统计分析及关联挖掘在高校图书馆流通数据中的应用
统计分析运用于图书馆流通工作的意义——以贵州民族大学图书馆为例
２ ０ １ ３ 年 第２ ３ 卷
第ｌ ６ 期
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ７ — ４ ０
永
统计分析运用于图书馆流通 工作 的意义
以贵 州 Ｉ 民族大学图书馆 为例
伍 岭
（ 贵州 民族大学理学院 ， 贵州贵阳， ５ ５ ０ ０ ２ ５ ）
摘
要： 对贵 州民族大学 ２ ０ １ ０ － － ２ ０ １ ２年各 类 中文图书数据进行 了统计分析 ， 揭 示了统
有一定 的了解 ， 为我校图书馆 的整体信息资源建设和馆藏决策提
供基础依据 ， 全方位的科学管理提供客观的数据支持 。
计算机科学与技 术 、 应用物理 、 有机化学 。为保障重点学科 的建
设， 满足教学科研 的需 求 ， 也 成为计算机类 、 数理化类 图书近年 来人藏量较大的原因。 另外 ， 图 ２还反映出 ， 在近 ３年的入藏图书 中， 航空航天类 、
图２ 。
农业科！ 学类等 图书人藏 比例较低 ， 分别是 Ｏ ． ０ ４ ％、 ０ ． ４ ２ ％， 这 与我
校 无 对 口专 业有 较 大关 系 ； 其次 ， 此 类 图书 出版 量 较 少 也 是 原 因
之一。
由图 ｌ 可知 ， 截至 ２ ０ １ ２年年 底 ， 我校 图书馆馆藏 的中文 图
通 数 据 分 析 读 者 阅读 倾 向— — 以贵 州 民族 大 学 为 例 ” （ 项 目编
馆统 计工作主要包括 Байду номын сангаас书基本情况统 计 、 藏 书统计 、 读者统计 、
１ ５ ２ ５ ８ ６ 种， ６ ８ ７ ５ ５ ２册 ， 占馆藏的 ６ ９ ％； 自然科学类 图书有 ５ ０６ ３ ３ 种， ２ ３ ４ １ ３ ９册 ， 占馆藏的 ２ ３ ％。馆藏图书偏重于文科 ， 这 与我校
图书馆的书流通管理和统计分析
图书馆的书流通管理和统计分析图书馆作为一个重要的知识和文化资源中心，在社会中发挥着重要的作用。
而图书馆的书籍流通管理和统计分析是保证图书馆正常运行和提供优质服务的重要环节。
本文将就图书馆的书流通管理和统计分析展开讨论。
一、图书流通管理图书流通管理是指图书馆通过合理的组织和管理，确保书籍能够高效有序地借阅、归还和调配的过程。
在现代图书馆中，使用计算机技术对图书流通进行管理已经成为常态。
而图书流通管理主要包括以下几个方面：1. 借阅规则的设定图书馆需要根据读者需求和馆藏资源情况制定合理的借阅规则，包括借阅期限、续借规则、预约制度等等。
这些规则的设定应该遵循公平、公正、公开的原则，以满足读者的需求，同时保证图书的公平利用。
2. 图书借阅和归还流程的优化图书借阅和归还流程的优化是提高图书流通效率和服务质量的重要手段。
图书馆可以利用现代技术手段，如自助借还机、RFID技术等，简化借还书流程，提高办理效率。
同时，图书馆还应建设良好的归还档案管理系统，及时清点和整理归还的图书，并及时处理图书丢失或损坏的情况。
3. 书籍调配与馆际互借图书馆的馆藏资源可能无法满足所有读者的需求，因此书籍调配和馆际互借是重要的借书渠道。
图书馆需要与其他图书馆建立合作关系，通过协作和合作，实现图书的共享与互借，以满足读者的需求。
二、统计分析统计分析是指对图书馆的借阅和归还情况、图书资料的使用情况等进行分析和统计，为图书馆改进和优化服务提供依据。
统计分析可以帮助图书馆了解读者对馆藏资源的需求、使用情况以及图书流通的规律，从而提供更好的服务。
1. 借阅率和流通率的统计借阅率是指某一段时间内图书馆的借阅量与馆藏总量的比例，反映了图书馆馆藏资源的利用率。
流通率是指馆藏图书在某一段时间内的流通量与馆藏总量的比例，反映了图书馆馆藏的活跃度。
通过统计和分析这些指标，图书馆可以对不同资源的利用情况进行评估，调整采购和流通策略。
2. 读者借阅喜好和需求分析通过统计读者的借阅记录和借阅偏好，图书馆可以了解读者的阅读习惯和需求，进而采购和整理符合读者需求的图书，提供个性化的服务。
数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究
2012年2月内蒙古科技与经济F ebruar y 2012 第3期总第253期Inner Mongolia Science T echnology &Economy No .3Total No .253数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究X吴 淼(西安财经学院图书馆,陕西西安 710100) 摘 要:高校图书管理系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据。
这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务。
文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校图书管理系统的实际情况,给出了数据挖掘在图书管理系统中的具体应用实例。
关键词:数据挖掘;图书管理系统;关联规则算法;分类算法;应用 中图分类号:T P311.13 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)03—0083—02 随着信息技术的不断发展,数据挖掘在金融、保险、商业等领域已获得了较为广泛的应用,但是在教育信息数据的挖掘与知识发现方面的研究和应用还比较少。
在这种情况下,为了图书馆科学的发展和资源有效的利用与配置,作为图书馆信息技术部的工作人员,通过对目前多数图书MIS 系统的分析发现,虽然管理信息系统为图书馆工作信息化管理和服务带来了显著地效益,但这些系统主要是对图书馆一些事务性工作给以支持和管理,并没有对大量的数据进行分析和利用,因而对管理决策问题没有提供足够的支持。
而数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术,它能挖掘出数据键潜在的模式。
