基于数据仓库的数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用
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。
数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用
术和 决策管理支持 ， 同时也 为 图书管理 员准确把握 读者需求 ， 提供 个性化的信息服务 。
关键词 ： 据挖掘 ； 数 图书 馆 ； 息 服 务 信
中图分 类号 ：２４ ９ 文献标识码 ： Ｇ ５ ．１ Ｃ
文章编 号 ：０８ ９ ７２ １ ）２ ０ ５ ２ １０ —８９ （０ １０ —０ ７ —０
一
分内部数据和外部信息汇集起来， 经过处理和转换 ， 形 数 据挖掘 （ ａ ｉｉ ， 称 Ｄ 是 指 从 大量 的 、 Ｄ ｔ Ｍｎ ｇ简 ａ ｎ Ｍ） 不 成集 中统一 、 随时可用的决策信息， 防止 因信息不足造 完全 的 、 有噪 声 的 、 糊 的 、 模 随机 的数 据 中 ， 取 隐 含 在 成 的错误决策 。 提
【 哲学 ・ 文化 】
数 据 挖 掘 技 术在 高 校 图 书馆 管理 中的应 用
白建伟
（ 太原理工大学 计算机学院 ， 山西 太原 ００２ ） ３０４
摘
要： 数据挖掘技 术应用于 图书馆 管理 中， 有利 于分析和 处理 图书馆 的 日常 业务数据 ， 图书馆 合理 分布馆 藏提供技 为
最需要的资源采购中， 以提高资源的利用效率。通过数 据挖掘系统 ， 可以将图书借阅数据和文献采编数据结合
起来 进行分析 、 管理 。例如 ， 在采 访过 程 中 ， 通过 数据 挖 掘技术 分析 的理 论 ， 以协助 采购 员根 据情 况对 各类 图 可
二、 数据挖掘在高校图书管理 中的应 用
３数据挖掘可以从历史数据 中找出潜在模式， ． 并在 模式的基础上 自动作 出预测。这对启发 图书馆决策者
的创 新思维 ， 对信息化社会 的挑 战具有重大 意义。 应 （ ） 据挖掘技 术在 图书资源管理 中的应 用 二 数 １对文献 采购和馆 藏建设进行合 理 的规划建议 ． 在 高校 中， 每个机 构 或部 门都 有 固定 的经费 ， 以 ， 所 图书馆 的资源采 购要 考虑 到资 金 的利 用率 ， 把资 金用 在
浅析数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用
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[1]6。
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）。
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据时代已经来临，数据挖掘技术的应用越来越受到关注。
在各行业，数据挖掘都成为了解数据、发掘潜在价值的重要工具。
而在图书馆管理信息系统中，数据挖掘技术也有着广泛的应用场景。
本文就从图书馆管理与发展的视角出发，探讨了数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用。
一、数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的基本原理数据挖掘技术是通过从大规模的数据中发现有用信息和隐藏规律，从而实现有效决策和提高效率的方法。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、多维数据分析等多种方法。
在图书馆管理信息系统中，数据挖掘技术的基本原理是将系统中的大量数据进行处理，提取出有价值的信息，并将这些信息用于图书馆管理和发展中。
图书馆管理信息系统包含了很多数据，如馆藏书目、借阅记录、读者信息等，这些数据都是可以挖掘的。
数据挖掘技术可以用于分析读者借阅行为和偏好、优化馆藏书目和资源分配、改进文献引用和交流等方面，从而提高图书馆的服务水平和用户满意度。
二、数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用1. 分析读者借阅行为和偏好图书馆里面的读者不同年龄段、不同性别、不同职业等有着不同的阅读喜好和借阅行为。
利用数据挖掘技术，图书馆可以了解读者的借阅偏好，从而进一步为读者提供个性化服务。
比如，可以通过分析读者的借阅记录和阅读时长，了解读者的兴趣爱好和读书习惯，从而推荐相关书目和提供更多的阅读资源。
此外，在推荐书目时，可以通过分析读者的专业背景和学科需求，对读者进行更加精细化的推荐。
2. 优化馆藏书目和资源分配获取借阅数据和书目数据，通过分析、挖掘数据，了解不同书目的借阅量和借阅频率，并通过这些数据影响采购决策，而避免浪费不必要的人力和物力无效采购，同时也可以决策期刊购买、电子图书资源等的采购决策。
比如，根据各学科的排名，利用分类和聚类算法对馆藏书目进行分类、划分，在此基础上，出版社选择更加精准，以优化资源的分配，提高馆藏图书的质量和覆盖率。
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用数据挖掘技术在图书馆中的应用主要体现在信息资源的整合和利用上。
图书馆拥有大量的书籍、期刊、报纸等文献资料，以及各类数字化资源，如电子书、电子期刊、数据库等。
这些信息资源分散在不同的库房和系统中，如何实现这些资源的整合和利用成为图书馆管理者面临的难题。
而数据挖掘技术可以通过对各类资源的关联分析和挖掘，实现不同资源之间的关联和整合，实现资源的跨库检索和利用，极大地方便了读者的查询和检索工作。
数据挖掘技术还可以帮助图书馆管理者进行用户行为分析和需求预测。
随着移动互联网和智能设备的普及，读者借阅图书的方式和习惯也发生了很大的变化。
数据挖掘技术可以帮助图书馆管理者收集和分析读者的借阅记录、检索记录、阅读记录等数据，进而进行用户行为分析，了解读者的阅读偏好和需求。
