数据挖掘及其在高校图书馆期刊管理中的应用
数据挖掘在高职院校图书馆管理中的应用
关键 词 ： 挖 掘 ； 书馆 管理 ； 数据 图 关联规 则 ； 聚类 分析 ２１聚类算 法 的使 用 ． 所 谓 聚类 就是 按 照分 析 对象 的某 些 属性 ， 其 分成 不 同 的类 ， 把 其 结果 是使 类 间的相 似性 尽 可能 小 ， 内相似性 尽 可能 大 。考虑 到挖 掘 类 的执 行 效率 及 推荐 的差 异 性 ， 利 用 聚类 分别 从 以下 两 方 面来 探 讨 ： 将 是以读者 的借 阅信息为聚类 中心 ， 设计一种方法 ， 目的是为了分析 出哪些 学生 喜 欢读 书 而 哪些 学生 属 于惰 性读 者 ；二是 以 图书 基本 信 息 为聚类 中心 ， 一 种方 法 以实现 哪 种 图书适 合哪 一类 读 者 。 设计 程 ： 在 对 原始 数 据进 行 了简 单 的清 理之 后 ，根 据读 者 基本 信 息表 和 （） 分 析 和预 测 目标 ： １ 确定 即通 过 数据 挖 掘解 决 什么 样 的 问题 ， 达 借 阅记 录 表 可得 视 图 ： 者借 阅数量 （ 者 编 号 ，０ １ 借 阅 数 量 ） 读 读 ２１ 年 。 到什 么 目的。 这 样 ， 读 者借 阅数量 进行 分 析 就可 以知 道 哪些 读 者借 书 频率 高 ， 对 哪 ｆ 了解 数 据 ： ２ ） 如数 据从 哪儿 来 ， 选 的 数 据 表 哪些 字 段是 必 要 些 读者 借书频 率 相对 较低 。根 据实 际 的数据 ， 所 采用 ｋ ｍ ａｓ － ｅｎ 聚类算 法 阁 的 ， 描述 这些 数 据等 。 如何 在 随机 抽取 了 ２ ０同学 的记 录后 ， 置 聚类 个 数 ｋ ３ 即得 到三 设 为 ， （数 据 准备 ： 据 准 备是 指 对 已确 定 的基 本 数 据 进行 必 要 的转 ３ ） 数 换、 、 清理 填补及合并。数据准备工作 比较繁锁 ， 但非常重要 ， 如果数 类读 者 ， 称之 为惰 性 读 者 、 般读 者 以及活 跃读 者 。在 计 算 得 到结 可 一 据 里 的噪声 太 多 ， 会影 响建 立模 型 的准确 度 。 就 果 之后 ， 据记 录可得 到 惰性 读 者 比例 为 ３ ． 一 般读 者 为 ５ ． 根 ２ ％， ６ ６ ％， ４ （数 据 相关 性 前 期探 索 ： 些 数 据 挖 掘在 定 性 和 数据 分 类 使 用 活跃 读 者为 １％。 ４ ） 有 １ 而这 一结 果 基本 符合 现 实情况 ， 明采 用 的算 法合 证 方面 ， 可以作为更高一级预测 的探索工具。比如， 先用决策树或聚类 理 ， 算 结果 有效 。 计 方法 帮 助 找 出数 据 的总体 趋 势 ， 预 测数 据 相关 性 ， 用神 经 网络 或 并 再 ２ 关联 规则 的使 用 ． ２ 规 则 引导法 有针 对性 地 建模 。 关 联 规 则 （ ｓ ｃａｏ ｕｅ挖 掘 是 通 过 分 析 记 录 集 合 ， Ａ ｓ ｉ ｉ Ｒ ｌ） ｏ ｔｎ 发现 给 （模 型 构造 ： 型 构 造 的过 程 主 要 包 括 ： 择适 用 的挖 掘 技术 、 定 项 目间 的关系 或联 系 ５ ） 模 选 。反映 一个 事物 与其 他 事物 之 间的相 互储 存 建 立 培训 数据 和 测试 数 据 、 培训 数 据采 用 相应 的算 法 建立 模 型 、 性 和 关联 性 ， 要两 个 或 多 个 事物 存 在 一 定 的关 联 关 系 ， 么 ， 中 利用 只 那 其 个事 物能 够他 事 物预 测到 。利用 关联 规 则可 以得 到 ： 一是通 常 情况 模 型解 释 和模 型评估 和检 验 。 （部 署 和 应用 ： 经 过测 试 和检 验 ， 建 立 的模 型可 信 ， 在 下 读者 借 阅某 一 本书 的 同时 ， 往会 借 阅 另一 本书 ， 样通 过 发 现 任 ６ １ 如果 所 并 往 这 对 预定的误差范围内 ， 么便可以按照这种模型计算 出输 出值 ， 那 并按照 意 两本 书或 者几 本 书之 间 的关联 ， 图书借 阅 的推 荐 具有 重 要 意 义 ； 输 出值 确定 决 策 的依据自 。 二 是 找 出哪几 类 图 书频 繁 出现 ， 作 为采 购 依据 ， 在 对 图书 馆 的 也可 并 藏 书进 行管 理 时 ， 将相 关 书籍排 放 在一 起 ， 便 于学 生借 阅 。 可 方 １ ． 