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1、浅析数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用摘要：社会的发展和时代的进步推动了知识经济时代的到来，人们生活水平的逐渐提高对精神文化的需求也越来越大。因此，随着我国高等教育的普及，高校图书馆的管理成为了各大高校共同关注的话题。传统的 图书管理工作只是将所采集的数据 进行了简单的存储，而并未对其进行了深入地分析并利用。 现代新型技术的发展为我国各大高校的 图书馆管理提供了良好的平台。数据挖掘技术作 为现代化信息技术的代表， 为 我国高校的图书馆管理带来了极大的便利。笔者在文中通过对 数据挖掘技术进行了简单地 阐述， 进而分析了数据挖掘技术在高校图书管理系统中的需求，并 对数据挖掘技术在高校图书馆
2、管理系统中的应用进行相关探究，希望能够促进我国高校 图书馆的有效管理。关键词：数据挖掘技术 图书馆管理系统 个性化服务一、 引言现代社会的蓬勃发展带动了信息技术的快速发展，网络信息数据库的规模和范围不断扩大，已从单一的记录发展到整个网络，使得各大高校图书馆多年的资料在短短时间内迅速积累了海量的数据。要对海量的数据资料进行指定项目的检索犹如大海捞针，因此需要更加准确的检索工具。我国的各大高校中的图书馆主要是为教师和学生提供教学和学习的资源并且为相关的优秀科研活动提供合适的环境。然而，各大高校中的图书馆在管理的过程中会受到各种内外因素的影响导致图书馆在为读者提供服务的过程中产生矛盾。高校图书馆的管
3、理工作因为地管理方式的过时和错误的服务方式对图书的管理造成了一定的困难。高校图书馆的传统管理方式只是侧重于对图书的借阅和归还程序进行系统登记，缺乏对相关的数据进行采集和分析。因此许多数据中所隐含的信息资源往往会被忽略16。数据挖掘技术是迎合当代需求而诞生并迅速发展起来的一项高科技手段，将数据挖掘技术的基本理论与高校图书馆管理进行实际的结合，有助于高校图书馆对资源进行更好地管理从而来达到优化高校图书馆管理的目的。二、 数据挖掘技术的相关综述1.数据挖掘技术的概念数据挖掘技术主要是指在数据库当中将许多的知识纳入相关的体系当中（如下图 1 所示） 。数据挖掘技术的概念产生于 20 世纪的八十、九十年
4、代的美国。数据挖掘技术指的是建立一个特定的数据集合来件各种领域内的知识进行提炼，根据不同的知识结构运用不同的数据挖掘计算方法并总结和归纳这些数据所呈现出来的规律以更好地解决以后出现的类似数据问题。数据挖掘技术是从大量的、不完全的有噪声的、模糊的、随机的数据中进行检索，并提取其隐含在其中的人们不知道的，但又是潜在有用的关系和规律的一个综合性过程，是统计、在线分析等数据分析工具的一个有效补充。这个过程类似于淘金，从一个多元性的整体数据库中对所需要的信息数据进行筛选检索，最终得到有用的信息和知识。在我国的各大高校的图书管理系统中会通过数据挖掘技术来建立一种数据关系，这种关系涉及的知识范围非常广泛并且
5、可以通过相关数据对读者来进行进一步地细分。高校图书管理工作人员可以对这些数据进行整理和分析从而发现不同的读者所具有的个性化特征以提高数据挖掘技术的利用机制。图 1：数据挖掘技术的过程示意图2.数据挖掘技术的功能和特点近年来，各领域研究人员不断的对数据挖掘技术进行研究，并且致力于开发出智能化的信息检索工具。数据挖掘技术中的数据源必须是真实的、大量的、是用户感兴趣的、可接受的、可理解并且能够运用的。因此，所开发出的智能化信息检索工具必须具有以下所述的几点功能特点。 （1）定义及类别的描述：定义的描述是指对特定对象用简单易懂的词汇、语言来对其的特点进行描述。类别的划分是根据所描述对象的特点进行群体的
