论文部分内容阅读
摘要：随着数据库管理系统在图书馆中的应用，大量的数据积累在系统中，如何选择、利用数据挖掘工具充分挖掘出数据中隐含的有价值的信息，为读者提供更加人性化的服务是当前图书馆管理员面临的严峻问题。本文就利用SQL Server2008这一数据库管理系统对学校图书馆中的数据进行挖掘进行探讨。
关键词：数据挖掘；SQL Server2008；聚类分析
中图分类号：G258.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 17-0000-02
在高校里图书馆是一个非常重要部分，图书馆的管理方式最重要的体现就在于高校管理信息化。图书馆里的图书由于资料很多，有大量的数据都是需要严格的管理。但是采用人工方式进行管理的话，整体效率就会低下。现在，大部分的图书馆都是采取数据库管理系统，但是数据的挖掘功能却没有很好的被利用。SQL Server2008这是一款很重要的数据库管理系统，它能够很好的把图书馆管理系统当中具有价值的信息挖掘出来，给管理者一个很好的参考价值，让读者有更好的个性化服务。
数据挖掘建模应用图书构建中：
1 挖掘工具的选择
SQL Server2008 中的数据挖掘组件是数据挖掘工具的典型代表，系统中引入了多个新的数据挖掘算法，与传统的数据挖掘工具相比，SQLServer2008数据挖掘功能具备很多优势。基于SQL Server2008有着非常实用的数据挖掘功能，所以选择其作为挖掘工具。[1]
2 数据收集和整理
本校采用的图书管理系统不成熟，所以它的应用系统功能是比较简单的，因此对于数据的整理相对来说比较杂乱。
（1）从服务器端导出相关数据的信息表。由于系统功能简单，相关的数据表当中只有类别的编号，没有名称，所以不能完整的表达出图书类别的相关信息，所以我们需要应用人工将数据导出来之后，进行数据汇总。
（2）启动SQL Server 2008 Management Studio，在对象资源管理器中新建一个数据库“library”数据库，然后建立“lib”表，将数据填写在表中，如图一。ID：编号，yxzy：是否是医学专业，sjlx：书籍类型，js：借书情况，xj：是否续借，jdrs：接待人数。
3 对library数据库进行数据挖掘，建立模型
（1）启动 SQL Server Business Intelligence Development Studio，新建一个商业智能项目。
（2）新建数据源（DS），把library数据库添加进来。
（3）新建一个数据库数据源视图（DSV）。
（4）使用数据挖掘向导建立数据挖掘结构和挖掘模型。
（5）處理挖掘模型。
（6）使用挖掘模型进行分析、预测。
4 对挖掘的信息进行分析汇总
（1）该表通过数据汇总之后，摘录了18条有代表性的记录，进行分析。按是否是医学专业类别分书籍，共为两类：是和否；借书情况分为三类：好、一般、差。是否续借，分为两类：是和否；接待人数分为三类：<100，100～200，>200。以100和200为基准的原则是按照各个系别的人数划分，有些医学专业的人数比较多，例如临床医学，有些则适中如解剖，有些则是非医学专业的人数比较少，如：计算机。
（2）采用聚类分析数据挖掘方法继续分析
聚类分析（clustering）。聚类分析可以建立宏观的概念， 发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。聚类算法对dbo.lib，得出如下结果，如图二。
图二直接给图书馆管理人员提供了决策依据，为以后的工作提供了理论依据。比如根据图二依懒关系网络图，可以发现，书籍的是否续借直接和该书籍接待人数和是否借书的情况有关系。根据图三发现，接待人数多的则是医学专业的人比较多，而非医学专业的人则少，可能是因为这方面的图书太少，相关书目更新速度太慢，没有新的书籍，还有就是这些专业是学校新兴的学科，没有及时的购买书籍。但是非医学专业的书籍，如文学类的图书被借阅的次数最多，这也是让非医学专业接待人数在其中占一个大比例的原因，应该把该类图书置
于易于存放的位置，以便为读者提供更人性化的服务等。同时也应该增加一些图书馆中，书籍的种类。
5 结语
在图书管理中，引进数据库系统以后，节约了大量的人力、物力，大大提高了办事效率，使用数据挖掘技术可以挖掘出大量数据中隐含的信息，通过这些信息可以为管理者提供更直观的决策依据，采取更及时有效的措施，为读者提供更加人性化的服务。
参考文献：
[1]张尧庭.数据采掘入门及应用[M].北京：中国统计出版社，2001.
[2]（加）韩家炜，（加）坎伯（Kamber，M.）.数据挖掘概念与技术[M].范明等，译.北京：机械工业出版社，200.
[3]郭华伟.基于内容聚合BLOG学习平台的辅助教学研究与实践[D]，北京：首都师范大学，2006.