据挖 掘在 图 书馆管 理 中 的应 用 意义 ２数 方 面 ， 高 校 ， 书馆 的现 代 化管 理 中会 产 生很 多类 数 据 ， 在 图 这 该 过 程 的数 据源 选 择 了 图书信 息 表 、 者 信息 表 和借 阅记 录 表 ， 读 些 历 史数 据 如何 发 挥其 价值 ； 另一 方面 ， 多新 兴 的高 职 院校 为 了在 并 根 据 这三 种 表得 到 新 的 视 图 ： 者借 阅详 细 记 录 （ 者 编 号 ， 者 许 读 读 读 评 估 中顺 利 达 标 ， 往往 只考 虑 图 书数 量 ， 在藏 书 结 构 、 买 等环 节 缺 姓名 ， 购 图书名称 ， 出版社 ， 借书 日期 ， 书 日期 ） 还 。采用 Ｃｅ ｎｉｅ １ ｌ ｍｅｔ ． ｎ １ 乏 考 虑 ，而忽 视 了 图书 质量 的 要求 ，导 致 图书 馆不 能 发挥 其 特 有优 的 Ａ ｒ ｒ算 法 可 以得 到 图书 关联 强度 图 。 中连 线越 粗 ， 两 本 ｐｉ ｉ ｏ ， 图 代表 反之 ， 代表 两本 图书 的关 联 强度 弱 。 为 了清 晰 则 势； 仅仅就这两个原因 ， 数据挖掘技术在该领域的应用都会是将来我 书 的关 联 强度 越 强 ， 们 研 究 的重点 。 看 出某两 本 书 的关联 ， 以去 除部分 弱 连 接 ， 样 可 以 明显地 看 出读 可 这 １ ． 量数 据 ． １海 ２ 者在借阅一本书的同时通常还会借阅哪一本。有此结果 ， 可以在读者 数 据挖 掘 的基础 是 大 量 的 数据 ，而 图 书馆 每 天 都 有数 据 产 生 ， 在借某本图书的时候 ， 向其推荐较强关联的图书 ， 以减少读者选择图 如： 每天读者的到馆情况； 读者 的借阅信息； 电子阅览室里读者 的浏 书的 时间 。 览信 息等 ， 都可 作 为数 据挖 掘 的数据 源 。而这些 信 息一 旦成 为历 这些 ３结论 目 图书馆 的管理 工作 已经 全面 进入 到 使用 计 算机 进 行管 理 的 前 史数 据 ， 普通 的数 据 库 就只 能起 到 管理 作用 ， 费 了这 些数 据 所代 而浪 阶段 ， 以前 的手 工 操作 已经 大 大 地提 高 了工 作 效率 ， 而 ， 传 统 较 然 受 表 的深层 意 义 。 数 据 库 管理 功能 的限制 ， 目前 图 书馆 还无 法 在知 识 内容 上 进行 深 层 １ ． 性 化服 务 ．２个 ２ 要 发 还 随着出版物数量的 日益增多 ， 载体 日益丰富 ， 读者需求与资金利 次 探 索 ， 想 获得 进 一步 的优 化 和 丰 富 ， 挥 图 书馆 的最 大 效 能 ， 用 的平 衡 问题 越来 越 不容 易把 握 ， 购买 工作 的 决策 变 得更 加 复杂 。 有待 进一 步研 究 。 令 本 文仅 简述 了数据 挖 掘技 术 在这 一领 域 的初 步 探 索 ，分析 了基 应用 数 据挖 掘 技术 ， 方面 可 从少 量数 据 中分 析 出事 物 之 间的联 系 ， 一 挖掘 出隐藏其 中的信息规律 ；另一方面还可 以根据用户 的历史借阅 于关 联 规 则 和聚 类分 析 的 数 据挖 掘 技 术 在 高 职 院校 图书 馆 的 应 用 。 而且数字化 图书馆的兴起 ，为数据挖掘技术的发展提供 了更广阔的 记录， 分析出他们的兴趣所在 ， 实现主动的个性化信息服务 。 发展背景， 其在高校的应用范围越来越广。图书馆 的管理人员应发挥 １． ．３读者 需求 分析 ２ 不断 新 以保 证 图 书 馆个 性 化 与一般 以调查 研 究 为基 础 的分 析不 同 ，对 读者 阅 读 习惯 的分 析 主人 翁 姿 态 ， 学 习 和 研究 新 技 术 、 方 法 ， 过程 完 全可 以从其 大 量数 据 中挖 掘 而得 到 。如 ：阅读 图书 种类 的不 服务 的Ｊ １ ｌ ］ ￣ 开展 。 参 考 文 献 同 ， 率 的多少 以及 读 者身 份与 阅读 习惯 的关 系 等 。 到馆 『 邵峰 晶 ， 忠 清． 据 挖掘 原 理 与 算 法［］ 京 ： 国水得 水 电 出版 １ １ 于 数 Ｍ． 北 中 １． ．４图书 馆藏 书结 构优 化 ２ ２０ ． 对图书的订阅与采购完全可以以数据挖掘技术为指导，其图书 社 ． ０ ６ 潘 小枫 ． 挖 掘 技 术 及其 在 数 字 图书馆 建设 ｆ的 运 用 － 数据 ｌ － 图书馆 资 源 的结构 更具 高职 院校 的特色 。如 ： 用数 据 挖掘 结果 指导 图 书订 应 阅与采购 ， 使资源更合理化 ； 没空用户的信息需求 ， 主动提供个性化 理 论 与 实践 ，０ ６４ ：０ — ０． ２０ （ ）１５ １６ 『 魏 育辉 ， 洁 ． 书流通 数据 的 关联挖 掘 量化 分析 方 法【． 代 情报 ， ３ １ 潘 图 Ｊ现 】 特色服务； 挖掘读者流量 、 借阅善等信息， 优化图书馆藏布局等 。 ２０ （１ ：０— １． ０ ５ １ ）１�
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。
