基于数据挖掘技术的图书馆借阅信息关联分析

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基于SAS／EM的图书借阅数据关联规则数据挖掘

ｒｌｔｓａｏｉｉｃｗｈｃｏｇｄｈｉａｙｂｋｏｒｏｗｉｇａｄｕｒｈａｉ．ｅａｏｎｍｎｇｄｇｔｗｉｈｉｈｔｕｉｅｔｅｌｒｏｏｂｒｉｓｂｒｎｎｐｃｓｎｇ
Ｋｅｒｓａｓｃａｏｕｅ；ｏｋｌｎａａＳＭ；ａｉｉｇｙｗｏｄ：ｓｏｉｔｎｒｌｓｂｏ — ａｄｄｔ；ＡＳＥｉｄｔｍｎｎａ
基于ＳＳＥ的图书借阅数据关联规则数据挖掘Ａ／Ｍ
欧阳烽
（南师范大学，南长沙４０８）湖湖１０１
摘
要：ＳＳ以Ａ数据挖掘系统Ｅ模块中的Ａｓｃｆｎ节点为关联规则数据挖掘平台，Ｍｓ￣ｏｏｉ对经过数据预处理的读者借阅数
据进行关联规则数据挖掘，揭示数据间的关联关系，用来指导图书馆图书借阅工作和采购工作。关键词：关联规则；图书借阅数据；ＡＥ数据挖掘ＳＳＭ；中图法分类号：Ｐ７２４ｒ文献标识码：Ａ
ＭｉｉｇＡｓｏｉｔｏｌｓｏａｅｓＬａｄＤａａｏＡＳＥＭｎｎｓｃａｉｎＲｕｅｆＲｅｄｒ－ｎｔｎＳ
２１图书借阅数据的获取及数据预处理．２３ＳＳＥ关联规则数据挖掘结果分析．ＡＭ
２１图书借阅数据的获取．１．如图１所示，对要进行关联规则挖掘的图书借阅数据按预先确定的时间期限、操作类型、索取号、条码号和读者证号等条件从图书管理系统ＩＡＩ系统数ＬＳＩ据库中以文本类型提取并形成原始数据，原始借阅数据共２ｌ。ｌ２条２１图书借阅数据预处理．２．由于图书借阅数据关联规则数据挖掘的目的是发现借阅书籍间的关联关系，因此在数据预处理阶段可以将时间期限、操作类型、条码号等数据清除，只保留

数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究

数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，尤其在高校图书馆服务中，数据挖掘技术的应用逐渐成为研究的热点。

本文旨在探讨数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用及其效果，以期为提升图书馆服务质量和效率提供有益的参考。

本文首先介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理及其在其他领域的应用情况，为后续研究奠定理论基础。

接着，分析了高校图书馆服务的现状及其面临的挑战，如用户需求多样化、信息资源海量化、服务效率要求高等。

在此基础上，本文深入探讨了数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用场景，如读者行为分析、图书推荐系统、学科服务等。

通过案例分析和实证研究，本文评估了数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用效果，并指出了存在的问题和不足。

本文提出了针对性的建议和改进措施，以期推动数据挖掘技术在高校图书馆服务中的更广泛应用和深入发展。

本文的研究不仅有助于提升高校图书馆的服务质量和效率，也有助于推动数据挖掘技术的进一步发展和完善。

二、数据挖掘技术基础数据挖掘（Data Mining）是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，主要有数据清理、数据集成、数据变换、数据挖掘过程模型、数据挖掘方法和知识评价等。

数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、关联分析、序列模式挖掘、预测、时间序列分析和偏差分析等。

在高校图书馆服务中，数据挖掘技术的应用主要体现在以下几个方面：通过对读者的借阅记录、浏览行为等数据进行挖掘，可以分析出读者的阅读兴趣、习惯和需求，从而为读者提供更加精准、个性化的推荐服务；通过对图书馆藏书的利用情况、读者的借阅率等数据进行挖掘，可以评估图书馆的服务质量，发现存在的问题和不足，从而改进图书馆的管理和服务；数据挖掘技术还可以用于图书馆的决策支持，通过对大量的数据进行挖掘和分析，可以为图书馆的发展规划、资源配置等提供科学依据。