找出最有价值的信息和知识。
而数据挖掘工具可以方便简单的构建复杂的分析模型,并可以通过向导自动按照数据挖掘的各种技术对数据进行分析挖掘,而不必理会应用程序底层的复杂计算和数据挖掘方法的复杂公式和程序。
因此使用数据挖掘技术可以方便快捷的对海量信息进行深层次的开发,提取表面上庞杂无序的信息的内在联系,从而优化图书馆资源建设以及推动读者个性化服务。
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
数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务探讨
务 。传统 的图 书馆 信息 服务是 按用 户要求 进行信 息定 制， 属于被 动提供 服务 ， 往往通 过进行 读者 问卷调 查 以 及读 者 自己选择 的方式进行信 息定制推送 ， 种方法好 这 处是 可以准确的获取读者 的信息需求 ， 信息推送 比较准
确， 减少无用 信息的干扰 。缺点是 对于 图书馆来说 提供 的服务是被 动式 服务 ， 如果用户不 进行相应 的问卷 调查
数据的应用从低层次 的简单查 询 ， 提升到从 数据 中挖掘 知识提供 决策支持 。 常见 的数据挖掘方法 主要有 以下几种 ：统计 分析 、
归 纳学 习方 法 、 仿生 物技术 、 神经 网络 、 策树 、 决 遗传 算
一
１月 目标 、 ．确 日 定义 问题 。在数据 挖掘的过程 巾， 首先
三、 数据挖掘在 高校图书馆个 性化服 务中的应用
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 ， 图书馆积 累了大量的读者对 资 在 源的历史访 问数据 ， 这些数 据背后 隐藏着 许多重要 的信 息 ，如读者类型与图书类 型存 在某种关 联 ， 类 图书与Ｂ Ａ 类 图书存在某种关联等。如果 能够对其进行更高层 次的 分析 ， 就可以更好地利用这些数据 为读者服务 。 是 ， 但 目
一
统计分 析工作 中也溶人 了信息挖 掘和知识发现 等概念 ，
数 据挖掘也 慢慢成 为 图书馆高 层次数 据分析 和决 策支 持 的骨干技术 。
二 、 据 挖 掘 技 术 概 述 数
数据挖 掘 （ ａ Ｍ ｎ ｇ Ｄｔ ａ ｉｉ ）是一种新 的信息处 理技 ｎ 术 ， 主要特 点是对单 位 、 业数据 库 中的大量 业务数 其 企 据进 行抽取 、 转换分 析和其他 模 型化处理 ， 以从 中提 取
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。
浅析数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
现所 有 的大项 集 ， 也 就 是 支持 度 大 于 给 定最 小 支
持度 的项 集 ； 第 二步 ， 从 大 项 集 中产 生 相关 规 则 。 挖掘 的性 能主 要 由第 一 步决 定 ，当确定 了大项 集
１ ． ４ 决 策 树
决策 树主 要是 基于 数据 的属性 值进 行归 纳分
类， 常用 于分 类 的层 次方 法有 “ ｉ ｆ —ｔ ｈ ｅ ｎ ” 规则 。决
１ ． １ 统计 分 析技 术 数 据 挖掘 涉及 的科 学 领 域 和 技 术 很 多 ， 如 统
策 树 方 法 的最 大 优 点 就 是 可 理 解 性 ， 比较 直 观 。
关键 词 数据挖掘 ； 知识 服 务
中图分类号
Ｇ ２ ５ Ｏ ． ７
文 献 标 志 码 Ａ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文章 编 号 １ ６ ７ ｌ 一８ １ ０ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４ —０ ０ ６ ３ —０ ３
面对 信 息 社 会 中数 据 和 数 据 库 的 爆 炸 式 增 长， 人 们分 析数 据 和从 中提 取有 用 信息 的能 力 ， 远 远不 能满 足实 际需 要 。 目前 所 能做 到 的只是 对数 据 库 中 已有 的数 据 进 行 存储 、 查询、 统 计 等功 能 ，
６ ３
武 汉船 舶职 业技 术学 院学 报 ２ ０ １ ３年第 ４期
Ｃ ４ ． ５ 、 Ｃ ＡＲ Ｔ和 Ｃ ＨＡＩ Ｄ等， 目前 出 现 的 两 种 新 算法 Ｓ Ｌ Ｉ Ｑ和 Ｓ Ｐ ＲＩ ＮＴ， 可 以 由非 常 大 的训 练 集 进行 决策树 归 纳 ， 可 以处理 分 类 属 性 和 连 续 性 属
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 。
统计分析在高校图书馆管理中的作用
０图书与档案０
Ｓ Ｉ Ｎ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｏ Ｏ Ｆ Ｒ ＣＥ Ｃ Ｅ ＨＮ Ｌ ＧＹＩ Ｏ ＭＡＴＯ Ｎ ＩＮ
２０ ０ ９年
第２ ７期 翠珍 （ 汉船 舶职 业 技术 学 院图 书馆 湖 北 武
武汉
４ ０５ ） ３ ０ ０
【 摘 要 】 本文通过统计在 图书馆馆采访 、 典藏 、 流通和读者等各环节 中的运用 ， 论述 了统计分析在 高校 图书馆科 学规 范管理 中的作 用。 【 键词 】 关 高校 图 书馆 ； 计 分 析 ； 用 统 作
趣 、 者 的 基 本 构 成 和 需 求 状 况 。 而 根 据 高 校 办 学 特 色 ， 立 符 合本 服 务 对 象 对 图 书 馆 的依 赖 程 度 ， 用 同 比指 标 的 对 比 ， 们 可 以对 到 读 从 建 利 我
校需 求 的 图 书 文 献 保 障 体 系 ， 应 其 教 学 、 研 和 学 习 的要 求 。 适 科
图 书 馆 运 行 过 程 中 各 种 数 据 进 行 收 集 整 理 、 析 研 究 ， 以 实 时 了解 分 可 图 书 馆 的 工 作 现 状 、 书 的 馆 藏 状 况 、 书 的利 用 状况 、 者 的 阅读 兴 图 图 读 ２３分 析 读 者 增 减 量 ， 高 管 理 服 务 质 量 ． 提 通 过 对 读 者 到 馆 人 数 的统 计 ． 们 能 够 及 时 了 解 一 定 时 期 图书 馆 我