通过数据挖掘技术，图书馆管理者可以更加准确地把握读者的需求，调整馆藏资源的构成和布局，提供更符合读者需求的服务。
数据挖掘技术还可以帮助图书馆管理者进行馆藏资源的管理和评估。
图书馆的馆藏资源的构成和数量庞大复杂，如何对这些资源进行管理和评估是图书馆管理者一直面临的难题。
数据挖掘技术可以通过对馆藏资源的利用情况进行数据分析和挖掘，了解不同类型资源的受欢迎程度和使用频度，进而进行资源的调配和更新，保证资源的利用效率和品质。
数据挖掘技术还可以帮助图书馆进行馆藏资源的评估和优化，如何挑选和购买符合读者需求的资源，怎样对资源的使用情况进行评估和调整，都可以通过数据挖掘技术来实现。
数据挖掘技术在图书馆管理工作中的应用，不仅提高了资源的整合和利用效率，也提高了图书馆服务质量和读者满意度。
图书馆是知识的殿堂，数据挖掘技术为图书馆管理者提供了更多的手段和路径，可以更好地管理和利用这些知识资源。
值得注意的是，数据挖掘技术在图书馆应用中，也需要注意隐私和安全的问题。
在收集和分析读者信息的过程中，需要严格遵守相关法律法规，保护读者的个人信息安全。
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆作为信息资源的管理机构，其日常工作涉及到大量的数据的收集、整理和管理。
数据挖掘技术在图书馆管理工作中的应用，能够帮助图书馆发现和使用这些数据中隐藏的
有用信息，提高图书馆的服务质量和效率。
下面将介绍图书馆管理工作中数据挖掘技术的
应用。
数据挖掘技术可以应用于图书馆的图书推荐系统。
通过分析读者的借阅记录、对书籍
的评价等数据，可以建立个性化的图书推荐模型，帮助读者发现适合自己的图书。
这样不
仅能提高读者的阅读满意度，还可以促进图书馆内图书的更加充分的利用。
数据挖掘技术可以应用于图书馆的图书采购决策。
通过分析图书的畅销程度、读者的
评论、市场需求等数据，可以为图书馆提供采购的参考意见，帮助图书馆根据实际情况制
定合理的图书采购策略。
这样既能避免过度采购，也能满足读者的需求。
数据挖掘技术可以应用于图书馆的馆藏资源管理。
通过对借阅数据、图书流通数据等
进行分析，可以发现图书馆在馆藏资源的借阅情况、流通模式等方面存在的问题，并提供
相应的改进建议。
对于借阅率低的书籍，可通过重新排版位置、加强宣传等方式来提高借
阅率。
数据挖掘技术可以应用于图书馆的读者行为分析。
通过对读者的借阅记录、使用时间、借阅频次等数据进行分析，可以了解读者的阅读习惯、兴趣爱好等特征，为图书馆提供更
好的服务。
根据读者借阅的书籍类型，可以为读者推荐相似类型的图书；根据读者的阅读
时间，可以调整图书馆的开放时间。
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用研究
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用研究随着信息技术的不断发展，图书馆管理信息系统也不断升级和发展。
数据挖掘技术是一种用来从海量数据中提取、分析和发现规律和知识的技术手段。
在图书馆管理信息系统中引入数据挖掘技术，可以帮助图书馆更好地管理和利用藏书、读者和服务资源，提高管理效率和服务质量。
本文将详细介绍数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用，并提出一些应用场景和未来发展方向。
1. 藏书推荐系统通过数据挖掘技术可以对读者的借阅记录、浏览记录和评价数据进行分析，推荐相关的图书。
例如，可以根据读者的兴趣偏好、借阅历史和评价记录，为读者推荐类似的图书，提高读者的阅读体验和图书借阅率。
2. 阅读行为分析3. 存量分析通过对图书馆藏书的分析，了解现有藏书的状况和缺陷。
例如，可以分析每个馆藏类别的借阅率、流通比、热门图书等数据，了解哪些图书是受欢迎的，哪些图书是冷门的，然后根据这些数据对藏书进行适当的调整。
1. 大数据分析图书馆每天产生大量的数据，如借阅记录、流通情况、读者信息等等，这些数据可以为图书馆提供更多的决策参考。
未来，数据挖掘技术将更加注重对这些数据的处理和利用，深入挖掘数据，从中发现更多的规律和知识。
2. 更人性化的藏书推荐随着人工智能技术和自然语言处理技术的不断发展，未来的藏书推荐系统将更加人性化。
例如，可以根据读者的语音指令或文本输入，为读者提供更准确、个性化的图书推荐服务。
3. 数据共享和协同处理未来，图书馆管理信息系统不仅将聚焦于本地数据的处理和管理，也将致力于与其他机构共享数据并进行协同处理。
例如，可以共享借阅数据和图书信息，将图书馆、出版社和书店等不同机构的数据整合在一起，为读者提供更丰富、优质的服务。
4. 高效、智能的办公流程未来，图书馆管理信息系统将更加注重办公流程的高效性和智能化。
例如，可以利用人工智能技术和自动化机器人，自动化办公流程和操作，减少人为差错和提高工作效率。
总之，数据挖掘技术可以为图书馆管理信息系统提供更丰富、更准确的资源分析和管理决策，提高图书馆的流通效率和服务质量。
数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用研究
数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用研究1. 引言1.1 研究背景当前，国内外很多高校图书馆已经开始尝试运用数据挖掘技术，对图书馆藏书信息、读者借阅行为、馆藏资源利用情况等进行分析，以精准预测读者需求、优化馆藏策略、提高资源利用率。
在实际应用中仍存在一些挑战，如数据规模庞大、数据质量不一、算法选择与调优等问题，需要进一步研究和探索。
本研究旨在探讨数据挖掘技术在高校图书馆智能分析中的应用，从而为高校图书馆提供更科学、高效的信息服务，同时也对数据挖掘在图书馆领域的应用和发展趋势进行深入研究和分析。
通过本研究，希望为高校图书馆的数字化转型和智能化发展提供有益的参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是探讨数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用研究。