关联规则在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

ＡｐｐＲｃｆｏｏａｎｆＡ￣ｏｉｆｏｎｉｃａｉＲｕｌｎｅｉＤａｔｉｉｕｄｅｓｂｒｗｉｇｏｒｂｒｒｎＵｎｖｅｓｔａＭｎｎｇｏｆＳｔｎｔ＇ｏｒｏｎＢｏｋｓｆｏｍＬｉａｙｉｉｒｉｙ
摘要：章用数据挖掘中的关联规则技术对高校图书馆学生的借阅数据进行挖掘分析，而挖掘出读者的阅读兴趣，现书籍借阅文从发
的关联规则，学地进行建议借阅和图书推荐等服务，科以提高图书馆管理效率。关键词：数据挖掘：关联规则；ｐｏ算法：书馆；据库Ａｆｆｉｉ图数中图分类号：Ｐ１Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：０９３４（０００ — ７４０１０ — ０４２１）４０８ — ３
Ｋｅｒｓｄｔｎｎ；ｓｏｉｔｎｒｌ；ｐｉｒａｏｉｍ；ｉｒｒ；ａａａｅｙｗｏｄ：ａａｍｉｉｇａｓｃａｉｅａｒｉｌｒｈｌａｄｔｂｓｏｕｏｇｔｂｙ
图书馆是高校进行教学和科研活动的重要支柱，素有 “ 学心脏 ” 大之称。随着科学技术的迅猛发展以及网络化、息化程度的不信
断提高。们对图书馆提供信息的能力、务的广度和深度的要求也随之提高。现在几乎所有的高校都采用数据库技术对图书馆进人服
行管理．主要目的是为了方便图书馆对图书的采购、目及对图书的流通进行快速、效的管理。在图书的流通过程中产生了大其编有

基于图书馆借阅行为数据的分析及研究

基于图书馆借阅行为数据的分析及研究胡杰(宁波工程学院图书馆浙江宁波315211)摘要：多个维度分析与挖掘高校图书馆读者的图书借阅行为规律，以便更好地提供个性化服务与精准的阅读推广，为图书馆的智慧化运营与采购决策提供新的思路。

该文在分析相关研究现状的基础上，对大数据时代如何科技赋能高校图书馆的智慧化建设进行了一定思考。

以宁波工程学院为例，通过PL/SQL Developer 平台采用SQL对该校图书馆图书近5年的图书借阅数据进行预处理、数据挖掘、结果分析等流程，对处理后的数据进行统计与分析得出读者借阅书籍与不同因素之间的多角度关系。

并利用这些数据，为图书馆智慧化服务与精准推荐提供数据依据，对图书馆提高读者服务能力、图书阅读推广及图书资源采购等方面具有借鉴意义。

关键词：借阅数据图书馆高校数据分析中图分类号：G25文献标识码：A文章编号：1672-3791(2022)06(b)-0193-04随着数字化改革在各行各业不断的深入，大数据正在以不同的形式和方式影响着人们的生活与工作。

信息化时代的今天，在各个领域中都会产生海量的数据，而数据挖掘可从海量的生产数据中挖掘出反映用户的属性以及信息行为等有效的信息。

在这种大环境下，高校图书馆每日产生大量的读者图书借阅数据，其中包含了大量十分有价值的信息，而如何通过海量的借阅行为的数据去观察预测读者的借阅习惯与喜好，从而进一步完善智慧图书馆的建设，不断提升借阅服务水平值得思考。