【 ｙｗ ｒ ｓＡｃｄｍｉ ＬｂａｉｓＳａｉｔ ａ ａ ａ ｓ ； ｏｅ Ｋｅ ｏ ｄ ］ ａ ｅ ｃ ｉｒｒ ； ｔｔ ｉ ｌ ｎ ｌ ｉ Ｒ ｌ ｅ ｓｃ ｙ ｓ
统 计 工 作 是 高 校 图 书 馆 管 理 和 业 务 工 作 的重 要组 成 部 分 ． 及 到 馆 藏 结 构 。 涉 从 采 访 、 藏 、 通 、 询 到 读 者 统 计 ， 括 了 图 书 馆 馆 藏 、 务 和 读 者 典 流 咨 囊 服 ２２根 据 读 者 统 计 ， 析 读 者 类 型 － 分
图书馆数据统计与分析
图书馆数据统计与分析随着信息时代的到来，图书馆正逐渐从传统的纸质图书馆转变为数字化的知识中心。
在这个过程中，数据统计与分析扮演着至关重要的角色。
本文将探讨图书馆数据统计与分析的意义、方法以及对图书馆管理的影响。
一、数据统计与分析的意义数据统计与分析是指通过收集、整理和分析图书馆相关数据，从中获取有价值的信息和洞察力的过程。
对图书馆而言，数据统计与分析具有以下意义：1. 了解读者需求：通过统计借书记录、搜索记录和阅读行为等数据，图书馆可以深入了解读者的需求和兴趣，为读者提供更加个性化和精准的服务。
例如，根据读者对特定主题的搜索记录，图书馆可以推荐相关的图书或文献，提高读者的满意度。
2. 优化资源分配：通过统计馆藏书目、流通率和借还次数等数据，图书馆可以发现馆藏资源的使用情况和热门领域，从而合理分配图书采购预算，提高馆藏的适应性与有效性。
3. 改进服务质量：通过统计图书馆的借还速度、咨询服务效率和数字资源使用情况等数据，图书馆能够发现服务瓶颈和改进空间，提升服务质量和读者满意度。
4. 决策支持：数据统计与分析为图书馆的管理层提供了决策支持的依据。
通过对数据的分析，管理人员可以了解图书馆的整体状况和趋势，从而制定相应的策略和规划，提高管理水平和效果。
二、数据统计与分析的方法数据统计与分析的方法多种多样，根据图书馆的具体情况和需求选择适合的方法十分重要。
下面列举几种常用的方法：1. 统计分析软件：借助专业的统计分析软件，如Excel、SPSS等，图书馆可以对各类数据进行清洗、整理和计算，得到统计指标和图表。
通过数据可视化，可以更直观地展现数据的分布和趋势，便于分析和理解。
2. 调研与问卷：通过开展调研和设计问卷，图书馆可以主动获取读者的反馈和意见，了解他们对图书馆服务的满意度和期望。
这些数据不仅可以作为改进服务的依据，还可以与其他数据进行对比和验证，提高分析的准确性。
3. 文献计量学：借助文献计量学的方法，图书馆可以通过分析文献引用和被引情况，了解学术界对某一领域的关注度和重要性，进而指导图书馆的采购和馆藏发展。
数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
有 数 据 的 分 析 、 理 ， 到 某 种 元 组 中 某 些 属 性 的 内 处 得
容 ， 是 预 测 出 某 些 信 息 资 源 未 来 形 成 、 用 的 规 律 或 使
等。
常 用 的数 据 挖 掘 方 法 有 ： 关 联 分 析 。 主 要 挖 掘 ①
后 （ 果 ） 系 。例 如 ， 以通 过 分 析 读 者 在 借 阅 Ａ 图 因 关 可
出 版 日期 等 。
２ ．数 据 预 处 理
数 据 预 处 理 ： 原 始 数 据 进 行 加 工 处 理 ， 除 不 对 去
书 后 ， 定 （ 大 部 分 情 况 下 ） 着 借 阅 Ｂ 图 书 ， 发 必 或 随 来 现 读 者 潜 在 的 借 阅 模 式 。 ③ 分 类 分 析 。通 过 分 析 具
所 谓 数 据 挖 掘 （ ｔ ｉ ｉｇ 就 是 从 大 量 的 、 Ｄａ ａＭ ｎｎ ） 不 完全 的、 噪声 的 、 糊 的 、 机 的实 际应 用数 据 中 ， 有 模 随 提 取 隐 含 在 其 中 的 、 们 事 先 不 知 道 的 、 又 是 潜 在 人 但 有 用 的信息 和知识 的过程 数 据 挖 掘 通 常分 为 描 述 型 数 据 挖 掘 和 预 测 型 数 据 挖 掘 。描 述 型 数 据 挖 掘 一 般 是 对 数 据 中 存 在 的 规 则 做 出 描 述 ， 常 通 过 对 现 有 数 据 的 概 括 、 炼 和 抽 象 通 精
必 要 的 “ 音 ”， 证 数 据 的 完 整 性 和 准 确 性 。 本 文 使 噪 保 用 的数 据 来 源 主 要 是 泰 州 职 业 技 术 学 院 图 书 馆 图 书
数据挖掘技术在高校图书馆中的应用研究
据挖掘技 术将 为图书馆的资源 组织和管理 、服 务质量 的提升和服 务范围的拓宽提供行之有 效的技 术支持．
２数 据 挖掘 的概 念『３ ｌ 】
数据挖 掘 （ ａ ｎｎ ，Ｄ Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ Ｍ）是从存放在数 据库 、数据仓库或其他 信息库 中的大量数据 中发现 有趣 知识的 ａ 过程．这些 知识是隐含 的、事先未知 的、潜在的有用信 息，提 取的知识表示为概念 、规 则、规律 、模式等形式．
３ 在个性化服 务中的应用 ． ４ 所 谓个性化服 务，就 是针对不 同读 者的特定 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 ． ．
预测读者的信息 需求 ，挖掘数据 背后隐藏 的信 息，掌握读 者借阅规律 ，是 高校 图书馆 开展个性 化服务 的基础．
３３优 化＝ 库 架管理 － 传
高校 图书馆是 高校文 献最集 中的Ｎｆ ，藏 基本囊 括 了学校 各专业领域及 相关专业 ，以便 于为全校师生 提供 － Ｉ
教学、 科研等服务． 由于藏书种类繁多， 科学的 架管理对于优化馆藏建设十分重要． 笔者认为优化书库：架管理 最重要 的是预测文献 的变化趋 势 ，预 留架 位 ，避免频繁 倒架 ，还 能及 时做好剔 旧更新的工作． 【 ２