通过分析数据挖掘技术的概念和原理，结合高校图书馆实际情况，探讨数据挖掘在高校图书馆中的应用案例，研究数据挖掘在高校图书馆智能分析中的方法和模型，分析数据挖掘在高校图书馆智能分析中所面临的挑战，并提出解决方案，探讨数据挖掘在高校图书馆智能分析中的未来发展趋势。
通过本研究，旨在为高校图书馆提供更有效的数据管理和分析工具，提高图书馆的服务水平和效率，实现图书馆信息资源的最大化利用，为高校师生的学习和科研提供更好的支持。
通过深入探讨数据挖掘在高校图书馆中的应用，可以为高校图书馆的发展提供有益的参考和指导，促进高校图书馆智能化建设的发展。
1.3 研究意义高校图书馆是教育机构中不可或缺的重要组成部分，其承载着丰富的文献资源和知识宝库。
在信息化时代，高校图书馆拥有海量的数据，包括读者借阅情况、图书馆藏书信息、图书流通情况等。
如何利用这些数据挖掘出有价值的信息，对高校图书馆管理和服务的提升具有重要的意义。
数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用研究，不仅可以帮助图书馆更好地了解用户需求，提供个性化的服务，还可以优化图书馆资源配置，提高图书馆的管理效率和服务质量。
通过分析借阅数据，可以发现热门图书、研究用户借阅偏好，为图书采购和馆藏管理提供科学依据；通过分析阅读行为数据，可以挖掘用户潜在兴趣，推荐适合用户的图书或文献资源，提升用户体验。
基于数据仓库的数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用
［ 关键词 ］ 数据挖掘 ； 数据仓库 ； 图书馆管理
［ 作者简介 ］ 侯 杰， 广西工业职业技 术学院讲 师 ， 计算机技 术工程硕士 ， 研究方向 ： 数据库 ， 计算机高级语 言编程 ， 广西
南 宁 。３ ０ １ ５ ００
［ 中图分类号 ］ ２ ０７ Ｇ ５． ４
［ 文献标识码 ］ Ａ
２１ 第０ ０ ０年 ６期 （ 第 １１期） 总 ２
沿 海 企 业 与 科 技
Ｃ Ａ Ｔ ＬＥ Ｔ Ｒ Ｒ Ｓ ＳＡ ＤＳ Ｉ Ｎ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｏ Ｓ Ａ Ｎ Ｅ Ｐ ＩＥ Ｎ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ ＯＯ Ｙ
Ｎ ．６２ １ Ｏ０ ，０ ０
（ ｕ ｌｔ ｅｙ ＮＯ．２ ） Ｃ ｍｕａｉ ｌ ｖ １ １
声 的 、模 糊 的 、随 机 的实 际应 用 数 据 中发 现 隐含 即： 数据仓 库是一个面 向主题 的 、 成的 、 集 随 的 、 律 性 的 、 们 事 先 未 知 的 ， 又 是潜 在 有 用 规 人 但 时间变化的、 非易失性 的数据集合 ， 用于支持管理 的并且最终可以理解 的信息和知识 的非平凡的过 程 。也 就 是要 通 过 数 据 挖 掘对 海 量 的 数据 进 行分 层 的决策 过程 。 通过 Ｉｍ ｎ的描述 ， 以将 数 据仓 库 的概 念划 析 ， 现数 据 问的潜 在 联 系 ， ｎｏ 可 发 为人 们 提供 自动决 策
繁 出入 图书馆之余时常会抱 怨 ：馆 内来来往往的 析 型 的数 据 处 理 ； 二 ， 据 仓库 是 对 多个 异 构 的 第 数 人很多 ， 应该有跟 自己拥有相 同阅读兴趣 的读者 ， 数据源有效集成 ， 集成后按照主题进行重组 ， 并包 但却 因为人与人之问的不相识 而没有机会一起交 含历史数据 ，而且存放在数据仓库 中的数据一般 流。 不再 修 改 。 在 这里 可 以针 对 数 据仓 库 的一 般 应用 再 给数 针对 此 类 的 意 见 和建 议 ，图 书馆 的工 作 人 员 为 了满 足读 者 们 的需要 ，利 用节 假 日开 展 凑者交 据仓库下一个较易理解 、 更客观的定义 ： 数据仓库 流活动 ， 但大量读者来到现场后 却乱成一 团， 有些 是 一个 以用 户 为 中心 的 环境 ，在 这 个 环境 的构 造 数据仓库 的建造者使用所有现存数据 ， 通 人甚至是毫无 目的地在场地里乱转 ，严重影响了 过程 中， 活动秩序和效果 。 过抽取 、 转换和清洗后重新装 载 ， 最终向用户提供 以下 将探 讨 在 数 据 仓 库 的基 础 上 运 用 数据 挖 有用 的决 策信 息 。 掘 的可行 性 ，并 利 用 Ｓ Ｌ ０ ５在数 据 仓 库 中进 行 Ｑ ２０ 二 、数 据 挖 掘 的概 念 及 其 应 用在 数 据 仓 数 据 挖 掘 ，实 现一 个 将 拥 有 相 同 阅读 兴 趣 的读 者 库 基 础 上 的 可 行 性 分 析 组 织在 一起 ， 交流 活 动开 展 得更 有 效率 的 例子 。 让 严 格 地说 ， 据 挖 掘 （ ａ ｎ ｇ是独 立 于数 数 Ｄ ｔ Ｍｉｉ ） ａ ｎ 数 据仓库 的概 念 据仓库之外 的， 但大量实践证 明 ， 数据仓库的结构 从 １８ ９８年 Ｄ ｖｉ ｅｌ ｎ和 Ｍｕｐｙ发 表 了关 于 数 据 更 利 于数 据 挖 掘 的进 行 ，如 果 数据 挖 掘 能与 数 据 ｒｈ 仓库论述的文章 以后 ，学者们纷纷投人 对数据仓 仓库协同工作 ，必然能大大提高数据挖掘的工作 库的研究之中 ，其间相继有许 多人 给数据仓库下 效率 ， 能更好地满足决策的需要 。 过 定 义 ，然 而被 目前 学术 界 所 普遍 认 可 和沿 用 的 与数据仓库相类似 ， 数据挖掘在不同的学者那 还 是 １９ 年 “ ９ １ 数据 仓 库 之 父 ” ｌａ ．ｎ ｎ在 里 也 有不 同 的定 义 ， Ｗｉｉｍ Ｈ Ｉｍｏ ｌ 在此 只给 出较 常见 、 较准 确 的
数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
数据 挖 掘 ， 又称 数据库 中的 知识 发现 ， 是从 大量 不完 全 的、 噪声 的 、 有 模糊的、 随机的数据集中， 提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、 但又是
