基于数据挖掘与智能分析的高校档案管理体系构建分析

摘 要：随着社会的发展及科学技术水平的不断提高，现代化信息技术得以在各行各业充分应用，高校的档案管理工作也是如此。利用大数据、人工智能等技术提高档案管理水平，可直接影响到学校的建设质量与发展进程，也成为提高办学水平与优化公共服务质量的重要手段。本文以“基于数据挖掘与智能分析的高校档案管理体系构建分析”为题，在发展意识、平台建设、技术应用和安全防护等方面指出当下存在的各种问题及未来发展的方向，深入探讨信息化管理体系的实践路径，以供高校同行参考。

关键词：信息技术；数据挖掘；智能分析；管理体系

随着新时代科技水平的提高，高校进入“互联网+智慧校园”的新发展模式。在档案管理工作中，通过建设信息化管理利用平台，融合多种技术，实现海量档案资源信息在线整合、高速流转与高效共享。高校档案管理部门在工作实践中，需要牢固树立责任意识，积极创新优化管理模式，通过多样化举措将档案信息化管理体系建设落地落实，为高校档案事业的可持续发展提供助力。

1 高校档案管理体系构建关键要素分析

1.1 数据挖掘技术内涵及功能

数据挖掘是基于机器学习与数据库管理的交叉技术。其主要功能是在数据库技术的基础上提取大量数据信息，通过机器学习对不完全、大量、模糊的数据进行深入分析研判，总结形成具有潜在利用价值的信息集合，达到高效率、低成本的目的。其应用涉及需求导向原则（以系统平台用户的需求为主）、数据前提原则（有较大数据量，解决异构数据问题）、成本效益原则（量力而行适当投入资金成本）和档案保护原则（避免使用原始数据）。

1.2 智能分析技术内涵及功能

人工智能即是所谓的“机器逻辑”，是一种模仿人的智力，让计算机拥有与人类一样的思维方式与思考逻辑，从而执行相应任务的技术。其自主学习功能来自知识库，将数据信息通过互联网进行“神经传递”，实现自动管理。其应用原则有以下几个方面：一是以数据为中心。在档案管理中将数据视为核心资产并进行整合共享应用，构建完整的档案数据生态系统。二是科学性原则。档案的收管存用要遵循客观规律，充分考虑档案信息的本质特征，确保信息真实可靠，具备时效性、准确性、机密性、一致性和可检索性。通过利用人工智能技术实现高校档案的管理流程自动化、智能分类与优化及深度价值挖掘，可进一步创新档案管理服务模式，为高校师生提供更加主动的利用服务，从而提升档案数据丰富性和可用性，彰显档案潜在利用价值。

1.3 高校档案信息化管理体系建设的必要性及意义

一是紧跟政策导向。《“十四五”全国档案事业发展规划》提出，要“深化信息化战略转型，强化科技和人才支撑”“加快推进档案信息化建设，引领档案管理现代化”。这标志着我国档案信息化建设已成为时代潮流，档案工作领域办公系统、业务系统逐渐向平台化、移动化、无纸化和电子化迈进，做到电子文件“应归尽归”“应收尽收”“应用尽用”已成为档案行业的必答题。二是优化档案体系。一方面保证其完整性与安全性。高校档案是建校以来教学、科研、后勤和行政等多种活动的真实记录，是学校历史与发展阶段的见证。通过将大量的纸质类档案数字化，可最大程度地确保档案原件不会在利用过程中被损坏、丢失与非法篡改。另一方面可提升其高效性与价值性。档案的信息化、平台化与共享化不仅能够提升档案文件检索速率，使管理者能够快速精准定位所需信息，还可通过数据分析，为教学、科研人员的工作决策提供历史数据和经验借鉴，提升决策的科学性和合理性[1]。

2 基于数据挖掘与智能分析的高校档案管理体系构建现存的问题

2.1 变革意识有待提升，创新水平较为低下

对于高校而言，档案详细记录了学校发展历程及各项工作的活动流程、取得的成果。高校档案不仅是学校未来发展的决策依据，还是教职工开展工作的重要参考。在实际工作中，由于学校缺乏对全体教职工进行档案重要性的宣传和教育，一些人员存在重视程度有限，发展思维存在滞后性与局限性。认为档案管理只是将散落在各部门的纸质档案存放到库房即可，无需投入较多人力、物力和财力使其与信息化模式接轨，认为档案的信息化体系建设与学校运行管理和长效发展没有直接联系，创新性思维较弱，使得整体工作效率较为缓慢，无形中增加了风险隐患。同时，受思维定式的影响，较多学校缺乏明确的职责划分与清晰的工作流程，组织架构存在缺失，导致各部门之间信息传递不通畅，档案资源共享不及时，导致档案管理工作落实不到位。