浅析数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
丰富但 信息 贫乏 ” 的状况 ， 如何将这些数据及 信息转换成有用
的知识 和信息便成为迫切需 要。 而对于 目前 正在蓬勃发展 的数 字 图书馆 ， 如何分析和利用用户在使用过程 中所产生的海量信 息 以便更好 的完善数字图书馆 的服务便显得极具价值 。
１ 数 据 挖 掘 技 术 简 介
接 创 建 自文 档 化程 序 。 （ ） 于机 器 学 习 社 团 的产 品 。 ３源
存放在数据库 、 数据仓库或其他信息库 中的大量数据 中发现有
趣 或 有 用 知 识 的 过 程 。 基 于 这种 定 义 ， 数据 挖 掘 系 统 的 主 要 组
成部分有 ： ） １数据库 、 数据仓 库 、 万维网或其他信息库。２数据 ） 库或数据仓库服务器。３ 知识库 。 ） ） ４ 数据挖掘引擎。５ 模式评 ） 估模块 。 ） ６ 用户界面。 通过数据挖掘 ， 我们可 以从关系数据库 、 数据仓库 、 事物数据库 、 高级数据库 和信 息系统（ 对象一 如 关系 数据库 ， 时问数据库 、 序列数据库 和时 『序列数据库 ， 日 】 空间数据 库 和时 间空 间数 据库 ， 文本数据库和多媒体数 据库 ， 构数 据 异 库 和遗产数据库 ， 数据流 以及万维网 ） 中提取归纳出有用信息 。 数据挖掘功能包括发现概念／ 描述 、 类 关联和相关 、 分类 、 预测 、 聚类 、 趋势 分析 、 离群点 和偏差分析 以及相似性 分析 。 大型数 据 库 中有效 的数据挖掘对于研究者 和开发者提 出了大量需求 和 巨大的挑战。几种商用数据挖掘系统 ：
ＤａａＭ ｉ ｎｇｉ ｉｅ ｓｔ ｂｒｒ ． ｔ ｎｉ ｎ Ｕｎｖ ｒ ｉ Ｌｉ ａ ｙ ｙ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ａ ａＭｉ ｉ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｉｒ ｒ ｙ ｒ ｓ Ｄ ｔ ｎ ｎ ； ｉｅ ｓ ｙ Ｌ ｂ ａｙ ｔ
图书馆大数据分析与应用
图书馆大数据分析与应用随着信息技术的快速发展，图书馆正面临着海量数字化资源的管理与利用挑战。
作为储存文化知识的场所，图书馆不仅需要管理纸质书籍、期刊等传统资源，还需要应对电子书籍、数据库、网络资料等数字化资源的管理。
在这个过程中，大数据分析与应用显得尤为重要。
一、图书馆大数据的来源图书馆大数据主要包括以下几个方面的信息：1. 借阅数据：借阅记录反映了读者的阅读兴趣、阅读倾向和借阅频率等信息。
通过对借阅数据的分析，图书馆可以了解读者的需求，从而优化馆藏资源。
2. 书目数据：书目数据包括图书馆的馆藏图书名录、期刊名录等信息。
通过分析书目数据，图书馆可以了解到不同学科领域的图书数量、馆藏质量等情况。
3. 读者数据：读者数据包括各个读者的个人信息、借阅历史等。
通过对读者数据的分析，图书馆可以了解到读者的年龄段、性别比例、借阅偏好等，为图书馆提供个性化服务。
4. 期刊文献数据：期刊文献数据包括各个期刊的发文量、引用次数等信息。
通过对期刊文献数据的分析，图书馆可以了解到期刊的影响力、学术质量等情况。
二、图书馆大数据的应用1. 馆藏资源管理：通过对书目数据的分析，图书馆可以了解到馆藏资源中缺失的学科领域，进而采购与之相关的图书。
此外，根据借阅数据，图书馆还可以进行馆藏书籍的调整，将热门图书置于易取得的位置，提高借阅效率。
2. 个性化服务：通过对读者数据的分析，图书馆可以了解到读者的阅读偏好，进而为读者推荐合适的图书。
此外，图书馆还可以根据读者数据开展精准营销活动，提高读者的参与度。
3. 阅读推广：通过分析借阅数据与期刊文献数据，图书馆可以了解到不同学科领域的研究热点与趋势，从而开展相关的阅读推广活动。
比如，举办学术讲座、论坛等，引导读者阅读相关的期刊文献，提升图书馆的学术影响力。
4. 管理决策支持：通过对大数据的深度挖掘与分析，图书馆可以了解到图书馆的运行状况，为图书馆相关的管理决策提供科学的依据。
比如，根据借阅数据预测馆藏图书的流通情况，进而优化馆藏规模与结构。
大数据在图书馆管理与服务中的运用研究
大数据在图书馆管理与服务中的运用研究目前，教育受到了全社会的共同关注，图书馆作为人们学习和了解知识的重要场所，在一定程度上积极推动了社会经济的发展，对图书馆道德管理工作也提出了更加严格的要求。
虽然在大数据时代，人们已经深刻意识到了图书馆的重要性，但受到技术水平等因素的影响，导致图书馆的管理工作水平始终无法得到有效地提升。
在大数据时代全面到来的背景下，图书馆需面临较大的压力才能实施管理工作，需要全面收集各项信息，从而为人们提供可靠的服务。
1 大数据的内涵大数据时代及大数据本身所带来的影响，早在很多年前就已经体现出来。
