周宇

摘 要：高校圖書館作為高校發(fā)展的重要部分，其管理的好壞直接影響著高校的發(fā)展。隨著高校圖書館的規(guī)模和資源量不斷增大，圖書館管理工作也逐漸受到更大的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的管理系統(tǒng)已不再適用。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用不僅為師生們提供給了人性化、智能化的服務(wù)，更有利于高校的圖書館管理。本文就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和特點(diǎn)進(jìn)行分析，就其運(yùn)用在高校圖書館管理系統(tǒng)中的具體應(yīng)用展開研究。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；高校圖書館；管理系統(tǒng)；應(yīng)用研究

眾所周知，高校圖書館是高校進(jìn)行科研活動(dòng)、教學(xué)活動(dòng)、學(xué)生拓展知識(shí)的重要區(qū)域，其管理質(zhì)量的好壞直接關(guān)系著學(xué)校的各項(xiàng)活動(dòng)。但因主觀條件的限制，技術(shù)的限制，高校圖書館的管理方式落后，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在高校圖書館管理系統(tǒng)中成為了當(dāng)前人們關(guān)注的焦點(diǎn)。下文就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念展開分析，就其運(yùn)用在高校圖書館管理系統(tǒng)中的作用進(jìn)行研究。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念和圖書館管理系統(tǒng)特點(diǎn)分析

1.1 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念

所謂數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是在更多的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，事實(shí)上，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)始于1989年，國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上首次提出數(shù)據(jù)挖掘的概念。數(shù)據(jù)挖掘就是從特定行駛的數(shù)據(jù)庫(kù)中提煉知識(shí)的一個(gè)過程，對(duì)于特定的數(shù)據(jù)和問題選擇的一種或者多種挖掘算法，來找到數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，從而解決這些特定的問題。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在高校圖書館管理系統(tǒng)中，就是利用了數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類概念來進(jìn)行。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則主要反映的就是數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，聚類則是指他通過數(shù)據(jù)分析將讀者進(jìn)行劃分，以幫助管理者發(fā)現(xiàn)不同讀者的不同特征，并以此來分組，以為管理者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值提供依據(jù)。

1.2 高校圖書館管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)

高校圖書館管理系統(tǒng)是管理一項(xiàng)涉及項(xiàng)目多、管理復(fù)雜的工作，首先，其數(shù)據(jù)量巨大，隨著高校的學(xué)生逐漸增多，圖書館的讀者也逐漸變大，而隨著文獻(xiàn)數(shù)量的大量引進(jìn)，圖書館管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)也不斷加大。長(zhǎng)時(shí)間后，數(shù)據(jù)的龐大性不可估量。其次，圖書館管理系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)存在很大的關(guān)聯(lián)性，例如很多借閱記錄、同一類讀者之間的閱讀情況之間都存在這很大的關(guān)聯(lián)性，其潛在信息量也相當(dāng)大，因此，管理起來也非常不易。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館管理系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

其實(shí)，高校圖書館管理系統(tǒng)屬于圖書館多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的一種，涉及到的有學(xué)生管理系統(tǒng)、教師管理系統(tǒng)以及教學(xué)管理系統(tǒng)等多方面的因素，而圖書館管理系統(tǒng)是將其數(shù)據(jù)集成起來的綜合性管理系統(tǒng)，再按照一定的原則進(jìn)行過濾和整理后再存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。挖掘技術(shù)就是在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源的基礎(chǔ)上，以不影響原有系統(tǒng)性能為目標(biāo)，對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行抽取、綜合以及集成、挖掘等操作。最后，再利用數(shù)九挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的整理與分析，按照一定的規(guī)律找出其相關(guān)性并以形象的圖形化方式顯示出來，以為圖書館管理者提供科學(xué)的指導(dǎo)管理。

事實(shí)上，要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書管理系統(tǒng)中，主要分為收集數(shù)據(jù)模塊、數(shù)據(jù)挖掘模塊、讀者信息服務(wù)分析等幾部分組成。首先，根據(jù)用例分析，就以上四個(gè)模塊對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先，數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)主要就是高校圖書館管理系統(tǒng)、學(xué)生、教師和教學(xué)管理系統(tǒng)中進(jìn)行抽取和集成的。而數(shù)據(jù)挖掘不僅能夠挖掘出數(shù)據(jù)背后的隱藏信息，更能掌握讀者的借閱規(guī)律，預(yù)測(cè)讀者的借閱需求，這也為高校圖書館的服務(wù)提升了一個(gè)等級(jí)。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并將其載入數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后利用挖掘技術(shù)的智能處理技術(shù)來分析這些數(shù)據(jù)，并得到一系列可以用于實(shí)際決策的有用信息和知識(shí)，以為高校圖書館的服務(wù)質(zhì)量提升提供依據(jù)。

最后，在建立好數(shù)據(jù)庫(kù)后，如果要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息資源進(jìn)行利用，就需要一個(gè)強(qiáng)有力的工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。聯(lián)機(jī)分析處理是當(dāng)前廣泛使用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)，運(yùn)用Microsoft SQL Server Analysis Services來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和展示，為系統(tǒng)提供堵車的檔案和背景，并過濾掉無關(guān)的信息，對(duì)其歷史訪問信息進(jìn)行分析，以識(shí)別出讀者的興趣，將讀者進(jìn)行分類。最終，系統(tǒng)根據(jù)這些信息，建立起相應(yīng)的、有個(gè)性特色的資源數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)?shù)玫阶x者的集群特征后，圖書館資源服務(wù)器就能為讀者提供有針對(duì)性特色服務(wù)。

3 結(jié)束語

總之，伴隨著信息技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用在高校圖書館管理系統(tǒng)中不僅能夠挖掘用戶信息，更能在數(shù)據(jù)庫(kù)中找到有用的信息，并對(duì)其進(jìn)行劃分和整合，最終制定出有特色的圖書館資源，更好的提升高校圖書館服務(wù)質(zhì)量。

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