基于数据挖掘技术的图书馆借阅信息关联分析
基于SAS／EM的图书借阅数据关联规则数据挖掘
Ｋｅ ｒ ｓ ａｓ ｃａ ｏ ｕ ｅ； ｏ ｋ ｌｎ ａａ Ｓ Ｍ ； ａ ｉｉ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ｓｏ ｉｔ ｎ ｒ ｌｓ ｂ ｏ — ａ ｄ ｄ ｔ； ＡＳＥ ｉ ｄ ｔ ｍ ｎｎ ａ
基 于 Ｓ Ｓ Ｅ 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 ４ ０８ ） 湖 湖 １０ １
摘
要： ＳＳ 以 Ａ 数据挖掘 系统 Ｅ 模块 中的 Ａｓｃ ｆ ｎ节点为关联规则数据挖掘平 台， Ｍ ｓ ￣ｏ ｏ ｉ 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；Ａ Ｅ 数据挖掘 Ｓ Ｓ Ｍ； 中图法分类号 ：Ｐ ７ ２４ ｒ 文献标识码 ： Ａ
Ｍ ｉｉ ｇＡｓｏ ｉｔｏ ｌｓｏ ａ ｅ ｓ Ｌａ ｄＤａ ａｏ ＡＳＥＭ ｎ ｎ ｓ ｃａ ｉ ｎＲｕ ｅ ｆ Ｒｅ ｄ ｒ － ｎ ｔ ｎＳ
２１ 图书 借 阅数 据的获 取及 数据预 处 理 ． ２３ Ｓ ＳＥ 关联 规则数 据挖 掘 结果分 析 ． Ａ Ｍ
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 ＩＡ Ｉ 系统 数 Ｌ ＳＩ 据库 中以文本类型提取并形成原始数据 ，原始借 阅数 据共 ２ ｌ 。 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
Ａｐ ｐＲｃ ｆｏ ｏ ａ ｎ ｆＡ￣ ｏ ｉ ｆｏｎ ｉ ｃａ ｉ Ｒｕｌ ｎ ｅ ｉ Ｄａｔ ｉ ｉ ｕｄｅ ｓ ｂ ｒ ｗｉ ｇ ｏ ｒ ｂｒ ｒ ｎ Ｕｎ ｖｅ ｓｔ ａ Ｍ ｎ ｎｇ ｏｆＳｔ ｎｔ ＇ ｏｒ ｏ ｎ Ｂｏ ｋｓ ｆｏｍ Ｌｉ ａ ｙ ｉ ｉ ｒ ｉｙ
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 ； ｐ ｏ 算 法 ： 书馆 ； 据库 Ａｆｆ ｉｉ 图 数 中 图分 类 号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文献标识码： Ａ 文章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ００ — ７ ４ ０ １０ — ０４２ １）４ ０ ８ — ３
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎｎ ； ｓｏ ｉｔ ｎ ｒｌ； ｐ ｉｒ ａ ｏｉ ｍ；ｉ ｒｒ； ａａ ａｅ ｙｗｏ ｄ ： ａａｍｉｉｇ ａｓｃａｉ ｅ ａ ｒ ｉ ｌ ｒｈ ｌ ａ ｄ ｔｂ ｓ ｏ ｕ ｏ ｇ ｔ ｂ ｙ
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
ＡＰ Ｒ． ２ ０ １ ３
情 报 探 索
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ
第 ４期 （ 总 １ ８ ６期 ）
Ｎｏ ． ４ （ Ｓ ｅ ｉａ ｆ ｌ Ｎｏ ．１ ８ ６）
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 Ｉ ３ ］ ， 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
ｒ ｅ ａ ｄ ｅ ｓ ’ｂ ｒ ｏ ｒ ｒ ｏ ｗｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｅ ｓ ｔ ， Ｓ Ｏ ａ ｓ ｔ ｏ ｉ ｆ ｎ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｄ ｓ ｃ ｕｐ ｒ ｕ ｌ ｏ ｕ ｓ ｗａ ｙ ｓ ｔ ｏ ｇ ｉ ｖ ｅ ｐ ｅ ｓｏ ｒ ｎ ｌｉ ａ ｚ ｅ ｄ ｂ ｏ ｒ ｒ ｏ ｗ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ； ｐ ｅ ｓｏ ｒ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ； ｌ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ； ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ； ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕｌ ｒ ｅ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ
