王继民：图书馆数据挖掘方法
大数据时代下图书馆数据挖掘和情报分析研究——以中文发现系统为例
大数据时代下图书馆数据挖掘和情报分析研究——以中文发现系统为例作者：王继华来源：《河南图书馆学刊》 2018年第11期关键词：大数据时代；图书馆数据挖掘；情报分析；中文发现系统摘要：大数据时代，对大量数据进行挖掘、分析、处理、提取成为图书馆服务升级及服务范围拓展的主要工作内容，而海量数据中存在的暗数据对相关数据的实际应用价值造成了严重的阻碍。
文章以大数据时代图书馆中文发现系统数据挖掘及情报分析功能为例，结合大数据的概念及应用特点，对大数据时代图书馆的数据挖掘及情报分析进行了探究，旨在为大数据时代图书馆服务效率的提升提供一些参考。
中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588(2018)11-0129-03现阶段，全球信息总量呈爆炸式增长，大数据时代已经到来。
目前学界还没有明确的关于大数据的概念，一般来说，大数据主要是指管理PB级的数据存储，并通过数据挖掘及情报分析技术，获得对应数据的潜在价值，从而为相关人员提供信息数据支持。
图书馆大数据主要用于学术性质的数据集合，其在数据大小方面远远超出了常规运行软件可以承受的处理范围。
因此，对图书馆大规模数据进行分析，对数据挖掘及情报分析技术进行适当探究具有非常重要的意义。
1大数据的特点相较于以往的海量数据而言，大数据具有价值密度低、多样性、体量大、速度快的特征。
大数据时代，人们可以利用数学运算的方式对内部数据进行综合分析，从而得出相应事件的未来发展趋势，获得未知领域相关学术信息的关联性。
大数据时代，系统、完整、全面的数据深度剖析，可以对以往知识体系进行逐步完善，并获得更深层次的知识脉络，如亚马逊、奈飞依据用户类似查询，可以进行相关产品推荐，从而提高对应商品的销售效益。
2大数据时代下图书馆的数据挖掘及情报分析的困境及优化思路2.1大数据时代图书馆数据挖掘困境及优化思路大数据时代，数据科学得到了迅速的发展，图书馆大数据开发处理效率得到了有效提升。
数据挖掘在高校图书馆中的应用
数据挖掘在高校图书馆中的应用
田玉娥
【期刊名称】《传播与版权》
【年(卷),期】2016(000)003
【摘要】随着高校招生人数的增多,图书馆购买了大批量图书,图书管理文献系统蕴藏着大量的数据,这些数据除了有读者信息、图书信息外,还有多媒体信息等.我们试图从这些数据中分析出有价值的信息,利用数据挖掘对这些数据进行分析,找到内在的关系,为图书馆各方面的决策起到引导作用.简要介绍数据挖掘的定义以及图书馆数据挖掘主要用到的算法,如关联规则、决策树、聚类分析等,总结数据挖掘得到的结果在图书馆馆藏布局、图书采集、WEB信息挖掘、个性化服务方面发挥的作用,并对数据挖掘在高校图书馆中的研究进行了展望.
