數據挖掘技術在圖書館個性化服務管理中的應用

【摘 要】數字圖書館是圖書館模式的信息資源有序化組織和知識化管理，是下一代網絡信息資源管理的主導模式。數據挖掘（數據庫挖掘、文本挖掘、圖像挖掘）技術就是信息資源管理的核心技術。本文針對數據挖掘技術在圖書館個性化服務管理中的應用進行探討。

【關鍵詞】數據挖掘；圖書館；個性化服務

數字圖書館是圖書館信息服務朝網絡化、電子化和數字化方向發展的產物，它是一個將計算機網絡環境下信息資源收藏、服務和使用者集成在一起的環境，以支持數字化數據、信息和知識的生成、發布、傳輸、利用和保存。以下將結合數據挖掘技術進行具體地闡述。

一、數據挖掘技術

數據挖掘的基本思想是從數據中抽取有價值的信息，其目的是幫助決策者尋找數據間潛在的關聯，發現被忽略的要素，而這些信息對預測趨勢和決策行為是十分有用的。從決策支持的角度看，數據挖掘是一種決策支持的過程，主要基于人工智能、機器學習、數據庫技術等多種技術，能高度自動地分析企業原有的數據，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶行為，幫助決策者調整市場策略，從而減少風險，做出正確決策。從數據庫的角度看，數據挖掘就是從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的信息的高級處理過程。從定義中可以看出，數據挖掘是一個高級的處理過程，它從數據集中識別出用模式表示的知識。高級的處理過程是指一個多步驟的處理過程，多步驟之間相互影響、反復調整，形成一種螺旋式上升過程。數據挖掘的模式有多種，按功能可分為兩大類：預測型模式和描述型模式。預測型模式是可以根據數據項的值精確確定某種結果的模式，挖掘預測型模式所使用的數據也可以明確知道結果。