1研究背景在大数据蓬勃发展的时代背景下，各个行业都不可避免地受到其影响，大数据技术正以自身的巨大魅力推动着社会上方方面面的深刻变革。

高校图书馆的建设过程中，依托数字信息技术等新型科技力量赋能高校图书馆的服务升级，打造智慧化图书馆服务新生态，已逐渐成为了现代高校图书馆的发展方向。

现阶段，数据的分析和挖掘在图书馆领域中的研究较多，已有许多该领域的学者发表了大量的相关研究文章。

但大多成果还处于理论研究状态，投入图书馆实际工作应用中的还比较少。

基于数据挖掘技术的图书馆个性化借阅服务研究

２０１３年４月
ＡＰＲ．２０１３
情报探索
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈ
第４期（总１８６期）
Ｎｏ．４（ＳｅｉａｆｌＮｏ．１８６）
基于数据挖掘技术的图书馆户提供符合其个性化需求的一种信息服务。用户对
信息的个性化需求是服务的起点，先进的技术是个性化服务的重要手段，针对性、主动性是个性化服务
的两个主要特点。近年来。个性化服务一直是图书馆界研究和实践的重点问题之一，实证研究表明。在信息资源高度数字化的今天，在图书馆的众多个性化
数据库中积累的大量读者借阅行为数据，应用数据
挖掘技术，使用一种高效率垂直数据格式的关联规则挖掘算法Ｉ３］，挖掘数据中隐含的关联规则的知识，力求能够根据读者的个人特点，挖掘出该读者的借阅倾向，从而为图书馆个性化借阅服务提供指导性
ｒｅａｄｅｓ ’ｂｒｏｒｒｏｗｉｎｇｐａｔｔｅｒｎａｎｄｉｎｔｅｒｅｓｔ，ＳＯａｓｔｏｉｆｎｄｍｏｒｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｎｄｓｃｕｐｒｕｌｏｕｓｗａｙｓｔｏｇｉｖｅｐｅｓｏｒｎｌｉａｚｅｄｂｏｒｒｏｗｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｐｅｓｏｒｎａｌｉｚｅｄ；ｌｅｎｄｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅ；ｖｅｒｔｉｃｌａｄａｔａｆｏｒｍａｔ；ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｕｌｒｅｍｉｎｉｎｇａｌｇｏｉｒｔｈｍ

数据挖掘技术在图书管理中的应用

数据挖掘技术在图书管理中的应用摘要:大学图书馆在日常的图书流通中会产生大量的读者服务数据,这些流通数据能够客观反映不同读者阅读习惯、读书兴趣等方面的规律和特点。

数据挖掘技术中的关联规则、聚类分析、分类和预测分析等方法对发现和挖掘这些规律和模式有着独特的优势。

把这些技术应用在图书管理中,可以发现图书流通环节隐藏的潜在规律,提高图书流通效率。

同时为领导决策、馆藏图书配置以及文献结构体系建设提供科学的指导。

关键词:数据挖掘技术图书管理技术分析方法1 数据挖掘随着各行业事务处理的计算机化,我们产生和收集数据的能力正在迅速提高。

我们已经被各种数据所淹没,如科研数据、商业数据、气象数据、居民日常消费数据、图书借还历史数据……我们没有时间和精力把这些数据逐个查看。

用什么手段来处理和应付这些数据已经成为我们当前的兴趣所在,因此我们就必须找到一套行之有效的办法,来对这些数据实现自动分类、分析和汇总,自动地发现和描述数据中的规律和趋势,并发现和标记数据的异常情况。

数据挖掘技术的出现和发展,为我们提供了解决这一问题的有效方法。

数据挖掘是将隐含的、尚不为人所知的、同时又是潜在的信息从数据中提取出来,建立计算机程序,自动在数据库中扫描,以发现规律或者模式,即找出数据中的模式或规律的过程。

这个过程是自动的或半自动的,数据的总量通常是相当可观的,同时从中发现的模式或规律需要是有意义的,并且能产生一定的效益。

数据挖掘通常又称为数据中的知识发现,是方便地提取代表知识的模式或规律;这些模式或规律通常隐含或记录在各种数据库、数据库集、网页日志、应用软件或通信数据流中。

不能把数据挖掘看作是简单的数据库查询技术。

数据挖掘要求在海量数据中,挖掘出的信息是新颖的、潜在实用的、正确的和最终是可理解的、并且是非平凡性的;它不同于在电话本上查找电话号码和在搜索引擎上查找特定的网页内容。