在快速发展计算机技术的背景下，产生了大量的数据，这些数据聚集到一起，可以形成数据流，广泛传播与信息网络之中，从而为人们了解知识提供帮助[1]。
以往新的知识需要经过较长的时间才能够出现，而在新的信息化时代，信息传播速度逐渐缩短，传播成本得到了有效地控制，衍生出了大量的数据知识，发生了明显的变化：第一，大数据技术的迅猛发展，导致知识信息爆炸，知识更加庞大，以往的手段已经很难彻底掌握这些知识和数据。
第二，通过大数据可以集成和存储数据，为管理人员分析数据提供便利，经大数据分析后的数据所具有的商业价值提高，能够为图书馆管理员做出正确的决策提供帮助。
目前，计算机相关软件是大数据处理分析中比较常用的软件，通过这些软件可以结合实际的需求，将预先目标设定好，科学分析和处理数据，并对数据进行挖掘。
2 图书馆管理应用大数据的优势2.1 数据存储海量化针对以往的图书馆管理工作来说，图书资源是管理的主要内容，在具体管理过程中需要面临许多的困难，对图书馆管理与服务的质量提高产生了严重的制约[2]。
而将大数据应用于图书管理中，可以对数据进行快速的整合，保证这些数据得到有效的应用，将数据资源储存在合理的位置。
2.2 信息的多样化大数据时代的到来，对不同领域的发展产生了重要的影响，日益凸显了大数据技术的重要价值[3]。
大数据在高校图书馆中的应用
大数据在高校图书馆中的应用随着云时代的来临，社会在高速发展，科技越来越发达，信息也格外畅通，人们之间的交流更加密切。
作为科技时代的产物，大数据也吸引了越来越多的关注。
随着《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的发表，其中提出要将大数据作为一种基础性的资源，全方位发展大数据产业，加速促进大数据的共享以及相关应用。
而在高校图书馆这一与知识进步息息相关的地方，如何正确有效地应用大数据，也成为时下关注的热点问题。
如何将大数据与高校图书馆完美结合，正是本文要探讨的问题。
一、大数据概述（一）大数据的含义大数据，又称为海量数据，是指在数据的数量体积达到一种特别庞大状态，此时，一般的数据管理工具难以在规定时间内对其提取有效信息、整合类似资料、分析类比问题并且把它转化成对企业有用的信息。
这些难以在规定的有效时间内进行识别、保存和应用的大量数据的集合，需要一种全新的解决方法才可以将其转化为企业所需要的决策领导力、发现问题和提前预知问题的能力、更加清晰且有条理处理问题的能力。
大数据分为三种类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为大数据的主要组成部分。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理海量且结构复杂的数据。
与之相关的核心技术主要包括数据挖掘、云计算平台、MPP数据库、分布式数据库、可扩展的存储系统、分布式文件系统等。
对大数据进行分析往往需要大量的计算机所提供的计算能力，数量少则数十台，多则数千台。
随着云时代的来临，将大数据与云计算相结合，利用云计算技术可以用低廉的成本获得强大的运算能力，使大数据分析的门槛降低。
在大数据、云计算与数据挖掘等技术不断发展的背景下，很多过去无法收集或者收集后无法分析的数据被充分地利用起来，帮助各行各业进行改革与创新，为人类的进步与发展发挥着巨大的作用。
（二）大数据的特点大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面均远远超过了传统类型的数据库软件工具能力范围的数据集合，它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型以及价值密度低四大特征。
数据挖掘技术及其在高校图书馆中的应用
２１ ０ ０年 ５月
内 蒙 古 科 技 与 经 济
Ｉ ｎ ｒＭ ｏ ｇ ｌ ｃｅ ｃ ｃ ｎ ｌｇ ＆ Ｅｃ ｎ ｍｙ ｎ ｅ ｎ ｏ ｉ Ｓ ｉｎ ｅＴｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｏｏ
ＮＯ． ０，ｔ ２ ｈ ｉｓ １ ｈｅ ２１ ｔ ｓ ｕｅ Ｍａ ｙ２０１ ０
对 读 者 提 出 的某 些 问 题 进 行 聚 类 分 析 产 生 一 个 特 殊 目 录 ，用 以 将 该 问 题 答 案 有 针 对 性 的 回 馈 给 相 应 的 读者 群 。
１ １ ２ 预 处 理 。 自动 化 管 理 系 统 中 各 个 模 块 的初 ．． 将 始数据 进行 读－ 、 辑 等工 作从 而得 到完整 的数据 。 Ｎ ＇ 编 １１３ ．． 变 换 。 始 数 据 既 有 结 构 化 数 据 ，也 有 半 结 原 构 化 的 文 本 、 形 和 图像 影 音 数 据 ， 此 要 将 各 种 数 图 因 据 转换 为统 一数据 编码 的更 易用 的格 式 。
