图书管理系统中借阅行为分析
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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。
软件系统分析与设计实验报告学院:计算机科学与技术学院专业:软件工程学号:*********姓名:***实验名称:图书管理系统用例建模时间:一、实验内容与要求本实验要求学生对学校的图书馆管理系统进行需求分析,对系统功能进行用例建模,画出用例图,类图以及相应的时序图。
在使用UML对系统建模时,学会使用UML建模工具,熟悉工具中的功能。
二、用例分析1、读者“借书还书系统”用例图(f还书(from Use Cases)1.1、行为者:主要行为者:读者。
1.2、前置条件:读者进入图书管理系统。
1.3、事件流:1.3.1、主要事件流:1.3.1.1:读者检索所需图书信息,并查看;1.3.1.2:读者检索到所需图书,登录系统,开始借书;1.3.1.3:系统查询图书信息,图书数目是否可借;1.3.1.3.1:图书显示可借,借书成功;1.3.1.3.2:图书显示不可借,借书失败;1.3.1.4:进入续借图书界面,续借图书;1.3.1.5:系统查看预约记录,1.3.1.5.1:没有冲突,续借成功;1.3.1.5.2:有冲突,续借失败;1.3.3.1:1.3.1.6:读者归还图书;1.3.1.6.1:归还时间没有逾期,归还成功;1.3.1.5.2:归还时间逾期,逾期处罚,归还成功;1.3.2、备选事件流:1.3.2.1:图书检索信息失败,未检索到图书,重新输入信息检索;1.3.2.2:未曾检索到用户检索的图书,系统显示相关联的信息的图书;1.3.2.3:用户名或密码输入错误,登录系统失败,重新输入用户名或密码登录;1.3.2.4:系统显示图书不可借后,进入图书预约界面,输入信息预约图书;1.3.3、异常事件流:1.3.3.1:读者登录系统失败,未曾注册用户;1.3.3.1.1:返回系统注册用户后,重新登录。
1.4、后置条件:退出系统。
1.5、1.6、扩展点:无。
2、“图书信息管理系统”用例图新书信息录入(f逾期通知(from Use Cases)(from Use Cases)2.1、行为者:主要行为者:管理员;2.2、前置条件:管理员打开图书信息管理系统;2.3、事件流:2.3.1:主要事件流:2.3.1.1:图书管理员输入管理员登录信息,登录系统;2.3.1.2:进入图书信息管理界面,查看已有图书信息,是否有需要购入图书;2.3.1.2.1:录入新购进图书信息,并确认;2.3.1.3:进入读者信息管理界面,管理已有用户信息;2.3.1.4:进入信息通知界面,查看已有用户图书借阅、预约情况;2.3.1.4.1:查看读者所预约图书,自动查询图书信息,确认是否已有可借图书,有则通知读者;2.3.1.4.2:查询读者已借图书信息,根据已借时间及归还时间分类;2.3.1.4.2.1:所借图书即将逾期,启动系统提醒功能;2.3.1.4.2.2:所借图书已经逾期,启动逾期及处罚通知功能;2.3.2:备选事件流:2.3.2.1:管理员用户名或登录名错误,重新登录;2.3.2.2:需要购进新图书,存储信息,通知相关人员;2.3.2.3:读者预约图书没有可借图书,不予通知;2.3.2.4:预约通知提醒后,删除该预约记录;2.3.2.5:读者所借图书距离归还时间仍很久,无需通知;2.3.3:异常事件流:2.3.3.1:登录失败超过一定次数后,系统冻结该用户名,一段时间后可以重用;2.4、后置条件:退出系统;2.5、扩展点:无。
大数据在高校图书馆管理中的应用分析1. 引言1.1 背景介绍现代高校图书馆作为学校教学科研和学习活动的重要支撑,承担着图书馆藏书管理、读者管理、图书馆服务优化和安全管理等重要职责。
随着信息技术的快速发展,传统的图书馆管理模式已经难以满足日益增长的需求。
在这样的背景下,大数据技术应运而生,为高校图书馆管理带来了全新的机遇和挑战。