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
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（１００ ４ 武夷 ｘ２ １ １） 收 稿 时间 ： １－２０ ； 到修 改稿 时 间：０２０ ．０ ２ １１－９收 ０ ２ １．１ ２ ２ ０ 应用 技 术 Ａ ｐｉ ｅｈ ｉｕ １ ｐ ｌｄＴｃｎｑｅ ｅ
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 【。
ｌｙｏ ｔ ｂ ｏ ｐｕ ｃ ａ ｅ ， ｌｂ ａ ｙ ｔｆ， ｍａ ｐ ｗｅ ， ｗｏ ｋｎ ｔｍｅ ｒａ ｅ ｎ ｓ ｉ ｒ ｌｖ ｔ ｅ ｏ ａ ｕ， ｏ ｋ ｒｈ ｓ ｓ ｉ ｒ ｒ ｓａｆ ｎｏ ｒ ｒ ｉｇ ｉ ａ ｒｎｇ ｍｅ ｔ ｇｖｅ ｅｅ ａ ｒ ｃ ｍｍ ｅ ｄ ｔｏ ｓ ｎ ｎ ａ ｉｎ ， ｒ ｃ ｍｍｅ ｅ ｏ ｋｓｔ ｅｐｍａ ｅｔ ｅｌ ｒ ｒ ｒ ｅｏ ｎｄ ｄ ｂ ｏ ｏｈ ｌ ｋ ｈ ｉ ａｙ ｗｏ ｋ． ｂ Ｋｅ ｒ ： ａ ｓ ｃａ ｉｎ ｍｉｉ ｇ ｔｔｓｉａ ｎ ｌ ｉ； ｅ ｎ ｉ ｅ ａ ｒｏ ｉ ｄ ｌ ｙｗｏ ｄｓ ｓ ｏ ｉｔ ｎ ｎ ；ｓａ ｉｔｃ ｌ ａｙｓｓ Ｃｌｍｅ ｔｎ ； ｐ ｉ ｒ ｏ ａ ｍｏ ｅ
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
图书馆数据统计与分析方法
图书馆数据统计与分析方法图书馆作为学术研究和教育的重要支撑，承载了大量的知识与信息资源。
为了更好地管理和运营图书馆，数据统计与分析成为了不可或缺的重要工作。
本文将介绍图书馆数据统计与分析的方法，以帮助图书馆更好地管理资源、服务读者。
一、数据统计的重要性数据统计是图书馆管理工作中不可或缺的组成部分，它可以帮助图书馆了解自身的经营情况、读者需求以及资源利用情况等。
通过数据统计，图书馆可以针对性地进行资源采购、服务改进和组织调整，以满足读者的需求和提高服务质量。
二、数据统计的方法1.统计数据的采集图书馆可以利用现代化的信息系统来收集各类数据，比如借阅数据、访问数据、资源使用数据等。
通过条码技术、自助借还机等设备，可以方便地获取图书借还记录；通过网络日志和行为分析工具，可以追踪读者在图书馆网站和数据库的访问记录；通过用户调查和意见反馈，可以了解读者对图书馆服务的满意度和需求。
2.数据分类与整理采集到的图书馆数据应根据不同的指标进行分类与整理，以便于后续的分析与应用。
常见的分类指标包括图书类别、读者群体、时间段等。
通过分类整理后的数据，图书馆可以更加清晰地了解不同领域的需求，为读者提供更精准的服务。
三、数据分析的方法1.统计分析统计分析是对数据进行整体性和全面性的性质分析，旨在揭示数据本身的特征和规律。
比如，通过对借阅数据的统计分析，图书馆可以了解到哪些类别的图书受欢迎程度高、哪些时间段的借阅量较大等，以便合理地安排资源和服务。
2.数据挖掘数据挖掘是通过运用各种数据分析技术，从大量的数据中找出隐含的、先前未知的有用信息，并将其应用于决策支持和问题解决。
图书馆可以利用数据挖掘技术对读者行为进行分析，比如通过关联规则挖掘发现读者借阅某类书籍后还借阅了哪些书籍，从而推荐相关书籍，提高读者的满意度。
3.可视化分析可视化分析是将分析结果以图形化方式呈现，使数据更加直观易懂。
图书馆可以利用数据可视化的工具，将统计分析的结果通过图表、地图、仪表盘等形式展示出来，方便图书馆管理人员进行决策和评估。
图书馆的用户行为分析与数据挖掘
图书馆的用户行为分析与数据挖掘近年来，随着科技的不断进步与发展，图书馆已经不再是传统的书籍借阅场所，而成为了一个信息资源中心。
在这个数字化的时代，图书馆的用户行为分析与数据挖掘变得至关重要。
通过对用户行为的深入分析，图书馆能够更好地满足用户需求，提供更个性化的服务。
一、用户行为分析的意义与目的用户行为分析是一种通过研究用户在图书馆平台上的行为来了解用户需求和习惯的方法。
通过分析用户行为，图书馆可以从多个维度收集用户数据，包括用户借阅记录、查询记录、阅读时间、关注书目等等。
这些数据可以帮助图书馆更好地了解用户行为，从而制定相关策略和服务改进方案。
用户行为分析的目的主要有以下几个方面：1.了解用户需求：通过分析用户的借阅和查询记录，可以了解用户对哪些主题或领域感兴趣，从而为用户提供更加个性化的服务。
2.改善馆藏建设：通过分析用户的借阅数据，可以了解哪些书籍受欢迎，哪些书籍相对冷门，从而指导馆藏的维护与更新。
3.提供个性化推荐：通过分析用户的阅读历史和喜好，可以推荐相关主题或类似书籍给用户，提升用户的阅读体验。
4.优化服务布局：通过用户行为分析，可以了解某个时间段用户的借阅峰值以及借阅主题，从而合理安排馆内人员和资源。