[4]王夕宁，王晓平.JSP通用模块及典型系统开发实例导航[M].北京：人民邮电出版社，2006：288-296.
[5]方睿，刁仁宏，吴四九编著.网络数据库原理及应用[M].四川：四川大学出版社，2005，8.
关键词：数据挖掘；SQL Server2008；聚类分析
中图分类号：G258.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 17-0000-02
在高校里图书馆是一个非常重要部分，图书馆的管理方式最重要的体现就在于高校管理信息化。图书馆里的图书由于资料很多，有大量的数据都是需要严格的管理。但是采用人工方式进行管理的话，整体效率就会低下。现在，大部分的图书馆都是采取数据库管理系统，但是数据的挖掘功能却没有很好的被利用。SQL Server2008这是一款很重要的数据库管理系统，它能够很好的把图书馆管理系统当中具有价值的信息挖掘出来，给管理者一个很好的参考价值，让读者有更好的个性化服务。
数据挖掘建模应用图书构建中：
1 挖掘工具的选择
SQL Server2008 中的数据挖掘组件是数据挖掘工具的典型代表，系统中引入了多个新的数据挖掘算法，与传统的数据挖掘工具相比，SQLServer2008数据挖掘功能具备很多优势。基于SQL Server2008有着非常实用的数据挖掘功能，所以选择其作为挖掘工具。[1]
2 数据收集和整理
本校采用的图书管理系统不成熟，所以它的应用系统功能是比较简单的，因此对于数据的整理相对来说比较杂乱。
（1）从服务器端导出相关数据的信息表。由于系统功能简单，相关的数据表当中只有类别的编号，没有名称，所以不能完整的表达出图书类别的相关信息，所以我们需要应用人工将数据导出来之后，进行数据汇总。
（2）启动SQL Server 2008 Management Studio，在对象资源管理器中新建一个数据库“library”数据库，然后建立“lib”表，将数据填写在表中，如图一。ID：编号，yxzy：是否是医学专业，sjlx：书籍类型，js：借书情况，xj：是否续借，jdrs：接待人数。
3 对library数据库进行数据挖掘，建立模型
（1）启动 SQL Server Business Intelligence Development Studio，新建一个商业智能项目。
（2）新建数据源（DS），把library数据库添加进来。
（3）新建一个数据库数据源视图（DSV）。
（4）使用数据挖掘向导建立数据挖掘结构和挖掘模型。
（5）處理挖掘模型。
（6）使用挖掘模型进行分析、预测。
4 对挖掘的信息进行分析汇总
（1）该表通过数据汇总之后，摘录了18条有代表性的记录，进行分析。按是否是医学专业类别分书籍，共为两类：是和否；借书情况分为三类：好、一般、差。是否续借，分为两类：是和否；接待人数分为三类：<100，100～200，>200。以100和200为基准的原则是按照各个系别的人数划分，有些医学专业的人数比较多，例如临床医学，有些则适中如解剖，有些则是非医学专业的人数比较少，如：计算机。
（2）采用聚类分析数据挖掘方法继续分析
聚类分析（clustering）。聚类分析可以建立宏观的概念， 发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。聚类算法对dbo.lib，得出如下结果，如图二。
图二直接给图书馆管理人员提供了决策依据，为以后的工作提供了理论依据。比如根据图二依懒关系网络图，可以发现，书籍的是否续借直接和该书籍接待人数和是否借书的情况有关系。根据图三发现，接待人数多的则是医学专业的人比较多，而非医学专业的人则少，可能是因为这方面的图书太少，相关书目更新速度太慢，没有新的书籍，还有就是这些专业是学校新兴的学科，没有及时的购买书籍。但是非医学专业的书籍，如文学类的图书被借阅的次数最多，这也是让非医学专业接待人数在其中占一个大比例的原因，应该把该类图书置
于易于存放的位置，以便为读者提供更人性化的服务等。同时也应该增加一些图书馆中，书籍的种类。
5 结语
在图书管理中，引进数据库系统以后，节约了大量的人力、物力，大大提高了办事效率，使用数据挖掘技术可以挖掘出大量数据中隐含的信息，通过这些信息可以为管理者提供更直观的决策依据，采取更及时有效的措施，为读者提供更加人性化的服务。
参考文献：
[1]张尧庭.数据采掘入门及应用[M].北京：中国统计出版社，2001.
[2]（加）韩家炜，（加）坎伯（Kamber，M.）.数据挖掘概念与技术[M].范明等，译.北京：机械工业出版社，200.
[3]郭华伟.基于内容聚合BLOG学习平台的辅助教学研究与实践[D]，北京：首都师范大学，2006.
[4]王夕宁，王晓平.JSP通用模块及典型系统开发实例导航[M].北京：人民邮电出版社，2006：288-296.
[5]方睿，刁仁宏，吴四九编著.网络数据库原理及应用[M].四川：四川大学出版社，2005，8.