数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨.doc

数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨.doc数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程，其在各行各业中均取得了良好的 应用效果,且已然成为了国内外的研究热点。目前常用的挖掘技术有数据挖掘、Web数据 挖掘、文本挖掘这三个类型。
（一） 数据挖掘
面向数值数据的挖掘技术称之为数据挖掘，关联分析、聚类分析、分类、预测、时序 模式和偏差分析等称之为数据挖掘。数据挖掘技术的水平对所发现知识的质量有着最直接 的影响，目前应用较广泛的数据挖掘方法有关联分析法，人工神经元网络、决策树和遗传 算法等，对这些方法的研究主要集中在算法与其具体应用等领域。
（二） Web数据挖掘
Web数据挖掘的主要对象是包括Web页面内容、页面之间结构、用户访问信息、商务 交易信息等在内的各种Web数据，人们借助这一技术可短不仅可从万维网中有效提取知识, 还可改进站点设计，为电子商务的更好开展提供服务。
（三） 文本数据挖掘
文本数据的挖掘对象主要是文本信息，主要工作内容包括特征提取、文本摘要、文本 分类与聚类、概念操作以及探索新数据分析等，具体技术手段则有词频反文献频率向量表 示法、词串表示法以及贝叶斯分类算法、词集合算法和文本聚类算法、K-最近邻参照分类 算法等。
二、数据挖掘技术的应用对高校图施的意义
扩招使得高校生源不断扩大，高校图书馆的读者数量也日益庞大。与此同时，高校图 书馆的借阅记录以及馆藏数据的存储积累均呈不断增加的发展趋势。然而，这些海量数据 的质量鱼龙混杂，不仅包含对管理者与决策者真正有价值的信息，同时也有不少落后的、 无用的、错误的信息，因此数据分析和挖掘工作十分重要。
（一）数据挖掘可提高高校图书馆的决策能力
借助数据挖掘技术，高校图书馆管理者可对挖掘出的有用数据信息进行进一步分析与 研究，进而可促进自身决策能力的提高。例如，我们可利用数据挖掘技术来分析图书借阅 情况，进而可探究出读者的读书喜好和借阅****惯，并在此基础上总结出读者的借阅规律， 如此即可为日后的图书馆管理工作提供有效的依据。
（二）数据挖掘可为图书采购工作提供指导性意见
通过数据挖掘技术分析读者的喜好，我们可对图书馆的下一步采购工作进行科学预测,
图书采购行为将更加科学合理。传统图书馆管理中，采购人员都是通过主观判断来决定采 购什么类型的图书，这无疑不利于图书馆的运行与发展。
（三）数据挖掘可为读者提供更为个性化的服务
不同的读者有不同的阅读需求，这要求高校图书馆为其提供不同的阅读服务。数据挖 掘技术可通过数据分析设置不同的服务标准，进而可为读者提供更为个性化的服务。这样 一来，高校图书馆的服务质量得以提升，读者的阅读兴趣也更为浓厚。
三、数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用设计
基于上述章节对数据挖掘技术应用对高校图书馆意义的分析，我们应进一步重视数据 挖掘技术在高校图书馆管理中的应用。本章节笔者将重点介绍基于数据挖掘技术的高校图 书馆管理系统设计。
（一） 信息系统总体框架
高校图书馆管理系统在应用数据挖掘技术时，可以高校图书馆的网站系统为基础。从 北邮、银博等现有的图书管理系统来看，基本都采用三层结构体系设计，即用户界面层、 业务逻辑层与数据访问层。由一系列交互页面组成的用户界面层的主要功能在于帮助用户 实现对图书馆网站的访