2.2 平台建设有待完善，技术水平较为低下

在大数据信息化技术的应用趋势下，部分高校的档案管理系统平台仍存在功能设计不规范、技术应用不熟练、数据传输较缓慢、文件共享有困难等问题。有的系统平台仅可提供基本的电子档案存储与检索功能，缺少对海量档案数据的深度信息挖掘与智能语义分析，个性化、智能化管理较为薄弱，页面设计不友好、操作烦琐、流程审批时间长等问题也使得用户的实际体验感大大降低。与此同时，相当多高校的档案管理系统“各自为政”的问题较为严重，没有与财务系统、后勤系统和人力资源系统等平台实现对接，使得整体系统集成性较差，平台兼容性较差，数据传输性较低，无法将可开放的电子档案实现共建共享，影响了档案自身价值的发挥。

2.3 应用存在技术瓶颈，用户体验感有待提升

首先，在高校档案管理领域虽然数据挖掘和人工智能技术已经得到了广泛应用，但实际效果仍然存在技术瓶颈，算法仍需继续优化。有的档案内容识别率不高、处理速度慢等，需要通过自然语言处理办法、深度学习等与数据挖掘相关的先进技术提高OCR识别技术的准确性与效率，使用户更好地理解档案内容。数据挖掘技术语义数据存在缺失问题，使得文本数据识别率低，文献加工难以深入内部的单元层，在后期档案利用过程中对后期语义知识组织和语义加工造成影响，无法发挥数据挖掘的真正意义。其次，在人工智能技术的应用过程中，由于在实践过程中没有做到与时俱进，定期的软件更新和硬件优化力度不够，技术应用可靠性较差。误差容忍性存在问题，在高校档案服务中存在数据质量、算法设计和模型训练等方面的挑战，用户可能因为负责操作界面或复杂应用逻辑而放弃应用系统平台，无法进一步提升用户体验和服务质量。

3 基于数据挖掘与智能分析的高校档案管理体系构建优化路径

3.1 多角度提升管理团队数字化管理的意识

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，对于高校档案的管理体系建设而言，转变发展思想，紧跟时代潮流，实现档案资源的数字化转型、信息化管理及智慧化利用是重中之重。

3.1.1加强宣传教育。高校要定期召开档案专题培训研讨会，向全体师生和管理人员宣传档案管理的政策环境、发展方向、重要性及意义，充分认识到档案管理不仅是一项后勤保障工作，还是学校发展、提高科研水平并与个人利益息息相关的基石。也可定期邀请当地档案行政主管部门的专家举办讲座，分享档案管理经验与成功案例，提高其重视程度和参与意识，营造适合档案事业发展的环境。

3.1.2完善组织架构。针对档案管理工作，学校领导要发挥主导及统筹作用，将档案管理纳入学校发展的战略规划，精细化地梳理档案信息化体系构建步骤及建设内容。成立领导小组，明确职责权限与工作目标，将学校相关部门的力量整合起来，形成齐抓共管的良好局面。

3.2 多举措优化系统平台信息化管理功能

3.2.1强化学习建设。在高校档案信息化体系建设实践过程中，学校领导及管理人员要深入开展行业调研和学习，结合国家档案局出台的《电子文件归档与电子档案管理规范（GB/T18894-2016）》、《电子档案单套管理一般要求》《电子档案移交接收操作规程》等行业标准，针对高校档案数量庞大、内容复杂、分类较多、更新较快和利用较广等特点及性质，梳理需求与发展目标，通过引入技术、优化流程、规范业务、重构体系等手段，不断提高档案管理信息化水平。

3.2.2完善智慧系统架构。档案事业要紧密联系智慧校园建设，促进档案管理工作与智慧校园相结合、相融合，期间要重点建设完善智慧系统架构。一方面，相关工作人员要积极与系统平台开发商沟通，结合自身工作需求与实际工作漏洞，在系统架构基础上拓展全新的功能体系，打造符合高校特色的档案管理工作系统，为师生提供个性化服务。例如，档案信息管理功能。系统要支持学生档案自助查询，为全校师生提供便捷的录入界面和数据字段，并采取安全机制保障敏感信息的安全性和保密性。精细化检索查询功能。充分利用数据挖掘技术与智能分析技术，通过关联规则、回归分析、时间序列分析、文本挖掘、机器学习、自然语言处理、追踪检测和语义分析等技术手段，挖掘在电子档案上传系统的过程中提取关键词，实现自动分类，能够将查询结果以多种形式呈现给用户[2]。

