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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。
数据挖掘建模在高校图书馆中的应用摘要：随着数据库管理系统在图书馆中的应用，大量的数据积累在系统中，如何选择、利用数据挖掘工具充分挖掘出数据中隐含的有价值的信息，为读者提供更加人性化的服务是当前图书馆管理员面临的严峻问题。
本文就利用sql server2008这一数据库管理系统对学校图书馆中的数据进行挖掘进行探讨。
关键词：数据挖掘；sql server2008；聚类分析中图分类号：g258.6 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 17-0000-02在高校里图书馆是一个非常重要部分，图书馆的管理方式最重要的体现就在于高校管理信息化。
图书馆里的图书由于资料很多，有大量的数据都是需要严格的管理。
但是采用人工方式进行管理的话，整体效率就会低下。
现在，大部分的图书馆都是采取数据库管理系统，但是数据的挖掘功能却没有很好的被利用。
sql server2008这是一款很重要的数据库管理系统，它能够很好的把图书馆管理系统当中具有价值的信息挖掘出来，给管理者一个很好的参考价值，让读者有更好的个性化服务。
数据挖掘建模应用图书构建中：1 挖掘工具的选择sql server2008 中的数据挖掘组件是数据挖掘工具的典型代表，系统中引入了多个新的数据挖掘算法，与传统的数据挖掘工具相比，sqlserver2008数据挖掘功能具备很多优势。
基于sqlserver2008有着非常实用的数据挖掘功能，所以选择其作为挖掘工具。
[1]2 数据收集和整理本校采用的图书管理系统不成熟，所以它的应用系统功能是比较简单的，因此对于数据的整理相对来说比较杂乱。
（1）从服务器端导出相关数据的信息表。
由于系统功能简单，相关的数据表当中只有类别的编号，没有名称，所以不能完整的表达出图书类别的相关信息，所以我们需要应用人工将数据导出来之后，进行数据汇总。
（2）启动sql server 2008 management studio，在对象资源管理器中新建一个数据库“library”数据库，然后建立“lib”表，将数据填写在表中，如图一。
大数据技术在图书馆学中的应用研究近年来，随着信息技术的快速发展和数据资源的不断丰富，大数据技术成为了各行各业的热门话题和研究重点。
在图书馆学领域，大数据技术的应用也得到了越来越多的关注和探索。
本文就大数据技术在图书馆学中的应用进行研究和分析，并探讨其未来的发展前景。
一、大数据技术在图书馆学的应用现状1.数字化馆藏管理数字化馆藏是图书馆数字化转型中的一项重要内容，传统的馆藏管理模式已经不能适应数字化时代的需求。
图书馆通过大数据技术进行数字化馆藏管理，可以实现馆藏信息的全面管理和分析。
同时，还可以建立数字化馆藏的知识图谱，为用户提供更加精准的检索服务。
2.用户行为分析大数据技术可以对用户行为进行实时监测，分析用户的阅读偏好和行为规律，为图书馆提供更具个性化和精准的服务。
通过对用户行为进行分析，图书馆可以为用户推荐适合的图书和服务，提高用户满意度和使用率。
3.文献分析大数据技术可以对文献进行全面的分析和挖掘，发现文献之间的关联关系和趋势，为图书馆提供更加贴近用户需求的文献服务。
同时，还可以通过对文献分析的结果进行可视化呈现，方便用户快速了解文献的相关信息和趋势。
4.学术数据管理大数据技术可以实现对学术数据的全面管理和分析。
通过对学术数据的分析，可以发现文献之间的关联关系和发展趋势，为学术研究提供更加准确和全面的数据支撑。
同时，还可以对学术数据进行可视化处理，方便用户快速了解和分析学术数据。
二、大数据技术在图书馆学中的发展趋势1.智能化服务随着人工智能技术的发展，图书馆通过大数据技术实现智能化服务的应用成为了发展趋势之一。
通过人工智能技术的支撑，图书馆可以实现更加智能化的服务模式，提供更加贴近用户需求的服务。
2.开放数据共享随着开放数据共享的需求越来越多，图书馆也逐渐开始关注数据的开放共享问题。
通过大数据技术实现数据共享，可以为用户提供更加全面和准确的数据支撑，同时也可以促进不同图书馆之间的数据互通。
3.大数据到普通用户大数据技术的应用不仅仅局限于图书馆内部，还可以将大数据技术应用到普通用户中。
数据挖掘技术在高校图书馆的应用概述
[摘要] 通过数据挖掘技术对数据进行更高层次的提取和分析, 更好地为读者提供深层次的服务，对馆藏建设也有很强的指导作用。
本文主要总结数据挖掘技术在图书馆信息管理与服务方面的具体应用。
[关键词] 高校图书馆数据挖掘个性化服务
近年来,数据挖掘在许多领域得到广泛应用。
数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,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。
数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从数据中挖掘有用的信息和知识,提供决策支持。