潜在的、 有用的信息和知识的过程 ， 提取的知识表示为概念、 规则、 规律、 模 式等 形式 。 据挖 掘是 对 庞大 的数 据集 或 数据 库进 行分 析 ， 数 目的是 发现 隐含 在其 中 的、 知 的 关系 ， 以数据 拥有 者 可以理 解 的方 式将 挖掘 出的信 息用 未 并 于指 导决 策 。 挖掘 技 术 可以帮 助 人们 从数 据库 ， 别是 数据 仓 阵 的相 关 数据 特 数据集中提取出感兴趣的知识、 规则或更高层次的信息 ， 并可以帮助人们从 不同程度 上去分 析它 们 ， 可 以更 加有效 地利 用数据库 或数据 仓库 的数据 。 从而 数据 挖 掘 与 传 统分 析 工具 不 同 ， 数据 挖 掘 使用 的是 基于 发 现 的方 法 ， 运 用模 式 匹配 和 其 它 算 法 决 定 数 据 之 间 的重 要 联 系 ， 任 务 是 从 数 据 中 其 发现 模 式 。 据 挖 掘 主 要 致 力 于 知 识 的 自动 发现 ， 知 识 发 现研 究 在 数 数 是 据库系统 中的延伸。 随着网络的发展 以及相关应 用需求的提 高 ， 数据挖 掘技 术 也 呈现 出 其 发 展 趋 势 ， 即可 伸 缩 的数 据 挖 掘方 法 、 据 挖 掘 系 统 数 和 Ｗｅ ｂ数据 库系统的集成 ， 可视化数据挖掘 ， 复杂数据类型挖掘等 。
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用随着数字化时代的到来，图书馆管理工作也开始使用各种信息技术来提高效率和精度，其中数据挖掘技术是其中之一，它能够从大量的数据中挖掘出有用的信息。
本文将探讨数据挖掘技术在图书馆管理工作中的应用。
一、利用数据挖掘技术进行读者分析在图书馆中，读者的信息是很重要的。
通过对读者数据的挖掘，我们可以深入了解读者的阅读需求，包括他们的阅读兴趣、阅读热点、阅读喜好等，以此来指导图书的采购和整理。
例如，如果我们发现一部分读者对历史类图书非常感兴趣，我们就可以在图书馆中相应地增加历史类书籍的数量。
通过这种方式，可以提高读者满意度和使用频率。
二、借阅规律分析通过对借阅数据的挖掘，可以了解读者借阅图书的规律。
这些规律包括借阅时间、借阅频率、借阅时长等。
通过这些数据的分析，我们可以掌握读者的借阅行为，以便于图书管理员更好地管理馆藏并优化借还流程。
三、书目推荐当我们了解读者的借阅和阅读行为后，可以通过数据挖掘技术预测下一步的阅读或借阅目标，并为读者提供相关书籍的推荐。
这些推荐可以增加读者在图书馆的满意度，并且提高图书的借阅率。
四、可视化技术的使用图书馆管理工作中的数据可视化技术可以帮助管理员更好地理解和分析数据。
这些技术可以将复杂的数据的可视化呈现给图书馆管理员，从而使他们更容易进行快速分析。
这些技术包括使用图表、地图和热力图等。
五、图书分类与整理通过数据挖掘技术，可以为图书的分类和整理提供指导。
通过对图书的主题、标签、评分等数据的挖掘，可以将图书分类更加准确地归纳到不同的主题分类中，以方便读者使用图书馆的馆藏。
通过对图书的借阅数据的分析可以更加准确的判断图书的热度和重要性，从而更加方便地对图书进行借阅管理。
六、协同过滤推荐系统在图书馆管理工作中还可以使用协同过滤推荐系统，该系统运用了机器学习的算法对读者的历史借阅记录进行分析，从而推荐他们可能感兴趣的书籍。
通过这种方法，可以提高图书馆的借阅率，并为读者提供更好的借阅服务。
浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用
浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用【摘要】本文旨在探讨数据挖掘在高校图书馆中的应用。
在我们将介绍数据挖掘的重要性以及定义，并明确研究目的。
在我们将详细分析数据挖掘在高校图书馆中的具体应用，包括技术在馆藏资源管理、读者服务、馆藏推荐系统和文献检索中的应用。
结论部分将总结数据挖掘在高校图书馆中的作用，并展望未来发展趋势。
通过本文的阐述，读者将了解到数据挖掘在高校图书馆中的重要性和广泛应用，以及未来发展的潜力和趋势。
【关键词】数据挖掘, 高校图书馆, 应用, 馆藏资源管理, 读者服务, 馆藏推荐系统, 文献检索, 作用, 发展趋势, 总结.1. 引言1.1 数据挖掘在高校图书馆中的重要性数据挖掘可以帮助高校图书馆更好地理解馆藏资源和读者需求，从而更加科学地进行馆藏和采购决策。
通过分析读者借阅记录和检索行为，可以发现读者的兴趣和偏好，为图书馆提供精准的馆藏推荐。
数据挖掘还可以帮助图书馆进行资源管理和利用效率的提升，通过对图书馆内部数据的挖掘和分析，发现资源利用不足的领域，并提出改进建议，促进资源的优化配置。
数据挖掘在高校图书馆中的应用不仅可以提高图书馆的服务质量和效率，也可以为图书馆未来的发展提供更加科学的依据和指导。
其重要性不言而喻，是高校图书馆不可或缺的一部分。
1.2 数据挖掘的定义数据挖掘是一种利用数据分析、统计学和机器学习等方法，探索大量数据中潜在模式和关联的过程。
数据挖掘技术可以帮助高校图书馆从庞大的馆藏资源和读者信息中提取出有用的知识和信息，为图书馆的管理和服务提供支持。
数据挖掘的目标在于发现数据隐藏的规律和趋势，从而提供决策支持和预测能力。
通过对大规模数据的挖掘和分析，可以帮助高校图书馆实现精细化的管理和个性化的服务。
数据挖掘技术采用各种算法和工具，如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等，来探测数据的模式和关联性。
在高校图书馆中，数据挖掘可以应用于馆藏资源的管理、读者行为分析、馆藏推荐系统等方面。
数据挖掘技术在图书馆中的应用
数据挖掘技术在图书馆中的应用近年来，随着图书馆技术的不断发展，据挖掘技术和应用也在图书馆中变得越来越重要。
数据挖掘技术能够从大量复杂的数据中提炼出有价值的信息，从而为图书馆提供有效的决策支持，为图书馆的服务提供改进方案，为图书馆的管理提供可靠的指导。