数据挖掘 的功能包括发现概念／ 类描述 、关联 、和相关 、分类 、预测、聚类 、趋势 分析 、离群点和 偏差分析 以
及卡 似性 分析 ． Ｈ
３数 据 挖掘 技术 在图 书馆 中的 应 用
３１指导采访工作 ，）Ｊ ． Ｊ强信息资源建设 ｊ 采访是 图书馆 各项业务中的重要环节 ，是 决定馆藏质量 的重要 因素，也是藏＝ 建设和文献 资源 局的首要 内 ８ 容．采访 人员的采购 信息 ‘ 过 ｝版社 、网络、＝ 商 日录等渠道获得 ，然后 由专 门采访 人员独 自确 定，或采 纳 般通 ｝ ｛ 学科专家 的意见，不可避免地 带有主观上 的因素：同时 ，图 书馆每年 的文 献采 购经 费是有 限的，为了使这些 经费 最好 的发挥效 益，需要对各学科之问的分配 、各种文 献载体形式 的采购量 做出周密的安排． 利用 数据挖 掘技术 从图 流通 数据 、图： 的历 史采购数据 以及 查询系 统的各 种查询 数据等进 行关联 性分 馆 析 、序列 分析 等挖掘 ，就可以找出文 献拒借集和频 繁借 阅集 ，分析 出文献 的利 用率 ，从而帮助我们及 时得到 需要 补充 的文献和需 要剔除 的文献 信息：为采购文献提 供科 学合理的各种 分析报告及 预测信息 ；指导采访 人员对购 ： 岛
图书馆的书流通管理和统计分析
图书馆的书流通管理和统计分析在现代社会中，图书馆作为知识传承和文化交流的重要场所，扮演着不可替代的角色。
为了更好地管理图书馆的图书流通情况和提供统计分析数据，需要建立高效的流通管理系统和准确的统计分析方法。
本文将探讨图书馆的书流通管理和统计分析，旨在提高图书馆服务的质量和效率。
一、图书流通管理1.借书流程管理借书是图书馆最基本的服务功能之一，也是读者获取书籍的途径。
为了提高借书效率和方便读者，可以采取以下措施：（1）自助借还系统：引入自助借还设备，读者可以通过扫描图书条码和读者证进行借还操作，节省人力资源，提高效率。
（2）预约借书系统：读者可通过线上或线下方式提前预约书籍，减少等候时间，方便读者的查询和借阅。
（3）借书时限管理：设置借书时限，鼓励读者按时归还书籍，避免图书滞留和延误他人借阅的情况。
2.图书收藏管理图书馆的书籍收藏是对知识的积累和沉淀，因此需要科学合理地管理图书收藏。
以下是几点建议：（1）图书分类与整理：有针对性地对图书进行分类，方便读者快速找到所需书籍。
同时，定期整理书架，确保书籍摆放整齐，方便查找和维护。
（2）图书订购与更新：根据读者需求和社会发展趋势，及时更新或订购相关书籍。
通过与出版社和书商的合作，确保馆藏图书的更新和多样性。
（3）数字化图书管理：将部分图书进行数字化处理，建立数字图书馆，提供在线阅读和下载服务，以满足读者的需求。
二、统计分析1.借阅统计分析借阅统计是图书馆了解图书流通情况和读者阅读需求的重要途径。
通过借阅统计分析，可以得到以下信息：（1）畅销书籍排行：统计借阅次数最多的书籍，为图书采购和馆藏维护提供参考意见。
（2）读者喜好和需求：分析不同类型读者借阅的书籍种类和数量，了解读者的阅读偏好和需求，以更好地满足读者的阅读需求。
（3）借还时间分析：统计不同时间段的借还情况，优化图书馆的开放时间和服务安排，提供更好的服务体验。
2.库存管理与维护库存管理与维护是保证图书馆图书完好和可用的关键环节。
浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用及优势
摘要 ： 挖掘 技 术是一 种新 兴 的信 息处 理技 术 。文 章在论 述数 据挖掘 技 术的基 础上 ， 讨 了数据 挖掘 在 高校 图书馆 的应用 和优 势。 数据 探
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｄａａ ｍｉｉ ｇ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｉ ａ ｎｅ ｔｃ ｎ ｌｇ ｆｉｆｒ ｔｏ ｒ ｃ ｓ ．Ｔｈ ａｔｃｅ ｉ ｒｄｕ ｅ ａａ ｍｉｉ ｇ ｔｃ ｎ ｌｇ ，ａ ｄ Ｉ ｈｓ ｂ ｓｓ ｔａ ｔ ｔ ｎ ｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ｓ ｗ ｅ ｈ ｏｏ ｏ ｎ ｏｍａｉｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ｙ ｅ ｒｉｌ ｎｔｏ ｃ ｓ ｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ Ｏ１ ｉ ａ ｉ ｔ
王学 成 Ｗ ａ ｇＸｕ ｃ ｅ ｇ ｎ ｅｈ ｎ
（ 陕西 国际商 贸职 业学 院 ， 阳 ７ ２ ４ ） 咸 １ ０ ６
Ｓ ａｎ ｉ ｎｔｕｅｏ ｔ ｎ ｔ ｎ ｌ ｒｄ ｈａ ｘ Ｉｓ ｔｔ ｆＩ ｅ ａｉ ａ ａ ｅ＆ Ｃ ｍｍｅｃ ， ａ ｙｎ ０ ６， ｈｎ ｉ ｎｒ ｏ Ｔ ｏ ｒｅ Ｘｉ ａ ｇ７ ４ Ｃ ｉａ） ｎ １ ２
中图 分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３２
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编号 ：０ ６ ４ １ （０ ０）５ ０ ４ — ２ １０ — ３ １２ １ ３ — １２ ０
