数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用

2021-11-27李莉

魅力中国 2021年44期

李莉

（德州市图书馆，山东德州 253000）

伴随着技术的进步，越来越多的城市开始了智慧图书馆建设，当智慧图书馆建成以后，图书馆的管理方式都将发生巨大的变革。事实上，在当下的条件下，图书馆的自动化、数据化程度是评估图书馆实力的关键指标，各个图书馆都要注重管理工作中的数据分析和利用。数据挖掘被应用到了越来越多的领域，一个代表性的领域就是图书馆期刊管理中，虽然很多图书馆的期刊管理中都采用了数据挖掘，但其应用方面还存在着一定的不足，未来还要加大技术创新力度，以发挥数据挖掘的突出优势。

一、数据挖掘常用技术

大数据时代到来以后，在人们的各项生产生活活动的进行中，所产生的数据信息量日渐庞大，对这些数据信息的筛选、剔除和应用，可给后续的工作开展提供一定的参考。而数据挖掘作为大数据时代中的关键性技术，这一技术的应用就是要通过对数据的分析和统计，发现不同类型数据之间可能存在的紧密联系，进而从中提炼出新的有参考价值的数据。因此，从本质上来看，数据挖掘可帮助人们从海量的数据中提取出潜在的信息，开展决策和预测。数据挖掘技术主要体现在以下方面：

（一）自动预测趋势和行为

传统的数据挖掘工作中，因为存在着一定的技术限制，数据的分析和处理工作都是由人工来完成的，信息时代到来以后，传统的数据挖掘技术逐步向新的方向发展，自动预测趋势和行为技术，可从海量的数据中帮助人们找寻不同数据之间的内在联系，获取到关于预测性的信息，进而来辅助相应的预测或者决策工作。

（二）统计分析技术

统计分析技术同样也是数据挖掘中的一种，在这一技术应用时，主要是要对特定的数据集合进行分部或者概率模型的构建，在该模型基础上开展对应的统计和分析工作。

（三）决策树算法

决策树算法下的数据挖掘工作，首先要对海量的信息依据特定的分类标准来加以分类，在分类基础上进行潜在信息的挖掘，在大规模数据的预测模型中，这一算法的应用相对较多。

（四）聚类分析

聚类分析也是数据挖掘中十分常用的一种方法，当面临海量数据时，聚类分析就是要对这些数据开展群组分类，但在群组分类的过程中主要是根据自身的特点来进行的，并没有明确的分组规则和标准。

（五）关联分析

不同类型的数据之间可能存在着一定的内在联系，而关联分析利用的就是这一点，当在数据挖掘中利用的是关联分析时，就是要判定在数据库中的两个或者两个以上变量之间是否蕴含着一种内在的规律性关系。结合关联特点，主要以简单关联、时序关联和因果关联为主。

（六）神经元网络

在Internet 中有多个的服务器，这些不同的服务器之间存在着互联互通的关系，在神经元网络中就利用的是这种关系，可将神经网络看成是很多神经元互联互通所构成，在当下的数据挖掘中，神经元网络的应用也相对较多。

二、数据挖掘在图书馆期刊管理中存在的不足

（一）数据挖掘专业化人才缺失

数据挖掘是一种现代化的技术，在其中集成了多种的技术，技术专业性较强使得在将该技术应用在图书馆期刊管理时，应配备数据挖掘方面的专业化人才，使得这些人才能够发挥其专业优势，积极参与到图书馆期刊管理的数据挖掘中。但显然，城市图书馆虽然日渐意识到了数据挖掘技术的优势，也积极将数据挖掘应用到了图书馆期刊管理中，但却未同步进行数据挖掘方面的人才引进，因为人才配置的不足，图书馆期刊管理方面的数据仓库、数据库建设等水平低下。

（二）国产数据挖掘软件的整体水平偏低

与发达国家相比，我国的数据挖掘水平还相对偏低，不论是技术发展还是软件研发，都与发达国家存在着明显的差距。因为数据挖掘的起步较晚，再加上应用经验有限，我国国产数据挖掘软件的技术含量偏低，国产软件技术水平不足，使得图书馆期刊管理中的数据挖掘应用受到了很大的限制。近几年来，我国在国产数据挖掘软件的研发方面给予了巨大的资金和技术支持，但从整体的发展水平来看，尚处于初级阶段，在直接利用国外先进数据挖掘软件时，不仅存在着汉化方面的难题，还需考虑其是否能够与我国图书馆的基本情况相符合，因此，国产数据挖掘软件的研发是未来工作的重点。

三、数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用

（一）指导期刊订阅与采购

随着知识经济时代的到来，人们越来越意识到了知识的重要性，对知识的渴求使得人们在学习的过程中，对图书馆的资源需求量逐年递增，需求的这种变化使得各个城市的图书馆工作中，馆藏资源也要随着人们的基本需求而进行更新，以保障馆藏的期刊种类能够基本需求。图书馆的期刊管理中，采购是关键性的工作，一般可采用以下的采购方法：各个领域的专家列出符合人们阅读的本专业期刊，以此为基础采购；专业的采购人员根据自身的经验来进行采购。不论在采购工作中采用的是哪种方式，都存在着过于主观的问题，所采购的期刊往往无法与人们的期刊借阅需求完全一致，可能会在期刊采购以后发现无人订阅的情况，存在资源的一定浪费。而数据挖掘可辅助图书馆的期刊采购，因为在通过对人们某一时间段中的订阅与需求信息分析，就可以得出相对可靠的结果，将这些结果用于采购预测，使得采购人员可在这些基础上进行采购计划的制定。城市图书馆每年的期刊采购费用是有严格限制的，经由数据挖掘在期刊订阅与采购方面的应用，就可以科学利用这些采购资金来平衡采购。