数据挖掘技术可以通过分类和预测分析的方法对海量数据进行直接数据挖掘;也可以通过关联分析、聚类分析、描述和可视化分析,以及复杂数据类型,如信息网络、web、图形图像和音频视频等的分析来进行间接数据挖掘。

图书馆的数据管理与数据挖掘

图书馆的数据管理与数据挖掘随着科技的迅猛发展，图书馆已逐渐从传统的纸质文献管理转变为数字化的数据管理。

这种转变不仅为图书馆工作提供了更多便利和效率，同时也为图书馆利用数据进行挖掘和分析提供了新的可能性。

本文将探讨图书馆的数据管理与数据挖掘的重要性以及相关的技术和方法。

一、图书馆的数据管理1.1 数字化馆藏管理系统随着电子图书和数字资源的急剧增加，传统的纸质管理已经不再适用于现代图书馆。

数字化馆藏管理系统能够对图书馆的各类资源进行详细分类、整理和存储。

该系统能够更好地满足读者的需求，并且能够实时反馈图书馆的资源利用情况，提供数据支持和决策依据。

1.2 数据标准化与规范化在数字化管理系统中，数据的标准化与规范化非常重要。

只有统一的数据标准，才能保证馆藏资源的质量和可访问性。

图书馆需要遵循国内外的规范，对馆藏资源进行分类、编目和索引，确保数据的一致性和可检索性。

1.3 数据安全与隐私保护在数字化管理系统中，图书馆需要重视数据的安全和隐私保护。

防止数据泄露、篡改和滥用是图书馆数据管理工作的重要任务。

图书馆需要建立健全的安全机制，限制数据的访问权限，并制定相应的数据管理政策和法规，保护读者和馆藏资源的安全。

二、图书馆的数据挖掘2.1 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的信息和模式的过程。

图书馆利用数据挖掘技术能够探索馆藏资源和读者需求之间的潜在关联，提供更加个性化和针对性的服务。

2.2 数据挖掘在图书馆中的应用2.2.1 读者需求分析图书馆可以通过分析读者的借阅记录、查询记录和阅读兴趣等数据，挖掘出读者的需求模式和兴趣偏好。

基于这些分析结果，图书馆可以针对性地购买馆藏资源，提供个性化的推荐服务，提高读者满意度和资源利用率。

2.2.2 馆藏资源优化通过分析馆藏资源的借阅记录和流通情况，图书馆可以了解到哪些资源受欢迎，哪些资源存放时间较长，从而更好地进行馆藏资源的调整和优化。

通过数据挖掘，图书馆可以根据读者的需求和借阅趋势，优化馆藏资源的策略和分布，提高资源利用效率。

统计分析及关联挖掘在高校图书馆流通数据中的应用

Ｂ称为规则结果。
析，发现各类文献间的关联规则或比例关系，为各学科
文献的采访工作提供分析报告和预测报告，优化信息
资源建设或馆藏结构，也可以为研究学科相互渗透现
① 基金项目：学院校科研资金（１００４武夷ｘ２１１）收稿时间：１－２０；到修改稿时间：０２０．０２１１－９收０２１．１２２０应用技术Ａｐｉｅｈｉｕ１ｐｌｄＴｃｎｑｅｅ
的基本过程Ｌ如下图１所示，由于步骤（）２】２不需要到数据库中去读取信息，故它的计算量不大，所以关联规
① 建立大类事务数据库：该课题相关的属性是与
读者证号、借阅图书在中图法中的分类，将借阅记录数据集中的图书分类号信息转化为二元数据形式【。