１ 数 据 挖 掘 的定 义 ２４概 念描 述 概 念 描 述 就 是 对 某 对 象 的 内涵 进行 描述 并概 括 ． 数 据 挖 掘 （ ａ ｉｉｇ） 称 数 据 库 中 的 知 识 发 现 （ Ｄ 这类对象的有关特征 ， Ｄ ｔ Ｍ ｎｎ 也 ａ Ｋ Ｄ： 概念描述分 为特征性描述和 区别性 ， 前者 汇 Ｋ ｏ ｌ ｇ ｉ ｏｅｙｉ Ｄ ｔｂｓ ）是指 从 大量 的 、 完 全 的 、 噪 声 总并描述称为 目标 类的数据集 ， ｎｗｅ ｅＤｓ ｖｒ ｎ ａ ａｅ ， ｄ ｃ ａ 不 有 而后者汇 总并将一个称作 目标 类的 的 、 糊 的 、 机 的 实 际 应用 数 据 中提 取 隐 含 在 其 中 的 ， 们 事 先不 数据 集 与称 作 对 类 的其 他 数 据 集 相 区 分 ， 述 不 同 类 对 象 之 间 的 区 模 随 人 描 知 道 的 ， 又是 潜 在 有 用 的信 息 和 知 识 的 过 程 。 提取 的知 识 一 般 可 别 ， 成 一 个 类特 征 性 描 述 只 涉 及该 类对 象 中所 有 对 象 的共 性 。 生 但 生 表 示 为 概 念 （ ｏ ｃｐｓ、 则 （ ｕｅ ）规 律 （ ｅｕａｉｅ ）模 式 成 区 别性 描 述 的方 法 很 多 ， 决 策树 方法 、 传 算 法 等 。 过 概 念 描 Ｃ ｎ ｅｔ） 规 Ｒｌ 、 ｓ Ｒｇｌ ｔｓ、 ｒｉ 如 遗 通 （ ａ ｅｎ ） 形 式 。 数据 挖 掘 涉 及 机 器 学 习 、 式识 别 、 计 学 、 Ｐ ｔ ｒｓ等 ｔ 模 统 数据 述 ， 以更 清楚 地 了解 读 者 ， 可 了解 他 们 的特 点 ， 分析 不 同 的群 体 借 阅 库 、 识 获 取 与表 达 、 家 系统 、 经 网 络 、 糊 数 学 、 传 算 法 等 多 量 ， 而 有 针对 性 地 提 供 不 同 的服 务 ， 高 图书 馆 的 服务 质 量 。 知 专 神 模 遗 从 提 个 领域 。通 过 数 据 挖 掘 ， 以从 各 种 数据 库 （ 事 务 数 据 库 、 系数 可 如 关 ３ 数 据 挖掘 在 高 校 图 书 馆 中应 用 的优 势 据 库 、 象— — 关 系 数据 库 和 面 向 对 象 数 据 库 ）数据 仓库 或其 他 信 对 、 数据 挖 掘 技 术 应 用 在高 校 图书 馆 中 ， 为 图 书馆 的数 字 资 源 组 将 息存储 （ 空间的、时间相关 的、文本 的、多媒体 的数据库 以及 织和管理 、 如 服务质量提升和方式拓展等方面提供 了技术支持。 ＷＷＷ ） 中提取有用 的知识 、 规律 或高层信 息 ， 并可 以从不 同角度观 ３１加快信息获取速度 在信息化社会 中，信息技术带来 了信 ． 察或浏览。知识发现过程包括数据清理 、 数据集成、 数据 变换 、 数据 息的爆炸式增长。在知识经济 时代， 解决好海量信息的存储开发与 挖 掘 、 式 评 估 和 知识 表 示 。 数 据 挖 掘 是 人 们 长 期对 数据 库 技 术进 利 用 ， 高 校 图 书馆 面 对 的一 个 重 大 问题 。 电子 阅 览 室 中 ， 模 是 在 为保 证 行 研 究 和开 发 的结 果 ，它 不 仅 能 对过 去 的 数据 进 行 查 询 和 遍 历 ， 并 学 生 在 尽 可 能短 的时 间 内获 取所 需信 息 ， 理 人 员 可 以 对学 生 每 次 管 且 能 够 找 出 过去 数 据 之 间 的潜 在 联 系 ， 现 隐 含 于 海 量 数 据 之 中 的 阅 读 的 专 题集 合 作 为一 个 事 务 ， 录 所 有 学 生 每 一 次 阅读 过 程 构 成 发 记 客 观 规 律 ， 而 促 进 信 息 的利 用和 加 速 信 息 的传 递 。 从 事务库。对事务库 中阅读频率超过 某给定 阈值 的专题集 ， 用关联 利 ２ 数据 挖 掘 在 高 校 图 书馆 中 的应 用 分析 得 到 专题 之 间 的 关 联 规 则 ， 入 服 务 器 的 知 识 库 ， 存 当学 生 浏 览 数 据 挖 掘 是 当前 数据 库 研 究 ， 发和 应 用 最 广 泛 、 活 跃 的 一 开 最 某页 时 ， 网络 代 理 根 据 规 则预 先 连 接 其 关 联 页 ， 而 使 学 生 可 以快 从 个 分支 ，随着 高校 图 书馆 的 不 断 发展 ， 自动 化 程 度 与 数 字 化程 度越 速 的获 得 信 息 。 来 越 高 ， 书馆 要 处 理 和 提供 的信 息 越 来越 多 ， 来越 复 杂 。 书馆 图 越 图 ３２优 化馆 藏 的 结构 高校 图书 馆 每 年 的文 献购 置费 是 有 限的 ， ． 如何 运 用 这 一 新 技术 挖 掘 丰 富 的 信 息 资 源 ， 为学 生 服 务 和 科 学 管理 各 门学 科 之 间 如何 分配 、 各种 文 献载 体 形 式 如 何 均 衡 才 能 使 这 些 经 提供 可 靠 的 依 据 ， 我 们 将 要 进行 研 究 的重 要 内 容。 是 费最 好 地 发 挥 效 益 ， 是 一件 很难 决 策 的工 作 。可 以通 过 对 图 书馆 这 ２１聚 类 分 析 聚 类 是 把 一 组 个 体 按 照 相 似 性 归成 若 干 类 别 ， ． 借 阅、 流通 状 况 及馆 藏 书 目库 的分 析 、 掘 ， 用 分 类 分 析 技 术对 流 挖 运 它反映同类事物共同性质 的特征 型知识和不同事物之 间的差 异性 通 记 录 、 索请 求 进 行 分 析 ， 类 统 计 文 献 借 阅 率 ， 以此 分 析 出 文 检 按 并 质 的特 征 型 知 识 通过 聚 类 ， 数据 库 中 的记 录 可 被 划 分 为一 系列 有 意 献的利用率 ， 发现各类文献间的关联规 则。为各学科文献的采编工 义 的子 集 聚 类 增 强 了 人们 对 客 观 现 实 的 认 识 ， 概 念 描 述 和 类 分 析 是 作 提供科学、 合理 的分析报告和预测报告 ， 提供必要的决策支持。 的 先决 条件 。 聚 类 分 析 ， 以 把 学 生 或 教 师按 照相 似 性 和 差 异 性 分 可 ３３提供 个性 化服 务 网络 时 代 的 图书 馆 服 务 不 再 局 限 于 简 单 ． 为 多 个 类 别 ， 于 同 一 类 别 的学 生 或 教 师 的 相 似 性 尽 可 能 大 ， 同 属 不 层 次 的 信 息 查 询 与 反 馈 ， 是 转 向广 阔 的信 息 源 ， 对 学 生 的 特 定 而 针 类 别 中 的学 生 或 教 师 的相 似 性 尽 可 能 小 ， 类模 式 挖 掘 可 应 用 到 学 聚 需 求 主动 地 向学 生 提供 经过 集 成 的 、 对 完 整 的信 息集 合 或 知 识 集 相 生 群体 的聚 类 属 性和 特 征 分析 等 工 作 环 节 中 。 合 。