高校图书馆信息管理中数据挖掘技术的应用分析

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1、高校图书馆信息管理中数据挖掘技术的应用分析内蒙古民族大学外国语学院摘要：作为高校师生和校外读者信息需求的信息平台，高校图书馆是高等教育教学科研活动的补充、延伸与扩展，是知识收藏与学术成果积淀的核心场所，在高等教育中占据着举足轻重的地位。本文从数据挖掘技术的层面对当前高校的图书馆信息化管理进行深入的研究和透彻的分析，简要扼要地介绍在图书信息管理领域中数据挖掘方法的概念、起源、特点、应用方法和步骤，综述在图书管理系统中数据挖掘方法的最新应用研究和进展，为提高图书文献资源的利用率、改进图书馆自身的服务质量、合理配置文献信息资源提供理论和实践借鉴。关键词：高校图书馆;数据

2、挖掘;图书信息管理系统;作者简介：董岩（1973-），馆员，硕士，研究方向：图书馆学。基金：内蒙古民族大学科学研宂项目阶段性成果之一（项目编号:NMDYB15103）高校阁书馆是民族地区高校的科研信息、文化中心，是文化逑设与发展的重要组成部分。随着网络技术的发展，数字化管理模式逐步取代了传统图书馆的管理方式。当今数据时代图书馆的迫切需求是为广大师生及读者提供精准、及时、个性化的服务。高校图书馆如何利用计算机提高服务质量，如何在规模中不断扩大、复杂性不断增强的系统屮获得真正有效、可靠的数据是当今图书管理馆员亟待研宄解决的课题，使用方便高效的方式管理在线的阁书文献资源

3、是阁书管理部门迫在眉睫的问题。数据挖掘（DATAMINING）,又被称为数据采矿、资料探勘。它通过在线分析处理、统计、专家系统和模式识别、机器学习、情报检索等诸多方法，从大量的、模糊的、随机的、不完全的实际应用数据中搜索提取隐藏在其中但乂是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术是数据库知识发现中的一个重要步骤，用于探寻数据间存在的潜在的相关性，借助于计算机技术和信息技术的一种发现、推理和思维的过程。数据挖掘一般是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。2数据挖掘技术的起源及特点在当代信息产业界数据挖掘引起了极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以得到广泛

4、使用，并且迫切需耍将这些数据装换成有用的知识和信息。获取的知识和信息可以广泛应用于各行各业，包括市场分析、商务管理、工程设计、生产控制和科学探索等。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中的交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据。这些数据具有多元异物、交互性、时效性、社会性、突发性和高噪声等特点。三.数据挖掘技术的应用及方法作为一种新兴的信息处理技术，数据挖掘技术的算法及应用是目前国际国内研宄的热点，在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。图书馆是高等院校学习的文献信息中心，是为学校教学和科研服务的学术性机构。现代图书馆资源管理的核心内容是用户的冇效

5、资源管理，同事也是图书馆实现个性化服务的重要棊础。作为一种深层次的数据分析方法，它可以从大量的数据屮挖掘出反映给用户。如今计算机信息数字资源的广泛应用，导致图书馆馆藏资源利用率降低，人类传统的阅读模式逐步被移动阅读等新型阅读模式所取代。在这种情况下，作为知识载体以及知识传播媒介的功能图书馆受到了限制。为提高图书馆的使用率，增强图书馆的核心竞争力，降低图书馆的成本支出，对图书馆用户行为进行分析研宄。因为图书馆的根本是服务读荠，而服务的对象为用户，只有通过分析用户行为、认清用户、感知用户需求，能够提供更好的服务来吸引用户。在优化资源、智能服务、提供个性化服务、信息自动

6、化处理等几个应用领域，数据挖掘技术能得到广泛的应用。随着计算机网络信息技术的不断发展和普及，图书馆原有的传统服务模式已经不能完全满足师生读者的要求，将数据挖掘应用在阁书馆中，可以为阁书馆的资源管理和组织、服务质量的提升和服务范围的拓展。作为科学知识学研机构，高层次人才培养的摇篮，各类教学科研成果与H俱增，高校的发展H新月异。作为知识收藏和知识沉淀的核心场所，高校图书馆冇义务冇必要科学地保存这些成果，并能方便快捷地、充分地应用这些成果提供条件平台。3数据挖掘技术的步骤(1)数据挖掘技术的收集;数据挖掘技术的前提是全面、大量、丰富的数据，这些数据可从数据仓库中得到，也

7、可来自现有事务处理系统。(2)数据挖掘技术的整理：由数据收集阶段得到的数据可能有数据的缺失，或者可能存在自身的不一致性等。通过数据整理，可对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为全面丰富的数据处理，使得数据挖掘得以顺利进行。(3)数据挖掘结果的评估:可以根据读者及用户多年的实际经验，直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘方法和模型不断重复进行。随着教育信息化进程的推进和网络信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的知识成为高校图书馆信息管理工作的当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术

8、。数据挖掘