务 的 重 要 组 成 部 分 ，自动 化 部 门 可 利 用 管 理 系 统 尽
模 型 ， 个模 型对剩 余 的数据 进行 描述 。 这 １ ２ １ １ 分 类 。 先 从 数 据 中 选 出 已 经 分 好 类 的 训 ． ． ． 首 练 集 ，在 该 训 练 集 上 运 用 数 据 挖 掘 分 类 的 技 术 ，建 立 分 类 模 型 ，对 于 没 有 分 类 的 数 据 进 行 分 类 。 例 如
关 键 词 ： 据 挖 掘 ； 识 发 现 ； 校 图 书馆 数 知 高 中图分 类号 ： ＴＰ３ １ １ １． ３ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：Ｏ ７ ６ ２ （ ０ Ｏ １ — Ｏ ５ 一 Ｏ １ Ｏ— ９ １ ２ １ ） Ｏ １３ ２ １ ２１ ．． 直 接 数 据 挖 掘 ： 利 用 可 用 的 数 据 建 立 一 个 是
图书馆数字资源的数据分析与应用
图书馆数字资源的数据分析与应用近年来，随着信息技术的飞速发展，图书馆数字化资源的规模不断扩大，这些数字资源储存了大量的学术文献、期刊论文、电子书籍等，对于图书馆的读者和研究人员来说，利用这些数字资源进行数据分析与应用已经成为一种必然趋势。
本文将探讨图书馆数字资源的数据分析与应用，以及其对图书馆服务和学术研究的影响。
一、数字资源的获取与管理随着图书馆数字化资源的不断增加，获取和管理这些资源的任务变得日益繁重。
图书馆拥有庞大的数据库，这些数据库覆盖了各个学科领域的文献资料。
实现有效的数据分析与应用就需要对这些数字资源进行合理的分类、整理和管理。
图书馆需要建立完善的数字资源管理系统，利用数据挖掘技术对数字资源进行分类、索引和标注，提高资源检索效率和查询准确性。
二、数据分析的方法与工具图书馆数字资源的数据分析是一项复杂而重要的任务，需要采用适当的方法与工具。
统计分析是最常用的方法之一，通过对数字资源的使用情况、用户偏好等数据进行统计和分析，可以揭示读者的需求和学术研究的热点。
此外，数据挖掘技术也被广泛应用于图书馆数字资源的分析与应用中，通过对大数据进行挖掘和分析，可以发现资源之间的关联性和潜在的新知识。
常用的数据挖掘工具如Weka、RapidMiner等，它们提供了强大的数据挖掘功能，有助于图书馆进行更深入的数据分析与应用。
三、数据分析在图书馆服务中的应用数据分析在图书馆服务中的应用主要表现在以下几个方面：1. 优化资源配置：通过对数字资源的使用情况进行分析，图书馆可以合理安排资源的购买与更新，提供读者所需的优质资源，节约资源的开支，提高资源利用率。
2. 个性化推荐：通过对读者阅读行为和偏好的分析，图书馆可以实现个性化的资源推荐。
比如，根据读者的借阅记录和阅读兴趣，向其推荐相关领域的学术文献和研究成果，提高读者的信息获取效率和阅读体验。
3. 服务质量评估：数据分析可以帮助图书馆评估服务的质量，通过分析读者对图书馆服务的满意度和需求变化，图书馆可以针对性地改进服务，提高用户体验。
数据挖掘技术及其在数字图书馆中的应用
（ ５ ） 动 态 性 。数 据 挖 掘 出 的规 则 也 是 随着 社 会 的 进 步
１ 数 据 挖 掘 技 术
１ ． １ 数 据 挖 掘 概 念
不断变化 的 ， 当前 的规 则 只 能 反 映 当前 的 数 据 特 征 。 由于
数据不断产生和更新 ， 新数据 不 断加人进 来 ， 挖 掘 规 则 所
和 粗 糙 集 等 。数 据 挖 掘 的特 点 可 以归 纳 为 ：
（ １ ） 海 量 性 。主 要 从 数 据 中 挖 掘 出规 则 ， 其 数 据 必 须 是海量 的、 可 以表 示 整 个 领 域 业 务 状 况 的 。数 据挖 掘 所 处 理 的数 据 源 一 般 是 多 个 数 据 库 经 过 数 据 预处 理后 形 成 的 。
０ 引 言
数 字 化 是 当代 图 书馆 的鲜 明特 征 ， 数 字 图 书馆 是 未 来 图 书馆 的存 在 形 式 。在 现 代 科 学 技 术 的推 动下 ， 高校 图 书 馆 正 朝 着 自动 化 、 数 字化 和信 息 化 的方 向 发展 。数 字 图 书
馆 替 代 传 统 图 书馆 已是 大势 所 趋 。
关键 词 ： 数据挖掘技 术 ； 数 字 图 书馆 ； 应用
中 图分 类 号 ： ＴＰ ３ ９ １
文献 标 识 码 ： Ａ
文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ７ ８ ０ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ０ １ — ０ １ １ ９ — ０ ２ 决策树 、 神 经 网络 、 关联规则 、 聚类 分 析 、 统计学 习、 模 糊 集
