图书馆个性化服务数据挖掘论文.doc

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1、图书馆个性化服务数据挖掘论文1图书馆应用数据挖掘技术的必要性与可行性1.1数据挖掘技术关联分析即找出两个或以上变量之间同时出现的规律、因果结构，即通过其他事物可对某个与之相关的事物做出预测。数据挖掘关联分析的主要作用就是分析海量数据中潜在的关联规则，对于高校图书馆个性化服务而言，即从图书馆数据库中发现相关的关联规则，针对用户的信息需求做出准确预测，提高信息推送的针对性，便于用户获取所需的信息。聚类即将数据库中的一组个体按照相似性归结为若干类型，应用于图书馆系统中，就是将相似的文献集中在一起，用户在搜索相关文献时可以查阅更多其他相关内容，便于

2、其总结、归纳；在个性化服务中还可以通过聚类汇总用户所需的特定信息。分类与聚类相似，是按照分析对象的属性建立类组，用户查阅资料的过程中，每种信息的重要程度有所不同，通过分类可以将用户所需求的知识分为高度需求、中度需求及低度需求。在高校图书馆个性化服务中要对用户的使用规律做出预测，即根据用户历史查阅记录对用户所需的文献种类、特征等做出预测。时序模式主要是通过时间段对用户的访问记录、检索过程做出标志，再通过时间序列将重复率较高的内容挖掘出来，以预测其下个信息需求，提高用户查阅资料的便利性。1.2图书馆中应用数据挖掘的必要性与可行性分析5学海无涯图

3、书馆应用数据挖掘技术的必要性体现在以下几个方面：首先，信息化需求。用户的借阅记录、检索记录均存储于图书馆数据库中，需要利用数据挖掘技术将这些海量数据转换为有用的知识信息，以便于馆员做出决策。其次，图书馆的管理需求。传统图书馆系统仅能为用户提供简单的访问、检索等功能，这些功能无法满足图书馆个性化的技术要求，因此要利用数据挖掘技术将用户借阅数据中隐含的关联性发掘出来，从中发现有用的知识信息。最后，用户服务的需求。数字化图书馆的发展越来越迅速，用户通过图书馆获得的资源也越来越丰富，如何从海量的信息资源中发掘出对用户有用的知识信息，仅依靠传统的图书

4、馆管理系统无法解决这一问题，因此要利用数据挖掘技术对用户的借阅记录进行分析，从中获得更多有价值的信息，以提高图书馆的服务质量及馆藏利用率。而在图书馆个性化服务中应用数据挖掘技术也是可行的，一方面很多图书馆已具备比较好的物质条件及人才条件，这些均是图书馆个性化服务中应用数据挖掘技术的必要条件，而且政府在经济方面、政策方面也为数据挖掘的应用提供了更多保障；另一方面，近年来数据挖掘技术也有了长足的发展，其足以为图书馆的个性化服务提供必要的技术支持。图书馆数字化发展过程中需要采集、购置更多的数据资源，而利用数据挖掘技术可以为图书馆资源建设提供指导作

5、用，挖掘图书馆的历史借阅记录，可进一步了解用户的借阅习惯、阅读兴趣及信息需求，并且可以对不同图书之间的关联性进行深入分析，图书馆员根据这些信息记录、分析结果等提供指导，可以提高图书资源分配的合理性，对馆藏布局进行优化。由此可见，数字化图书馆个性化服务中应用数据挖掘技术十分必要。2图书馆个性化服务的具体体现高校图书馆个性化服务是指根据每个用户的专业、爱好、研究方向、探索领域及特殊服务为其提供更具针对性的信息服务，帮助用户查阅更加完整的信息资料，便于其学习、研究。高校图书馆个性化服务具体体现在以下3个方面：①用户可根据自己的需求定制相关信息，以

6、保证其在图书馆中能够查阅到相关资料；图书馆利用数据挖掘技术发现用户的兴趣爱好，为其定制个性化的访问空间。用户访问图书馆数据库时会将其兴趣爱好间接地反映出来，如果用户不感兴趣，在页面停留的时间会较短，停留时间较长则说明比较感兴趣；利用用户的浏览路径信息时间即可将用户对信息资源的感兴趣程度发掘出来。②提高图书馆资源利用率。利用数据挖掘技术可以识别图书馆网站内频繁访问的路径及用户访问次数较多的页面，可以将新书信息、重要的分类信息放在这些路径上，从而向用户主动推送其所需要的信息资源，提高图书的利用率。③优化链接结构，提高用户应用的便利性。对Webl

7、og进行挖掘，可以发现用户访问页面的相关性，增加联系比较密切的网页之间的关联性；发现用户的期望位置，如果用户访问期望位置的频率高于对实际位置的访问频率，则可在二者之间建立导航链接，优化站点。④5学海无涯查新服务与定题服务。传统图书馆主要通过查询光盘数据库、文献数据库等进行查新服务，而随着网络技术的不断发展与应用，外部网络信息发布及更新的速度远远超过图书馆内部网络，因此要加强网络平台的建设，以保证服务结果的真实性与可靠性。数字图书馆在进行查新与定题服务过程中，可以利用可视化技术为用户提供在线即时信息分析。3图书馆个性化服务中数据挖掘技术的应用

8、图书馆个性化服务数据挖掘技术的应用流程如下：建立读者数据仓库——数据收集——挖掘算法的选择——挖掘结果的显示——对结果的评价。3.1建立读者数据仓库数据挖掘过程中，在确定了挖掘目