二、数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现有用信息的技术与方法。
在图书馆的用户行为分析中，数据挖掘起到了重要的作用。
1.关联分析：关联分析是一种分析用户借阅和查询记录中的联系的方法。
通过分析用户行为数据，可以找到不同书籍之间的关联性，比如哪些用户喜欢借阅同类型的书籍，从而提供类似书籍的推荐服务。
2.聚类分析：聚类分析是一种将相似的用户归类进行比较的方法。
通过分析用户行为数据，可以将用户划分为不同的群组，从而了解不同群组的借阅行为和兴趣偏好。
3.预测模型：通过建立用户行为的预测模型，可以预测用户未来的借阅和查询行为。
这样，图书馆可以提前准备相关的资源，满足用户的需求。
数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用研究
数据挖掘 （ 简称 Ｋ Ｄ Ｄ） 叉称数据开采 ， 是 从庞大 的、不健全的、有 噪声 的、不清晰 的、随机的实际应用数 据中 ， 提取 隐含在其 中的、人们
３ ．数据挖掘技术在高等学校 图书管理 中的应用
３ ． １应用 于决策中的数据挖掘技 术 以往 的高校 图书馆决策管理通常依赖于决策者的经验 ，利用分析、 梳理和总结来做决策 ， 这样 的决策有着不可避免 的主观 、 盲 目和片面性 ，
合 ，可以迅速 的为决策提供有力 支持 ，梳理出切实可行的管理计划或方
案。综上所述 ，合理科学的通过数据挖掘技术将 图书馆业务中的采买 、 流转、阅览、外借 、咨询、检索等相关信息进行 系统整合 ，将海量 资料 进行深入逐次的开发 ，已然成为现今图书馆管理工作 的重要发展方向。 ３ ． ２应用于采购 中的数据挖掘技术 如何利用有限的资金使图书馆 的采购能够取得最大效益 ，一向是高 等学校校 图书馆发展构建的关键 问题。通过数据挖掘技术将 图书馆办公 过程中的借 阅流通记录 、检索请求 以及在线 咨询等数据进行分析，梳理 出读者借 阅频率较高以及受读者关心的书籍 ；采用架构读者兴趣模式 ，
高校图书馆系统所积累的大量借 阅记 录数据 中，依据个人需求与兴 趣等 因素 ，不同的读者 同时借阅多种图书 ， 而这些借阅记 录数据之间存 在有一定的关联性。
２ ． ３ 信 息的潜在性
１ ．数据挖掘技术
１ ． １数据挖掘技术 的含 义
高校图书馆 的大量数据中包含有许多非常有价值 的信息 ，比如可能 从 中分析和挖掘出读者现在及未来需求 ，从而让每个 图书馆馆员都知道 自己 所 拥有的信息被那些读者所需要 ，以便提供更加个性化的服务 。
数据挖掘方法有多种 ，从功能上主要划分 为关联分析 、聚类分析 、 分类与预测 、 异类分析 、偏差分析等 。 （ １ ） 关联分析 关联分析 的数据挖掘方法是 由Ａ ｇ ｒ ａ ｗ ａ ｌ 等学者在 １ ９ ９ ３ 年首次提 出的 ， 此方法是数据挖掘领域的一个关键研究 内容 。关联分析是通过搜索分析 数据库 中描述数据项之间潜在相关联系 ，找 出庞大数据间基础数值与相 类似数据的依存关系 。 在关联规则中， 最著名 的算法分别是 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 、 Ｆ Ｐ — ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ 算法和 Ｄ ＷＡ Ｒ算法 。 （ ２ ） 分类 分类数据挖掘方法 ，即构建或 找出一组数据模型能够描述所在数据 集合的典型特征 ，即可分类组识查未知数据资料 的归属 ，也就是说 ， 将 未知变量映射 到相关离散分类之中。 （ ３ ） 聚类分析 聚类分析数据挖 掘方法就是把数据集 中的各个纪录划分为不同系列 的有意义的子集过程。它与分类及 预测有所 区别在于 ，聚类分析数据之 前系统既对将要划分的组数 和组别无法预知 ，也对依据哪一数据模 型来
基于数据挖掘的图书馆管理模式分析
随 着 网 络 化 、 息 化 程 度 的 加 深 ， 息 信 信 产生的渠道越来越多 ， 对大量资源 ， 面 人们 却 很 难 发 现 并 挖 掘 出 背 后 隐 藏 的 有 用 知 识 ， 学 术研 究 等提 供 深 层次 的信 息服 务 。 为 于是 ， 数据 挖 掘 技 术 应 运 而 生 。 文 住 研 究 本 数据 挖掘基本原 理及方 法的基 础上 ， 出 提
的具体应 用。 关 键 词 ： 据 挖 掘 关联 规 则 决 策 支 持 数
中 图分 类 号 ： Ｐ３ １ Ｔ １
文献 ９ （ ０ ） １ｃ一０ ４ －０ １ ２ ７ １ ２ １ ｏ （） ２ ５ １ ６ ｏ