（二）分析需求，提供个性化期刊服务

图书馆可使得人们能够从各种类型的期刊中学到更多的知识，因此，图书馆的期刊管理工作是非常重要的，经由图书馆给用户提供的期刊服务，可使得人们能够在大量的期刊阅读中开阔其视野和思维。随着时代的变化，传统的图书馆期刊服务模式已经难以满足用户的需求，而通过数据挖掘在期刊管理中的应用，可使得用户能够在最短的时间内就查阅到所需的期刊信息，给人们的知识拓展和研究工作提供指导。因此，数据挖掘可精准分析用户的需求，进而使得图书馆优化和提升其服务，给用户提供个性化期刊服务。比如，用户不需提前申请就能够获得相应的资料，甚至在一些特殊的情况下，数据挖掘可经由个性化服务的提供，使得潜在用户逐步向固有用户所转变。

不同的群体因为其知识需求、学习能力等的差别，在图书馆期刊订阅方面，对资源的需求也存在着一定的不同，但在数据挖掘的期刊管理模式下，用户在期刊借阅的过程中，也就同步在图书馆数据库中产生了关于阅读习惯等基本的个人信息，而后续通过数据挖掘，可实现对各个职业、不同层次的群体对图书馆的资源需求，准确了解到图书馆用户的偏好、兴趣爱好，从而从个性化角度给用户提供服务。个性化服务可从以下方面来实施：（1）当利用数据挖掘发现了用户可能存在阅读兴趣的期刊之时，能够自动地为用户发出对应信息的提示与推荐；（2）当面对不同用户，考虑到每个人的取向、偏好都会难免存在一定差异，因此在其进行图书馆网页信息的浏览、检索时，所提供的界面也实行有针对性的设计；（3）发现用户的实时需求，关注用户兴趣、需求等的动态化变化，经由数据挖掘来实现动态分析，给服务提供参考。当为用户提供个性化服务之时，首先需要创建动态需求模型，对相应的需求信息开展搜索与挖掘，将特定主题作为核心标准，来对所采集、整理获得的信息加以过滤、筛选与整合，构成有效、具有实用价值的信息集，然后利用在线或是离线的模式，对用户提供针对性的信息反馈。

（三）优化图书馆期刊的馆藏布局

图书馆中的馆藏量庞大，馆藏布局也会影响到图书馆的服务水平，因此，在图书馆的期刊管理过程中，同样也要加强对馆藏布局的优化。图书馆期刊往往包含有现刊和过刊两种，在一般情况下，过刊的数量要比现刊的数量大一些，在图书馆内的占有空间较大，用户在进行这部分期刊的查阅时，往往相对困难。因为在图书馆的过刊数量庞大，使得用户的借阅量也相对大一些，为了有效缩短借阅期刊时的时间，就需要图书馆进行馆藏的科学设计与布局。数据挖掘条件下，图书馆要进行相应的数据库建设，其数据库中的信息应处于动态变化的过程中，不断进行库内数据的更新，随后再通过数据挖掘来了解用户对哪些期刊的兴趣更高，在哪一阶段的借阅量比较大，在这些数据挖掘条件下，图书馆的专业管理人员就可以及时根据用户需求、借阅情况等的变化，来及时进行一些期刊的剔除或者布局调整，实现馆内资源的更新。

（四）强化期刊书库管理

就用户的学习过程来看，图书馆给用户的知识拓展和思维启迪是非常大的，图书馆可作为用户的第二课堂，在各种期刊的阅读过程中，也就进行了知识的拓展，开阔用户视野的同时也拓展了用户的思维水平，使得用户能够逐步形成良好的学习习惯，锻炼其专业能力。但为使得用户能够通过第二课堂掌握到更多的知识，图书馆就要在自身的工作过程中，给用户提供最为专业且前沿的信息资料，而数据挖掘可使得图书馆的第二课堂服务水平得以大大提升。

为了使得图书馆的功能更加健全、更为多样化，并且使其服务质量有效提高，则应当强化对期刊的管理工作，当下的很多城市，其图书馆内的残破书相对较多，甚至图书馆存在着严重的丢书情况，给图书馆的运营带来了极大的困难。在数据挖掘技术下，通过对图书馆期刊借阅数据的全面分析，能够掌握一段时间内图书馆中增长幅度比较大的期刊种类，针对这种类型的期刊，在期刊上架的过程中，结合数据挖掘下所得到的预测结果，对于这些期刊预先留出充足的架位。通过对数据挖掘技术的应用，能够实现对注销信息的分类整理、计算分析，将其和样本库进行全面对比，如此便能确定丢失率过高的现象具体是由何种原因导致的，也就能够让图书馆在进行期刊管理时能够从这些方向来制定优化措施，比如对制度加以完善、人员的合理安排、技术的更新迭代等。对图书馆中一些常常被连续借阅的期刊，可适当增大对这些期刊的采购量，制定科学且可行的采购计划，数据挖掘下的量化管理，使得采购部门的采购工作更具科学性，采购人员可在采购过程中更有方向性和目的性，进而不断提升其采购服务质量。