传 统 的图 书馆 信 息 服 务 属 于 被动 服 务 模 式 。数 据 挖掘 技 术 的应 ２２ 关 联 分 析 关 联 反 映 一 个 事 件 和 其 他 事 件 之 间 依 赖 联 系 ． 利 的 ， 果 在 事 件 中 两 项 或 多项 属 性 之 间 存 在 关 联 ， 么其 中一 项 的 用 使 图 书馆 的信 息 服 务 由被 动转 向主 动 。 用 数据 挖 掘 发 现 学 生 的 如 那 使 用 模 式 ， 据 学 生 的兴 趣 模 式 提 供 主 动 的 个 性 化 服 务 。 个性 化 服 根 属 性值 就 可 以依 据 其 他 属 性值 进 行 预 测 。 关 联 可 分为 简 单 关 联 、 时 发 及 学生 借 阅 序 关联 、 果 关联 。 关联 分 析 的 目的 就 是 找 出数 据库 中 隐 藏 的 关联 务 包 括 ： 现 新 的相 关信 息或 书 目数 据 时 ， 时 告 知 学 生 ， 因 时， 发现学生 的最新需要 ， 根据学生 的兴 趣 ， 提供相应 的预测报告 、 网。在图书馆流通历史记录中找出有多大比例 的学生借阅 ， 挖掘 出 动态分析等。 来 的规 则 可 为 图书 订 购 工 作 提供 科 学 的依 据 。 ３４在参考咨询 中的应用 �
数据挖掘技术在高校图书馆读者数据分析中的应用研究
随 着信 息技 术的 高速 发展 ，人们积
１２大量的数据未被利用 ． 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
馆积 累了大量的读者 对资源 的历史访问数 据 、图书借 还数 据等。这些数据 中隐藏着 许 多重要的信息 ，人们希望能够对其进行
噪 声 的、模糊 的 、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
应 的 行 为 ，从 而 提 高 图书 馆 的竞 争 力 。
图书馆 自动 化 系统 中的借还 来自检索 查询 等数据就是读者积极满足个人信息需求的
行 为 ， 也 是 读 者 使 用 图 书 馆 资 源 的 最 佳
证 据 。对 图书馆 的借 阅历 史记录进 行数 据 挖掘 和分析 ，变 图书馆 的被动 服 务为 主 动服 务 ，提 高 图书 馆在广 大读 者心 目 中的 整体 形 象 。
的记录 进行 了清除 ；同时对那 些 已经注 销 了 图 书 证 的 读 者 借 阅 信 息 ， 也 进 行 了 清 理 。 根 据 上 述 清 理 后 的 数 据 表 ，进 行 借
在未 来 的数 字化 图书馆 中 ，人们 要
质服 务提 供 有 效 的 决 策 依据 ， 据 挖 掘 工 数
目前的 图书馆管理系统无法发现这些 数据中存在的关 系和规则 ，无法预测读者 的信息需求 ， 乏挖 掘数据中隐藏的知识 缺 的手 段 。在 图书馆 这样 一 个知识 的海 洋
ｃ ｄ 、书 名 ｔｔｅ 中图法编号 ｂ ｏ — ｏｅ ｉｌ、 ｏｋ ｃ ｄ 、排架 号 ｓ ｅｆ ｃ ｄ 、借阅者编号 、 ｏｅ ｈ ｌ— ｏ ｅ
图书馆与数据分析的运用
人工智能在图书馆的运用
智能推荐
利用人工智能技术，根据读者的阅读历史、兴趣爱好等信息，为 其推荐相关图书、文献资源。
智能问答
构建智能问答系统，通过自然语言处理技术，实现与读者的智能交 互，解答读者的问题。
智能管理
利用人工智能技术，实现图书馆的智能管理，包括图书自动分类、 排架、借阅管理等功能。
数据驱动决策的未来趋势
图书馆拥有大量书籍、期刊、报纸等 文献资源，这些资源可以作为数据来 源，为数据分析提供丰富的数据集。
图书馆还收集了大量的读者借阅数据 、访问日志等，这些数据可以反映读 者的阅读偏好、借阅习惯等信息，为 数据分析提供宝贵的数据资源。
数据分析在图书馆管理中的应用
数据分析可以帮助图书馆了解读者的阅读需求和行为，从而优化馆藏资源建设， 提高资源利用率。
通过数据分析，图书馆可以更好地了解读者的借阅习惯和偏好，为读者提供更加 个性化的服务，提升读者满意度。
图书馆数据分析的重要性
数据分析可以帮助图书馆更好地了解 自身的运营状况，发现存在的问题和 改进的方向，提高图书馆的管理水平 。
数据分析还可以帮助图书馆更好地了 解读者的需求和行为，为图书馆的决 策提供科学依据，促进图书馆的可持 续发展。
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图书馆与数据分析的运用
汇报人：可编辑 2024-01-07
目 录
• 图书馆与数据分析的关联 • 图书馆数据的收集与整理 • 数据分析技术在图书馆的应用 • 图书馆数据分析的挑战与解决方案 • 图书馆数据分析的未来展望 • 案例分享：图书馆数据分析的成功实践
01
图书馆与数据分析的 关联
图书馆作为数据来源
访问控制
建立严格的访问控制机制，限制对数据的访问权 限，防止未经授权的访问和泄露。
书馆数据统计与分析
书馆数据统计与分析随着信息技术的迅速发展，图书馆已经不再仅限于传统的馆藏图书和纸质资料的管理和服务，而是逐渐转变为数字化、智能化的知识服务机构。
在这个过程中，书馆数据统计与分析变得越来越重要。
本文将探讨书馆数据统计与分析的意义、方法和应用。
一、书馆数据统计与分析的意义书馆数据统计与分析是指通过对图书馆所拥有的各种数据进行采集、整理、统计和分析，以便了解和掌握馆藏资源的情况、读者的需求及使用情况等相关信息，为馆内决策和服务提供科学依据。
其意义主要体现在以下几个方面：1. 优化馆藏资源布局。
通过数据统计与分析，可以清楚了解各类馆藏资源的数量、分类和分布情况，进而调整和优化馆藏资源的布局，确保读者能够方便地获取到需要的信息和资源。
2. 提高服务质量。
数据统计与分析可以帮助图书馆了解读者的需求和偏好，从而有针对性地提供高质量的服务。
通过分析借阅行为和阅读偏好等数据，图书馆可以为读者推荐合适的书籍和信息资源，提升读者满意度。
3. 支持馆际合作与资源共享。
数据统计与分析不仅可以帮助图书馆了解自身情况，还可以通过与其他图书馆进行数据比较和分析，实现馆际合作和资源共享。