２． ． ２ １问 题 定 义 为 ［： 问题 定 义 一数 据 准 备 一 挖 掘 算 法 的 执 １ 行 一结 果 评 估 和 解 释 。 将数 据挖 掘技 术应 用剑 图书馆 中 ， 目 （） １ 问题 定 义 ： 挖 掘 之 前理 解 数 据 和 的 是 为 了通 过 分 析 图 书 馆 的 日志 数 据 等 ， 在 灾 际 的 业 务 问 题 ， 此 基 础 上 对 目标 进 行 挖 掘 出 读 者 的 需 求 和 使 用 模 式 、 优 的馆 在 最 明确 的定义 。 藏模式 等以指导 图书馆的建设 。 （） ２数据 准 备 ： 括 数 据 选 取 、 据 预 处 包 数 ２． ２建 立 挖 掘 数 据 库 ２． 读 者 的 借 阅 情 况 、 籍 的 流 通 情 况 等 书 了一 个 基 于 数 据 挖 掘 的 图书 馆 管 理 模 式 分 理 和 数 据 变 换 三 个 步 骤 。 ４在 ］ 析 模 型 ， 阐述 了如 何 利 用 聚 类 、 联 规 则 并 关 （） 掘 算 法 的 执 行 ： 据 挖 掘 的 目标 都 是 挖 掘 数 据 库 的 数 据源 ｌ。 数 据 写 入数 ３挖 根 选 首 整 转 等 方 法 来 挖 掘 馆 藏 信 息 、 阅 流量 等 数 据 ， 和 数 据 的 特 征 ， 择 合 适 的 挖 掘 算 法 和 模 据 库 前 ， 先 对数 据进 行筛 选 、 合 、 换 ， 借 型 。 形 成 挖 掘 所 需 的数 据 源 。 为 图 书馆 管 理 提 供 决 策 支 持 。 （ ） 果 评 估 和 解 释 ： 挖 掘 结 果 进 行 ４结 对 ２． ３分析 数 据 ２． 评价 ， 选择 最 优 模 型 ， 结 合知 识 对 结果 进 并 挖掘数据库建立之后 ， 文本 、 将 图片 等 １ 数据挖掘概述 数据 转换成数 据挖 掘算法 的可用形式 ， 并 １ １数 据挖 掘 内涵 ． 行解释 。
图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析
图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析数据挖掘和分析在当今信息时代中扮演着重要的角色，而图书馆也不例外。
作为图书馆的核心管理人员，图书管理员可以利用数据挖掘和分析技术来发现和利用海量图书馆数据，以提供更好的服务和资源。
本文将介绍图书管理员如何进行图书馆的数据挖掘和分析。
一、数据收集和整理在进行数据挖掘和分析之前，图书管理员首先需要收集和整理图书馆的相关数据。
这些数据可以包括图书借阅记录、图书馆藏书情况、读者反馈等。
图书管理员可以通过自动化系统获取部分数据，如借阅记录和馆藏书目，也可以通过手动方式获得其他数据，如读者问卷调查结果。
二、数据预处理在进行数据挖掘和分析之前，数据预处理是非常重要的一步。
图书管理员需要对收集到的数据进行清洗、去噪和去重等处理，确保数据的准确性和完整性。
此外，对于一些缺失的数据，图书管理员需要进行填充，以便后续的分析工作。
三、数据挖掘技术的应用1.关联规则挖掘关联规则挖掘可以帮助图书管理员发现图书馆资源之间的关联关系。
通过分析图书借阅记录和读者数据，可以发现一些常见的借阅模式，如“借阅某一本书的读者通常也借阅另一本书”。
基于这些关联规则，图书管理员可以推荐相关图书给读者，提高借阅率和读者满意度。
2.聚类分析聚类分析可以将图书馆的读者划分为不同的群体，以便更好地了解读者需求和行为特点。
通过对读者借阅记录和个人信息的分析，可以发现不同读者群体之间的相似性和差异性。
这有助于图书管理员制定更有针对性的服务措施，满足不同读者群体的需求。
3.分类和预测分类和预测分析可以根据现有的图书馆数据，预测未来的图书需求和借阅行为。
通过对历史借阅记录和读者特征的分析，可以建立预测模型，预测某本书的借阅次数或某类书的受欢迎程度。
基于这些预测结果，图书管理员可以采取相应的措施，如加强馆藏书目、增加书籍推荐等，以提高图书馆的效益和服务质量。
四、数据可视化和报告数据挖掘和分析的结果通常以可视化形式展现，以便图书管理员更直观地理解和运用。
图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用
ｇａ ａ ｒｗ ｌ 等人 于 １ ９ 年 提 出 ． ９３ 目的是通 过对 商业 领 域 些规 则必 须满 足最小 支持 度和 最小 置信 度 。 中每天产 生 的大量 商 品交 易数 据 的分 析 ．挖 掘 出 １ ｐ ｏ 算法 ．Ａ ｆｆ ２ ｉｉ 数 据库 中不 同商 品之 间 的联 系 ．根 据此 联 系进行 Ａ ｒ ｒ算法 是一种最 有 影 响 的挖掘 布尔关 联 ｐｉ ｉ ｏ 商 品货架 设计 、货 存安 排 以及 根据 购买模 式 对用 规则频 繁项 集 的算 法 其核 心是 基 于 两 阶段频 集 户进 行分 类 。 思想 的递推 算法 【 该 关联 规 则在 分类 上 属 于单 ２ ］ 设， ｉ …， 是项 的集合 。设任 务相关 的数 维 、 ＿ ， ／ 单层 、 布尔关 联规则 。 这 里 ， 有支 持度 大于 在 所
２１ ０ ２年 第 ６期