息 也 不 一 定 会 满 足所 有 的读 者 ， 造 成 了读 者 短 时 间 内 无 法 找 到适 合 自己 的有 用 资 源 。 因 此 目前 的 高 校 图 书 馆 面 临 着 愈 来 愈严 重 的 挑 战 ， 亟需 进 行 改 进 和 提 高 。
论大数据在图书馆管理与服务中的应用
论大数据在图书馆管理与服务中的应用随着信息时代的发展，大数据已经成为图书馆管理与服务中的重要组成部分。
大数据技术的应用，不仅提高了图书馆业务的效率，而且也为读者提供了更优质的服务。
本文将结合实例，探讨大数据在图书馆管理与服务中的应用，以及未来发展的趋势。
1. 图书采购管理随着社会的发展，读者需求也在不断变化。
大数据分析可以帮助图书馆了解读者的阅读喜好和需求，根据数据分析的结果来选择合适的图书采购。
通过大数据分析，图书馆可以了解读者更喜欢哪一类的书籍，哪些书籍阅读率较高，从而更加精准地制定图书采购计划，满足读者的阅读需求。
2. 分类管理大数据技术可以对图书馆馆藏进行深度分析，帮助图书馆更好地管理图书分类。
通过对读者借阅行为的分析，图书馆可以调整馆藏的分类方式，将热门图书放置在更显眼的位置，提高读者的借阅率。
3. 借阅还书管理基于大数据技术的借阅还书管理系统可以更好地帮助图书馆进行图书的管理和监控。
通过大数据分析，图书馆可以更加准确地预测某本书的借阅量，提前做好图书的调配工作，确保读者能够及时借阅到自己想要的书籍。
二、大数据在图书馆服务中的应用1. 个性化推荐大数据技术可以帮助图书馆实现个性化推荐服务。
通过对读者的借阅历史、阅读偏好等数据进行分析，图书馆可以为每位读者提供个性化的阅读推荐，让读者更容易找到自己感兴趣的书籍，提高借阅率。
2. 服务质量提升大数据分析可以帮助图书馆了解读者使用图书馆的行为习惯，从而做出相应的调整和改进。
通过大数据分析，图书馆可以发现服务不足的地方并及时改进，提高服务质量，提升读者满意度。
1. 智能化服务随着人工智能技术的发展，大数据与人工智能的结合将使图书馆管理与服务更加智能化。
未来图书馆可能会引入智能图书馆系统，通过大数据分析和人工智能技术来提供更加智能化的图书馆管理与服务。
2. 数据安全保障随着大数据在图书馆管理与服务中的应用越来越广泛，数据安全问题也越来越受到关注。
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收稿日期:2004)02)10作者简介:李继宏(1967)),男,现任华侨大学图书馆期刊部主任,馆员。
数据挖掘及其在高校图书馆期刊管理中的应用李继宏(华侨大学,泉州362011)1摘 要2 数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点。
本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和处理过程,然后分析了数据挖掘的功能和主要方法与技术,最后探讨了数据挖掘技术在高校图书馆期刊管理与信息服务工作中的具体应用。
1关键词2 期刊管理;数据挖掘;信息服务1Abstract 2 Data mining is the hot topic of database and information decision.In this paper we first introduce the basic meaning and production of data mining ,then analyze the data mining p s function 、main method and technolo -gy,finally ,we discuss the appilicati on of data mininmg technology in periodical management and information service of altitude academic library.1Key words 2 the periodical management;data mining;informati on service1中图分类号2G25 1文献标识码2A 1文章编号21008-0821(2004)07-0084-03随着计算机技术和网络技术的迅速发展,人们迎来了一个以信息和知识为主要特征的网络新时代。
人们接触的信息特别是数字化信息呈超指数爆炸式增长。
信息量持续地强劲增势带给人们的不仅仅是方便,更多的却是严峻的挑战。
因为信息的剧增使得信息供给与信息消费之间动态平衡被打破,二者差距越来越大。
在堆积如山的信息库中包含着许多待提取的有用知识,这些知识如同成熟的庄稼,如不及时地收割便会浪费。
