图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用

杨微　滑珊

摘 要：图书馆管理工作中的庞大的数据信息给图书馆的管理工作带来了极大地挑战，传统的图书馆人工管理的方式已经无法高效循环的进行图书信息管理，我国各学校的图书馆都加速向现代自动数字化的管理形式发展。数据挖掘技术基于统计学，机器自动分类，人工智能等现代技术实现高度自动化管理，实现高效只能管理分类图书，提升图书馆服务质量，促进图书馆优质管理。

关键词：图书馆 管理 数据挖掘技术

中图分类号：G25 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2019）07-00-01

虽然目前数据库管理系统在图书馆界广泛应用，但仍缺少针对决策分析的支持，图书馆数据在呈指数式增长的同时，往往会陷入"数据爆炸，知识匮乏"的窘迫境地。随着信息技术的高速发展，人们储存的数据动辄用G和T等大单位进行计量，怎么从海量的数据中提取出有用精华的信息呢？这就要用到数据挖掘技术了。数据发掘技术是一个年轻并朝气蓬勃发展的领域，可以储存大量的历史记录，从大量数据中挖掘有效知识，挖掘出来的知识可以广泛运用到各种领域，数据挖掘技术是信息进步自然需求的结果。数据挖掘的对象广泛，面向所有数据库，云空间，多媒体数据以及网络数据等。

一、图书馆信息数据特点

第一，图书馆数据信息繁杂性，图书馆中馆藏书目种类丰富，涉及各个学科，各个领域，各种语言。学生作为图书馆的主要使用者，每年都会有成千上万的新生用户，每年也会有成千上万民毕业的学生，图书馆用户信息需要每年对用户信息进行更新删除，信息量处理任务繁重。第二，信息运用之间的关联性，每个用户都有自己比较侧重的书目类别，用户与书的种类之间有一定的关联性，找准之间的关联，能让图书馆管理工作效率事半功倍。

二、数据挖掘的基本要点

1.数据挖掘的主要环节

首先确定挖掘对象，有秩序有目标的进行数据挖掘；其次进行数据准备，这是对海量信息进行初步筛选，是整个信息挖掘技术的龙头环节，也是信息挖掘工作中最繁琐最辛苦的环节，通过初步提取信息到进一步精确数据，取其精华，去其糟粕。经过一系列处理，我们可以得到完整的信息；然后进行数据挖掘，数据挖掘需要计算机进行大量的运算，对于不同的目的采用“聚类，分类，相关联”等不同的规则运算；最后对挖掘的结果进行评价分析，这是反馈过程，通过反馈，能够发现数据挖掘过程中的不足和缺陷，及时进行调整。

2.数据挖掘的主要算法

数据挖掘的主要算法有“分类分析，聚类分析，关联分析，时间序列分析，预测分析技术，偏差分析”几种主要的算法。其中聚类分析在其中运用最为广泛，聚类信息可以将大数据划分类别，它的的主要方法又包括“划分方法，层次方法，基于密度方法，基于网络方法，基于模型方法，均值算法”几种。数据挖掘技术已经运用到很多研究方向去了，在未来发展中面临着算法的效率和扩展性的问题。

三、加强图书馆管理工作中的数据挖掘技术策略

1.加强资源建设，优化館藏

通过数据挖掘，建立好文献与学科的联系，促进各个图书馆资源共享，通过对学生检索记录的总和分析，对图书馆结构布局进行合理规划，统计出图书馆馆藏质量较高利用率较高的图书，挖掘图书索取号之间的关联规则，新书与旧书之间的关联规则，以及图书分类号之间的关联规则，帮助学生更高效率的借助有用图书。客观分析图书需求变化趋势，优化图书馆服务质量，数据分析能力等各方面的综合素质能力。

2.针对性推荐，个性化服务

不同学生的阅读习惯和阅读需求不同，数据挖掘技术要注重通过学生的借阅记录，节约时间等相关的借阅记录数据的分析，预测学生借阅下本书的可能，编排合理的图书排架顺序，并为学生推送阅读建议，促进学生选书效率，满足学生的个性化图书需求，独特的读书意向建立个性化服务。建立推送服务时有以下几种排名推送可以参考：1.热门图书排名推荐2.根据学生的借阅历史进行相关推荐3.优质新书推荐4.最受欢迎作家推荐5.专家推荐读物。因为每个学校在专业上的侧重不同，尤其是专业职业学院针对某门学科需要深入学习，学校要根据根据本校图书馆自身特点以及本校学生特点探索出适合本校学生的推荐种类，让学校师生在检索时能获得更满意的数据信息，节省查阅时间，提高服务质量。

3.挖掘学科关联，提升服务质量

图书馆可以利用数据挖掘技术提高信息服务的智能化，提升检索结果的质量，从而优化数据搜集资源，数据的搜集质量决定了学校在图书馆经费方面的合理利用，在新书采购方向具有很大的参考意义。目前很多高校都研发了线上的数字图书资源APP，学生在网上可以快捷方便的查阅图书，在查阅图书时产生的查询记录阅览记录都可作为宝贵的图书馆数据，这些数据能够反映出各种科目图书之间的相关性，反映出图书的学科相关性，图书的内容深度等各种参考数据。

四、结语

当下数字图书馆发展迅速，数字挖掘技术能在线上，线下都发挥出其巨大优势，具有广阔的发展前景，各校在运用数据挖掘技术管理图书馆时，要注意结合本校实际情况，注意学生具体使用体验反馈，提升数据挖掘技术运用与读书管理领域的价值，提高图书馆资源利用效率。在未来的发展前景中，对图书个性化管理方面还要继续努力，加强考虑关联规则的个性化推荐系统的研究，充分考虑影响读者借阅种类各方面的影响因素，对于未来图书馆的建设发展有重大意义。

参考文献

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