【总页数】3页(P143-144,147)
【作者】田玉娥
【作者单位】山西工程职业技术学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.数据挖掘在应用型高校图书馆差异化服务中的应用 [J], 谢根甲;吕素娟
2.数据挖掘在高校图书馆个性化推荐服务中的应用 [J], 赵兴华
3.数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用与开发 [J], 王周军
4.数据挖掘在高校图书馆服务中的应用探究 [J], 李诏然
5.基于数据挖掘的填补技术在高校图书馆服务中的应用研究 [J], 肖柳珠
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图书馆的数据挖掘与知识发现
图书馆的数据挖掘与知识发现随着信息技术的快速发展，图书馆正面临着日益增长的数字信息资源，其中蕴藏着大量的知识宝藏。
如何有效地挖掘这些信息和知识，以满足读者的需求，已经成为图书馆界的一个重要课题。
数据挖掘与知识发现技术的应用，使图书馆能够更好地利用数字化资源，加强读者服务，提升图书馆的知识管理能力。
一、数据挖掘在图书馆中的应用数据挖掘是一种通过自动分析海量数据，从中发现有用信息和知识的过程。
在图书馆中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 读者行为分析通过对读者的借阅记录、阅读行为、查询记录等数据进行挖掘分析，可以了解读者的兴趣偏好、信息需求等，从而更好地进行图书推荐、读者导向服务等。
2. 藏书管理与采购决策通过对图书馆馆藏书目数据进行挖掘，可以发现哪些书目是热门书目，哪些书目是冷门书目，进而指导图书馆的采购决策和藏书管理。
3. 学术研究支持图书馆作为学术研究的重要场所，可以通过挖掘学术文献、期刊数据库等数据，为研究人员提供辅助决策和信息检索的支持。
4. 馆藏资源利用与排名通过对图书馆馆藏资源利用率进行挖掘分析，可以帮助图书馆了解哪些资源受到读者关注，哪些资源得到了较高的利用率，便于优化资源配置和排名。
二、知识发现在图书馆中的应用知识发现是指通过对多源、异构数据进行集成、分析和推理，从中生成新的知识和模式。
在图书馆中，知识发现可以应用于以下几个方面：1. 主题知识图谱构建通过对学术文献、图书馆藏资源等知识源的知识抽取、集成和建模，可以构建主题知识图谱，帮助读者更好地理解学科知识体系，进行主题之间的关联探索。
2. 专题挖掘与推荐通过对文献、主题数据等进行挖掘分析，可以为用户提供个性化的专题挖掘和推荐服务，帮助读者发现相关领域的知识。
3. 知识管理与服务优化通过挖掘图书馆内外部的知识源，将信息与知识进行聚合和管理，为读者提供更精准、全面的知识检索和服务。
4. 学术情报与决策支持通过知识发现技术，可以帮助图书馆从大量文献和数据中提取有用的信息和知识，为图书馆的学术研究和决策提供支持。
图书馆管理信息系统中数据挖掘技术的应用研究
图书馆管理信息系统中数据挖掘技术的应用研究作者：秦东明来源：《卷宗》2020年第04期摘要：高效应用数据挖掘技术可以提升图书馆的信息管理效率，一方面能帮助读者高效查找和获取书籍、资料，一方面也对现代化、信息化图书馆的管理系统有相当重要的意义。
本文将围绕数据挖掘在图书管理系统中的应用展开讨论，介绍其具体应用、分析其优势，期望对数据挖掘技术的进步提供帮助，在将来可以助使如今的图书馆信息管理系统达到更高的水平。
关键词：图书馆信息管理系统;数据挖掘技术的应用现代社会进展飞快，其中建设社会文化的进程也在不断展开，国民对阅读图书的需求与日俱增，国内图书馆的数目和馆内藏书量也在逐渐增长。
为满足群众的阅读需求、提升广大群众的文化水平，图书资源的扩增也存在难度。
为改善现状，信息化图书馆管理系统成为发展图书馆的大趋势。
“为书找人，为人找书”是图书馆服务的宗旨，数据挖掘技术的应用尤其重要，数据挖掘技术的质量水平提升，能够对规范化如今信息化图书管理系统起到重要帮助[1]。
1 介绍图书馆信息管理系统与数据挖掘技术1）图书馆信息管理系统。
图书馆的兴起中出现了相应的现代化管理方式，即专业水准高、工作内容冗杂的图书馆信息管理系统。
信息化管理图书馆的主要作用，是在现实生活中高效连接读者和馆藏书籍资源。
其具体应用可分为如下三个方面：第一，是对图书馆的书籍资源进行系统化管理。
通常可分为三个部分：查询书籍流通记录、撤退书籍、注销书籍。
第二，是对读者信息进行系统化管理。
包括对读者数目增长或减少的实况信息查询。
第三，是对书籍资源信息的管理查询。
查询管理的重点工作有三个方面：出借图书、归还图书和对图书的赔偿。
唯有建设高效的图书管理信息系统，才能保障广大群众的阅读需求、提供稳定的阅读环境[2]。
2）数据挖掘技术。
作为一种现代化信息检索手段，数据挖掘技术以分析和研究海量数据资料为基础，探究资料的隐性内在规律。
数据挖掘技术在保证我们高效获取数据信息的同时，还提升了我们获取到的数据的质量。
图书馆数据挖掘方法
30 40
置信度 (confidence)
confidence, c, conditional probability that a transaction having X also contains Y.