大数据技术以其强大的数据采集、存储、处理和分析能力,能够帮助图书馆更好地管理海量图书馆藏书、优化读者服务、提高服务质量、加强安全管理等方面。
通过大数据技术,图书馆可以更准确、更高效地了解读者需求,优化服务流程,提升服务体验。
大数据技术还可以帮助图书馆进行数据挖掘和分析,发现藏书倾向、阅读习惯等信息,为图书馆决策提供科学依据。
本文旨在深入探讨大数据在高校图书馆管理中的应用情况,分析大数据技术在图书馆藏书管理、读者管理、图书馆服务优化和安全管理中的具体应用方式,旨在为提升高校图书馆管理水平、推动图书馆智能化发展提供参考和借鉴。
1.2 研究意义高校图书馆作为学术机构中重要的知识资源中心,在高等教育领域具有不可替代的地位。
随着现代信息技术的快速发展,传统的图书馆管理方式已经无法满足日益增长的管理需求。
引入大数据技术对高校图书馆管理进行优化和升级已经成为当前研究的热点之一。
研究意义在于探讨大数据技术在高校图书馆管理中的应用以及其带来的影响,有助于提高图书馆管理的效率和服务质量,满足读者个性化和智能化的需求。
通过分析大数据,图书馆管理员可以更好地了解读者借阅行为、学术研究趋势等,为图书馆资源采购和管理提供科学依据。
大数据技术还可以帮助图书馆构建更加智能化的阅读环境,为读者提供更好的阅读体验和服务。
研究大数据在高校图书馆管理中的应用具有重要的实践意义和理论意义。
深入研究大数据技术在图书馆管理中的应用,对于推动高校图书馆现代化建设,提高图书馆管理水平,促进高校信息化建设,具有重要的现实意义和战略意义。
大学生在图书馆的行为现状分析及教育对策[摘要]高校图书馆作为促进大学生素质教育的“三驾马车”之一,地位特殊,作用不可估量。
本文列举了一些大学生在图书馆使用中的违规行为,探讨分析了其行为缺失的原因,并就如何规范和引导大学生图书馆行为,结合素质教育要求,提出了相应的教育对策。
[关键词]图书馆大学生素质教育一、概况上世纪九十年代中期提出进行素质教育以后,在我国高校得到较为普遍的响应,大学生的素质教育正引起了人们越来越多的关注。
以提高思想道德素质为根本,提高文化素质为基础,全面提高人才的整体素质是一种新型的人才培养观念。
加强文化素质教育,更加注重学生“为人”、“做人”的必备的人文、社会、自然科学的知识的传授,更加注重学生情感体验和良好个性的养成,是当下我国高等教育改革的重要方向。
先教育学生学会如何做人,再教育学生学会做学问、做事业,这才是理想的教育。
世界高等教育大会所发表的《世界21世纪高等教育宣言》中指出,能否进入大学应取决于本人的品行而不是优越的社会地位。
联合国教科文组织提交21世纪报告强调,21世纪的教育,不仅要使学生有知识、会做事,更重要的是会做人。
我们要把学生培养成有社会责任感和事业心的人,有科学文化知识和开拓能力的人,有志有为,德才兼备的人。
然而,目前大学生在学校、在图书馆的阅读行为不得不引起我们广大教育工作者的高度重视。
二、学生不良行为的表现(一)不爱护馆藏图书:在书上写、画、做笔记、做练习;将书作他用而导致图书受潮、受污;随意插放图书造成封皮破损等。
(二)不爱护馆藏设备:在阅览桌上刻画;蛮力操作导致检索机键盘、鼠标损伤;违规使用造成电脑光驱损坏或感染病毒。
(三)偷盗行为:侵入电脑更改借阅数据;破坏书内防盗磁条;掉换图书条形码;夹带书、刊出室;将书刊撕页、剪图片等。
(四)不服从管理:不使用代书板;一次取多本书、刊阅览;用他人借书证借书;夹带零食入室、不尊重工作人员等。
(五)行为随意性:随意放置书刊、随意丢弃废物、随意吃零食、随便搬动阅览椅子,几人围着一起边看边谈。
图书馆借阅管理系统及业务管理知识设计一、借阅管理模块借阅管理模块是图书馆借阅业务的核心模块,主要包括借书、还书、图书续借、预约图书等功能。
读者在借阅时需要通过系统登录,并选择所要借阅的图书,系统会自动检查读者的借阅资格和图书的可借阅状态,如果满足借阅条件,则会自动生成借阅记录,并将相应的借阅信息更新到系统数据库。
读者在还书时需要将图书归还到指定的还书点,并通过系统进行归还操作,系统会自动更新借阅记录、图书状态和读者的借阅统计信息。