福 建 电
脑
１３ ４
图书馆 管理 中关联 规则数 据挖掘 的应用
郑 芸 芸 ，王 萍 ，游 强 华 （ ． 北 医学院计 算机 数 学教 研 室 四 川 南充 ６ ７ ０ １川 ３０７
２川北 医学院 图书馆 四川 南充 ６ ７ ０ ） ． ３ ０ ７
【 摘 要 】 关联规 则 是数 据挖 掘 中的核 心技 术 。本 文从 关联 规 则 的定 义入 手 ， 用 Ａ ｒ ｒ ： 利 ｐｉ ｉ ｏ 算法 ， 对读 者借 阅 图书 的 关联 情 况 、 阅规 则进 行 了 实际挖 掘和 分 析 ， 借 阐述 了关联 规 则数 据挖 掘
在 图书馆 中的应 用 。 【 关键词 】 图书馆 ； ： 关联规 则 ； ｐｉｒ 算法 Ａｒ ｉ ｏ 是数 据 库 事务 的集 合 ． 中每个 事务Ｔ 其 是项 的 随着 信息 技术 的发 展 ．图 书馆对 读者 的借 阅 据 Ｄ 信 息提 出了更 高的 要求 。读 者 已经不 满足 于 简单 集 合 ， 得Ｔ Ｉ 使 。每一 个事 务有 一个标 识 符 。 作 称 的借 阅 ． 他们 希望 能有 一些 智 能化 的服 务 ． 如进 行 ＴＤ。设Ａ是一个 项集 ，事务Ｔ Ｉ 包含Ａ当且仅 当Ａ
基于数据挖掘技术的高校图书馆参考咨询服务
信息资源的组织能力 ， 尤其是对海量信息 的深层次 的开发 ， 提取表面上 庞杂无 序的信息的内在联 系供读 者使用 。 然而 目前 ， 现有的数据库系统 普遍存 在数 据分析 能力欠 缺 ，信息孤岛现象严重 和个性 化服务单一等 问题 ， 无法 发现 数据 间存 在的关联 ， 预测用户 的信息 需求 ， 以致 无法为 读者提供更 为快捷 和高效 的服务 。 ３数据挖掘技术在高校 图书馆参考咨询服务中的应用 ．
决策等。
［ 关键词 ］ 数据挖掘 高校 图书馆
信息服务
随着信息技 术的高速发展 ，各个领域所 积累的数据量正在 以指数 速度增长， 加之学科之 间交 叉重叠 的关系 日益 复杂 、 学科裂 化现象加剧 等诸多因素， 使得科研工作 者充分掌握新知识 的难度大大增加 ， 迫切需 要一种新 的技术从海量数据 中 自动 、 高效 地提取所需 的有用 知识 。 数据 挖掘正是 为迎合这种需要 而产生并迅速发展起来 的用于开发信息资源 的一种新 的数据处理技术 。 高校 图书馆 目前正朝着 自动化 、 数字化 的方 向发展 ， 如何运用这一新技 术挖 掘丰富 的数据 资源， 为读者提供高水平 的信息咨询服务， 将成为 图书馆数字化建设 中的重要部分 。 １数 据 挖 掘 简 述 ． 数据 挖掘是一个 融合数据库 、 机器学 习 、 数理统计 、 可视化 和信息 科学技术为一体 的新兴 的交叉学科领域 。 现在普遍认为 ， 数据挖掘就是 从海量数据 中提取隐含在其 中的 、 人们事先不知道 、 又是潜在有用 的 但 信息和知识 的过程 。原始数据 可以是结构化 的，如 关系数据库 中的数 据； 也可 以是半结构化的 ， 如文本 、 图形和 图像数据 ， 至是分布在 网络 甚 上 的异构型数据 ） 。目前 ， 数据挖掘 已经在制造业 、 零售业 、 银行业 、 保险 业 和科 学 研 究 等 领 域 得 到 成 功 应 用 。 数据挖掘和 以往信息检索 、 机应用分析等最大 的区别在于， 联 传统 的信息 检索是帮 助用 户从大 量数据 中找 到满足其查 询请求 的文献 ， 数 据 统计 分析是通 过分析数据来 验证事先 的假设， 而数据 挖掘则是 没有 明确假定 的前提下去挖掘数据库 中隐藏的信息， 发现 以前未知 的潜在 的
数据挖掘技术及其在图书馆的应用
随着信息技术在图书馆领域应 用的不断深 入 ，图书馆的馆藏 内容以及服务对 象 、范 围、 深度都发生 了深刻变革 。用户信息需求 Ｅ 多 ｌ 趋 元化 和个性化 ， 他们 已经不满足于图书馆传统 的服务 ，而 期望 图书馆根 据其 各个不 同的需 求 ，提供个 性化 、网络化 、集 成化 的信息 服 务 。图书馆要适应 这一变化 ，引入 信息技术 ， 改进服务方式、手段 ，帮助读者在少 量的信息
一
据挖掘技术实现从海量数据中挖掘 出知识 以支 持图书馆各种层次的科学决策服务 ，实现高效 的行业信息合作模式 ，是信 息化带来 的外部压 力与图书馆 内部发展机制的共 同需求 。 ２ 支持图书馆管理 、建设决策 ． ２ 管理水平低下是影响我国图书馆事业发展 的重要 因素之一 ，管理水平 的提高很大程度上 取决 于决策 的科学与否。传统 的图书馆决策方 式 大多依靠经验进行决策 ，存在主观 、片面 、 盲 目等诸多问题 ，无法适应 时代发展 的要 求 ， 采用数据挖掘技术能够为领导层 的科学决策提 供强有力的保障。利用数据挖掘技术可以对集 成数据进行多维分析比较 ，对决策假设进行审
信息 科学 Ｉｌ ｉ
于 徽
科 谘蠢
数据挖掘 技术及其在 图书馆 的应用
（ 阳市外事服务学校 ， 沈 辽宁 沈 阳 １０ ０ ） １０ ３