confidence(X⇒Y)=同时购买商品X和Y的交易 数/购买商品X的交易数
Customer buys beer Customer buys both Customer buys diaper
在商场中拥有大量的商品（项目），如：牛奶、面包等，客户 将所购买的商品放入到自己的购物篮中。 通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客 的购买习惯： 哪些物品经常被顾客购买？ 同一次购买中，哪些商品经常会被一起购买？ 一般用户的购买过程中是否存在一定的购买时间序列？
数据离散化与概念分层
数据归约的一部分，通过数据的离散化和概念分层来规 约数据。
Forms of data preprocessing
关联规则挖掘——购物篮数据的二元形式表示
购物篮数据的二元形式表示。其中，每行对应一个事务，每列对应一个 项。项用二元变量表示，如果项在事务中出现，则它的主值为1，否则为 0。忽略了数据的某些重要方面，如所购商品的价格和数量等。 注：目前主要针对离散数据。
数据挖掘的步骤
数据准备
数据选择：目标数据 数据预处理：消除噪声、不一致、冗余等 数据变换：连续数据离散化、数据转化 数据归约：特征选择或抽取
数据挖掘算法的选择.
首先要明确任务,如数据总结、分类、聚类、关联规则发现、序 列模式发现等。 考虑用户的知识需求（得到描述性的知识、预测型的知识）。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。
应用在图书馆中的数据挖掘技术
个 类 的 内涵 描 述分 为 特 征性 描述 是 对类 中对 象的共 同特 征 的描述 ，区 别 性 描述 是对 两个 或多 个类之 间 的区别 的描述 。 １２３ 聚类 ．．
将 数 据 库 中 的数 据 分 组 成 为 由 类似 的数 据 组 成 的 多 个 类 的 过 程 称 为 聚 类 ，其 目的 是 建立 对 客 观 现 实 的 宏 观 概 念 。 由 聚 类 生 成 的每 个 类 是 一 组 数 据 的 集 合 ，同 一 类 中的数 据 彼 此 相 似 ，不 同 类
０ 引 言
图 书 馆 作 为 文 献 资 源 的 提 供 机 构 ，拥 有 大 量 的 文 献 资 源 供 用 户 使 用 。 但 随 着 图 书 馆 馆 藏 文 献
即 发 现数 据之 间 的 隐 藏 的 关联 规 则 。若 两 个 或 多
个 数 据 项 的取 值 重 复 出现 且 概 率 很 高 时 ，它 们 就
问题 。其 实 ，图书 馆 除 Ｊ拥 有大 量 的文 献资 源 外 ， ’ 还拥 有海量 的其 他信 息。如：用户 的基本 信息、 借 阅 信 息 、 检 索 信 息 、咨 询 信 息 等 。 从 这 些 信 息 中就能 找到解 决 图书馆和 用户之 间矛盾 的答案 ， 这 需 要 应 用 数 据 挖 掘 技 术。 通 过 对 图书 馆 的信 息 资 源 进 行 数 据 挖 掘 分 析 ，能 发 现 隐 含 其 中 的潜 在
式 。 它 也 是 用 已 知 的 数 据 预 测 未 来 的值 ，但 与 预 测 的区 别是数 据 中变 量所 处 的时 问不 同 。 １２６ 偏差检测 ．．
决策 支持 ，过 程控 制 以及 许 多其 他应 用 。
１ 数据挖掘的功能 ． ２
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。
信息管理系
王继民 北京大学信息管理系
2006年2月28日 年 月 日
上次课的内容: 上次课的内容:
绪论
什么是数据挖掘? 什么是数据挖掘? 数据挖掘的步骤 数据挖掘的主要功能
概念/ 概念/类描述：特征化和区分 关联分析 分类和预测 聚类分析 孤立点分析 演变分析
在何种数据上进行数据挖掘 数据挖掘技术的前景 实例: 中文Web搜索引擎日志挖掘 实例: 中文Web搜索引擎日志挖掘
信息管理系
今天的内容: 今天的内容: 数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
信息管理系
为什么要预处理数据？ 为什么要预处理数据？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了， 现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了， 什么问题都会出现