当读者需要续借图书时,只需登录系统并选择所要续借的图书,系统会自动检查图书的续借次数和续借期限,并生成相应的续借记录和新的借阅期限。
当某本图书被借出后,其他读者可以通过预约图书功能进行预约,系统将根据预约的先后顺序为读者保留图书,并通知读者借阅。
二、图书管理模块图书管理模块是图书馆借阅管理系统的重要模块,主要包括图书入库、图书维护、图书查询等功能。
在图书入库时,图书管理员需要录入图书的相关信息,如书名、作者、出版社、ISBN号等,并生成图书编号。
系统会自动将图书信息保存到数据库,并更新图书的库存数量。
对于现有的图书,图书管理员可以通过系统进行图书信息的维护,如修改图书信息、删除图书、查询图书当前的库存数量等。
读者可以通过系统查询图书的信息,如图书的位置、可借阅状态、馆藏数量等。
三、读者管理模块读者管理模块主要负责读者信息的管理,包括读者的注册、登录、密码找回、信息修改等功能。
读者在注册时需要填写个人基本信息,并选择登录账号和密码,系统会对读者的注册信息做校验和合法性验证,并将读者信息保存到数据库。
读者在登录系统后可以修改个人信息、查询借阅历史、查询预约记录等。
四、流通管理模块流通管理模块主要负责对图书馆的借还流程进行管理,包括借还书流程的自动化、借还书记录的统计和分析等功能。
系统可以自动记录读者的借阅和还书操作,并生成相应的借阅和还书记录,同时系统还能根据借阅记录进行统计和分析,提供借阅热门图书、借阅热门时间段等统计数据,以便图书馆进行决策和优化借阅服务。
高校图书馆数据分析与个性化推荐系统设计随着信息技术的不断发展,高校图书馆也面临着新的挑战和机遇。
为了更好地满足用户的阅读需求,提高图书馆资源的利用率,图书馆可以借助数据分析和个性化推荐系统来进行优化和改进。
一、数据分析在高校图书馆中的应用数据分析是通过收集、清洗、分析和可视化数据来获取有用信息的过程。
在高校图书馆中,数据分析可以帮助图书馆管理者了解用户的阅读偏好、借阅行为和需求,从而对图书馆的资源进行合理的配置和管理。
首先,通过分析用户的阅读偏好,了解不同学科领域的热门书目和用户倾向,可以帮助图书馆去优化购书策略,增加热门书目的进购数量,提供更加贴合用户需求的图书。
其次,通过分析用户的借阅行为,可以了解到图书馆的借还情况,包括借阅的频率、时间段、图书的归还情况等。
这些数据可以帮助图书馆更好地管理图书资源,合理规划馆藏,以满足用户的需要,优化借阅流程,提高借阅效率。
此外,数据分析还可以帮助图书馆发现一些潜在的问题和瓶颈,如有长期闲置的图书、借阅时间过长的图书等,及时采取措施解决问题。
同时,可以通过数据分析来评估图书馆的服务质量,如用户满意度调查、借阅流程改进等,进一步提高图书馆的服务水平。
二、个性化推荐系统的设计与优化个性化推荐系统是基于用户的历史行为和兴趣偏好,通过运用算法模型来预测用户的需求,为用户提供个性化的推荐服务。
在高校图书馆中,个性化推荐系统可以帮助用户更快速精准地找到自己所需要的图书。
首先,个性化推荐系统可以通过分析用户的历史借阅记录和阅读偏好,为用户推荐与其兴趣相符的图书。
比如,当用户借阅了某一本书籍后,系统可以根据该书籍的分类、作者、出版社等信息,向用户推荐与该书籍相似的图书,帮助用户发现更多符合其兴趣的图书。
其次,个性化推荐系统可以通过分析用户的阅读记录和评价,为用户推荐与其喜好相近的图书。
比如,当用户对某一本书籍进行了高评价后,系统可以根据该评价信息,推荐给用户其他类似品质的图书,提高用户的阅读体验。
UML实验心得体会uml实验报告学院班级学号姓名uml实验报告实验一:用例图实验结果:小结实验心得体会:用例模型用于需求分析阶段,它描述了待开发系统的功能需求,并驱动了需求分析之后各阶段的开发工作。
用例图是uml中用来对系统的动态方面进行建模的7种图之一。
用例图描述了用例、参与者以及它们之间的关系。
用例图从用户角度描述系统功能,并指出各功能的操作者。