摘 要： 随着计算机技术 、 通信技术和 网络技 术的迅速发展 ， 获得有关 资料非常 简单 易行 ， 但对 于数据量大的数据 ， 要从 中获得分析结果 ， 于 用 指导工作 ， 传统的统计方法无法 实现。 数据挖掘” Ｄ 应运而生， “ （ Ｍ） 它是一种新的数据处理技 术， Ｄ Ｋ中的 重要技术。 是 Ｋ 在描述数据挖 掘的概念 以及 数据挖掘方法的基础上， 阐述 了数据挖 掘技 术在 图书馆 中的应用。 关键词 ： 数据挖掘 ； 图书馆 ； 读者管理 ； 决策支持
基于关联规则的图书借阅数据挖掘
刘 琳
科
基于 关联规 则 的图 书借 阅数据 挖掘
（ 华北科技 学院图 书馆 ， 河北 三河 ０ ５ ０ ） ６ ２ １
摘 要： 利用关联规则算法对我院图书馆借 阅历史数据挖掘进行 了具体实现 ， 并对挖掘 的结果给予解释 ， 而能使图书馆的图书购置得到更有效、 从 合 理 的 分配 ， 地提 高服 务 效 率和 质量 。 更好
一
９１ —
算法 ，选择恰 当的支 持 度 与可 信度 是 挖 掘 有 效 关 联 规 则 的 关
键 。 由于 各个 学 院 学
０Ｔ —●■ ｔ ∞ ｌ
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供 工 ： 理 有 的 一 叠 Ｉ宴 习 ＝观 有 的 ＞ 桢 英 目 理解 ２ ０ ２ ０ ±新 版 题 ＝ 砚 的 － 謇 ２籍 ０８ ＞
关键 词 ： 高校 图书馆 ； 据挖 掘 ： 数 关联规 则
生的借阅信息之 间的 ● ０仰 混 土结构 设 ＝ 一 力学 ＝ 观： 拘 ＞结 现 的 拮 力 学 上 Ⅲ ＝观 的 ） 镕 构力 学 Ｔ册 ： ｍ 的 ■■——一 ｌ ｇ Ｔ ３ 关联程度有很大 的不 拮构力学｛ 试要点 髓 ｝ 解 ＝ ｌ 瑰 的 一 结构力 ＝喱 ） 学 有的 １ｅ ０２ 镕构 力 学 下 册 ＝嘎 韵 一＞结 自 上 Ⅲ ： 魂 的 ■—■■＿ １ ４ 土 丰 工程 施 工 ：现 有 的 ） 结 构力 学 ＝啦 的 同 ，因 此本 系 统 中根 ＞建 ●●■■●—■ｌ ２０２ 金工实习 ＝ 有的 一 筑环 学 ：ｍ有的 ０ 据学 生 所 属学 院 的不 鲍 一 擞热 Ｉ ； ＞ 白 勺 ■●—■■—■● １ ２ 盒工 实 ： ３ ９ 面 ｝ ＝ 飒 的 ＞立 俸 成 ＝ ｍ 育的 钮戚 ●一 １Ｂ ｌ０ 同，支持度和可信度 图 １建筑 工程 系最底 支持度 １ ， ０ 概率 Ｏ３的规则 ＿ 也 各不 相 同 。 ３数据挖掘 的结 果 和分 析 本 文所 采 用 的 数 据均来 自华北科技学 院图书馆 的数据库中 品的影 响 。 的原始资料 ，原始数 关 联规 则是 形如 Ａ Ｂ 的 蕴含 式 ， 中 据 包 括 ３个 表 ：流 通 其 ＾ ， ，， ［， Ｂ［ 并且 Ａ Ｂ＝ 。 规则 Ａ Ｂ 在事 务 日志表 、读 者库 表 以 ｎ 若 集 Ｄ中成立 ，则关联规则 Ａ＝ Ｂ具有支持度 ｓ 及 书 目库 表 。本 文 所 ｝ 和置信度 ｃ设事务数据库 Ｄ中有 ｓ ， ％的事务 同时 选 取 数 据 为 ２０ ０４年 支持项集 Ａ和 Ｂ， ｓ ％称为关联规则 Ａ Ｂ的支持 到 ２０ ０８年 四 年 问 所 度 ，设事务数据库中支持项集 Ａ的事务中有 ｃ ％ 有借阅记录 ， 共计 ７０ ０ 的事务也支持项集 Ｂ ｃ ，％称为关联规则 Ａ＝Ｂ的 多万条 ，其属性 主要 ｝ 置信度 ， 数学表达为 ： 有 ：主键码、处理时 ｓ ｃｕｉ ＝ ｏｎ（ ＡｕＢ ／ ）Ｄ ＩＪ× １０ ０％ 间、读者条码、条形 图 ２ 所 有 链接 ｃ ｃｕｔｈＵＢ） ｏｎ（ × １０ ＝ ｏｎ（ ／ ｕｔＡ） ｃ ０ ％ 码 、 人 号 、 作 类 型 登 操 ４ 结论 ． 其 中，ｏｎ（ ｃｕ ｔ ＡｕＢ 是包含项集（ ） ＡｕＢ 的事 等 属性 。对 原 始数 据进 行 预处 理后 我 们 针对 学 生 ） Ｏ ｓｖ ｅ— 务数 ，） 是数 据 库 Ｄ 中所 有 的事 务 数 ， ｕｔＡ） 和教师的借书历史数据选用关联规则算法进行 了 本文首先简单关联规 则概念 ，利用 Ｓ Ｌ Ｓ ｒ ＩＪ １ ｃ ｎ（ ｏ 是包 含项 集 Ａ 的事 务数 。 挖掘。 ｅ ０５ ｒ ０ 数据挖掘工具对从我院图书馆取得的流通 ２ 关 联 规 则 的数 据 挖 掘 主要 目的是 在 数 据 库 以建筑工程系为例 ： 新建挖掘结构 ， 选择建筑 日 志表、 读者库 、 库 ， 书目 进行表 的合并 ， 数据的预 中 找 出支 持 用 户 指 定 的最 小 支持 度 ｓ和 最 小 置 工 程系 表为 事 例表 ， 通历 史 表 为嵌 套表 ， 用关 处理 ， 流 选 选取关联规则算法进行了数据挖掘 ， 得出了 信度 ｃ的关联规则 ， 而指导人们 的一些管理决 联规则算法挖掘出各系读者的借书规则。在进行 从 些有用的借阅规则 ，这样既可以了解各系读者 策。