不完整的：有些感兴趣的属性缺少属性值，或 仅包含聚集数据 含噪声的：包含错误或者“孤立点” 不一致的：在编码或者命名上存在差异
重复记录 不完整的数据 不一致的数据
信息管理系
如何处理噪声数据
分箱(binning): 分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、按 箱的边界平滑等等
聚类：
监测并且去除孤立点
计算机和人工检查结合
计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断
回归
信息管理系
数据挖掘的步骤
数据准备
数据选择：目标数据 数据预处理：消除噪声、不一致、 数据预处理：消除噪声、不一致、冗余等 数据变换：连续数据离散化、 数据变换：连续数据离散化、数据转化 数据归约：特征选择或抽取
数据挖掘时， 数据挖掘时，需要
明确任务如数据总结、 分类、 聚类 、 关联规则发现 、 明确任务如数据总结 、 分类 、 聚类、 关联规则发现、 序 列模式发现等。 列模式发现等。 考虑用户的知识需求（ 得到描述性的知识、 考虑用户的知识需求 （ 得到描述性的知识 、 预测型的知 识）。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。
试论数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用
268百家论坛试论数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用高跃峰洛阳市第一高级中学摘要：随着我国教育事业的逐渐完善，图书馆作为人们获取知识的一个重要途径受到了各界人士的高度关注。
基于此，本文主要针对数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用流程、关联规则挖掘、读者服务和应用效果进行分析，进一步明确数据挖掘技术的主要功能，更好地发挥出科学技术在教育事业中的应用效果，希望为我国图书馆管理信息系统的完善提供参考依据。
关键词：数据挖掘技术；图书馆；读者服务前言：近几年来，我国正逐渐走向信息化的道路，数据挖掘技术作为一项专业化的信息处理技术备受关注。
众所周知，我国图书馆藏书量较大，并且每一天都随着世界的变化而在不断更新，需要处理的信息量也持续攀升。
基于此，在图书馆管理信息系统中充分利用数据挖掘技术是非常必要的，进一步改变传统的手工加工管理时代，从而提高图书馆信息管理的整体水平。
一、数据挖掘技术的功能数据挖据技术是一种新型的信息化处理技术，其主要原理是对工作中产生的大量数据资料进行分析，并且在分析的过程中发现隐藏在数据中知识和规律，最大限度的发挥出数据的重要作用，为相关人员在工作的过程中节省大量的时间和精力，便于他们更加直接的获取到自己想要的信息[1]。
目前，科学家将数据挖掘技术按照其功能划分为两个方面。
一方面进行预测性数据分析，在资料初步分析信息结论的基础上，对其进行未来预测，主要包括分类型数据预测和统计回归型预测两个部分。
另一方面进行描述性数据分析，主要是指对已经收集到的资料信息进行系统化的描述，在与预测性数据分析相结合的基础上，更好的进行海量数据的分类。
二、数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用(一)应用流程在实际的图书馆管理信息系统运行过程中，数据挖掘技术主要是通过“选择挖掘工具—收集处理数据—数据库挖掘—数据分析总结”这一流程步骤实现应用的。
具体来讲：在进行“选择挖掘工具”的流程环节时，人们通常选择“SQLServer2005”所谓数据挖掘的软件工具。
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
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。
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。
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信息技术的发展，图书馆作为信息资源的重要承载者，承担着管理和利用大量数据的任务。
