数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用研究

数据挖掘技术在高校图书馆管理中的应用研究　冯毅　哈尔滨商业大学管理学院黑龙江哈尔滨　１　５００２８　【摘要】针对高校图书管理积累的相关数据，采用数据挖掘技术进行数据筛选、数据分析，发现高校图书管理中的基本服务规律，从而达到优化　馆藏结构、拓展服务功能、提高信息服务质量的目的。通过数据挖掘技术在高校图书管理决策、图书采购、图书流通和人员管理的具体应用研究，　进一步提高高校图书馆分析处理已有信息的能力，增强向读者提供更加个性化服务的能力。　【关键词】图书馆管理数据挖掘信息服务　中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ｂ文章编号：１００９—４０６７（２０１３）Ｉ２－１４１—０２　引言　２．１大量性　信息技术的推广和应用，改进了高校图书管理的手段和方法。信息　随着高校的不断发展，图书馆馆藏也不断增加，图书馆的借阅记录、　识别技术、信息存储技术在高校图书管理中的运用，不仅提高了高校图　馆藏数据都达到了海量的级别。　书馆服务读者的能力，也积累了高校图书借阅的类别、时间、专业领域　２．２关联性　和读者特征的相关宝贵资料。采用新的数据挖掘技术对上述资料信息进　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　行处理，可以从中提取大量的数据特征信息，分析信息之间的关联性，　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　可以发现图书资源的使用率、结构缺陷及其与读者特征之间的相关规律，　在有一定的关联性。　有针对性改进高校图书管理的不足，更好的的为读者提供服务。　２．３信息的潜在性　１．数据挖掘技术　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　１．１数据挖掘技术的含义　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　数据挖掘（简称ＫＤＤ）叉称数据开采，是从庞大的、不健全的、有　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　。　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　不可预知的但又存在潜在使用价值的信息和知识的过程。数据挖掘这项　３．１应用于决策中的数据挖掘技术　技术是近几年来随着数据库技术以及人工智能技术的基础之上发展而来　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、　的一项全新的信息技术，数据挖掘分为以下几个阶段：数据准备、模型　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，　建立、数据挖掘、结果表达及解释、挖掘应用　。　因而无法与高速发展的现代图书馆管理步伐像契合。如今新型的图书馆　１．２数据挖掘的方法　大都应用自动化的管理，数据容量的雄厚到达ＧＢ级甚至ＴＢ的级别，想　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、　要在庞大的图书馆日常业务数据内查询有意义的、感兴趣的信息是十分　分类与预测、异类分析、偏差分析等。　困难的。因此，应用数据挖掘技术来对所需数据进行科学合理的分析整　（１）关联分析　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　关联分析的数据挖掘方法是由Ａｇｒａｗａｌ等学者在１９９３年首次提出的，　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、　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　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　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　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。　类似数据的依存关系。在关联规则中，最著名的算法分别是Ａｐｒｉｏｒｉ算法、　３．２应用于采购中的数据挖掘技术　ＦＰ—ｇｒｏｗｔｈ算法和ＤＷＡＲ算法　。　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　（２）分类　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　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　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　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　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，　未知变量映射到相关离散分类之中。　搜寻何种图书有较大比例的缺口以及何种图书有较大比例的饱和。通过　（３）聚类分析　对阅览资料的收集整理有助于图书馆确定采购的重点，科学合理的指导　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　图书馆管理中的日常采购工作，动态的适时调整采购策略，及时补充紧　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　缺图书，剔除过时文献，更好满足高校读者的需求。　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　由上述决策树例中得知，利用将往年的借阅数据的相关整理，相对　定义数据无法预知。