通过本次实验,我熟悉rational rose建模环境,更加清楚的了解了用例图的语义和功能,如何清晰明了的识别参与者、用例,学会了如何使用事件流描述用归还图书1.借出图书协作图:1.归还图书2.借出图书小结实验心得体会:顺序图描述了对象之间的动态合作关系,它强调对象之间消息发送的时间顺序,同时显示对象之间的交互。
协作图与顺序图是同构的,rose可自动转换。
顺序图是强调消息的交互作用图,协作图描述了对象间的关系,是强调发送和接收消息的对象的组织结构的交互作用图。
通过本次实验,掌握了对图书管理功能中的借书用例、还书用例进行动态建模。
实验过程中由于对rational rose 工具软件的不熟识,导致出现了不该出现的错误。
在设计阶段,顺序图中需要引入边界类和控制类,在识别对象职责的基础上,需要将消息转换为类的方法,为方法定义参数、返回值类型,便于计算机的实现。
其中,为方法定义参数、返回值类型的时候,还是不能够快速准确的作出判断。
实验四:活动图实验结果:篇二:uml实验总结实验一1.源代码生成,在逻辑视图中绘制下图,生成java源文件生成代码步骤:“tools”-〉“java”-〉“genenate codes”。
public class meeting {private string username;private string scheduled_user; private date start_time; private date end_time; private string label;public string getuser() {return null; }public string getother() {return null; }public date getstart(){return null; }public date getend() {return null; }public string getlabel() {return null; }public string tostring() {return null; }public void main(string args) { return null; } }2.进行逆向工程,自行找到一个项目软件源代码,进行逆向工程。
图书管理系统中借阅行为分析
【摘要】研究读者的图书借阅行为可以反映出读者的借阅图书的习惯和规律,从而为图书管理提供指导,提高图书管理的质量和效率。
本文以A大学图书馆为例,使用Weka软件,对图书馆借阅数据进行分析,从而研究读者的借阅行为。
【关键词】图书管理系统;借阅行为分析;Weka
0.前言
人类发展到今天,其科技水平获得了极大的发展,但是人美对于自身的认识依然十分浅显。
其中人类对于自身行为研究就十分落后。
由于人类行为十分复杂,而且灵活、多变,这种特点使得研究变得十分困难。
到目前为止,在这方面依然缺乏有效的研究手段。
随着计算机技术的发展,数据挖掘技术应运而生,数据挖掘就是针对海量数据的有效利用而提出来的,由于社会生产生活过程中产生了数量惊人的数据,这些数据往往是混乱的、无序的、模糊的、随机的、不完全的。
单凭人脑难以高效处理,往往造成大量信息的浪费。
数据挖掘就是要从这些混乱的、无序的、模糊的、随机的、不完全的数据当中找出人们事先不知道但是具有潜在价值的信息和知识。
从本质上说,数据挖掘是一种深层次的数据分析方法。
数据挖掘通过分析数据库中的数据来解决问题。
图书馆的工作是为读者提供优质服务,要想实现这一目标就需要研究读者的借阅行为,因此,我们就利用数据挖掘技术,对图书管理系统中的大量借阅信息进行分析。
本研究所使用的是Weka 软件。
数据挖掘有其自身特有的过程。
1.图书管理系统数据挖掘
首先,确定数据挖掘目标,据统计A大学图书馆管理系统中2013年学生借阅信息大约有20万条,属性分别为姓名、性别、单位、书名、中图匪类法类号、借阅日期、馆藏地点等。
其次,进行聚类分析,根据读者借阅文献种类、读者院系、文献借阅频率等进行分类。