数据管理和数据挖掘在图书馆中扮演着重要角色，以提供更好的服务和满足用户的需求。
本文将探讨图书馆的数据管理与数据挖掘相关问题，并介绍相应的解决方案。
一、图书馆的数据管理数据管理是图书馆工作的基础，它涉及到图书馆所有的数据资源，包括图书、期刊、论文、学位论文、电子资源等。
图书馆需要对这些数据进行科学的组织、分类、存储和维护，以便用户能够方便地获取所需信息。
1. 数据采集和录入图书馆的数据来源多样化，需要通过多种手段进行采集和录入。
例如，图书采编人员需要通过各种渠道收集到的书目信息逐一录入系统中。
此外，还可以通过数字化处理，将图书馆现有的纸质文献转化为电子文献。
2. 数据组织和分类为了方便用户查找和使用信息，图书馆需要对数据进行合理的组织和分类。
传统的分类方法包括主题分类法、十进制分类法等，而现代图书馆也可以结合数据挖掘技术，通过分析用户的借阅行为和喜好，对数据进行智能分类。
3. 数据存储和管理图书馆需要建立完善的数据存储和管理系统，以确保数据的安全性和可靠性。
同时，图书馆还需要对存储的数据进行备份和恢复，以应对突发情况。
二、图书馆的数据挖掘数据挖掘是一种通过分析数据，发现其中隐藏模式和知识的方法。
在图书馆中，数据挖掘可以帮助图书馆员更好地理解读者的需求，提供个性化的服务。
1. 用户画像与推荐系统通过对用户的借阅记录、检索习惯等数据进行挖掘，可以建立用户画像，并向用户提供个性化的图书推荐服务。
这不仅提高了用户的满意度，还有助于增加图书馆的借阅率。
2. 异常检测与反欺诈数据挖掘技术可以帮助图书馆检测异常行为，如盗窃图书、恶意损毁等。
通过自动化的方法，可以及时发现异常行为并采取相应的措施，以保护图书馆的资源。
3. 资源管理与优化通过对图书馆的馆藏数据进行挖掘，可以了解图书的热门度、借阅率等信息，从而做出更合理的资源管理和采购决策。
图书馆的数据挖掘与知识发现
图书馆的数据挖掘与知识发现近年来，随着信息科技与图书馆的相互融合，数据挖掘与知识发现在图书馆领域扮演着重要的角色。
图书馆利用数据挖掘技术，从海量的图书馆资源中发现知识，为用户提供更好的服务。
本文将探讨图书馆的数据挖掘与知识发现的意义、应用及挑战。
一、图书馆的数据挖掘与知识发现意义随着数字时代的到来，图书馆积累了大量的数字化资源，包括电子书籍、期刊论文、图片、音频、视频等。
这些资源蕴藏着丰富的知识，但由于数量庞大，常常让用户难以找到自己想要的信息。
而数据挖掘技术可以通过对这些资源的分析，帮助用户发现隐藏在数据中的知识，提供更加便捷、精确的信息服务。
其次，图书馆作为知识管理与传播的中心，拥有丰富的图书、资料和社会文化数据。
而数据挖掘技术可以帮助图书馆从这些数据中发现潜在的、有价值的知识，提升图书馆的智能化服务水平，更好地满足用户的需求。
二、图书馆的数据挖掘与知识发现应用1. 用户行为分析图书馆可以通过数据挖掘技术了解用户的借阅偏好、阅读习惯、检索方式等，从而为用户提供个性化的推荐服务。
利用用户的历史借阅记录、阅读行为等数据，可以为用户推荐符合其兴趣的书籍、期刊等相关资源，提高信息检索效率。
2. 主题挖掘与分类图书馆可以利用数据挖掘技术对图书、期刊等资源进行主题挖掘，发现其中的关键词、主题热点等。
通过对资源的自动分类，可以帮助用户更快地找到相关的资源，提高检索的准确性。
3. 数据清洗与整合图书馆的资源涵盖了多个领域，数据格式和标准也各不相同。
数据挖掘技术可以帮助图书馆对这些多样化的数据进行清洗、整合，实现资源的统一管理和利用。
同时，清洗和整合后的数据可以为其他机构和研究者提供更好的共享和利用。
三、图书馆的数据挖掘与知识发现挑战尽管数据挖掘与知识发现在图书馆领域具有广泛的应用前景，但也存在一些挑战。
1. 数据隐私与安全保护图书馆保存了用户的阅读记录、借阅信息等，这些信息涉及用户的隐私。
在进行数据挖掘与知识发现时，保护用户的隐私成为重要的问题。
数字图书馆中数据挖掘技术研究与应用
数字图书馆中数据挖掘技术研究与应用随着数字化时代的到来，数字图书馆已经成为了学术界和文化界的重要资源，涉及到的信息量也越来越大。
由于大量的数字信息难以被人工处理，因此数据挖掘技术开始在数字图书馆中得到广泛应用。
一、数字图书馆中的数据挖掘技术数据挖掘技术是指通过自动分析大量数据，从中提取有效信息和知识的一种技术。
数字图书馆中所涉及的信息形式多样，如电子书籍、期刊、音频和视频等，需要不同的数据挖掘技术进行处理，以便更好地为用户提供个性化的服务。