数据挖掘技术在图书馆中的主要应用包括：（1）图书馆藏书管理：通过数据挖掘技术分析图书馆的藏书情况，根据需求预测哪些书需要补充，哪些书需要淘汰，以实现图书馆合理藏书结构，并保障图书馆藏书质量；（2）服务项目评价：通过数据挖掘技术分析读者借阅、使用书刊数据，结合用户反馈信息，可以对图书馆服务项目进行客观评价，发现服务暗疾，不断改进服务，从而提高效率，提高服务质量；（3）资源共享：通过数据挖掘技术，可以分析并识别共享资源的利用情况，以确定图书馆资源的有效配置，有效管理资源，实现资源共享。
此外，数据挖掘技术还可以用于图书馆管理，提高图书馆管理的效率和质量，帮助图书馆制定更好的发展战略，为图书馆的服务内容提供更多的参考依据。
在管理方面，数据挖掘技术可以帮助图书馆分析与管理运行数据，收集有关服务行为的信息，并且根据结果制定改进措施，以求优化。
此外，数据挖掘技术也可以帮助图书馆分析它的用户群体，如性别、年龄、文化程度等这些用户特征，从而使图书馆能够在资源配置、服务内容和服务方式等方面根据不同的用户需求进行量身定制，为用户提供更优质的服务。
当前，由于信息化的发展，数据挖掘技术在图书馆中的应用越来越广泛。
但是，数据挖掘技术也存在一定的局限性，比如，在获取数据时，由于数据可能不完整，不准确，甚至会出现缺失现象；另外，数据挖掘技术也需要耗费大量的计算资源，耗时较久等。
总之，数据挖掘技术为图书馆提供了一个有力的工具，可以很好地支持图书馆的管理工作。
通过分析大量数据，可以及时捕捉市场信息，及时调整图书馆的服务内容，进行资源有效配置，为图书馆制定可行的发展策略。
但是，在推行数据挖掘技术时，还需要考虑到其所存在的一些局限性，以保证技术应用最大效果，实现更优质的图书馆管理和服务。
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用研究
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用研究数据挖掘技术是通过从大规模数据中自动发现隐含模式、信息和知识的一种方法。
在图书馆管理信息系统中，通过数据挖掘技术可以实现对图书馆馆藏资源的精确分析和预测，提高资源利用率和服务质量。
具体来说，数据挖掘技术可以应用于以下几个方面。
数据挖掘技术可以用于图书馆馆藏资源的分析和管理。
通过对图书馆馆藏资源的使用情况、借阅记录等数据进行挖掘，可以了解读者对不同类别资源的需求和偏好，并根据数据结果进行馆藏资源的优化调整。
数据挖掘技术可以应用于读者行为的分析。
通过对读者的借阅记录、搜索记录等数据进行挖掘，可以了解读者的兴趣偏好、阅读习惯等信息，并根据这些信息进行个性化的服务推荐和定制化的资源推荐。
数据挖掘技术可以应用于图书馆服务质量的评估和改进。
通过对读者的反馈数据进行挖掘，可以了解读者对图书馆服务的满意度和需求，从而优化服务流程和改进服务质量。
数据挖掘技术还可以应用于图书馆的管理决策。
通过对图书馆各项数据的分析和建模，可以帮助图书馆管理者做出优化资源配置、提高工作效率等方面的决策，从而提高图书馆的运营管理水平。
数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用对图书馆管理具有重要的影响和优势。
数据挖掘技术可以帮助图书馆发现一些潜在的关系和规律，从而提供更精准的服务。
读者借阅记录与阅读兴趣的关联，可以帮助图书馆更好地满足读者的需求。
数据挖掘技术可以帮助图书馆发现一些潜在的问题和隐患，从而及时采取措施进行改进。
通过对借阅记录的分析可以发现某些图书在某个时间段借阅量明显下降，可以及时调整馆藏资源或者举办相关活动。
数据挖掘技术可以提高图书馆工作效率，帮助图书馆更好地管理和利用信息资源。
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用随着图书馆信息化水平的提高和图书馆馆藏信息规模的逐步扩大，传统图书馆管理方法已经越来越难以满足现代读者对信息获取和利用的需要。
因此，如何利用数据挖掘技术处理和分析大量的图书馆数据，为读者提供更精准的服务和更高效的信息检索，成为了当前图书馆管理的一个重要课题。
1.信息资源整合对于大多数图书馆而言，信息资源与图书馆系统的不同媒介之间缺乏有效的互联，导致信息资源利用效率低下。
数据挖掘技术可以发掘不同资源之间的相互关联，将不同媒介提供的信息整合起来，使读者能够更好地利用图书馆的信息资源。
2.读者行为分析通过数据挖掘技术对读者使用图书馆的模式和行为进行分析，图书馆能够更好地了解读者的需求和喜好，进而改进服务和增添馆藏，提高读者的满意度。
例如，通过对读者的借阅历史和检索历史进行分析，对读者进行分类，以便更好地提供服务。
3.数据清洗由于图书馆数据量庞大，部分数据存在错误、乱码等问题，导致数据分析的准确度受到影响。
因此，在数据挖掘的前期阶段，需要对数据进行清洗和处理，以确保分析结果准确可靠。
4.馆藏规划数据挖掘技术可以对读者检索行为进行分析，了解读者偏好和需求，从而为图书馆制定更科学合理的馆藏规划方案。
例如，通过对读者检索历史的分析，发现读者在某一个学科领域需求较高，则图书馆可以增购该领域的相关书籍。
5.信息推荐数据挖掘技术可以对读者的需求特征进行分析，为读者提供相关的信息推荐服务。
例如，对于读者检索的文献或书目，利用数据挖掘技术对其进行关键词提取和分析，为读者推荐相关文章或书籍。
总之，数据挖掘技术在图书馆管理中是一种非常重要的手段。
通过数据挖掘技术，图书馆可以更好地了解读者的需求和行为，为读者提供更好的服务和更精准的信息检索，促进图书馆管理水平的提高和服务质量的提升。
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用随着数字化时代的到来，图书馆馆藏数量呈现快速增长的势头，仅依靠传统的管理方法已经无法满足全社会对图书馆的需求。
因此，数据挖掘技术在图书馆管理工作中被广泛应用，其可以帮助图书馆更好地了解读者需求，优化图书馆馆藏，提高借还效率，优化图书采购，提高读者满意度等。
本文将重点介绍数据挖掘技术在图书馆管理工作中的应用。
一、基于数据挖掘的读者喜好分析图书馆的馆藏资源数量丰富，读者在选择借阅的书籍时面临着较大压力。
