论文部分内容阅读
摘要：近年来数据挖掘技术已广泛应用于高校图书馆中，本文从决策管理、图书采购、信息服务等三个方面来论述数据挖掘技术在高校图书馆的应用，并指出数据挖掘技术给高校图书馆的发展带来的挑战。
关键词：数据挖掘；高校图书馆；决策；图书采购；信息服务
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 19-0000-02
数据挖掘技术是计算机领域和人工智能领域的关键技术。数据挖掘技术可以将大量的数据转换为有用的知识和信息，因此引起了信息产业界的广泛关注。近年来，在作为信息和知识的集散地和发源地的高校图书馆，数据挖掘技术的应用更为广泛。
1 数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤[1]。作为数据库中的知识发现的一种先进技术，数据挖掘通过总结要查询的内容的模式，对其间存在的规律进行搜索，辅助决策者对当前数据及历史数据进行分析，发现其中隐藏的模式和关系，进而对未来可能发生的事情进行预测。因此，数据挖掘技术在高校图书馆中有着广泛的应用。
2 数据挖掘技术在高校图书馆的应用
2.1 提高图书馆的决策能力
由于数据挖掘技术能够从众多的数据中发现有用的知识和信息，因此被广泛应用在图书馆的管理中，领导通过对挖掘出的有用信息进行分析，可以提高决策的准确性和可行性。比如，通过数据挖掘技术可以对图书馆的图书借阅情况进行挖掘和分析，分析每类读者的借阅行为特征，发现借阅规律，为图书馆的管理提供可行的合理的建议[2]。数据挖掘技术可以将图书馆管理系统中的内部数据和外部数据结合起来进行分析，为领导提供灵活的、随时可用的决策信息。数据挖掘技术可以从历史数据中找出某种规律，发现某种潜在的模式，以此预测未来，提供决策信息[3]。
2.2 辅助图书馆的图书采购
此外，通过对数据挖掘技术的结果进行分析和总结，可以提供各种预测性信息和分析报告，可以科学合理的指导图书馆采购图书，从而降低图书采购人员的主观因素带来的影响，可以科学的、准确的和全面的提高决策的能力，提升决策的水平。数据挖掘技术应用于图书采购的过程包括原始数据的收集、预处理、数据变换、数据挖掘、结果分析和采购计划的制订五个步骤[4]。
1.原始数据的收集。这一过程是基础，可以为下面几个环节提供一定的数据源，提供的数据源可以用在后期的数据挖掘中。在实践应用中，这一环节主要收集图书馆办公自动化系统数据库里的相关业务数据，主要包括以下内容：①读者基本信息数据。比如读者的姓名、性别、所在院系、借阅证号等。②流通借阅数据。利用数据挖掘技术获得的这部分信息，可以反映图书馆的文献利用情况，通过分析、统计和总结这些数据，有助于掌握读者的需求和书刊的使用情况，进行提供一定的预测信息。③文献信息检索数据，这些数据的主要功能在于如实地向数据挖掘人员反馈用户的实际需求和借阅倾向，并挖掘读者需求数据。④图书馆所藏的图书数据：主要包括书的题名、作者、出版社、出版日期、索书号、馆藏位置、购入日期等数据。
2.原始数据的预处理。这一环节就是在数据挖掘前对一些有问题的数据进行处理，这些数据大多数是不完整的、不一致的或有噪声的，这些数据是图书馆自动化系统数据库数据中的一部分。在数据挖掘前处理这些问题数据是非常有必要的，可以从根本上提高数据挖掘的效率和所获知识的质量。
3.数据变换。这一过程就是对前面两个环节所获得的有效数据进行总结、分析、聚集和归纳，使数据更适合于挖掘，满足不同的数据挖掘的需求。
4.数据挖掘。数据挖掘过程的主要工作就是设计选择一种合理的算法，使当前的数据情况和挖掘的目标相匹配，使其一致，比如遗传算法等。通过分析读者基本信息数据和流通借阅数据之间的关联关系，某类读者和某类图书之间的关联度会更加清晰的被数据挖掘人员所理解。
5.结果分析和采购计划制订。一般情况下，数据挖掘所获得的结果并不是可视化的，需要通过一些工具比如可视化工具和知识表示技术对其评估和解释。通过数据挖掘，可以获得检索频率和借阅频次较高的图书信息。借助这些信息，可以对各类文献的利用率和需求状况进行科学合理的分析，从而辅助采购人员科学地筛选文献种类。
2.3 提升图书馆的信息服务水平
图书馆的信息服务一般是被动服务，也就是图书馆员定期向用户提供一些资料，比如课题资料、项目资料等；除此之外，图书馆员还要逐一解答用户的信息请求。由于当前的科技发展日新月异，知识更新速度快，而这种被动服务模式反应较慢， 不能满足现实发展的需要。数据挖掘技术的广泛应用，使图书馆由被动服务转为主动服务，使传统图书馆转变为主动性、智能型的信息服务机构。