那么,如何从信息海洋中/及时地收割成熟的庄稼0?人们迫切需要新一代的技术方法和工具来帮助开采信息山中蕴藏的宝藏,并加以提炼,使之成为有用的知识。
于是,一个新的研究领域)))数据挖掘(DM)和知识发现(DMKD)应运而生。
1 数据挖掘的概念所谓数据挖掘(Data mining),就是从已经积累起来的、不完全的、模糊随机的大量历史数据和信息中,通过各种技术和方法抽取出或识别出隐含在其中的、人们事先未知的、但又确实存在、具有潜在价值的新知识和新信息的过程。
目的是帮助分析人员寻找数据间潜在的关联,发现忽略的要素,提供预测与决策的信息。
这个定义包括几层含义:数据是数据挖掘的/源0,它们来自数据库、数据仓库、某些非数据库系统以及网络数据。
数据源必须是真实的、大量的;数据挖掘的结果是用户感兴趣的、概念化的知识;而发现的知识需要可接受、可理解、可运用,并支持特定的问题发现。
数据挖掘其实是一个逐渐演变进化的过程。
从数据库的角度看,它是一个从数据库的数据中识别出有效的、新颖的、具有潜在效用的并最终可理解的信息(如规则、约束等)的非平凡过程。
非平凡是一个数学概念,即数据挖掘既不是把数据全部抽取,也不是一点儿也不抽取,而是抽取出隐含的、未知的、可能的有用的信息。
从决策支持的角度看,数据挖掘是一种决策支持过程,主要基于人工智能、机器学习、统计学和数据库技术等多种技术,能高度自动地分析数据源,进行归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整行为策略,从而减少风险,辅助作出正确的决策。
它是提高商业和科学决策过程质量和效率的一种新方法。
与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)相比,数据挖掘最大的区别在于数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识;数据挖掘所得到的信息应具有先未知、有效和实用三个特征。
2 数据挖掘的功能数据挖掘是通过预测未来趋势及行为做出基于知识的、具有前瞻的决策。
就期刊管理工作而言,数据挖掘主要是针对期刊管理与服务数据库中的大量数据进行信息抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中获取决策服务的关键性数据。
数据挖掘主要有以下几类功能。
211 自动预测趋势和行为数据挖掘自动在大型数据中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户。
212 关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。
213 聚类分析数据库中的数据可划化分为一系列有意义的子集,即聚类。
聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和)84)现代情报2004年7月第7期July 12004No .7u数字化图书馆技术论坛偏差分析的先决条件。
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和分类学。
[其中概念聚类技术就是在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。
]214概念描述概念描述就是对某对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。
概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。
生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。
生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。
215偏差检测数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。
偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。
偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
3数据挖掘的主要方法和技术经过10多年的发展,国际上典型数据挖掘的方法和技术主要有6大类:这些技术和方法来自相关学科和技术领域:311归纳学习法,包括信息方法(决策树方法)、集合论方法决策树方法是用属性结构来表示决策集合,这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。
典型的决策树方法有分类回归树(CART),典型的应用是分类规则的挖掘。