1. 文本挖掘技术文本挖掘技术是指通过自然语言处理、信息检索、统计学和机器学习等方法，对文本信息进行分析和提取，从而发现它们之间的关系和规律。
数字图书馆中的电子书籍和期刊等大量的文本信息需要进行语义分析和主题挖掘，以便为用户提供更加精准的检索服务。
2. 图像挖掘技术图像挖掘技术是指对数字图像进行语义分析和特征提取，以便得出图像的类别、特征和表达方式等信息。
数字图书馆中的图片信息需要进行人脸识别、图像分类和图像检索等处理，以便为用户提供更加便捷和精准的浏览服务。
3. 音视频挖掘技术音视频挖掘技术是指对音频和视频信息进行特征提取和语义分析，以便得出音视频的内容和表达方式等信息。
数字图书馆中的音频和视频资源需要进行音频识别、语音翻译、视频分类和视频检索等处理，以便为用户提供更加高效和个性化的服务。
二、数字图书馆中的数据挖掘应用数字图书馆中的数据挖掘技术可以帮助用户更加高效地获取所需要的信息，同时也可以帮助图书馆管理人员更加有效地管理和维护图书馆资源。
1. 个性化推荐服务数字图书馆中的数据挖掘技术可以对用户的浏览历史、借阅记录和行为模式等进行分析，从而为用户提供个性化的图书推荐服务，让用户更加便捷地获取所需信息。
2. 图书馆资源维护和管理数字图书馆中的数据挖掘技术可以对图书馆资源的使用情况、损坏和流失情况等进行分析，从而帮助图书馆管理人员更加有效地管理和维护图书馆资源，还原图书馆的文化价值。
图书情报学中的知识图谱构建和数据挖掘方法
图书情报学中的知识图谱构建和数据挖掘方法知识图谱构建与数据挖掘在图书情报学中的应用概述图书情报学是研究图书与情报资源的获取、组织与利用的学科领域。
随着数字技术的发展，图书情报学逐渐与知识图谱构建和数据挖掘等新兴技术相结合，为图书情报服务提供了全新的思路和方法。
本文将重点介绍知识图谱构建和数据挖掘在图书情报学中的应用。
知识图谱构建方法知识图谱是一种以图的形式表达和存储知识的结构化数据模型。
在图书情报学中，知识图谱的构建是将图书、作者、出版社、关键词等信息进行链接和整合，形成一个丰富的知识网络，方便用户搜索和获取相关信息。
知识图谱的构建方法包括以下几个步骤：1. 实体识别与抽取：首先，需要从图书信息中识别出各种实体，如图书名称、作者、出版社等。
可以使用自然语言处理技术，通过词法分析、句法分析等方法进行实体的识别和抽取。
2. 实体链接：将识别出的实体与已有的知识库中的实体进行链接，建立实体之间的关系。
可以使用实体消歧等算法来进行实体链接，确保不同来源的实体能够正确地链接在一起。
3. 属性提取与建模：对于每个实体，需要提取其属性值，并建立属性之间的关系。
例如，对于图书实体，可以提取出出版日期、ISBN号、作者等属性，并通过属性的关系构建图书实体的属性模型。
4. 关系建模与链接：建立实体之间的关系，并通过关系的链接形成一个知识图谱。
例如，可以建立作者与所写图书之间的关系，用户与借阅的图书之间的关系等。
数据挖掘方法数据挖掘是通过自动或半自动的方法从大量数据中发现未知的模式、关联规则和趋势。
在图书情报学中，数据挖掘方法可以应用于对图书情报数据的分析和处理，挖掘潜在的信息和知识。
以下是一些常见的数据挖掘方法：1. 关联规则挖掘：通过分析图书情报数据中的关联规则，挖掘出不同实体之间的关联关系。
例如，可以挖掘图书与作者之间的关联规则，发现哪些作者写了哪些图书。
2. 聚类分析：通过对图书情报数据进行聚类分析，将相似的图书归为一类。
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信息管理系
聚类分析
聚类是对数据对象进行划分的一种过程，与分类不同的是，它 所划分的类是未知的，故此，这是一个“无指导的学习” （unsupervised learning）过程，即聚类算法不需要“教师”的 指导，不需要提供训练数据，它倾向于数据的自然划分。
文本聚类（Text clustering）: 将文本集合分组成多个类或簇， 使得在同一个簇中的文本内容具有较高的相似度，而不同簇中 的文本内容差别较大。它是聚类分析技术在文本处理领域的一
种应用。
信息管理系
孤立点分析
与数据的一般行为或模式不一致。多数为噪声或异 常数据，常被剔除。 在某些应用中，孤立点数据更有趣，如：银行诈骗， 洗黑钱、恐怖行为。
