数据挖掘在图书馆大数据利用中的应用

贾彦玲 杨柳 宋志阳

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

作者简介：

贾彦玲（1992—），女，硕士，研究方向为计算机思维、STEAM教育、教学模式研究。

杨柳（1993—），女，硕士，研究方向为个性化教学。宋志阳（1994—），男，本科，研究方向为车辆工程教育。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2401-5042-6419

摘要：图书馆的日常运营中，每天都会产生大量的图书流通数据。这些数据不仅仅是记录读者信息和业务统计的工具，更隐藏着巨大的潜在价值。通过对这些数据的深度挖掘，我们发现读者的借阅行为、图书分类、学科特点以及读者类型之间存在一定的关联。这些关联对于图书馆优化资源配置、提高资源利用率以及提升服务水平具有重要意义。本文将结合实际经验，首先分析数据挖掘技术在图书馆应用的必要性，然后探讨数据挖掘的基本技术。同时，文章还将提出将数据挖掘技术应用于数字图书馆系统的基本步骤，并深入研究数据挖掘技术在图书馆读者借阅行为分析中的应用。

关键词：数据挖掘  图书馆  聚类算法  关联规则算法

中图分类号：TP393

随着信息技术的飞速发展，图书馆已从传统的纸质书籍转向数字化资源。在这个过程中，图书馆积累了大量的数据，包括读者的借阅记录、搜索历史、阅读习惯等。这些数据不仅数量庞大，而且类型多样，具有很高的利用价值。然而，如何有效利用这些大数据，提高图书馆的服务质量和资源利用效率，是当前面临的一大挑战。

数据挖掘作为一种强大的信息处理技术，能够从海量数据中提取有价值的信息和知识。通过数据挖掘，图书馆可以深入了解读者需求和行为模式，优化资源布局，提高服务质量，从而满足读者需求并提高资源利用效率。

相关概念及技术

1.1大数据

大数据是21世纪的热门词汇[1]。进入21世纪以来，大数据在各个领域得到广泛应用，推动了各个领域生产方式和规模的智能化、现代化。大数据是指数据量大、种类多[2]。与传统数据相比，大数据需要专业的数据分析和处理工具进行分析和研究。大数据蕴含着巨大的价值，但值得注意的是，并非大数据中的所有数据都具有高价值。

大数据所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。这种大数据的容量十分庞大，通常以TB甚至PB来衡量[3]。

1.2数据挖掘

数据挖掘技术是利用专业算法从海量数据中提取有价值信息的强大工具。在信息爆炸时代，数据量庞大但有价值的信息有限，数据挖掘技术能快速筛选出有价值的内容，提高数据处理和分析效率。它与计算机科学技术紧密相连，综合运用多种科学技术，为决策制定、趋势预测等提供有力支持。数据挖掘技术使人们更好地理解和利用数据，做出更明智的决策，是大数据领域的关键技术之一。

1.3图书馆数据挖掘技术应用的必要性

随着信息时代的快速发展，图书馆作为知识的海洋和信息的集散地，每天都在产生大量的数据。这些数据不仅包括读者的借阅记录、馆藏资源的利用情况，还涉及图书馆的日常运营和管理。因此，将这些数据转化为有价值的信息，以满足读者的需求和提高图书馆的管理效率，显得尤为重要[4]。而数据挖掘技术正是实现这一目标的关键工具。数据挖掘技术有助于图书馆深入理解读者行为和兴趣，优化馆藏资源配置，提供个性化服务和推荐。分析日常运营数据可发现管理问题，预测热门书籍和读者需求，为决策提供科学依据。挖掘和分析读者反馈信息，及时改进服务质量和提升满意度。同时，数据挖掘助力图书馆开展新业务，满足不断变化的学习和信息需求。

数据挖掘步骤

2.1建立数据库

在图书馆数据挖掘中，业务数据记录之间的关系分析是关键的一环。这些关系不仅包括图书与读者的关系、借阅记录之间的联系，还包括读者行为与图书类型、借阅模式与借阅频率等复杂的关系。通过关联规则挖掘、聚类分析等数据挖掘技术，可以发现这些隐藏在数据中的关系和模式[5]。例如：关联规则挖掘可以帮助发现图书之间的关联，从而优化图书排架和推荐系统；聚类分析则可以将读者按照其借阅行为进行分类，为个性化服务和市场细分提供依据[6]。理解这些关系有助于图书馆更精准地满足读者需求，提升服务质量和管理效率。（见图1）。