目前， 关联规则的挖掘方法主要是找出数据库 数据挖掘时需要设置算法概率参数和重要性阈值 的特点和爱好 ， 掌握一般借阅规律 ， 从而可以为图 中的所有频繁项集，然后由频繁项集产生关联规 参数 。 这就需要设定最优的最低支持度和概率， 根 书馆的管理提供更好 、 更高效的服务方式。 则。 参 考文 献 据各系人数多少和借书的多少能得到大概 的参 ２数据挖掘过程 数， 通过 比较 ， 当最低支持度设 为 １ ， 率设为 ［］ ０概 １于光 ， 文峰． 李 数据挖掘技 术在 图书馆用 户管 数据挖掘的具体过程如下 ： Ｊ 图书情报 工作 ，ｏ ５ １，０ — ０ １ ２ ｏ （ ）１０ １３ ０ ． ３时候最为适宜 ， 得出的建筑工程系学生借 书关 理 中的应用【 ． 数据准备 ： 收集原始数据 ， 熟悉要挖 掘的数 联 规 则如 图 １ 。 【】 ２朱根 义．国 内图书馆数据挖掘研 究『． Ｊ 现代情 １ 据库 对象 。 ２０ （ ）１ ８ １３ 当一个建筑工程系学生借了 《 建筑环境学》 报 ，０ ９ １ ，２ — ３ ． ， 数学预处理 ：对原始数据进行加工处理 ， 去 他就有 Ｏ７３的概率会借《 ． ３ 金工实习》 重要性为 ［】 ， ３司徒 浩臻．数据挖掘技术在 图书馆 信息服 务 除不必要的属性， 保证数据 的完整性和一致性。 １４ 等。 ．１ ６ 中的应 用［ ． Ｊ 现代 图书情报 技术 ，０ ５ （０ １— 】 ２ ０ ， １ ）５ ８． 确定数据挖掘的 目 ： 标 根据用户的要求 ， 确 当最低支持度为 １ ， ０ 概率为 ０３ ＿时得到的规 １ 定发 现何 种类 型 的知识 。 则依赖关系网络图如图 ２ ，图 ２左侧 的指针是 可 Ｊ Ｊ 云 鹏 ．数 据 挖 掘 技 术 在 图 书馆 中的 应 用 【． ４董 Ｊ 】 确定数据挖掘算法 ：根据 目标所确定 的任 以滑动的， ２ ０ ， １ ）１ １ １ ２ 显示 的是重要性 的强弱。 当指针在最上 现代情报 ，０ ６ （ １：３ — ３ ． 务， 选取合适的数据挖掘算法。 端时 ， 显示的是所有符合要求的链接 ， 从上到下越 【】 ５梁循 ． 据挖掘 算法 与应 用［ ． 数 Ｍ１ 北京： 北京 大 进行数据挖掘 ： 运用所选算法 ， 从数据库中 来越重要。滑动指针得到： 学出版社 ，０ ６ ２０． 提取出用户所需要的知识 ， 如规则等。 当指 针 滑到最 底 下 时 ，就 剩下 重要 性 最大 的 作者简介 ： 刘琳 （９ １ ）女 ， １７ ～ ， 北京工商大学 模式 解 释及 评价 ： 发现 的模 式 进行 合 理性 链接 ， 石春祯英语阅读理解 ２ ０篇 ，０８全新 会计 系本科毕业 ，华北科技 学院图书馆技 术部 对 即《 ２ ２０ 解释， 并对 所发 现 的知识 进行 评 价 。 研 信 版题本》 出《 推 石春祯英语 阅读理解 ２ ０ ， ０ 馆 员 ， 究方 向 ： 息 技 术 。 ２篇 ２ ８ ０ 本文 运 用 关联 规则 对 图 书馆 管 理 系统 中读 全 新 版解 析本 》 的重 要性 最 强 。 者的借阅信息进行数据挖掘 。 关联规则算法有很 对其他各系的借阅记录进行数据挖掘同样可 多 ， 文 采用 Ｓ Ｌ Ｓｒｅ２０ 本 Ｑ ｅｖｒ０ ５自带 的 Ｆ 一树 频 集 以得到相应的借阅规则数据挖掘， Ｐ 在此省略。
高校图书馆借阅数据的关联规则挖掘研究
作昌 ； （４）， 合人 研馆 ， 工院书参咨部任 京业学件程士 者羿 敏９一女 西浦 ， 究员 西学图馆考询主 ， 工大软工硕。 简 ： －－，广 介 ２ １ ５ 戚 １） ６ ０ 副 广 北
维普资讯
广西工学院学报
第 １ 卷 ８
储的是读者专业类型和读者借阅书刊的中图分类号数据。 １２ 关联规则挖掘算法模块 ． 数据挖掘引擎（ 关联规则挖掘算法模块） 是关联规则挖掘系统最核心的部分 ， 主要涉及 了数据挖掘的算 法。本系统运用关联规则对 图书馆管理系统 中读者 的借阅信息进行数据挖掘。Ａ ｆ ｆ算法是关联规则 的 ｐｏ ｉｉ 经典算法 ， 当数据库中事务较多， 目集较大时， 项 扫描计算量大 ， 该算法耗时多、 效率低【 。本 文采用的改进 ２ ］ 算法主要源于文献［ 该改进算法的主要思想是在精减候选集的同时， ３， ３ ］ 精减事务集 ， 及时去掉冗余事务 ， 使 扫描数据库时计算量减少 ， 从而提高效率 。 在候选集确定一个集合是否频繁 ， 需要扫描整个数据库。如果 当前数据库 中有一些不必要的事务能够 事先删除， 则可减少扫描工作量。另外如果候选集中的元素能够尽量少 ， 即在产生候选集前 ， 把某属性先去 掉， 这样也能减少计算量。把两者结合起来一起考虑 ， 即在产生 忌 一项频繁项集后 ， 去掉一些非频繁项集， 以 免再次组合成候选项 。去掉某些特殊 的事务记录， 它们在产生 忌＋１ 一项频繁项集时不再被考虑计数问题。 简化的过程类似于在矩阵中逐步去掉行和列。