6、分门别类。定义主要侧重于相同对数据群的共有特点的描述，而类别的侧重点则在于不同数据对象之间的区分。 （2）关系发现：关系发现是指对不同的信息变量之间存在的内部关联和潜在规律进行发现处理。关系发现又可细分为简单关系、时序关系以及因果作用关系三种类型。该功能在购物篮、商务管理和决策分析方面应用普及，是一种较受欢迎的数据挖掘手段。 （3）归类及预估：对信息数据进行归类和预估都需要在信息处理前期进行有指导性意义的习得性操作，建立一套规则或模型。归类主要用于对散在分部信息的估算，而预估是用于对连续信息的估计。归类的常用方法有决策树、贝叶斯公式、神经网络、遗传算法、粗糙集和模糊集等，预估的常用技术是线性回
7、归和非线性回归两种。 （4）聚合研究：聚合是指对信息进行由类似数据组成的多个类别的区分，样本是依照组内的最高相似程度、组间的最小相似程度进行归类划分的。它与归类的主要区别在于该功能是无指导性意义的习得性操作，在对信息对象研究时，研究对象的类别是无法预知的。一般可通过对类别的划分、分层、密度主导、网格主导以及模型主导等手段来进行聚合研究。 （5）孤立点分析：孤立点通常用来指代不满足信息的常规行为或一般模型。孤立点可能是由于系统检索的缺陷对信息的分析造成偶尔失误而被视为无用数据而被剔除的信息，实际上可以是有实际意义和作用的数据。孤立点的挖掘方法包括统计学方法、基于距离的方法和基于偏差的方法2158
8、7。 （5）演变分析：演变分析通常是用来描述随时间的推移而改变的行为的规律或趋势，并建立与时间的关系模型。包括走向研究、时间顺序研究中的模糊检索、与时间有关的顺序挖掘和循环挖掘。三、数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的需要目前，我国的各大高校图书馆一般都是被动地为读者提供服务。因此对于读者的需求高校图书馆也很难进行预测。因此，如果高校图书馆在实际的工作当中能够实现对图书馆进行自动化管理，那么高校图书馆不仅可以充分地挖掘出有效的信息，而且还能提高资源信息的利用效率。 首先，数据挖掘技术通过对不同的数据进行分析和统计从而能够为读者制定一个切实可行得阅读模式。这主要体现在数据挖掘技术可以根据读者对图
9、书的借阅情况来分析出最受欢迎的图书，同时数据挖掘技术还能够根据读者的借书和还书的记录从而更加深入地了解读者的信息并可以分析不同的读者对借阅行为的差别。数据挖掘技术可以为读者制定具有个性化特色的阅读模式并为其提供不同的服务314。如果读者自身的相关借阅有效证件不小心遗漏或者丢失了可以通过数据挖掘技术很快地找到自己的图书借阅历史记录并能够及时地办理相关业务。其次，数据挖掘技术能够利用读者的借阅时间和借阅的形式来为读者量身定做一套适合个人的服务模式。例如，读者在借阅相关的读书时候，图书管理系统会自动地为读者生成类似的图书书目及其具体信息。因此，在实际的工作当中，数据挖掘技术可以从读者的角度出发为读者
10、推荐最受欢迎的图书或者读者最感兴趣的读书。这样读者不仅可以尽快地找到符合自身要求的信息资源，数据挖掘技术还能够对读者的阅读行为进行正确地引导以推动读者建立科学的人生观、世界观和价值观。最后，数据挖掘技术通过对高校图书馆中的图书进行排架管理以计算出不同的图书的利用效率。数据挖掘技术能够对高校图书馆管理系统中的数据进行有效地分析并可以向不同的读者提供不同的信息资源。为了能够提高信息资源的利用效率，数据挖掘技术还可以根据信息资源之间的关联性从而为不同风格的读者提供不同的阅读环境。总而言之，数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的运用能够为管理人员提供具体详细的信息并为管理人员做出相关的决策提供依据。高校
11、图书馆管理系统可以根据不同的读者群形成不同的子系统，比如学生信息管理系统、教师信息管理系统和教学信息管理系统等等42。每一个子系统通过对读者的业务进行相关地办理从而提高了高校图书馆的服务水平。 四、数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用探究1.数据挖掘技术对图书的管理方面首先我国的各大高校的图书馆应该对不同的读者需要进行市场调研，了解读者对不同的知识结构层次的需求，从而对图书馆将要购买的文献资料和图书馆的藏书进行科学有效的规划。数据挖掘技术能够大大地提高资源的使用率进一步实现图书馆的经济效益。数据挖掘技术能够对读者的图书借阅情况进行自动化地记录和登记从而对尚未借出的图书进行有效地管理。因此，