3.3 多元化提高数据挖掘科学化应用水平

3.3.1全面认识数据挖掘技术。常见档案数据挖掘技术包括分类技术、聚类技术和关联技术，一般与档案数据决策、档案数据属性归类、档案数据关联等工作密切相关，在实际档案数据挖掘中应用于档案数据的自动化采集、多源数据整合、数据质量控制机制制定等方面。通过此技术可实现对高校档案全域数据库进行深度挖掘分析，发现潜在信息关联及利用规律，在为学校相关决策提供科学依据的同时，也可对海量的数据进行统计分析，更好地促进学校综合发展。

3.3.2多元化应用数据挖掘技术。对于高校档案日常管理的技术应用有以下几个方面。一是基于开源平台研发。高校档案的信息化管理工作的开展可基于Hadoop的开源计算机平台，以MapReduce开源代码为基础，进行档案大数据应用程序的开发，数据资源处理的规模可达到1TB以上，可完成高校海量数据的挖掘、提取与计算任务的切割，从而提高档案数据资源管理效率。二是快速处理复杂数据。高校档案的信息包括大量半结构化与非结构化数据，需要在构建成熟的非关系型数据库的基础上，运用数据挖掘技术，提升复杂信息分析处理效能，可利用NoSQL非关系型数据库，完成CouchDB、Cassandra等不同类型数据信息的储存，实现各种数据的快速处理，解决了档案异化结构数据的处理问题，为数据统筹、数据挖掘和数据管理提供了解决方案，对今后的共建共享工作提供了一定的优势[3]。

3.4 多渠道促进海量数据智能化分析与利用

高校档案种类复杂、数量较多、价值丰富，利用人工智能技术保管、利用好档案已成为高校未来需要面对的重要难题，需要做到创新日常工作管理模式，加强数据隐私安全保护、提升用户应用服务的体验，采用自然语言处理、人工智能等技术，可以实现对高校档案文本的智能化解析，同时辅以人性化用户页面设计，使得管理员及全校师生能够更加便捷地进行查询与检索操作。

3.4.1创新“收管存用”四个环节。利用人工智能技术实现智能采集，一方面，借助终端设备在线爬取互联网资源，实现原始档案积累，另一方面对现有档案文本资料及音视频档案转录文件进行统一整合为数据库。实现智能化管理，通过自然语言处理技术和监督学习技术研发文本分类器模型，以对师生服务为目的，对高校档案进行语义级档案分类，提升检索定位精准度。实现智能化保存，将人工智能模型与高校档案管理系统平台进行功能融合，对全校师生产生的会计档案、科技档案、教育档案等进行实时性自动化保存。实现智能化应用，根据自然语言处理、专家系统、机器学习等技术实现部分档案的个性化与智慧化检索，并在特定场景下满足用户的应用需求[4]。

3.4.2完善档案保护机制。高校档案利用较为频繁，且人员数量庞大、身份来源广泛，在对外服务环节极易出现安全问题。利用人工智能的生物特征识别技术。例如，人脸识别、指纹识别、虹膜识别，配合漏洞检测与智能入侵检测功能，使档案资源在利用过程中最大限度地进行风险预警、实时监测、权限限制和防范攻击，以确保档案长期安全保存[5]。

结语

随着信息化技术不断进步，各行各业转型不断深入，智慧校园建设已成为教育信息化的最主要路径，高校档案管理数字化转型的重要性也在日益凸显，对于档案而言，其信息化体系建设是一项长期而艰巨的任务，为此，各级高校领导者及管理人员要紧跟时代潮流，认清发展形势，牢固树立信息化意识，积极应对新任务和新挑战，充分利用现代化科学技术强化自身的档案管理能力，在思想意识转变、人才引进培养、系统平台设计、现代技术应用等方面多重发力，加强协同合作、探索发展新模式，从而推动档案事业实现高质量发展。

参考文献

[1]余琦.高校档案信息化安全体系建设的价值及路径[J].通讯世界，2024，31（10）：40-42.

[2]王忠泰.高校档案数字化建设与信息资源整合研究[J].办公室业务，2024（17）：28-30.

[3]赵海晶.基于数据挖掘技术的档案管理系统分析[J].电子技术，2024，53（01）：320-322.

[4]张帆.基于人工智能的档案分类与检索系统优化研究[J].兰台世界，2024（11）：69-71.

[5]刘洪，王文雯.人工智能在档案管理中的应用研究[J].兰台世界，2024（12）：35-38.DOI：10.16565/j.cnki.1006-7744.2024.12.10.

作者简介：黄伟红（1981—），档案学专业研究生学历，任广西建设职业技术学院档案科科长、馆员，主要从事广西高职院校档案信息化建设（高校档案管理系统平台建设探索）研究等。