第三,根据关联规则对读者借阅数据进行分析,如果发现许多读者阅读了A文献也会同时阅读B文献,那么当有读者借阅A文献时就想借阅者推荐B文献,从而提高图书的利用率,同时也方便读者。
第四,根据关联规则获取文献与院系的联系,查找不同院系借阅的侧重点,对于那些有明显关联性的数据进行分析,从而确定哪个院系的学生喜欢借阅哪一类的图书,哪些院系借阅的图书相似性较大等等,然后制定出相应的图书管理策略。
第五,通过关联性规则挖掘出读者借阅频度高的图书类型,同时分析图书类型分布情况,找出紧缺图书,从而制定合理的图书采购计划。
2.读者借阅行为分析
2.1数据预处理
本研究数据聚类和关联分析都是以R大类(医学、卫生)为例进行的。
首先,从图书管理系统中导出读者借阅信息,对信息进行预处理。
先把数据格式转化为xls表文件,然后在存为csv文件,再在Weka中另存为arff文件。
其次把数据类型转换为nominal,依据最新版中图法对借阅数据进行分类,然后删去姓名、学号等不需要的变量,再选择需要分析的属性,通过preprocess中的可视化界面,查看数据分类结果[1]。
在本研究,按照馆藏地点进行分类之后,可视化图发现医学类图书大部分读者是女性,借阅者主要集中在生命科学院和体育学院,读者主要是生理学专业学生。
2.2数据关联分析
数据关联分析是数据挖掘的重要技术,其作用就是寻找隐藏在数据库中各项数据之间的关系,该规则一般是通过可信度和支持度来测量。
关联分析算法有多种,在Explorer模块里提供了Apriori、Filtered Associator、Generalized Sequentual Patterns、Predictive Apri、Tertius等多种算法,Apriori算法是一种基本算法,使用逐层搜索的迭代方法[2]。
本文选择Apriori算法对实验数据进行关联分析。
由于各个院校学生访问信息的关联程度比较低,因此可信度和支持度也表现出不同,因此需要选择适当的可信度和支持度。
本研究经过谨慎分析,最终将参数设置为Apriori-N100-T0-C0.7-D0.05-U1.0-M0.1-S-1.0-C-1。
部分分析结果如图1所示。
图1 关联分析结果
2.3数据聚类分析
Weka软件提供了9种聚类算法,本研究选择SimpleKMeans算法对实验数据进行聚类分析。
该算法根据给定K值随机产生K个分组中心,然后以这些中心对所有实力进行分组,通过反复迭代对各组进行改进,直至达到最佳效果。
经过多次试验,最终设定参数为“SimpleK-Means-N5-S100”,Cluster mode选取“Use training set”。
聚类结果如图2所示。
图2 聚类分析结果(下转第251页)
(上接第227页)2.4读者借阅行为分析
按照以上方法对其它类图书的借阅数据进行分析,一共包括22类,挖掘读者的借阅行为中隐含的规律,通过分析我们发现,文学院借阅图书数量居首位,同时I类图书也是被借阅最多的图书,因此二者相互吻合。
各类图书借阅数量最多的一般都是与其专业关联性较大的院系的学生。
另外,我们发现计算机学院图书借阅数量最少,这主要是与A大学计算机专业人数少有关。
在研究中还发现U、V两类图书借阅频率很低,这主要是因为U、V这两类专业图书专业性很强,而且A校并没有设置相关的专业。
3.结语
本研究以A大学图书馆为例,使用Weka软件,对图书馆借阅数据进行分析,通过数据预处理、关联分析、聚类分析,发现了读者借阅行为的一些规律。
根据这些分析,图书管理者可以为读者提供更加人性化的服务,也可以使图书馆的采购计划更加合理,从而为全校师生提供更加优质的服务。
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【参考文献】
[1]储文静,奉国和.基于Weka读者借阅行为分析[J].情报科学,2010,28(3):424-427.
[2]陈春颖,熊拥军.基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析[J].图书馆情报知识,2011,(4):92-96.。