有专门进行孤立点研究的方法与技术。统计方法是 占主流，考察数据的分布，用距据对象的变化规律和演化 趋势进行建模分析。（时序数据库） 如对主要股票的交易数据进行建模分析。 方法
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信息管理系
数据、信息、知识、理解和先知
系统学专家Russell Ackoff博士认为人类大脑包涵的内容，分为五类： 数据（Data）: 符号（Symbols ）的集合，未加工、较为原始的形态 信息（Information）: 数据经过处理后，有意义的，具有利用价值的，能够 回答4W为(“who”, “what”, “where”, and “when”)等问题 知识（Knowledge）: 实践中产生、经过实践检验的一种客观规律。
信息管理系
数据挖掘的步骤
结果的解释评估（interpretation and evaluation）
对挖掘出来的结果（模式），经用户或机器评价，剔除冗余或无关 的模式。 模式不满足用户需求时，返回到某一步，重新挖掘。如：重新选择 数据、采用新的变换方法、设定新的数据挖掘参数，或者换一种挖 掘算法（如分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。 挖掘的结果是面向用户的，对挖掘结果进行可视化或者转化为用户 易于理解的形式表示。
评注
影响挖掘结果质量的因素：采用的算法、数据本身的质量与数量 数据挖掘的过程是一个不断反馈的过程 可视化在数据挖掘过程的各个阶段都扮演着重要角色，如用散点图 或直方图等统计可视化技术来显示有关数据，以期对数据有一个初 步的了解。
信息管理系
数据挖掘: 数据库中的知识挖掘(KDD)
数据挖掘——知识挖掘的核心
Transaction-id 10
Items bought A, B, C
20
A, C
A, D B, E, F
支持度 (support), s, probability that a transaction contains XY
support(X⇒Y)=同时包含项目集X和Y的交 易数/总交易数 用于描述有用性。由于，低支持度的规则可 能只是偶尔出现，从商务角度去看，顾客很 少同时购买的商品可能对促销无益。但也有 例外，如贵重商品等。
通常，用户并不知道在数据中能挖掘出什么东西，对 此我们会在数据挖掘中应用一些常用的数据挖掘功能， 挖掘出一些常用的模式，包括：
概念/类描述: 特性化和区分（定性与对比） 关联分析 分类和预测 聚类分析 异常检测（孤立点分析） 趋势和演变分析
信息管理系
数据挖掘的任务（大致可以归为四类）
在商场中拥有大量的商品（项目），如：牛奶、面包等，客户 将所购买的商品放入到自己的购物篮中。 通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客 的购买习惯： 哪些物品经常被顾客购买？ 同一次购买中，哪些商品经常会被一起购买？ 一般用户的购买过程中是否存在一定的购买时间序列？
TID 面包 牛奶 尿布 啤酒 鸡蛋 可乐 1 1 1 0 0 0 0 2 3 4 5 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1
信息管理系
支持度 (support)
支持度计数: 项集的出现频率,是指包含项集 的事务个数，如{A,C}的支持度计数为2
数据离散化与概念分层
数据归约的一部分，通过数据的离散化和概念分层来规 约数据。
信息管理系
Forms of data preprocessing
信息管理系
关联规则挖掘——购物篮数据的二元形式表示
购物篮数据的二元形式表示。其中，每行对应一个事务，每列对应一个 项。项用二元变量表示，如果项在事务中出现，则它的主值为1，否则为 0。忽略了数据的某些重要方面，如所购商品的价格和数量等。 注：目前主要针对离散数据。
趋势和偏差: 回归分析 序列模式匹配：周期性分析 基于类似性的分析
信息管理系
数据挖掘的工具
SPSS （ ＋Clementine ） SAS Enterprise Miner Matlab Intelligent Miner (IBM) MSMiner (Intelligence Science Lab, CAS) DBMiner (DBMiner Technology Inc.) …..