通过数据统计和分析，图书馆可以发现其他馆藏资源的不足之处，从而借阅或共享其他图书馆的资源，提高馆藏的全面性和深度。
二、书馆数据统计与分析的方法书馆数据统计与分析的方法主要包括数据采集、数据整理与清洗、数据统计和数据分析等环节。
1. 数据采集：书馆需要收集和记录各种与馆藏资源和读者使用相关的数据。
比如借还书记录、图书馆用户信息、图书馆活动数据等。
可以借助自动化管理系统、数据库和调查问卷等方式进行数据采集。
2. 数据整理与清洗：收集到的数据往往存在不规范和错误的情况，需要进行整理和清洗。
包括数据去重、数据格式统一、缺失数据填充等操作，确保数据的质量和准确性。
3. 数据统计：根据需要，对收集到的数据进行统计分析。
常见的统计指标包括图书馆馆藏总量、借阅量、读者数量、借阅率等。
谈数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
据及 当前数据 ， 并从中发现隐藏的关系和模式 ， 进而预测 未来可能发生的行为，从而为决策行为提供有利的支持 ，
很多 人又 称 为 “ 数据 淘 金 ” 。 ２ ． 数 据挖 掘方 法 。数 据 挖掘 的方 法有 多 种 ， 具 体 在 图
书馆管理中的应用主要有四种方法 ： （ １ ） 关联分析 ： 关联分 析是为挖掘出隐藏数据间的相互关系。 （ ２ ） 序列分析 ： 序列 模式分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的 事件。 它是基于分析数据间的前后关系和因果关系。 （ ３ ） 分 类分析 ： 就是通过分析具有类别 的样本特点 ， 得到决定样 本属于各种类别 的规则或方法。 （ ４ ） 聚类分析： 就是将数据 库 中的记录化分为一系列有意义的子集 ， 再对其进行描述 即聚类分析 。 ３ ． 数据挖掘的过程。数据挖掘过程可粗 略地分为 ： 问 题定义 、 数据准备和预处理 、 数据挖掘 以及结果的解释和 评估等阶段。首先在问题定义过程 中， 数据挖掘人员必须 与领域专家及最终用户紧密协作 ， 一方面明确实际工作对 数据挖掘的要求 ， 另一方面通过对各种学 习算法 的对 比进 而确定可用 的学习算法 。有了具体的问题定位之后 ， 便可
地与发 源地 ， 数据挖掘技术在 高校 图书馆管理中的应用显得更为必要。 关键词 ： 数据 挖 掘 ； 高校 图书馆 ； 技术应用
中图分 类 号 ： Ｇ ６ ４ ０ 文献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ ４ － ９ ３ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ０ － ０ １ ７ ４ － ０ ２
一
１ ． 采访部门。 传统 的采访工作主要包括选书 、 查重 、 定
购、 组织采购 目录 、 验收、 送交编 目等。 在高等学校中， 图书 馆 面 临 的一 个很 大 问 题就 是 有 限 的购 书 经费 与 读 者 对 图 书 品种 需求 之 间 的矛盾 ， 只有极 大地 满 足学校 师 生 的 阅读 需求 ， 才能保证学校学术研究与发展 的有效进行 。如何用 有 限的资金 ， 购买借 阅量和利用率较高 的书 ， 是采访部门 需要解决的首要问题。我们将数据挖掘技术引入进来 ， 根 据流通数据库的集成数据 ， 从而掌握读者对图书资源 的使 用频率表。根据这些使用频率 的数据 ， 进而可 以同时实现 对读者的分类和对适合不同类别的读者的图书资源 的聚 类， 这样就可 以快速而精确地得到一份订书单。以读者和 学术的需求来选书 ， 其图书的利用率得到极大的提高 。 ２ 编 目部门。 图书的编 目工作是一个揭示文献资源的 过程 ， 传统的编 目工作主要是针对印刷型文献 ， 具体 主要 包括 图书的查重 、 分类 、 组织 目录、 入藏等工作。表面上看 来似乎不需要进行某些数据挖掘 ， 然而需要注意的是编 目 工作涉及 了图书的馆藏分配 ， 而馆藏书 目 数据库是图书馆
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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
调整馆藏布局 。
１ 关联规则挖掘基本理论
１ ． １关联规则的概念
如果有借 阅某 类 图书 ，就显示． ｔ 。否则． ｆ
则挖掘 的重 点句放在 了查找所有频繁项集 和它 的支 持
度上 。
② 细类数 据的采集及处理 （ ｔ 以 ｐ类书籍为例 ）
Ｓ Ｌ语言如下 ：ｓｌ ｔ Ｑ ｅ ｃ 读者证号， ｅ 借出时间，索取号
ｒ ｍ ｃａｌ ｔ ｎ ｏｔ ｌ ｄ ｆｏ ｌ ｌ ａ ｉ ｔ ａｂ ｅｚ ｄａ
４ 支 持度和置信度 ： Ｄ 中有 Ｓ ） 设 ％事 务同时包含 项
２１ ０ ２年 第 ２ １卷 第 ８期
ｈｔ ． Ｓ ． ｇｃ ｔ ｝＾ Ｃ ｏ ． ｐｆ …ａ ｒ ａ
计 算 机 系 统 应 用
集 Ａ和 项集 Ｂ， 则称 Ｓ ％为关联规则 Ａ Ｂ的支 持度 ， 记为 Ｓ ｐ ｏ （ Ｂ 。若 在 Ｄ包含项集 Ａ 的事 务 中， ｕ ｐ ￣Ａ ）
ＲＡ ｒｗ ｌ ．ｇａ ａ 等人给 出关联规则的基本概 念【 ｌ 】 １ ）项集：Ｉ ｛ｌ２３ ＝ ＩＩＩ，…，｝ ，， Ｉ 是项 目的集合，中项 目 ｋ Ｉ
的个数为 ｋ ，则集合 Ｉ 称为 ｋ项集 。 ．
关联挖掘是数据挖 掘的一种重要 形式，从提 出到 目前一直受到数据库界 的广泛 关注 。所谓关联规则就 是寻找描述数据库中的数据项 （ 属性 、变量 ）之间存 在 （ 在 ）的关联或联系 。通过对 读者借阅检索数据 潜 进行 关联分析，从中发现读者在借 阅检索文献时的其 他借 阅行为 。通过对用户每次借 阅的文献进行关联分
从武 夷 学 院 图书馆 管 理系 统 中 导 出读者 借 阅信
息 ，Ｓ Ｌ查询语句 如下： Ｑ
地球科学） 书的借阅量非常低 。Ｔ类（ 工业技术） Ｈ类（ 语
言、 ．文字） 类（ 、Ｉ 文学） 借阅量居前三 位。