而基于数据挖掘的读者喜好分析可以有效地解决这一问题，它可以分析读者的借阅历史，对其阅读偏好进行分析，从而更好地了解读者的需求。
通过分析读者的借阅历史，可以发现读者所借的书籍类型、领域、作者偏好等信息。
借此，图书馆可以推荐相关类别的书籍给读者，提高馆藏利用率，使读者可以更好地借阅到自己感兴趣的书籍，增加读者对图书馆的满意度。
二、基于数据挖掘的馆藏优化传统的图书馆馆藏管理往往只是依靠经验来进行采购和管理。
这样的方法在一定程度上会引起资源浪费和负担。
而如果运用数据挖掘技术对馆藏进行优化管理，可以更好地把握各种资源的运用情况和当前的市场需求，从而使得馆藏管理更加科学有效。
馆藏优化的核心是分析读者需求与馆藏之间的关系，对照目前馆藏情况，合理优化馆藏的结构。
通过对图书馆的现有馆藏进行清理，筛选出少被读者使用的书籍并剔除，从而达到优化效果。
同时，还可以通过数据挖掘技术来探究当前市场的书籍热点，从而优化馆藏结构，加强热度类别的采购。
三、基于数据挖掘的借阅效率提高图书馆管理者需要关注图书流转的流程，包括书籍的借阅、归还以及管理等。
直接采集数据比较繁琐，而通过数据挖掘技术，可以较好地解决这个问题。
同时通过数据挖掘技术分析读者借阅行为、积累历史数据，可以优化借还流程以及依据不同的需求推荐相关类别读物。
图书采购是图书馆管理中的重要环节，是馆藏管理的核心内容。
通过数据挖掘技术，可以分析当前市场流行趋势以及读者的借阅行为，可以在采购时更好地把握当前市场趋势，以满足读者的借阅需求。
数据挖掘技术在高校图书馆中运用
数据挖掘技术在高校图书馆中运用［摘要］阐述了数据挖掘技术的概念，提出了数据挖掘技术在高校图书馆中应用的必要性，并对数据挖掘在高校图书馆四个方面的应用进行了分析，旨在为高校图书馆个性化信息服务抛砖引玉。
［关键词］数据挖掘；高校图书馆1数据挖掘技术1．1数据挖掘技术概念随着科技日新月异的发展，信息加工和处理也成为信息化的主要技术支撑，目前，许多领域的问题都是通过数据挖掘来解决的，数据挖技术在人们日常生活中应用也越来越广泛。
数据挖掘技术帮助人们对各个领域的信息处理。
数据挖掘是什么？目前，人们对信息需求远远大于过去任何一个时代，传统的统计工具无法满足现阶段人们的需求，数据挖掘技术也随着数字化、信息化的飞速发展应运而生。
数据挖掘就是根据已有的不清晰、杂乱无章的海量信息，提取出所需信息的过程。
通过数据挖掘，大量无规范的数据通过统计进行数据分类管理，从而将数据的规律和数据模式挖掘出来，并对未来数据的走向进行有效分析和预测。
数据挖掘技术与很多学科领域相互交叉应用，涉及的知识面比较广泛，相比传统的信息处理方法，从表面上没有任何相互关联的数据中，挖掘出事情的关联原因，找出事物发展的规律，并用数据作为支撑，为决策者提供切实可靠的参考。
1．2数据挖掘类型按照数据结构的方式来划分，通常可以分为文本数据挖掘、Web数据挖掘和数值数据挖掘。
1.2.1文本数据挖掘文本数据挖掘，顾名思义就是从文本数据中通过计算机处理技术挖掘出有效、有价值的信息。
文本信息挖掘主要包含两类，一是文本信息；二是文档类信息挖掘。
数据挖掘的对象均为文本信息数据。
文本信息挖掘方法主要有：文本分类、文本聚类、信息抽取、摘要及压缩。
挖掘文本数据，主要包含对文本信息特征提取与文本信息分类、分析文本数据等。
在对文本数据挖掘进行应用时，主要是以词串表示法、贝叶斯分类算法、词集合算法等技术手段为辅助，以便于完成信息数据相关工作。
1.2.2Web数据挖掘Web数据挖掘，从字面上来解读，是挖掘技术在Web页面上的应用。
数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨
数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨【摘要】数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用越来越受到关注。
本文从引言、数据挖掘技术概述、应用现状、资源管理、读者服务和运营管理等方面进行探讨。
数据挖掘技术通过对大量图书馆数据的分析和挖掘，可以帮助图书馆实现精细化管理，提升服务质量和效率。
在资源管理中，数据挖掘技术可以帮助图书馆更好地了解馆藏情况和读者需求，从而进行有效的采购和整理。
在读者服务方面，通过分析读者行为和需求，图书馆可以提供个性化的服务和推荐。
在运营管理中，数据挖掘技术可以帮助图书馆预测需求、优化布局和管理运营成本。
未来，数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用前景广阔，但也面临挑战。
希望通过本文的探讨，能够为高校图书馆管理带来启发和借鉴。
【关键词】数据挖掘技术、高校图书馆管理、应用探讨、资源管理、读者服务、运营管理、前景展望、总结与展望。
1. 引言1.1 背景介绍在这样的背景下，探讨数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用成为一项重要的研究课题。
通过对图书馆的馆藏资源、读者行为、服务质量等方面的数据进行挖掘和分析，可以更好地了解用户需求、优化资源配置、提高服务水平，为高校图书馆的发展和提升提供有力支撑。
深入研究数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用，对于提升高校图书馆的信息服务质量和管理效率具有重要的意义。
1.2 研究意义数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用探讨具有重要的理论和实践意义。
随着高校图书馆藏书量和读者数量的不断增加，传统的图书馆管理方式已经难以满足日益增长的需求。
引入数据挖掘技术可以帮助图书馆更好地管理和利用图书馆资源，提高服务质量，提升读者满意度，为高校图书馆提供更加智能化的管理手段。
数据挖掘技术的应用将有助于图书馆更好地了解读者的借阅偏好和需求，提供个性化的服务，从而提高读者的阅读体验。
这对于促进学生的学术研究、教学和科研工作具有积极的意义。