3 数据挖掘技术对高校图书馆带来的挑战
（1）从异构数据源中挖掘信息。笔者认为，从异构数据源中挖掘信息也就是从多个不同的相关的数据源系统的集合中挖掘相关的信息并对其分析综合，从而产生有用的信息和知识。在当今的网络时代，信息技术日新月异，新技术层出不穷，这就要求图书馆的专业技术人员能够驾驭新兴技术，能够从被各种网络连接起来的具有不同语义的多种数据源构成的分布式异构数据库中挖掘相关信息。
（2）数据挖掘结果的不同形式表示。由于当前图书馆通过数据挖掘技术获得的数据具有不确定性，所以数据挖掘的结果会有多种类型，其表示形式也不同。图书馆的用户也许会要求挖掘出不同知识，这就需要图书馆工作人员从一个大规模的数据集中挖掘出不同的知识，并从不同的角度来审视，并以不同的形式表示挖掘的结果[5]。
（3）在不同的抽象层次上进行交互式挖掘。在数据挖掘之前，很难从一个大规模的数据库中预测出能挖掘出什么信息，因此，应该以一个搜索过程来处理复杂的数据挖掘查询，对于必要的中间结果务必保留，以供进一步挖掘使用。在挖掘过程中，用户通过不断地修改其查询请求，对挖掘目标进行动态调整，能使挖掘过程得到有效地推进。因此，系统需要对挖掘的中间结果以不同的角度进行观察，并提供用户观察数据的灵活性。
4 结语
数据挖掘技术在高校图书馆的应用范围很广，除了上述应用外，在学科管理、馆藏资源建设、信息咨询、图书馆的现代化建设与管理等方面都有广泛的应用。通过对高校图书馆各种数据、信息的挖掘，可以揭示隐藏在期间的各种重要关系，图书馆员应该学习这方面的新技术、新发展，为图书馆的发展做出更大的贡献。
参考文献：
[1]邱晓辉.知识发现与数据挖掘分析[J].情报探索，2011，（1）.
[2]张炜，洪霞.基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析[J].现代情报，2009，29（7）.
[3]罗仕健，朱光磊.数据挖掘技术在网络环境下图书馆中的应用[J].情报杂志，2004（6）.
[4]李雷，申筱彤.数据挖掘在高校图书馆图书采购计划中的应用[J].医学信息，2011，24（4）.
[5]知识发现和数据挖掘[EB/OL].http：//media.ccidnet.com/media/ciw/851/a1201.htm.[2011-12-2]
关键词：数据挖掘；高校图书馆；决策；图书采购；信息服务
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 19-0000-02
数据挖掘技术是计算机领域和人工智能领域的关键技术。数据挖掘技术可以将大量的数据转换为有用的知识和信息，因此引起了信息产业界的广泛关注。近年来，在作为信息和知识的集散地和发源地的高校图书馆，数据挖掘技术的应用更为广泛。
1 数据挖掘概述
数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤[1]。作为数据库中的知识发现的一种先进技术，数据挖掘通过总结要查询的内容的模式，对其间存在的规律进行搜索，辅助决策者对当前数据及历史数据进行分析，发现其中隐藏的模式和关系，进而对未来可能发生的事情进行预测。因此，数据挖掘技术在高校图书馆中有着广泛的应用。
2 数据挖掘技术在高校图书馆的应用
2.1 提高图书馆的决策能力
由于数据挖掘技术能够从众多的数据中发现有用的知识和信息，因此被广泛应用在图书馆的管理中，领导通过对挖掘出的有用信息进行分析，可以提高决策的准确性和可行性。比如，通过数据挖掘技术可以对图书馆的图书借阅情况进行挖掘和分析，分析每类读者的借阅行为特征，发现借阅规律，为图书馆的管理提供可行的合理的建议[2]。数据挖掘技术可以将图书馆管理系统中的内部数据和外部数据结合起来进行分析，为领导提供灵活的、随时可用的决策信息。数据挖掘技术可以从历史数据中找出某种规律，发现某种潜在的模式，以此预测未来，提供决策信息[3]。
2.2 辅助图书馆的图书采购
此外，通过对数据挖掘技术的结果进行分析和总结，可以提供各种预测性信息和分析报告，可以科学合理的指导图书馆采购图书，从而降低图书采购人员的主观因素带来的影响，可以科学的、准确的和全面的提高决策的能力，提升决策的水平。数据挖掘技术应用于图书采购的过程包括原始数据的收集、预处理、数据变换、数据挖掘、结果分析和采购计划的制订五个步骤[4]。