2.2 数据挖掘模块的构建

为了对图书馆的借阅记录数据进行文本向量化、聚类分析和效果评估，帮助图书馆了解读者的阅读偏好和行为模式，需要构建一个数据挖掘核心模块。首先，使用pandas库读取图书馆的借阅记录数据，并进行简单的数据预处理，包括填充缺失值。这里假设数据集中有一个名为“text”的文本列和一个名为“cluster”的类别列。其次，使用scikit-learn库中的CountVectorizer类对文本数据进行向量化处理，将文本转换为词频矩阵。这有助于将文本数据转换为数值型格式，以便进行后续的机器学习算法处理。再次，使用KMeans算法对文本数据进行聚类分析。假设要将数据分为3个类别，并使用KMeans++初始化方法来选择初始聚类中心。设置了最大迭代次数为100次，并使用单一的初始值进行聚类。在模型拟合后， adjusted_rand_score函数评估聚类的效果。该函数返回调整后的Rand指数，用于衡量聚类的准确度。得分越接近1，表示聚类效果越好。最后，DataFrame生成一个聚类报告，显示每个词在不同聚类中的分布情况。

2.3数据挖掘分析后的决策

在进行读者借阅行为的数据挖掘分析后，决策依据主要包含以下两个维度。

2.3.1借阅量信息的比较

通过比较不同图书的读者借阅量，可以深入了解各类图书的受欢迎程度和需求情况。在此基础上，以目标群体读者的借阅持续时间作为度量标准，进一步分析各类读者的借阅偏好和习惯。

2.3.2读者类别与持有时间的比较

通过对不同类别读者的借阅行为进行分析，可以探究不同群体读者的阅读偏好和图书利用率。这有助于理解各类读者的借阅需求和特点，为优化图书配置和服务提供决策支持。以某图书馆为例，通过数据挖掘分析图书的实际使用情况，给出了决策过程。决策树如图2所示。

实现过程

3.1数据预处理

数据预处理是数据挖掘的第一步，其目的是将原始数据进行清洗、转换和规整，以便进行后续的数据分析和挖掘。在图书馆读者借阅行为分析中，数据预处理包括以下几个方面。

（1）数据清洗：去除异常数据、处理缺失值、统一数据格式等。

（2）数据转换：将分类变量进行独热编码，将日期格式统一等。

数据规整：对数据进行归一化或标准化处理，消除不同特征之间的量纲影响。

3.2借阅行为模式挖掘

借阅行为模式挖掘是数据挖掘在图书馆读者借阅行为分析中的重要应用之一。通过借阅行为模式挖掘，可以发现读者的借阅习惯、兴趣偏好以及潜在的借阅需求。常见的方法包括关联规则挖掘、聚类分析等。

3.2.1关联规则挖掘

用于发现借阅记录中的频繁项集和关联规则。例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些书籍经常被同时借阅，从而优化图书排架和推荐策略。

3.2.2聚类分析

将具有相似借阅行为的读者分为同一类，以便进行有针对性的服务。例如：根据读者的借阅记录，可以将读者分为小说爱好者、学术研究型读者等不同类型，为不同类型的读者提供个性化的图书推荐服务。

3.3借阅行为预测

借阅行为预测是数据挖掘在图书馆读者借阅行为分析中的另一个重要应用。通过借阅行为预测，可以了解读者的借阅需求和趋势，从而制定更加精准的图书采购、排架和推荐策略。常用的预测方法包括回归分析和时间序列分析等。

3.3.1回归分析

通过分析历史借阅数据，建立借阅量与相关因素之间的数学模型，预测未来的借阅量。例如，可以根据读者的借阅历史、图书的借阅情况等因素，预测某一时间段内的图书需求量。

3.3.2时间序列分析

通过对历史借阅数据进行时间序列分析，了解借阅量的变化趋势和周期性规律。例如，可以分析某一类图书的借阅量随时间的变化情况，预测未来一段时间内的借阅趋势。

3.4数据可视化与交互式分析

数据可视化与交互式分析是数据挖掘在图书馆读者借阅行为分析中的另一个重要应用。通过数据可视化和交互式分析，可以将挖掘结果以直观、易理解的方式呈现给读者和管理人员，提高决策的科学性和实用性。常用的可视化方法包括柱状图、饼图、热力图等。例如：可以通过柱状图展示各类图书的借阅量对比情况；通过热力图展示读者的聚类分布情况；通过交互式分析工具，用户可以自由筛选、过滤和探索数据，深入挖掘不同维度之间的关联和规律。这种交互式的数据可视化方式可以帮助图书馆管理人员更好地理解读者的借阅行为和需求，从而制定更加精准的服务策略。

4结语

随着大数据时代的来临，图书馆数据呈现出海量、多样化的特点。数据挖掘技术在图书馆大数据利用中发挥着重要作用。通过数据预处理、借阅行为模式挖掘、借阅行为预测以及数据可视化与交互式分析等技术手段，图书馆能够深入挖掘读者借阅行为，优化服务策略，提高运营效率。数据挖掘技术有助于图书馆实现个性化服务、精准采购和排架，为读者提供更好的阅读体验。

参考文献

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梅轶骅，邓钧元，李智.基于数据挖掘技术的高校图书馆学生借阅行为研究[J].信息与电脑（理论版），2022，34（22）：206-208.

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