12、数据挖掘技术可以协助图书采购人员对各类图书需要采购的数量以及帮助图书管理员将最新的图书进行合理地放置以方便读者进行借阅。其次，我国各大高校的图书馆的藏书内容非常广泛，而读者在进行资源利用的过程中并不需要对每一本图书进行借阅。图书馆的资源并不能达到 100%的利用率，而且高校图书馆每天都要向读者办理不同的服务。但是对读者办理的相关数据并不能真实准确地反映出读者的需求情况59。因此，高校图书馆需要借助数据挖掘技术对读者历史记录数据进行充分地整合和分析。通过对每一种图书的借阅情况进行统计和归纳从而帮助图书馆管理人员制定科学有效地图书管理策略。同时，我国的各大高校的图书馆对图书资源的排架主要是通过对其
13、进行不同的分类并附上不同的卡片来对不同类型的图书进行区分。因此，图书资源的排放位置管理能够方便读者在最快的速度内找到自己想要的图书。数据挖掘技术的使用能够帮助读者迅速地查找到所需要的图书的具体信息，比如图书的主编和出版社以及出版版次等等。因为各大高校的图书馆每天都会新增大量图书。因此，在对其进行管理的过程中应该对新增的图书留下足够的发展空间以便于对新的图书进行重新管理。数据挖掘技术能够根据图书的借阅率来分析出哪一种图书最受欢迎。同时，数据挖掘技术还可以对借阅率较大的图书进行排行以方便读者对畅销的图书资源进行了解。数据挖掘技术还可以根据读者借阅图书的情况来分析出读者的性格特征和习惯爱好。高校图书
14、馆管理人员可以利用数据挖掘技术对各种图书资源进行分析以提高图书管理工作的效率，为读者提供更加优质的服务。2.数据挖掘技术在读者管理方面我国的各大高校图书馆运行宗旨是为不同的读者提供不同的服务。读者至上成为了我国各大高校图书馆管理工作的目标。因此，在对读者的管理方面，各大高校的图书馆可以利用数据挖掘技术对读者进行分类。例如，高校图书馆可以对读者从职业的角度进行划分，高校图书馆的服务对象分为教师和学生以及职工。因此，高校图书馆可以对读者进行及时地注册并建立一个长期的服务关系，通过对读者的文化程度和兴趣习惯进行相关的统计以查找出具有潜力的读者人群652。同时高校图书馆还可以借助数据挖掘技术对读者的注
15、册内容和信息进行有效地管理，对于那些应届毕业生的借阅证要进行及时地注销或者延长使用期限等等。如果对应届毕业生的借书证进行了注销，那么只要学生毕业了就不能在图书馆办理相关的业务；如果对应届毕业生的借书证进行延期，那么即使学生毕业后仍旧可以去图书馆办理相关的业务。因此，高校图书馆在对读者进行管理方面要采取科学的方法逐步地拓展读者的阅读范围，培养读者的阅读兴趣从而提高高校图书馆的服务水平，改善高校图书馆的服务质量。3.数据挖掘技术在工作管理方面 目前，我国各大高校的图书馆的发展离不开对图书馆进行科学有效地管理。因此，管理水平的高低会对高校图书馆的管理工作产生重大的影响。然而，传统的图书馆管理模式和方
16、法已经不能够适应时代的发展和读者对知识需要的变化。因此，在对高校图书馆进行管理的过程中要积极地发挥数据挖掘技术的优势对高校图书馆中的数据进行合理地分析并将有效的信息汇集起来为制定相关的管理决定提供一定的指导意义和借鉴意义。数据挖掘技术在突破传统图书馆管理的局限对高校图书馆的相关管理采用科学的模式来进行集中化经营以满足读者对信息资源的需求。同时，数据挖掘技术还能够正确地引导读者对不同的资源数据进行筛选从而挖掘出具有真正价值意义的信息。五、数据挖掘技术在我国高校图书馆管理系统中的发展前景伴随着高等教育的普及化和大众化，我国的各大高校图书馆也在进行着不断的发展和完善。高校图书馆管理在未来的发展中还面临着一定的压力和挑战。各大高校之间正在积极地加强相互之间的合作和联系。通过对相关的图书信息资源进行科学合理地利用以促进高校图书馆的发展。如何为读者提供更加完善的服务依旧是各大高校图书馆的发展宗旨。我国各大高校图书馆在今后的发展过程中应该不断地引入创新机制并对其服务对象进行准确地定位，进一步促进自身的发展。数据挖掘技术在我国高