二、數據挖掘技術與數字圖書館

（1）數據收集、存儲和組織。數字圖書館系統面對的不僅僅是一個圖書館的館藏資源，還包括各個聯盟成員的館藏信息及網上信息，這些數據的分布分散，再加上數據內容和數據特征的多樣性都給圖書館進行數據存儲和數據分析帶來了很大的困難。面對這些問題，數字圖書館系統就必須采用新的數據存儲思想，利用新的強大的解決方案，將數據分主題、有組織，系統地進行存儲，在較高的層次上對分析對象進行了完整、統一的描述，保證了數據的完整性和一致性。（2）數據分析和知識挖掘。館藏數據中隱藏著許多重要的信息，有必要對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。由于傳統的數據庫系統缺乏數據分析和挖掘數據中隱藏的知識的手段，業務數據形式的復雜多樣以及數據規模的龐大更使傳統的決策支持系統無能為力。為了提高數據的利用率，急需一種技術能夠從海量的數據中，快速地挖掘出有意義、有價值的知識，以支持信息咨詢服務。數據挖掘技術的基本思想就是從數據中抽取有價值的信息，它可以幫助我們從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的知識。影響我國圖書館事業發展的重要因素之一是管理水平不高。管理水平不高在很大程度上是由于決策方式不科學。傳統的圖書館決策方式沒有與時俱進地改進以適應時代的變化，多憑經驗與感覺進行，往往存在片面、主觀、盲目等問題。數據倉庫技術使領導層決策的科學性更有保障。第一，數據倉庫技術使決策所依據的信息更加充足。數據倉庫將各種內部數據和外部信息匯集起來并進行處理和轉換，形成隨時可用、集中統一的決策信息，從而有效解決了決策所依據的信息不足的問題。第二，數據倉庫技術使決策可靠度和可行性更高。數據倉庫技術可以從多種角度對集成數據進行分析和比較，審查和驗證決策假設，提高決策的可靠度和可行性。最后，數據挖掘工具可以從海量的歷史數據中找出潛在的模式，并準確地做出預測。這樣，圖書館決策者的創新思維能夠得到充分激發，從而有效應對信息化給圖書館事業發展帶來的挑戰。（3）決策支持。數據倉庫和數據挖掘技術是科學決策的有效工具，通過下面案例可以了解它們在圖書館服務中的應用。案例：基于數字圖書館的領導決策信息咨詢服務系統圖書情報機構擁有強大的信息資源優勢，有全面、準確提供信息服務的手段，有對信息進行分析、綜合、濃縮、轉換與創新的條件和實力，已經具備為領導決策提供信息咨詢服務的能力和優勢。但是，圖書情報機構并沒有成為領導決策信息咨詢服務的重要組成部分。究其原因，一是信息咨詢服務形式亂而無序，缺少有針對性的某一領域和某一專業的信息咨詢服務，沒有形成統一管理、統籌安排、有針對性地提供服務的格局；二是缺乏對信息的深加工，不能為決策者提供直接、有效的知識。因此，在今后的信息咨詢中，圖書情報機構需要做好以下兩點：一是信息資源建設的針對性。圖書情報機構應分析自己的館藏信息，確定信息咨詢方向，有針對性地全面采集某一領域或某一專業的信息，形成信息優勢。二是采用先進的信息技術（如數據挖掘技術和數據倉庫技術）對館藏數據庫進行深加工。館藏數據中隱藏著許多重要信息，蘊涵著豐富的知識，如果能把這些信息和知識從數據庫中抽取出來，進一步加工，將為決策創造很多直接的、潛在的支持。數字圖書館是圖書館信息服務朝網絡化、電子化和數字化方向發展的產物，它是一個將計算機網絡環境下信息資源收藏、服務和使用者集成在一起的環境，以支持數字化數據、信息和知識的生成、發布、傳輸、利用和保存。在數字圖書館系統中，增加數據挖掘、數據倉庫系統，就能對館藏資源進行深加工，更好地進行決策咨詢服務。（1）特色源數據庫是指某一特定咨詢領域的信息集合。（2）數據挖掘、數據倉庫是決策信息咨詢的技術基礎，數據倉庫為有效支持決策分析提供了全局一致的數據環境，數據挖掘從數據庫中搜索出有價值的決策信息。（3）信息采集是手工采集和網絡機器人采集相結合。（4）信息檢索服務包括圖書館業務中的內容檢索、元信息檢索和決策信息檢索。

三、發展前景

數字圖書館作為圖書館的未來發展趨勢，在實踐中面臨許多困難，其中之一就是知識的有效組織與發現。由于數據倉庫技術在數據的組織與分析、數據挖掘、知識發現等方面具有的巨大潛力和優勢，所以可以為數字圖書館的建設提供關鍵技術。例如：借助和參考數據倉庫技術，人們可以進行海量信息的有效存儲和利用，元數據的界定與自動抽取，超大規模分布式數據庫的快速存取以及實現分布式資源庫互操作性。中國數字圖書館工程在數字圖書館建設中對數據倉庫技術實際應用進行了有益的嘗試，工程的一個重要部分就包括建立分布式存儲、集中式管理的大型數據倉庫，并對其進行智能化的管理與挖掘，再通過個性化和智能化的人機交互界面實現網絡信息服務。未來社會是信息的社會。可以預見，信息技術將在未來的圖書館中得到更加充分的運用。目前，數據倉庫技術在圖書館領域的應用雖然還處于起步階段，但基于其在數據的組織、分析和知識發現等方面的巨大優勢和潛力，應用前景將十分廣闊。

四、結論

網絡時代的圖書館咨詢需求將轉向更為廣闊的信息源，要求接受咨詢的人員提供綜合度更高、附加值更大的信息產品。數據倉庫作為新型的信息架構，為咨詢館員提供了一個廣闊的查詢數據源。同時，數據倉庫為分析和挖掘信息提供了一個良好的數據環境，一方面咨詢館員可以從海量數據中分析出事物之間的聯系，找到隱藏其中的信息規律，為用戶提供深層次信息產品。另一方面，咨詢館員還可以通過分析用戶的歷史咨詢記錄，了解他們的研究方向和興趣所在，從而提供主動的個性化信息服務。

參考文獻

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