聚类分析方法将数据划分人有差别的数据组中，使　应的可将增幅较大的书籍以量化数据的方式反馈给采编部，加大采购力　得数据组之间的差异尽量更大，而使数据组内部的差异尽量更小，再将　度。　相似的事件集合整理在一起，运用这种方法可以处理数值和文本数据等　３．３应用于图书流通中的数据挖掘技术　资料。　随着图书馆建设的日益增强，如何最大限度的发挥图书馆效益、增　２．高等学校图书馆数据特点　大对读者的吸引程度、提升到馆率及借阅率是高校图书（下转１４３页）　２０１３・１２　中国电子商务．＿１４１　体的工具和技术，这样在整个风险管理过程中即能够提高效率又可以减　少不必要的差错，获得较为准确的结果，如常用的：德尔菲法、头脑风　暴法等。在对项目风险进行定性定量的分析时应主要分析风险事件发生　的概率以及后果的严重程度，以明确项目的不确定性，并对风险按潜在　的危险进行评估优先排序，最后再组织有关专家对评估结果后进行应对，　制定策略。具体来说对于那些损失大，概率高的风险应该尽量以规避为　主，化解、遏制、消减为辅的措施，对损失小但概率大的风险则应该降　低风险的措施为主，遏制、消减、分担、应急为辅。对于损失大但概率　小的则应以转移为主，通过项合同条款或者保险一类的东西进行风险转　移，同时以分担，应对措施为辅。　（二）项目风险的识别、分析估计及应对。　烟草行业在近些年得到了快速的发展，国内几大集团公司的竞争日　趋激烈，新工艺、新技术应用越发广泛，然而我们发现有不少的企业在　进行技改项目后，问题重重，甚至出现了闲置。不仅没有给公司带来足　够的效益而且还导致了大量的生产资源浪费，效率不增反降，因此在技　改规划之初做好足够的风险防控工作至关重要。　三、结语　烟草行业作为国家的支柱行业，对国家的经济发展和人民生活都有　着很大的影响，因此采用合适的项目管理手段，做好项目规划与风险控　制工作，不仅能够很好的推进企业技改项目的成功实施，更能够促进国　家卷烟工业的良陛发展，具有着深远的现实意义。　参考文献　【１】卢向南主编，项目计划与控制第二版２　００９．６［Ｍ］机械工业出版　社．　在初期的立项阶段风险分析主要的工作就是要对国家的相关法律法　规进行一个熟悉，比如新版的《烟草专卖法》，还有一些行内的通用标准　如：《卷烟工艺规范》等。另外诸如在对行业先进工艺技术、设备的调　研是否充分；经验是否得到了汲取和总结；对本集团公司的同质化生产　的要求；发展战略是否匹配；公司现有资金状况及资金筹措能力；现有　【２］纪建悦许罕多主编，现代项目成本管理２　００８．４【Ｍ］机械工业　出版社．　［３】张海涛杨海红编，工程经济学２００８．１【Ｍ】机械工业出版社．　【４】卷烟工艺规范，２　００３版［ｓ】国家烟草专卖局颁发中央文献出版　社何亚伯．　【５】王颖主编，项目风险管理２Ｏｌ　２．１【Ｍ】电子工业出版社．　项目管理团队力量如何；安全和环保影响等等都是我们需要经过充分的　调查、研究。　总的来说就是要看是否有利于公司未来的盈利水平的提高，是否有　利于促进当地政府经济社会发展的稳定，这都直接关系到此项目在启动　之初能否得到国家烟草专卖局和集团公司的审批。　作者简介　彭敏（１９８４－）男，汉族，江西人，在职研究生，项目管理专业，　在具体分析资料、识别风险时，项目管理从业人员可以利用一些具　（上接１４１页）馆发展兴盛过程中的必须要解决的问题。利用将流通数　注册安全工程师，主要研究方向：烟草电气设备管理。　理者带来了许多科学便捷的管理方法。另一方面，面对大量的冗余数据、　垃圾数据所给信息的存储、提纯带来的困难。可以应用数据挖掘技术所　具有的强大信息分析能力和处理能力来解决。这项技术在高校图书馆中　的应用无疑给高校图书馆管理工作提供强有力的技术支持。在数据挖掘　技术的指导下图书馆管理形成一种更科学的管理理念，新的图书馆管理　方式对图书资源与读者之间的关系提供了新的分析方法。　据的记录进行科学分析，探索其隐含的未知信息，整理出阅读者的借阅　规律和兴趣。采取关联、决策、聚类等不同方法将借阅、检索记录进行　数据挖掘，精准地划分读者类型，针对不同的读者群需求的不同，确定　有差异性的兴趣模式，以便提供富有个性化的新书推荐以及特色服务。　３．４应用于人员管理中数据挖掘技术　（１）提升人员职能素质　参考文献　［１】朱明．数据挖掘【Ｍ］．合肥：中国科学技术大学出版社，２００８．　新时期的读者对图书馆的需求与以往的读者有所不同。他们不甘心　于简单层次的信息查询与获取，并且进一步渴望图书馆内的工作人员能　够提供有较大附加值的信息资源。作为高校图书馆，应时代的要求必须　加强对馆内人员的管理。无论是在员工兴趣还是资历方面都要以数据分　析为基础，构建有专业特色的不同小组，调动工作人员的学习和服务热　［２】梁协雄，雷汝焕，曹长修．现代数据挖掘技术研究进展［Ｊ】．重庆　大学学报，２００４，２７（３）：２１－２７．　［３］周瑶．浅谈数据挖掘与高校图书馆服务水平［Ｊ］．硅　谷．２０１ｌ，（４）：１　７０—１　７Ｏ．　情，设立平台以满足员工信息沟通的需求，培养和提升馆员的业务能力，　以期能够达到为读者提供个ｌ生化服务的要求。　（２）加强读者管理　各种方式数据挖掘技术的合理应用，如统计回归、逻辑回归、决策　树神经网络等，可以帮助图书馆分析用户的借阅规律、兴趣爱好等资料，　将读者个性化的需求与电子管理系统相结合，为不同类型的读者提供其　［４】周倩．数据挖掘在图书馆用户资源管理中的应用研究［Ｊ］．图书　情报知识，２００６（６）：５７—６３．　作者简介　冯毅（１９７４一）女，黑龙江哈尔滨人，馆员，主要从事图书管理理论与　实务研究。　基金项目　黑龙江省教育厅人文社会科学项目：网络环境下高校图书馆服务创　新研究［项目编号：１２５　３２０９２］　所需的个性化服务。这不仅仅能够增加高校图书馆的用户数量，还可以　通过此项技术对用户的数据集进行统一综合分析，统计用户流失风险，　详查流失原因，进而有针对性地制定解决方案，及时采取相应的有效服　务措施吸引用户到馆。　结论　日益积累的大批量数据信息，一方面为图书馆提供数据资源，给管　２０１３・１２　中国电子商务．．１４３