ｓｌ ｔｌ ｘ ． ｅｅ ｔ ｂ读者 证号，ｘ ｂ读者姓 名 ， ｘ ｂ读者 ｃ ｘ Ｉｘ ． ｔ ｄ ｘ． ｚ 单位， 出时刻， ｘｘ ． 借 ｗ ｘ ｂ索取号；
图 ｌ 关联规 则挖掘的基本过程
ＡＢ Ｃ Ｄ Ｅ Ｆ Ｃ －ＨＩ Ｊ Ｋ ＮＯ ＰＱ Ｒ Ｓ Ｔ ＵＶ Ｋ Ｚ
图 ２ 全年各类 图书借 阅量统计 图
２ 图书馆借 阅数据 的预处理及 统计分析
２１图书馆借 阅数据预处理工作 ． ２１１图书馆数据 的采集 ．． Ｅ类（ 军事） 、Ｎ类（ 自然科学总论） 、Ｖ类（ 航空 、航 天） 、Ｕ类（ 交通运输） 、Ｓ类（ 农业科学） Ｐ类（ 、 天文学 、
３１ ｌｍｅ ｔ ｅ中实现大类之 间关联规则的挖掘 ． Ｃ ｅ ｎｉ ｎ
在 Ｃｅ ｎｉ ｌ ｍｅｔ ｅ中关联挖 掘有“ Ｒ 模型 ”“ ｐｉｒ ｎ Ｇ Ｉ 、Ａ ｒ ｉ ｏ
开工作 ，根据分析结果 ，从馆 藏布局 、图书采购 、图书馆 工作人员 的人力 、工作 时间安排上给 出相关 的建议 ， 帮助图书馆做好图书推荐工作 。 关键词：关联挖掘 ；统计分析 ：Ｃｅ ｎｉｅ ｐｉ ｉ 型 ｌ ｍｅｔ ；Ａ ｒ ｒ模 ｎ ｏ
Ｓ ａ ｉｔｃ ｌ ｔ ｔｓ ｉａ Ａｎａ ｙｓｓ ｎｄ ｌ ｉ ａ Ａｓ ｏ ｉ ｔｏ Ｍ ｉ ｉ ｇ ｆ ｓ ｃａ ｉｎ ｎ ｎ ｏ Ａｐｐｌｃ ｔｏ ｉ ｔ Ｕｎ ｖｅ ｓｔ Ｌｉ ａ ｙ ｉ ａ ｉ ｎ ｎ ｈｅ ｉ ｒ ｉｙ ｂｒ ｒ Ｃｉ ｃ ａ ｉ ｎ Ｄａ ａ ｒ ｕｌ ｔｏ ｔ
有 Ｃ ％的事务同时也包含项集 Ｂ， 则称 Ｃ ％为关联规则 Ａ＝ Ｂ的可信 度， 为 Ｃ ｎ ｅ ｃ（ ＝ Ｂ 。 ＝ ＞ 记 ｏ ｆ ｎｅＡ＝＞ ） ｉ
１ 关联 规 则 挖 掘 的 过 程 ． ２
２１ ．． ２数据 处理 先对 图书按索取号进行分类 ，Ｓ Ｌ语句如 下： Ｑ
ｓｌ ｌｆ索 取号，） ｓ分类， ａ 借 出时￣ ）ｓ年 ， ｅ ｔ ｅｅ （ １ａ ｙ ｒ ｅ（ Ｊ ｌ ａ ｍ ｎｈ借 出时亥 ） 月，ａ（ 出时刻）ｓ 日， ｕ（ 出 ｏ ｔ（ ０ Ｓ ｄｙ借 ａ ａ Ｌ ｈ ｒ ０ 借
随着高校 图书馆数据库 中数 据量 的迅速增加 ，高 校 图书馆 所拥 有 的文献 资源 数 据正 在呈 几 何指数 上
涨。 但增长过快、 过多的数据往往会变成 “ 数据坟墓 ” ，
象提供依 据 。通 过对读者借阅记录的挖掘找 出读者 与
图书的频 繁项集 ，从而 了解不同读者的兴趣 爱好 ，主 动 向读者推荐相关资料 。
ｆｏ ｌ ｘ ，ｚ ｘ ， ｘ ｂｔ ｘ ｔ ｂｅａｌａａ ｒ ｍ ｘ ｂｄ ｘ ｂｗｘ ｘ ， ｔ ｍｘ ｂｉ ｏｔ ｌ ｌ ｔ； ｎ ａ ｄ
建议 ： 、采购 部 门少采购或近期不采购 Ｅ Ｎ、 ｉ 、 Ｖ、
Ｕ、Ｓ 、Ｐ类 图书 。
ｉ ｉ 、图书馆调整书架 ，可 以把借 阅量非常低 的 Ｅ、 Ｎ、Ｖ、ｕ、Ｓ 、Ｐ类 图书放在 比较偏僻 的位置 ，而把居 于借阅量前三位 图书放 在读者容易找到的位 置。 ２２ 各月份借 阅情况 的统计分析 及建议 ．２ ．
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｉ ａ ｅ， ｕ ｉ ｓｒ ｃ ： ｎｔ ｓｐ ｐ ｒ Ｗ ｙ ｈ Ｕｎｉｅ ｓｔ Ｌｉｒ ｒ ｒ ｖ ｄ ｓｌａ ｏ ｅ ｒｏ ａａｐｒｐ ｏ ｅ ｓｎ ， ｔ ｔｓｉａ ｎ ｌ ｉ， ｗｏ ｖ ｒｉ ｙ ｂ ａ ｙ ｐ ｏ ｉ ｅ ｏ ｎｆ ｒ１ｙ ａ ｆｄ ｔ ｅ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｓａ ｉｔｃ ｌ ａｙｓｓ ｔ ａ ａ ｐ ｃ ｓａ ｓ ｃ ａｅ ｔ ｓｏｃａｉ ｎ ｍ ｉ ｎｇｔ ｔ ｒ ｗｏ ｋ ｃ ｏ ｄｉｇ ｔ ｈ ｅ ｕｔ ｅａ ａｙｓｓ ｒ ｍ ｈ ｏ ｌｃｉ ｎ ｏ ｓ ｅ ｔ ｓ ｏ ｉｔｄ ｗｉ ａ ｓ ｉｔｏ ｎｉ ｏ ｓａ ｔ ｈ ｒ ，ａ ｃ ｒ ｎ ｏ ｔ ｅｒ ｓ ｌｓｏｆｔ ｌ ｉ，ｆｏ ｔ ｅｃ ｌ ｔｏ ｆ ｈ ｎ ｅ
ｗ ｅｅ 分类＝ ”Ｔ ａ ｄ索取号 ｌ ｅ “ Ｐ ｈｒ ” ｎ ｉ ｋ Ｔ ％”
２ 对图书借 阅信息 的统 计分析 ． ２
珈 咖伽Ⅲ 瑚
０ ０ Ｄ ０ ０
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０
２． ． １各大类 图书借阅情况的统计分析及建 议 ２ 在 ｅｃｌ ｘｅ 中统计 出全年各类图书借出图如图 ２所示 。
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（ ａ ｅ ｔ ｓｎ ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ｐ ｒ ｎ， ｙ ｉ ｒｉ ， ｙｓａ ５ ３ ０ Ｃ ｉａ Ｍ ｔ ｍａ ｃ ｄ ｍｐ ｔ Ｓ ｉ ｅ ｈ ｉ ａ Ｃ ｒ ｎ Ｄｅ ａ ｍｅ ｔＷｕ ｉ ｖ ｓｙ Ｗｕ ｉ ｎ３ ４ ０ ， ｈｎ１ ｔ Ｕｎ ｅ ｔ ｈ
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关联规则挖掘 的过程 可 以由以下两步 的来完成 ： （）找出频繁项集 ：Ａ ｒ ｒ 算法是通过项 目集元素 １ ｐｉ ｉ ｏ 数 目不断增长来逐步完成频繁项 目集发现的。首先扫描 数据库，积累每个项的计数 ，并收集满足最小支持度 的
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ＡｐｌｄＴ ｃｎｑ ｅ应 用技 术 ２ ｐｉ ｅｈｉｕ ｅ １ １
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计 算 机 系 统 应 用
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２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 ８期 １
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