賈彥玲 楊柳 宋志陽

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

作者簡介：

賈彥玲（1992—），女，碩士，研究方向為計算機思維、STEAM教育、教學(xué)模式研究。

楊柳（1993—），女，碩士，研究方向為個性化教學(xué)。宋志陽（1994—），男，本科，研究方向為車輛工程教育。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2401-5042-6419

摘要：圖書館的日常運營中，每天都會產(chǎn)生大量的圖書流通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是記錄讀者信息和業(yè)務(wù)統(tǒng)計的工具，更隱藏著巨大的潛在價值。通過對這些數(shù)據(jù)的深度挖掘，我們發(fā)現(xiàn)讀者的借閱行為、圖書分類、學(xué)科特點以及讀者類型之間存在一定的關(guān)聯(lián)。這些關(guān)聯(lián)對于圖書館優(yōu)化資源配置、提高資源利用率以及提升服務(wù)水平具有重要意義。本文將結(jié)合實際經(jīng)驗，首先分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館應(yīng)用的必要性，然后探討數(shù)據(jù)挖掘的基本技術(shù)。同時，文章還將提出將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖書館系統(tǒng)的基本步驟，并深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館讀者借閱行為分析中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 ?圖書館 ?聚類算法 ?關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

中圖分類號：TP393

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖書館已從傳統(tǒng)的紙質(zhì)書籍轉(zhuǎn)向數(shù)字化資源。在這個過程中，圖書館積累了大量的數(shù)據(jù)，包括讀者的借閱記錄、搜索歷史、閱讀習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)不僅數(shù)量龐大，而且類型多樣，具有很高的利用價值。然而，如何有效利用這些大數(shù)據(jù)，提高圖書館的服務(wù)質(zhì)量和資源利用效率，是當(dāng)前面臨的一大挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)挖掘作為一種強大的信息處理技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識。通過數(shù)據(jù)挖掘，圖書館可以深入了解讀者需求和行為模式，優(yōu)化資源布局，提高服務(wù)質(zhì)量，從而滿足讀者需求并提高資源利用效率。

相關(guān)概念及技術(shù)

1.1大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的熱門詞匯[1]。進入21世紀(jì)以來，大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，推動了各個領(lǐng)域生產(chǎn)方式和規(guī)模的智能化、現(xiàn)代化。大數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)量大、種類多[2]。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和處理工具進行分析和研究。大數(shù)據(jù)蘊含著巨大的價值，但值得注意的是，并非大數(shù)據(jù)中的所有數(shù)據(jù)都具有高價值。

大數(shù)據(jù)所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。這種大數(shù)據(jù)的容量十分龐大，通常以TB甚至PB來衡量[3]。

1.2數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用專業(yè)算法從海量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的強大工具。在信息爆炸時代，數(shù)據(jù)量龐大但有價值的信息有限，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能快速篩選出有價值的內(nèi)容，提高數(shù)據(jù)處理和分析效率。它與計算機科學(xué)技術(shù)緊密相連，綜合運用多種科學(xué)技術(shù)，為決策制定、趨勢預(yù)測等提供有力支持。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使人們更好地理解和利用數(shù)據(jù)，做出更明智的決策，是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。

1.3圖書館數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的必要性

隨著信息時代的快速發(fā)展，圖書館作為知識的海洋和信息的集散地，每天都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅包括讀者的借閱記錄、館藏資源的利用情況，還涉及圖書館的日常運營和管理。因此，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的信息，以滿足讀者的需求和提高圖書館的管理效率，顯得尤為重要[4]。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵工具。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于圖書館深入理解讀者行為和興趣，優(yōu)化館藏資源配置，提供個性化服務(wù)和推薦。分析日常運營數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)管理問題，預(yù)測熱門書籍和讀者需求，為決策提供科學(xué)依據(jù)。挖掘和分析讀者反饋信息，及時改進服務(wù)質(zhì)量和提升滿意度。同時，數(shù)據(jù)挖掘助力圖書館開展新業(yè)務(wù)，滿足不斷變化的學(xué)習(xí)和信息需求。

數(shù)據(jù)挖掘步驟

2.1建立數(shù)據(jù)庫

在圖書館數(shù)據(jù)挖掘中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄之間的關(guān)系分析是關(guān)鍵的一環(huán)。這些關(guān)系不僅包括圖書與讀者的關(guān)系、借閱記錄之間的聯(lián)系，還包括讀者行為與圖書類型、借閱模式與借閱頻率等復(fù)雜的關(guān)系。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)這些隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)系和模式[5]。例如：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助發(fā)現(xiàn)圖書之間的關(guān)聯(lián)，從而優(yōu)化圖書排架和推薦系統(tǒng)；聚類分析則可以將讀者按照其借閱行為進行分類，為個性化服務(wù)和市場細分提供依據(jù)[6]。理解這些關(guān)系有助于圖書館更精準(zhǔn)地滿足讀者需求，提升服務(wù)質(zhì)量和管理效率。（見圖1）。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘模塊的構(gòu)建