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统在图书馆的广泛应用,在图书馆数据库中积累了大量读者对资源的访问历史数据,这些数据背后隐藏着许多重要的信息。
从目前的图书馆管理系统中无法发现这些数据中存在的关系和规则,无法预测读者的信息需求,但人们可以通过对这些数据进行更高层次的提取和分析, 更好地为读者提供深层次的服务，对馆藏建设也有很强的指导作用。
本文主要总结数据挖掘技术在图书馆信息管理与服务方面的具体应用。
一、在信息资源建设中的应用
信息采集是整个图书馆系统高效运转的基础，是决定馆藏质量的重要因素。
随着出版物的数量、载体的形式日益增多，图书馆信息结构、读者需求与资金利用的平衡等问题越来越不易把握，也令采购工作的决策变得更加复杂，如何有效地使用有限的经费，充分利用宝贵的空间，添置读者真正需要的文献，提高文献资源的利用率成为当前高校图书馆采购工作面临的难题。
目前采访人员的采购信息一般是通过各种预定书目，或者直接通过出版社、书商及读者推荐的书目等方式获取的。
在具体需要购买哪些文献和确定每种文献的复本量时，采访人员一般是根据本馆的性质、任务和主要的服务对象来决定的。
这样的采购模式过于刻板，易受采购人员的主观因素影响，势必造成一些本该购买的文献没有买，而不该买的文献却大量购入，或者某些文献的复本量太多，而另一些文献的复本量却又太少等现象。
造成这一现象的原因主要就是缺乏对读者的需求做更具体的、科学的和全面的分析。
一方面，我们可以利用数据挖掘技术对流通数据库和采访数据库中的历史记录数据进行数据的筛选、统计和分析，得到文献的拒借集和频繁借阅集，科学分析各类文献的利用率，为采购文献提供科学合理的分析报告，从而指导采访人员对文献种类进行科学地筛选，合理地确定各种文献所需的复本量，及时补充短缺的文献，剔除过时的文献，优化馆藏结构，真正做到为读者提供所需的资料。
另一方面，通过收集整理图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据，通过对这些数据进行挖掘，分析读者行为倾向，发现用户兴趣模式，就能动态的调整采购策略，有针对性地应对需求。
数据挖掘方法是依据读者的需求来决定图书采购，最大限度地适应读者，有效扩大流通率，具有客观性，因数据挖掘是根据历史数据推知未来，所以其不足
之处是不利于发现新学科、引导新方向。
二、在信息资源馆藏布局中的应用
通过对大量读者的借阅历史和阅读行为进行跟踪、关联分析及再预测，从中挖掘出受读者欢迎的藏书模式，从而作出相应的调整，这种藏书模式就是读者期望的藏书模式，或者说是读者最需求的藏书模式。
比方说我们通过关联分析某一时间段内某类文献资料的外借历史数据，发现：在此段时间内读者甲和读者乙同时借阅文献A和文献B的概率是49%；借阅文献B的读者也借阅过文献C的概率是68%。
图书馆可以根据此数据挖掘结果，合理调整馆藏布局，可将A、C图书放在B的附近，或建立图书B和A、C 之间的链接，这样不但缩短了读者找书时间，也大大提高了书刊利用率，更好地为读者提供服务。
书库的频繁倒架是较常遇到的问题，如何对之防微杜渐也是值得挖掘的一个方面。
通过对历年采购数据和借阅数据的相关分析，增长幅度较大的图书种类在上架的时候应根据预测的趋势预留架位。
三、在信息服务中的应用
数据挖掘技术的应用拓宽了图书馆信息服务的范围，增加了信息服务的项目，使图书馆的信息服务变得更加主动，服务质量大大提高。
数据挖掘技术在信息服务中的应用主要指为读者提供个性化信息服务。
所谓个性化信息服务就是针对用户的特定需求主动地向读者提供经过集成的相对完整的信息集合或知识集合。
个性化信息服务主要有三层意思：一是先让读者根据自己的需要进行信息订制，图书馆再按照订制的信息要求通过多渠道搜集、整理和汇总信息，提供给读者。
这是读者先提出信息需求，然后才得到相应的服务，属于被动服务模式。
二是信息智能推送，就是根据读者的信息来识别和预测读者的兴趣和偏好，从而有针对性地及时向读者主动推送相关信息，也就是挖掘读者兴趣模式，主动提供服务，使图书馆成为一个智能型、主动性的信息提供者。
信息推送的形式多种多样，可根据不同的服务对象提供灵活多样的推送方式，如电话推送、手机短信推送、邮件推送、网页推送或直接上门推送等。
信息智能推送的内容主要有：当馆内新进图书或期刊时，及时告知相关读者；当数据库有更新或有新的数据库试用时，及时告知读者；当读者访问图书馆资源时，随时根据此读者的兴趣度，推介相关专题信息；跟踪读者的兴趣变化，发现读者的最新需要；根据读者的兴趣，提供相应的预测报告、动态分析等。
三是信息订制和信息推送有机结合，建立一个统一信息平台，让有着不同信息需求的不同读者群实现信息资源共享，并在此基础上，通过讨论和汇总生成新的信息资源，形成互动式服务模式。
参考文献：
[1]彭仪普、熊拥军，《关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用》，情报技术，2005（8）.
[2]冯进，《利用数据挖掘技术深入挖掘图书馆工作》，现代情报，2005（3）.
[3]石军，《数据挖掘在高校图书馆的应用》，江西图书馆学刊，2005（3）.。