数据挖掘技术在图书馆管理中的应用还可以帮助图书馆有效地进行资源规划和管理，实现资源共享和利用效率最大化。
数据挖掘与知识发现技术在高校图书馆中的应用
数据挖掘与知识发现技术在高校图书馆中的应用随着信息化时代的到来，高校图书馆的管理方式也发生了重大变化。
传统的图书馆管理方式已经不能满足用户需求，而数据挖掘与知识发现技术的应用，则能够为高校图书馆的运营和信息服务提供更好的支持。
本文将探讨数据挖掘与知识发现技术在高校图书馆中的应用。
一、数据挖掘技术在高校图书馆中的应用1. 数据挖掘基础数据挖掘是一种自动分析大型数据集的过程，旨在从数据中提取潜在的有用信息，并将其转换为可理解的结构。
数据挖掘技术可以帮助高校图书馆发现藏书的变化趋势，还可以对用户行为进行分析。
例如，利用数据挖掘技术，高校图书馆可以分析用户在馆内的借阅情况，可以根据用户的需求，将馆藏资源分门别类，提高资源利用率，也能让管理员更好地了解用户的需求和行为，从而调整资源的使用策略。
2. 相关技术手段在数据挖掘技术的应用中，需要运用各种技术手段来处理数据，例如数据清洗、数据预处理、数据挖掘、数据转换等。
高校图书馆可以利用这些技术手段，对馆藏书籍进行分析和排版，也可以对用户行为进行分析，发掘出有用的信息。
3. 数据挖掘技术在高校图书馆的主要应用通过数据挖掘技术，高校图书馆可以对用户进行分析，了解用户需求和使用习惯，例如某种类型的图书更受欢迎等；还可以分析馆藏资源的使用情况，针对馆藏资源不足的情况，可以调整资源采购策略，提高馆藏资源利用率。
二、知识发现技术在高校图书馆中的应用1. 知识发现基础知识发现是指从数据源中挖掘并识别出有意义、实用的知识或模型。
知识发现技术常用于研究数据特征、建立数据模型，从而获得实际价值。
2. 相关技术手段知识发现需要运用各种技术手段，例如数据挖掘、情报检索、自然语言处理、专家系统等。
高校图书馆可以无缝地将这些技术手段融合在成一个整体，从而提高知识发现的效率和准确性。
3. 知识发现技术在高校图书馆的主要应用知识发现技术可以发现馆册之间的相关性，从而对用户提供准确的搜索结果。
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SCIENTIST 77
高校图书馆是学生和教师获取知识的主要来源地之一，但是在传统的客观条件限制下，高校图书馆被认为是文献的保管场所，而其管理模式和服务方式却相应的较为落后，为了发挥出高校图书馆的主要价值，需要利用数据挖掘技术对数据进行深入的处理，并且对这些资源进行合理利用，对其管理服务理念进行改进。
1 数据挖掘技术的概念、过程和主要功能1.1 数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术又可以被称为资料探勘，主要是从大量的历史数据当中，自动搜索其中具有相关联系或者具有一定特殊性的隐藏资料，并且可以通过相应的计算机技术来对其进行统计整理和在线分析。
这些隐藏数据来自于大量的历史数据，同时需要保证数据信息的准确性和真实性，而数据挖掘的依据是根据用户的需要来进行的，其结果则是针对特定的问题，而能够被接受、理解和运用的，从这样的描述中可以看出，数据挖掘是一种逐渐演变的过程，从数学的角度来看，数据挖掘技术不是对数据进行全部分析，也不是一点也不分析，而是在其中抽取出对特定问题可能有用的信息，这样也可以说数据挖掘是一种决策支持的过程，其中涉及到了多方面的技术支持，以此来提高整体管理效率。
从这样看来，数据挖掘技术属于一种交叉学科，在整个技术的应用过程中，涉及到了需要领域的知识，其中主要包括数据库、人工智能、数据挖掘、数据统计和并行计算等，所以说，数据挖掘技术目前被广泛的应用在信息管理和决策支持上，另外，数据挖掘还能够对数据本身进行维护管理，以此来保证数据本身的安全性。
1.2 数据挖掘技术的主要功能
基于数据挖掘的主要定义，可以看出数据挖掘的
主要功能，其主要体现在以下几个方面。
1）首先是自动预测功能。
数据挖掘技术可以通过相应的设定，在庞大的数据库当中来对预测性信息进行寻找，这样的过程不需要人工进行服务支持，由于其可预测性，目前数据挖掘技术主要应用在市场预测当中，
通过对大量的市场数据进行分析，寻找出其中具有一定价值的信息，根据对信息的整理，来完成对市场形势变化的预测。
2）关联分析。
关联分析指的是数据关联，在庞大的数据库当中，两个或者两个以上的信息可能会由于特定的问题而产生关联，如果这样几种信息之间存在一定的规律，那么这样的信息就可以被称为数据关联，一般情况下，关联可以分为简单关联、时序关联和因果关联，其主要目的是为了寻找出数据库当中的关联网，但是由于其中数据的关联函数是未知的，所以关联分析的结果具有一定的可信度。
3）概念描述。
概念描述是通过对某对象的特征进行分析，并且根据这样的特征来对其进行分析，概念描述可以分为特征性描述和区别性描述，主要是对相关对象的特征进行概括，并且对不同对象之间的区别进行描述。
4）偏差检测。
数据库当中的数据来源具有多样化的特点，在这样的情况下，就会产生一定的数据偏差，而对这些偏差进行检测具有较为重要的意义，这些数据偏差包含有潜在的知识，而检测的基本方法是对观测结果和参照值之间有意义的差别进行寻找。
1.3 数据挖掘的主要过程
根据数据挖掘技术的主要功能，可以对其主要过程进行分析，目前在科研领域，这样的数据挖掘技术也可以被称为KDD，KDD 的主要过程主要包括这样几个方面。
1）首先是对数据进行预处理。
在整个数据库当中，其中数据的完整性和可用性不能得到保证，甚至说部分数据的状态并不一致，在这样的情况下对其进行挖掘，不能保证数据的整体质量，这就需要对数据库当中的数据信息进行预处理，这样才能提高数据挖掘所获模式知识的整体质量，一般情况下，数据预处理包括了数据清洗、数据集成、数据变换和数据削减等几个方面，通过这样几个方面的处理，数据本身的准确性和完整性得到了一定的保证，其中，数据清洗主要是对数据本身的异
基于数据仓库的数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用
韩 璐