Ｄ ｃ２０ ｅ ．０ ７
文章 编 号
１ ０ —４ ０ （０ ７ ４０ ７ ．４ ０ ４６ １ ２ ０ ）０ —０ ７０
高 校 图书 馆 借 阅数 据 的关 联 规 则挖 掘研 究
戚 敏
基于数据挖掘技术的多校区图书馆资源配置研究
类 间 的关 联 。 还 可 以 通 过 发 放 纸 质 问卷 确 定 增 加 馆 藏 资 料 的急 需 程 度 ，找 到学 科 间 的关 联 （ 如图 １ 所示 ） 。
结 合 关 联 分 析 原 理 ，从 图 书 馆 集 成 管 理 系 统 中提
取数 据 流程 （ 如 图 ２所 示 ） 。
图书 馆 管 理 的 数据 挖 掘 技 术 主要 包 括 以下 ４ 种。 ２ ． １ 关 联 分 析
校 区 的优 势 专 业 的 学 生 有 需 要 与 其 专 业 相 关 的交 叉 学
科 类 的文 献 资 源 时 ，却 因其 在 新 校 区 而 无 法 满 足 ，新 校 区 的学 生 也存 在 同样 问题 。
很 多 高 校 目前 把 研 究 生 留 在 老 校 区 ，本 科 生 安 排
在 新 校 区 。或 者 研 究 生 和 高 年 级 本 科 生 在 老 校 区 ，低
年级 本科 生放在 新校 区 。但是 ，在分 配 图书 资源 时 ， 却 没 有 考 虑 到 特 定 年 级 的 图 书 资 源 需 求 ，研 究 生 需 求 量 大 的 资 源 在 新 校 区 ，基 础 学 科 的 图 书 资 源 在 老 校 区 的 例 子屡 见 不 鲜 。 这 些 方 面 的 图 书分 配 不 均 衡 ，导 致 图 书 拒 借 率 上 升 ，浪 费 了 文 献 资 源 ，耗 费 读 者 大 量 时 间 ，影 响 了 读 者 的借 阅 满 意 度 。 因 此 ，需 要 研 究 如 何 针 对 不 同 校 区 人 群 对 图 书 馆 资 源 的 需 求 及 其 差 异 ，对 图 书 馆 资 源 进 行 科 学 预 测 和 优 化 配 置 ，实 现 在 图 书 流 通 成 本 最 小 的 情 况 下 。最 大 限度 满 足 读者 的借 书 需 求 。
基于MFP—Miner算法的图书借阅数据关联规则挖掘
关键 词 ：数 据 挖 掘 关 联 规 则 最 大频 繁 模 式 频 繁 模 式 树
１ 引言
对高校 图书馆 图书历史借阅信 息进行关联规则挖
掘可 以发现一 些 比较 有趣 的规 律 ， 如 ， 近在信息 例 最 管理 系的借 阅记录 中得 到 ： ３ ％ 的竞争情报 借 阅同 有 ０
Ｂａｓ ｄ ｏｎ Ｍ Ｆ — Ｍ ｉ ｅｒＡｌ ｅ Ｐ － ｎ ｇｏｒｔ ｉｈｍ
吕志芳 王怀 阳 贾吉庆 （ 中国海洋大 学电子工程 系 山东青 岛 ２ ６０ ） ６１ ０
摘 要 ：本研 究利 用关联规则挖掘 的最大频繁模式 算法对 图 书馆 历史借 阅数 据进行 快速有效地挖 掘 ， 以获取 隐 含在借 阅数据 中有用的关联信 息， 优化 图书馆馆藏 结构 ， 发掘 学科 间的 隐性联 系和 学科动 向。 由于该 算 法在挖掘过程 中不需要 产生候选项 目集 ， 因而节约 了对候 选项 目集进行计数 的时间 ， 而使算 法的效率 从
们可 以制订 相应决 策 ， 同时被 借阅 的书籍整理在 一 把 起， 以优化馆藏 结构 、 问分布 ， 馆 这样不仅 可 以辅助 教
产生最大频繁候 选项 目集。即在进行 最大频繁项 目集 挖掘前 ， 首先将 事务数据库 中的每 条事务所 包含 的频
繁项 目按照支持数降序压缩存储到频繁模式 树中。之
巨大 的借阅历史数据库信 息 ， 针对此 问题 ， 文提 出采 本 用最大频繁模式项集算法 （ ＭＦ Ｍｉ ｒ 即 Ｐ— ｎ 算法 ） ｅ 对数目组 成集合 Ｘ； ． ｏ ｅ— ａ 然后 ， 过 Ｎ 通
的同名节 点 链 ， 出节 点 链 中所 有 计 数 不 小 于 ｍｉ 找 ｎ — ｃｕｔ ｏ ｎ 的同名节 点 ； 后 ， 历每 条 以同名节 点 为后缀 最 遍 的路 径 Ｐ 检查 Ｘ是否存在于 Ｐ中 ， ， 一旦发现 了这样 的 路径， 则可 将在 当前 频繁模式 （ 或条件 频繁模 式 ） 中 树
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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：
[1]王艳敏.计算机数据库在现代化建设中的重要作用[J].中国科技信息，2012（20）.
[2]潘江瀚.计算机数据库的构建与维护管理[J].内江科技，2012（5）.
[3]王敏.使用Java和XML实现数据移植[J].计算机技术与发展，2006（9）.
[4]吴俊勇.计算机检修管理系统中Gateway的设计与性能测试[J].计算机与数字工程，2008（1）.
[5]郑红艳，吴照林.用户行为异常检测模型[J].计算机系统应用，2009（8）.。