决策树方法上要用于数据分类。
一般分成两个阶段:树的构造和树的修剪。
首先利用训练数据生成一个测试函数,根据不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立下层结点和分支,从而生成一棵决策树。
然后对决策树进行剪枝处理,最后把决策树转化为规则,利用这些规则可以对新事例进行分类。
基于决策树的分类方法与其它分类方法比较起来,具有速度较快、较易转化成简单且容易理解的分类规则、较易转换成数据库查询语句等优点,尤其在问题维数高的领域可以得到很好的分类结果。
粗集理论是一种处理含糊和不确定问题的新型数学工具,它具有较强的数学基础、方法简单、较强的针对性和计算量小等优点。
利用粗集理论可以处理的问题包括数据简化、数据相关性发现、数据意义的评估、数据的近似分析等。
312仿生物技术法,包括神经网络方法、遗传算法等人工神经网络,它从结构上模仿生物神经网络,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,可以完成分类、聚类、特征提取等多种数据挖掘任务。
人工神经网络在结构上模仿生物神经网络,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,在数据挖掘中可用来进行分类、聚类、特征采掘等操作。
遗传算法走一种优化技术,它利用生物进化的一系列概念进行问题的搜索,最终达到优化的目的。
在遗传算法的实施中,首先要对求解的问题进行编码(称为染色体),产生初始群体,然后计算个体的适应度;再进行染色体的复制、交换、突变等操作,产生新个体。
重复这个操作,直到求得最佳或较佳个体。
在数据挖掘中,往往把数据挖掘任务表达为一种搜索问题,使用遗传算法强大的搜索能力,找到最优解。
313公式发现,包括物理定律发现系统B ACON、经验公式发现系统FDD通过K个最与之相近的历史纪录的组合来辨别新的纪录,这种技术可以用作聚类,偏差分析等挖掘任务。
314统计分析方法统计分析方法旨在从抽样分析中提取未知的数学模型。
在数据挖掘中常常会涉及一定的统计过程,如数据抽样和建模、判断假设以及误差控制等。
315模糊数学方法模糊逻辑糙模糊集合与布尔逻辑的融合。
一个公式的真值,可在[0,1]区间任意取值。
在数据挖掘和KDD中,常用来进行证据合成、置信度计算等。
316可视化技术采用直观的图形方式将信息模式、数据的关联趋势呈现给决策者,决策者可以通过可视化技术交互地进行数据分析。
一般说来,不存在一个普遍适用的数据挖掘方法。
一个方法或算法在某个领域非常有效,但在另一个领域却可能不太适合。
因此,在实际应用中,需要针对特定的领域,精心选择有效的数据挖掘模型与挖掘算法。
4数据挖掘在期刊管理工作中的应用目前,很多领域都留下了数据挖掘技术的应用倩影,取得了很好的成就,尤其是在市场营销、银行、保险、税收、交通服务等行业,数据挖掘取得了越来越广泛的应用。
以营销为例,现在的市场营销者不仅知道搜集顾客数据的重要性,而且意识到真正的挑战在于演绎出一门能够针对顾客提出智能的、前瞻性的营销方案的知识体系。
数据挖掘技术、构造基于数据的识别和追踪模型的技巧,却能有效地帮助营销工作者透过外在的、杂乱无关联的顾客数据层,发现信息(数据)之间的内在有意义的联系,从而不仅能对顾客需求做出及时反应,还能对顾客需求进行有效的预测。
通过对大量的服务群体消费数据的分析,可知被服务者的消费倾向和群体分布,从而分析顾客带来的效益分布状况和细分市场的特征,并在此基础上制定有效的、低成本的服务计划,最终取得更多更好的效应。
高校图书馆期刊管理工作不仅有管理,更多的却是服务。
重点是服务,即是信息服务。
服务的对象是高校的学科建设以及在校的师生员工。
因此,数据挖掘技术在高校图书馆期刊管理工作中也是可以大显身手的。
若把为学校的师生员工和学科建设看成是顾客,把信息服务看作是一种信息服务市场的顾客营销,那么,通过收集、加工和处理涉及信息消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而判断出相应消费群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向服务,这与传统的期刊管理工作被动式服务相比,不仅能使当前用户满意而且能使更多的潜在用户转化为当前用户,有利于图书馆期刊管理的进一步发展。
具体地说,表现在以下几个方面:411应用挖掘结果指导期刊订阅与采购,使期刊资源的层次与结构科学化、合理化高校图书馆每年的期刊购置费是十分有限的,各门学)85)2004年7月第7期July12004No.7现代情报u数字化图书馆技术论坛科之间如何恰当分配、各种文献载体形式如何均衡才能使这些经费最好地发挥效益,这是一件令人头疼的事。