华北理工大学，河北唐山 063000
摘 要 目前高校图书馆的馆藏量正在不断增加，在这样的情况下，高校图书馆的管理系统需要不断地进行升级，
实现图书馆的个性化管理，这就需要利用图书馆所收集到的大量数据，并且对其进行更深层次的分析和利用。
本文结合数据挖掘技术的概念和主要内容，对基于数据仓库的数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用进行分析。
关键词 数据仓库；数据挖掘技术；高校图书馆管理
中图分类号 TP2 文献标识码 A 文章编号 2095-6363（2016）15-0077-02
作者简介：韩璐，华北理工大学。
SCIENTIST
78常值进行识别或者消除，解决数据的不一致问题；而数据集成是根据所描述的概念，将不同数据源当中的具有同一属性的数据进行合并，同时需要对其中数据的冗余进行消除；数据转换主要是对数据的规格进行相应的处理，一般情况下，数据库当中的数据具有不同的规格，这就需要对这些不同规格的数据根据实际需求进行不同处理，比如说将连续值数据转换为离散型数据，以此来满足各种不同的计算；最后是数据削减；数据库当中的数据往往规模比较大，而数据削减的主要作用就是减小其规模，一般采用的方法为数据压缩，在数据削减的同时需要保证数据的准确性和可用性。
2）数据挖掘。
数据挖掘是整个过程当中的主要部分，在对数据进行预处理之后，需要根据实际需求，对数据挖掘的任务和目的进行确定，其中主要包括数据的分类和关联等，然后根据所需要挖掘数据的主要信息和规格，来对挖掘方法进行确定，数据挖掘技术的选择也需要根据用户系统的实际运行情况和要求，比如说部分用户希望获得描述型的，容易理解的知识，而部分用户希望获得准确度较高，同时描述较为精准的数据，所以说需要根据实际情况选择挖掘算法，以此来获取有用的知识模式。
3）对数据进行解释和整理。
在选择合适的数据挖掘方法挖掘出相应模式的知识之后，就需要对其结果进行评估，以此来消除其中无关的数据模式；同时，这些数据当中可能存在一些与挖掘信息有实际关联的，但是不符合用户要求的数据模式，这就需要对数据的挖掘选取变换方法进行重新设定，选择另外一种数据挖掘方法；最后，需要将这些数据进行进一步的整理，使其结果或者模式能够转换成用户能够理解的方式，并对其规格进行处理。
2 数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用
目前数据挖掘技术在各行各业的管理当中有着普遍的应用，并且取得了良好的应用效果，随着数据挖掘技术的不断成熟，数据挖掘技术在高校图书馆的管理工作中也得到了实际的应用，与其他行业一样，如果将学校中的教师和学生看作用户，那么通过数据挖掘技术可以对涉及到用户消费行为的大量信息进行收集、加工和处理，以此来对用户的行为意向和实际行为进行预测和判断，在得出结果的情况下，可以根据其结果来对这些用户进行特定内容的定向服务，进一步提高高校图书馆的管理效率，与传统图书馆中的被动管理服务相比较，这样的管理模式的改进不仅能够提高用户的满意程度，而且能够开发更多的潜在用户，使其转化为当前用户，这能保证高校图书馆的可持续发展，其具体表现在以下几个方面。
1）首先是合理配置资源。
高校图书馆每年需要一定的购置费来对期刊进行购置，而这样的费用是固定的，如何利用有限的资金使各门学科之间的分配更加合理，是当前学校所面临的主要问题，在这样的情况下，可以通过数据挖掘技术来对图书馆期刊图书的流通情况和馆藏情况进行分析，并且对其中的历史数据进行采集分类整理，这样就可以使图书馆的馆藏分类更加合理。
2）对用户的信息需求进行分析。
在高校图书馆的
管理过程中，只有充分了解用户的信息需求，才能更好的提供服务，传统的期刊服务一般是用户提出信息服务请求，然后根据此信息来进行相应的服务，这就属于被动服务，而利用数据挖掘技术，可以充分了解用户的需求，并且对服务内容进行确定，以此来增加图书馆的阅读体验。
3）对图书馆的读者流量和借阅情况进行挖掘。
高校图书馆的期刊分为多种类型，对于过刊来说，其数量一般较多，种类相对来说也较为复杂，在这样的情况下，在对其进行入藏的过程中，需要花费更多的时间和精力，另外在进行借阅的过程中，同样也会显得费时费力，在这样的情况下，为了方便读者的借阅过程，在一定程度上减轻期刊入藏的整体强度，可以在馆藏布局的过程中，记录读者流量和借阅情况的所有信息，并且利用信息挖掘技术来对这些信息进行分类和整理，以此来得出读者的实际阅读情况，最后根据实际结果，来对馆藏布局进行优化，使其更加合理有序。
4）提供第二课堂服务。
在高校学习当中，为了补充更多的专业知识，需要学生有针对性的来进行第二课堂教育，以此来增加学生的整体专业素质，这就需要有专业的资料和信息来支持这样的活动，数据挖掘技术的使用能够帮助学生更好地进行第二专业教育。
5）为企业提供技术信息。
高校图书馆不仅面向高校师生进行服务，在更大程度上，也是面向企业，进行相应的技术资料供给。
一般情况下，高校图书馆的附近存在有大量的企业，这些企业一般为中小型企业，这些企业要想得到较快的发展，就需要得到一定的技术资料和经营信息，以此来对市场运营进行预测，提高本身的核心竞争力，在这样的过程中，就可以根据实际要求，来对高校当中的期刊信息进行挖掘，这样不仅能够使当地企业得到更加完善的信息资料，有利于当地经济的发展，同时也能够锻炼高校图书馆的期刊管理工作。
3 结论
原始数据的大量存在，使数据挖掘技术能够更好地应用在高校图书馆的管理当中，通过对读者的阅读信息进行挖掘、整理和分析，能够预测出读者的未来行为，在这样的基础上，可以使高校图书馆的期刊资源配置更加合理、提高图书馆的整体服务质量，另外通过对读者流量和借阅状况信息进行挖掘，能够在最大程度上对期刊馆藏布局进行优化，在这样的情况下，能够更好的帮助师生进行服务，并且为当地企业提供技术资料和市场信息，同时 提高图书馆的整体管理水平。
参考文献
[1]侯杰.基于数据仓库的数据挖掘技术在高校图书馆管理中的
应用[J].沿海企业与科技，2010（6）：51-53.
[2]赵琳.数据挖掘技术及其在高校图书管理系统中的应用研究
[D].青岛：中国海洋大学，2011.。