信息管理系
什么是数据挖掘?
从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解 的模式的非平凡过程。 非平凡（的过程）：有一定的智能性、自动性（仅仅给出所有 数据之和不能算做一个发现过程）。
有效性：所发现的模式对新的数据仍保持一定的可信度。
新颖性：所发现的模式应该是新的。 潜在有用性：所发现的模式将来有实际的效用。 最终可理解性：能被用户理解，如：简洁性
图书馆信息与情报高级研修班·2015年秋
图书馆数据挖掘方法、 工具与案例分析
王继民 北京大学信息管理系
2015年11月
大纲
数据挖掘概述 数据挖掘的过程 数据挖掘方法与工具 图书馆数据挖掘案例分析
图书馆数据挖掘实践
信息管理系
数据挖掘的发展动力 ---需要是发明之母
信息技术的发展使得数据的收集和存储简单，且价格低廉。导致了：
信息管理系
分类与预测
本课程不讨论如何建立分类体系 自动文档分类（Automatic Text Categorization，ATC）, 在给定的分 类体系下，根据文本的内容用计算机程序确定文本所属类别的过程. 分类过程 构建分类器的方法 决策树 Rocchio方法 朴素Bayes （Naive Bayes） k-近邻法（k-Nearest Neighbor，kNN）： 支持向量机（support vector machine，SVM） 。。。。 分类结果评估 特征选取的方法 预测: 多用于连续的数值数据
如一个大学中讲师、副教授的情况 讲师：75% (papers<3) and (teaching courses<2)
副教授：66% (papers>=3) and (teaching courses>=2)
信息管理系
关联规则
关联规则挖掘就是发现大量数据中项集之间有趣的关联 关联规则挖掘的典型案例：购物篮问题
有趣性：有效性、新颖性、潜在有用性、最终可理解性的综合。
信息管理系
数据挖掘: 多个学科的融合
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
信息管理系
数据挖掘的步骤
观点：数据挖掘是数据库中的知识发现 （KDD）的一个步骤。 --指挖掘的算法 粗略理解三部曲：
数据准备（data preparation）、 数据挖掘（data mining） --指挖掘的算法 结果的解释评估（interpretation and evaluation）
（信息经过加工和改造成为知识）,能够回答“how”的问题
理解（Understanding）: “why”的正确评价
先知（Wisdom）: 理解的进一步提升
信息管理系
数据、信息、知识和先知的关系
信息管理系
什么是数据挖掘?
从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。 从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平 凡过程。 数据集：一组事实F，如关系数据库中的记录 模式：一个用语言L表示的一个表达式E，它可以用来描述数据集F的一个子 集FE ，E作为一个模式要求它比对数据子集FE的枚举要简单（所用的描述信 息量要少）。如：y=f(x) 过程：需要多阶段的处理，涉及数据准备、模式搜索、知识评价以及反复的 修改求精。
数据极大丰富(data rich) ，知识极其匮乏(knowledge poor)，事
实上，多数数据被闲置。
数据量太大，无法用传统的统计方法进行处理（包括实现算法），
如同大型搜索引擎进行数据组织时使用倒排索引，而不是使用
数据库一样。
解决方法：数据挖掘技术，将传统的数据分析方法与处理海量数据
的复杂算法相结合。（面向实际应用，强调高性能算法的实现。而
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信息管理系
置信度 (confidence)
confidence, c, conditional probability that a transaction having X also contains Y.
confidence(X⇒Y)=同时购买商品X和Y的交易 数/购买商品X的交易数
模式评估
数据挖掘
任务相关数据 数据仓库 选择
数据清理
数据集成 数据库
信息管理系
数据挖掘的主要功能 ——可以挖掘哪些模式？
一般功能
预测性的数据挖掘: 在当前数据上进行推断和预测，建模和 预测，主要包括分类（预测离散型的目标变量）、回归分析 （预测连续型的目标变量） 描述性的数据挖掘: 概括数据中潜在的联系模式（简单汇总、 关联、聚类、异常等）。