1.原始数据的收集。这一过程是基础，可以为下面几个环节提供一定的数据源，提供的数据源可以用在后期的数据挖掘中。在实践应用中，这一环节主要收集图书馆办公自动化系统数据库里的相关业务数据，主要包括以下内容：①读者基本信息数据。比如读者的姓名、性别、所在院系、借阅证号等。②流通借阅数据。利用数据挖掘技术获得的这部分信息，可以反映图书馆的文献利用情况，通过分析、统计和总结这些数据，有助于掌握读者的需求和书刊的使用情况，进行提供一定的预测信息。③文献信息检索数据，这些数据的主要功能在于如实地向数据挖掘人员反馈用户的实际需求和借阅倾向，并挖掘读者需求数据。④图书馆所藏的图书数据：主要包括书的题名、作者、出版社、出版日期、索书号、馆藏位置、购入日期等数据。
2.原始数据的预处理。这一环节就是在数据挖掘前对一些有问题的数据进行处理，这些数据大多数是不完整的、不一致的或有噪声的，这些数据是图书馆自动化系统数据库数据中的一部分。在数据挖掘前处理这些问题数据是非常有必要的，可以从根本上提高数据挖掘的效率和所获知识的质量。
3.数据变换。这一过程就是对前面两个环节所获得的有效数据进行总结、分析、聚集和归纳，使数据更适合于挖掘，满足不同的数据挖掘的需求。
4.数据挖掘。数据挖掘过程的主要工作就是设计选择一种合理的算法，使当前的数据情况和挖掘的目标相匹配，使其一致，比如遗传算法等。通过分析读者基本信息数据和流通借阅数据之间的关联关系，某类读者和某类图书之间的关联度会更加清晰的被数据挖掘人员所理解。
5.结果分析和采购计划制订。一般情况下，数据挖掘所获得的结果并不是可视化的，需要通过一些工具比如可视化工具和知识表示技术对其评估和解释。通过数据挖掘，可以获得检索频率和借阅频次较高的图书信息。借助这些信息，可以对各类文献的利用率和需求状况进行科学合理的分析，从而辅助采购人员科学地筛选文献种类。
2.3 提升图书馆的信息服务水平
图书馆的信息服务一般是被动服务，也就是图书馆员定期向用户提供一些资料，比如课题资料、项目资料等；除此之外，图书馆员还要逐一解答用户的信息请求。由于当前的科技发展日新月异，知识更新速度快，而这种被动服务模式反应较慢， 不能满足现实发展的需要。数据挖掘技术的广泛应用，使图书馆由被动服务转为主动服务，使传统图书馆转变为主动性、智能型的信息服务机构。
3 数据挖掘技术对高校图书馆带来的挑战
（1）从异构数据源中挖掘信息。笔者认为，从异构数据源中挖掘信息也就是从多个不同的相关的数据源系统的集合中挖掘相关的信息并对其分析综合，从而产生有用的信息和知识。在当今的网络时代，信息技术日新月异，新技术层出不穷，这就要求图书馆的专业技术人员能够驾驭新兴技术，能够从被各种网络连接起来的具有不同语义的多种数据源构成的分布式异构数据库中挖掘相关信息。
（2）数据挖掘结果的不同形式表示。由于当前图书馆通过数据挖掘技术获得的数据具有不确定性，所以数据挖掘的结果会有多种类型，其表示形式也不同。图书馆的用户也许会要求挖掘出不同知识，这就需要图书馆工作人员从一个大规模的数据集中挖掘出不同的知识，并从不同的角度来审视，并以不同的形式表示挖掘的结果[5]。
（3）在不同的抽象层次上进行交互式挖掘。在数据挖掘之前，很难从一个大规模的数据库中预测出能挖掘出什么信息，因此，应该以一个搜索过程来处理复杂的数据挖掘查询，对于必要的中间结果务必保留，以供进一步挖掘使用。在挖掘过程中，用户通过不断地修改其查询请求，对挖掘目标进行动态调整，能使挖掘过程得到有效地推进。因此，系统需要对挖掘的中间结果以不同的角度进行观察，并提供用户观察数据的灵活性。
4 结语
数据挖掘技术在高校图书馆的应用范围很广，除了上述应用外，在学科管理、馆藏资源建设、信息咨询、图书馆的现代化建设与管理等方面都有广泛的应用。通过对高校图书馆各种数据、信息的挖掘，可以揭示隐藏在期间的各种重要关系，图书馆员应该学习这方面的新技术、新发展，为图书馆的发展做出更大的贡献。
参考文献：
[1]邱晓辉.知识发现与数据挖掘分析[J].情报探索，2011，（1）.
[2]张炜，洪霞.基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析[J].现代情报，2009，29（7）.
[3]罗仕健，朱光磊.数据挖掘技术在网络环境下图书馆中的应用[J].情报杂志，2004（6）.
[4]李雷，申筱彤.数据挖掘在高校图书馆图书采购计划中的应用[J].医学信息，2011，24（4）.
[5]知识发现和数据挖掘[EB/OL].http：//media.ccidnet.com/media/ciw/851/a1201.htm.[2011-12-2]