发展，以及人民生活水平的提高，社会各界对于我国高等院校的图书馆管理模式，尤其是高校图书馆中，关联规则的应用方面越来越关注。图书馆的信息服务模式，是面向全体读者的，在高等院校内部的图书馆中，关联规则的合理应用，可以为读者们推荐更加适合的图书信息，帮助学生们根据自己的实际需求，灵活地挑选和借阅图书，提高图书的可读性。

1 关联规则在高校图书馆图书推荐中的应用

高校图书馆中，图书借阅数据库和联机分析模块的设计和管理，是关联规则应用最为广泛的项目。

1.1 数据仓库设计

在进行数据仓库的设计工作中，设计师要明确不同区域各自所具备的主题。将逻辑模型按照主题进行分化和管理，之后，再利用关联规则，将其进行延伸，明确各个主题下，不同逻辑模型之间的关联关系。比如，在实际的设计工作中，可以将粒度层次划分方法，应用到其中。粒度层次划分方法，是数据仓库设计环节最为重要的内容。首先对数据仓库的数量级进行分析，将数据仓库的数量级应用到不同的管理管理模块，采用多种数据粒度策略。当数据量较大时，应用双重粒度；当数据量较小时，可以采取直接存储细节的方式，并且定期进行数据库综合测试，优化数据粒度[1]。

1.2 联机分析模块

多维联机分析数据仓库中，数据分析模块是其最重要的功能。例如，我国某地区的高校图书馆，在进行设计的过程中，应用了Oracle10g和Oracle Warehouse Builder组织数据库，对模块进行了集中数据管理。在具体的操作环节，工作人员分别建立了数据仓库的图书维、读者维和时间维等三个模块。建立读者多维数据库和图书多维数据库，通过时间轴，对读者在不同时间段内查询、浏览和借阅的图书信息进行集中管理。在读者共享的维度，可以按照读者所在学院、专业、借阅组等方面的信息进行分类，形成具有递进层次的数据信息，可以为联机分析模块的优化设计，提供更为准确的信息数据支持。

2 高校图书馆中关联规则的优化研究

在对高校图书馆中，关联规则的具体应用模式进行优化研究的过程中，笔者以某地区高等院校内部读者在校期间的借阅数据作为主要的研究对象，开展了如下的研究工作：

2.1 研究流程

应用关联规则和时间轴分析方法，对不同读者的阅读数据进行了分类管理。在这一过程中，将读者所在学院和所学专业等变量信息考虑在内，以此得出读者阅读偏好和图书类型的关联关系。通过关联规则分析的方法，重点掌握了以专业为单位的用户群体，不同的阅读需求、阅读偏好与阅读倾向等，将各项数据存储到数据库当中，为后续高校图书馆图书推荐系统的个性化和私人化推荐，提供更为准确的信息数据支持。在大数据和云计算等科学技术的配合下，关联原则在高校图书馆中的应用效果更为明显，以行之有效的推荐方法，可以让高校图书馆的图书资源，发挥出最佳的应用效果。将科学的图书信息服务，贯穿于用户阅读全过程。

在数据信息选取的过程中，笔者选取了抽样调查的方法，将抽样比例控制在30%。从图书馆的借阅管理系统，对抽样用户从一年级到四年级期间，在图书馆中借阅的数据进行了调取，共获取了1200名用户的27905条数据。抽样的用户专业覆盖了管理、经济、法学、医学、文学、理学和工学等多個学科的71个专业。在数据处理阶段，根据用户的学号、专业、借阅操作日期、中图分类号和图书名称等信息，将各项数据进行了集成处理。应用Apriori算法，对图书借阅活动中的用户维度、图书维度和时间维度等内容进行了处理。运用Apriori算法，找出全部数据当中的频繁项集，之后判断最大频繁项集中，没有超过最小支持度的数据，将其进行剔除，得到的满足条件的最小置信度，即为强关联原则[2]。

2.2 研究结果

在笔者调查的1200名用户的27905条数据中，用户借阅的图书类型共计22类，借阅密度为0.17。其中，最常借阅的图书类型为B、H、I、K、T等五种类型。有155名用户的借阅数据显示，平时只借阅一种类型的图书。并且，数据还显示，用户在一、二和四年级的学习中，借阅类型与自身专业匹配度较高。对此，在系统进行优化设计时，可以根据用户的专业类型以及在不同年级的发展水平，为用户推荐更适合的专业书籍。此外，用户除了专业书籍之外，其他兴趣爱好方面的发展总体呈现出较低的水平。对此，高校图书馆系统可以适当地在推荐项目中，增加用户可能感兴趣的课外阅读材料，并根据用户的点击量，随时进行优化调整。

3 总结

综上所述，关联规则在高校图书馆中，有着良好的应用效果。相关领域的工作人员，可以在日常的组织和管理过程中，深入系统地分析出，高校图书馆图书推荐服务中，关联规则的操作模式。通过设计出合理的研究流程，可以提升研究所得结果的科学性和准确性，从而可以为高校图书馆图书推荐服务，更好地应用和发展关联规则，更加便捷灵活地为读者们服务，提供了可行的途径。

参考文献

[1]王娜，岳俊英.基于关联规则的高校图书信息数据挖掘[J].信息系统工程，2014（02）：153-154.

[2]赵琳. 数据挖掘技术及其在高校图书管理系统中的应用研究[D].中国海洋大学，2011.