ｌｙｏｔｂｏｐｕｃａｅ，ｌｂａｙｔｆ，ｍａｐｗｅ，ｗｏｋｎｔｍｅｒａｅｎｓｉｒｌｖｔｅｏａｕ，ｏｋｒｈｓｓｉｒｒｓａｆｎｏｒｒｉｇｉａｒｎｇｍｅｔｇｖｅｅｅａｒｃｍｍｅｄｔｏｓｎｎａｉｎ，ｒｃｍｍｅｅｏｋｓｔｅｐｍａｅｔｅｌｒｒｒｅｏｎｄｄｂｏｏｈｌｋｈｉａｙｗｏｋ．ｂＫｅｒ：ａｓｃａｉｎｍｉｉｇｔｔｓｉａｎｌｉ；ｅｎｉｅａｒｏｉｄｌｙｗｏｄｓｓｏｉｔｎｎ；ｓａｉｔｃｌａｙｓｓＣｌｍｅｔｎ；ｐｉｒｏａｍｏｅ
失去其指导意义。如何有效的利用这些数据成为一个问题，利用关联挖掘对读者的借阅日志进行分析，发现读者借阅一类图书时的其他借阅行为，可以在读者下次借阅时推荐其他相关的有价值的相关文献，可以

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基于数据挖掘技术的图书馆借阅信息关联分析
摘要：利用关联规则，对吉林农业大学图书馆产生的图书借阅记录进行数据挖掘，对工程技术学院和人文学院学生的借阅信息进行关联性分析，从而使图书馆更好地为读者提供有价值的个性化服务。

关键词：数据挖掘；关联规则；借阅信息；个性化服务
0引言
随着信息技术在高校图书馆的广泛应用，图书馆数字信息化程度不断加强，信息资源环境与数量的变化加剧了信息的变化。

同时，高校学科专业知识不断更新，并且科学研究过程中追溯过去文献、跟踪最新进展，需要筛选和辐射相关文献，使高校读者对信息的需求表现出多元化和个性化的特点。

传统的服务模式难以满足读者的信息需求，高校图书馆应根据用户提出的个性化要求开展信息服务，对用户个人特征和借阅行为的日常记录进行认真分析，在此基础上预测读者需求的变化趋势，从而发现其潜在的需求，据此为他们主动地提供个性化的信息服务。

1研究内容
利用关联规则挖掘技术对吉林农业大学图书馆部分流通数据进行深入分析，发现隐含的关联，据此开展图书对其进行检查与更新。

对企业数据库的维护和更新速度较慢，而且对实时信息没有及时更新，一般都是一年或者两年更新一次。

但产品的更新换代速度快，很多新一代的产品已经出现，还有的企业已经倒闭，或者产品已经下
线，这些产品信息变化大，所以对企业数据库的更新必须及时，这样才能对企业发展起到促进作用。

此外，还必须确保企业数据库的时效性，只有对数据库进行及时更新，才能保障数据库的正常有效运行，才能满足企业的信息需求，促进企业的发展。

4.3重视用户的计算机知识
在数据库的使用过程中，必须对数据库的使用人员进行相关知识的普及，这样才能让用户在使用过程中对数据库进行正确的操作，并达到便捷有效的目的。

此外，对数据库的使用方法还应编制相关的宣传手册，并将使用中应注意的重点标明，以方便使用者对数据库的正确运用，避免造成数据库丢失及损坏。

4.4营造方便快捷的网络环境
在数据库建成后，其配备的计算机必须是性能良好且运行稳定。

当然，也要对计算机的硬件设施进行及时、定期检测与维护，以确保计算机的稳定运行。

营造一个方便快捷的网络环境，有利于企业的发展，更有利于促进社会主义经济与文化的发展。

5结语
随着时代的发展与科技的进步，计算机资料库的应用越来越广泛。

而数据库的日常维护是管理员的重要工作，也是对数据库进行合理有效使用的良好途径。

同样，对数据库的维护业务是一个长期的系统过程，所以应该改进方法，更好地对数据库进行维护与管理，行之有效地促进数据库的高效运行。

参考文献：
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