基于数据挖掘的图书馆管理模式分析

随着网络化、信息化程度的加深, 信息产生的渠道越来越多, 面对大量资源, 人们却很难发现并挖掘出背后隐藏的有用知识, 为学术研究等提供深层次的信息服务。于是, 数据挖掘技术应运而生。本文在研究数据挖掘基本原理及方法的基础上, 提出了一个基于数据挖掘的图书馆管理模式分析模型, 并阐述了如何利用聚类、关联规则等方法来挖掘馆藏信息、借阅流量等数据, 为图书馆管理提供决策支持。

1 数据挖掘概述

1.1 数据挖掘内涵

所谓数据挖掘[1], 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据和信息中, 通过各种技术和方法抽取出或识别出隐含的、未知的、但又确实存在、具有潜在价值的新知识和新信息的过程。

1.2 数据挖掘的功能和常用方法

数据挖掘任务[2]一般可分为两类:描述和预测, 目的是获得挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘的功能主要有概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析和偏差的检测。各项功能不是独立存在的, 在挖掘过程中互相联系共同发挥作用。以下是应用较广泛的数据挖掘算法和模型[3]。

(1) 传统统计方法: (1) 抽样技术; (2) 多元统计分析; (3) 统计预测方法。 (2) 可视化技术:用直方图等方式把数据特征直观地表述出来。 (3) 决策树:利用一系列规则划分, 建立树状图, 可用于分类和预测。 (4) 神经网络:模拟人的神经元功能, 经过输入层, 输出层等, 对数据进行调整计算, 得到结果, 用于分类和回归。 (5) 遗传算法:基于自然进化理论, 模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。

1.3 数据挖掘的步骤

一般来讲数据挖掘的过程可粗略地分为[1]:问题定义→数据准备→挖掘算法的执行→结果评估和解释。

(1) 问题定义:在挖掘之前理解数据和实际的业务问题, 在此基础上对目标进行明确的定义。

(2) 数据准备:包括数据选取、数据预处理和数据变换三个步骤。

(3) 挖掘算法的执行:根据挖掘的目标和数据的特征, 选择合适的挖掘算法和模型。

(4) 结果评估和解释:对挖掘结果进行评价, 选择最优模型, 并结合知识对结果进行解释。

整个数据挖掘过程是一个不断反馈的过程, 以上的步骤不是一次完成的, 可能其中某些步骤或者全部要反复进行, 直到达到预期的结果。

2 数据挖掘在图书馆管理中的研究与应用

2.1 数据挖掘技术在图书馆中的具体运用

本文利用常用的挖掘算法从以下几个方面研究了如何对馆藏信息进行挖掘, 为图书馆进一步的发展提供决策支持。

(1) 利用分类、聚类技术对读者进行研究, 加强馆藏建设。

(2) 利用回归分析加强图书馆管理。

(3) 利用关联规则分析优化信息资源的建设。

(4) 针对图书馆信息资源中文本数据占据绝大多数的特点, 利用文本挖掘技术可实现文本数据自动摘要、文档自动分类等自动化处理。

2.2 基于数据挖掘的图书馆管理模型

基于以上研究本文提出了一个基于数据挖掘的图书馆管理模型, 如图1所示。并依据数据挖掘的步骤, 论述了如何利用该模型来对图书馆的管理模式进行分析并加以改善。

2.2.1 问题定义

将数据挖掘技术应用到图书馆中, 目的是为了通过分析图书馆的日志数据等, 挖掘出读者的需求和使用模式、最优的馆藏模式等以指导图书馆的建设。

2.2.2 建立挖掘数据库

读者的借阅情况、书籍的流通情况等都是挖掘数据库的数据源[4]。在数据写入数据库前, 首先对数据进行筛选、整合、转换, 形成挖掘所需的数据源。

2.2.3 分析数据

挖掘数据库建立之后, 将文本、图片等数据转换成数据挖掘算法的可用形式, 并依据选用的挖掘算法对数据进行分析。

2.2.4 建立模型

建模过程中, 将挖掘数据库分为两部分, 一部分进行模型训练, 另一部分测试模型。首先利用训练集建立一个用户模型, 然后用测试集对模型进行测试, 根据测试结果对训练数据进行修改或新建预测变量, 再来生成新的用户模型。最后从几个用户模型中选择一个最有效最好的模型。

2.2.5 评价和解释

从原始信息库中拿出一定百分比的数据作为测试数据, 对模型进行测试。将结果和原始数据比较, 测出模型的准确率, 准确率高于既定的标准则认为该模型是有效的, 否则找出错误原因重新进行挖掘。根据挖掘结果对图书馆的管理模型进行调整, 选择最优的管理模型。

3 结语

本文提出了基于数据挖掘的图书馆管理模型, 结合数据挖掘的原理, 对模型进行了具体分析。在该模型中引入数据挖掘技术, 将使图书馆的信息资源得以进一步的优化和丰富, 信息服务的质量发生质的飞跃。

摘要：随着信息技术的发展, 数据挖掘技术在图书馆管理方面得到了广泛应用。本文介绍了数据挖掘的基本内涵, 分析了数据挖掘的功能和常用方法, 在此基础上提出了一个基于数据挖掘的图书馆管理模式分析模型。最后探讨了数据挖掘技术在指导图书馆管理建设方面的具体应用。

关键词：数据挖掘,关联规则,决策支持

参考文献

[1] 邵峰晶, 于忠清.数据挖掘原理与算法[M].北京:中国水利水电出版社, 2003:2～15.

[2] Jiawei Han, Micheline Kamber[著], 范明, 孟小峰, 等[译].数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社, 2001:14～17.

[3] 陈京民, 等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社, 2002:20～30.

[4] 叶新友, 晁成春.数据挖掘技术在高校图书馆中的应用[J].新世纪图书馆, 2005 (1) :50～51.