為了對圖書館的借閱記錄數(shù)據(jù)進行文本向量化、聚類分析和效果評估，幫助圖書館了解讀者的閱讀偏好和行為模式，需要構(gòu)建一個數(shù)據(jù)挖掘核心模塊。首先，使用pandas庫讀取圖書館的借閱記錄數(shù)據(jù)，并進行簡單的數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括填充缺失值。這里假設(shè)數(shù)據(jù)集中有一個名為“text”的文本列和一個名為“cluster”的類別列。其次，使用scikit-learn庫中的CountVectorizer類對文本數(shù)據(jù)進行向量化處理，將文本轉(zhuǎn)換為詞頻矩陣。這有助于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型格式，以便進行后續(xù)的機器學(xué)習(xí)算法處理。再次，使用KMeans算法對文本數(shù)據(jù)進行聚類分析。假設(shè)要將數(shù)據(jù)分為3個類別，并使用KMeans++初始化方法來選擇初始聚類中心。設(shè)置了最大迭代次數(shù)為100次，并使用單一的初始值進行聚類。在模型擬合后，?adjusted_rand_score函數(shù)評估聚類的效果。該函數(shù)返回調(diào)整后的Rand指數(shù)，用于衡量聚類的準(zhǔn)確度。得分越接近1，表示聚類效果越好。最后，DataFrame生成一個聚類報告，顯示每個詞在不同聚類中的分布情況。

2.3數(shù)據(jù)挖掘分析后的決策

在進行讀者借閱行為的數(shù)據(jù)挖掘分析后，決策依據(jù)主要包含以下兩個維度。

2.3.1借閱量信息的比較

通過比較不同圖書的讀者借閱量，可以深入了解各類圖書的受歡迎程度和需求情況。在此基礎(chǔ)上，以目標(biāo)群體讀者的借閱持續(xù)時間作為度量標(biāo)準(zhǔn)，進一步分析各類讀者的借閱偏好和習(xí)慣。

2.3.2讀者類別與持有時間的比較

通過對不同類別讀者的借閱行為進行分析，可以探究不同群體讀者的閱讀偏好和圖書利用率。這有助于理解各類讀者的借閱需求和特點，為優(yōu)化圖書配置和服務(wù)提供決策支持。以某圖書館為例，通過數(shù)據(jù)挖掘分析圖書的實際使用情況，給出了決策過程。決策樹如圖2所示。

實現(xiàn)過程

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的第一步，其目的是將原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和規(guī)整，以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘。在圖書館讀者借閱行為分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下幾個方面。

（1）數(shù)據(jù)清洗：去除異常數(shù)據(jù)、處理缺失值、統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式等。

（2）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將分類變量進行獨熱編碼，將日期格式統(tǒng)一等。

數(shù)據(jù)規(guī)整：對數(shù)據(jù)進行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同特征之間的量綱影響。

3.2借閱行為模式挖掘

借閱行為模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的重要應(yīng)用之一。通過借閱行為模式挖掘，可以發(fā)現(xiàn)讀者的借閱習(xí)慣、興趣偏好以及潛在的借閱需求。常見的方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等。

3.2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

用于發(fā)現(xiàn)借閱記錄中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)哪些書籍經(jīng)常被同時借閱，從而優(yōu)化圖書排架和推薦策略。

3.2.2聚類分析

將具有相似借閱行為的讀者分為同一類，以便進行有針對性的服務(wù)。例如：根據(jù)讀者的借閱記錄，可以將讀者分為小說愛好者、學(xué)術(shù)研究型讀者等不同類型，為不同類型的讀者提供個性化的圖書推薦服務(wù)。

3.3借閱行為預(yù)測

借閱行為預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的另一個重要應(yīng)用。通過借閱行為預(yù)測，可以了解讀者的借閱需求和趨勢，從而制定更加精準(zhǔn)的圖書采購、排架和推薦策略。常用的預(yù)測方法包括回歸分析和時間序列分析等。

3.3.1回歸分析

通過分析歷史借閱數(shù)據(jù)，建立借閱量與相關(guān)因素之間的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測未來的借閱量。例如，可以根據(jù)讀者的借閱歷史、圖書的借閱情況等因素，預(yù)測某一時間段內(nèi)的圖書需求量。

3.3.2時間序列分析

通過對歷史借閱數(shù)據(jù)進行時間序列分析，了解借閱量的變化趨勢和周期性規(guī)律。例如，可以分析某一類圖書的借閱量隨時間的變化情況，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的借閱趨勢。

3.4數(shù)據(jù)可視化與交互式分析

數(shù)據(jù)可視化與交互式分析是數(shù)據(jù)挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的另一個重要應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)可視化和交互式分析，可以將挖掘結(jié)果以直觀、易理解的方式呈現(xiàn)給讀者和管理人員，提高決策的科學(xué)性和實用性。常用的可視化方法包括柱狀圖、餅圖、熱力圖等。例如：可以通過柱狀圖展示各類圖書的借閱量對比情況；通過熱力圖展示讀者的聚類分布情況；通過交互式分析工具，用戶可以自由篩選、過濾和探索數(shù)據(jù)，深入挖掘不同維度之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律。這種交互式的數(shù)據(jù)可視化方式可以幫助圖書館管理人員更好地理解讀者的借閱行為和需求，從而制定更加精準(zhǔn)的服務(wù)策略。

4結(jié)語

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，圖書館數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量、多樣化的特點。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館大數(shù)據(jù)利用中發(fā)揮著重要作用。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、借閱行為模式挖掘、借閱行為預(yù)測以及數(shù)據(jù)可視化與交互式分析等技術(shù)手段，圖書館能夠深入挖掘讀者借閱行為，優(yōu)化服務(wù)策略，提高運營效率。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于圖書館實現(xiàn)個性化服務(wù)、精準(zhǔn)采購和排架，為讀者提供更好的閱讀體驗。

參考文獻

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