數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的運用

徐覺瑛

摘 要：雖然目前數字圖書館已經逐漸發展起來，但是，對于高職院校圖書館來說，紙質資源的管理工作也是非常重要的。在高職院校中，如果一直使用系統的方法對圖書進行管理和儲存，無法實現對圖書館進行個性化的管理。如何在高職院校圖書管理中使用數據挖掘技術，是高校應該考慮的重要問題。本文對數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的應用進行了分析。

關鍵詞：數據挖掘技術；高職院校；圖書管理；應用分析

近年來，高職院校圖書館正在擴大規模，引進大量的圖書。目前高職院校所使用的系統只能對圖書進行一些統計管理，比如圖書的借閱、讀者借閱統計等，讓管理者能夠大概了解圖書的情況。但是，所統計出來的數據并不能成為管理者以后改善工作的參考依據。而數據挖掘技術不僅可以對讀者的借閱數據進行統計，還能從此看出讀者的借閱方向，從而為讀者提供更好的服務。本文分析了在高職院校中，數據挖掘技術在圖書管理中的應用。

1 數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的需求研究

目前，高職院校的圖書館基本上是為讀者提供一些最根本的服務，主要包括借書、閱書、還書以及咨詢等方面的服務，不能為讀者提供主動性的服務。要想使高職院校的圖書管理者主動的為讀者提供服務，必須要了解讀者的閱讀需求，而通過數據挖掘技術就能對讀者以往的閱讀信息進行分析，從而了解讀者的閱讀傾向，為讀者提供更加科學的、個性化的服務。

首先，要分析讀者群與其借閱行為，用到的數據挖掘技術主要包括以下幾種：第一，敘述統計分析。就是說利用敘述統計的形式分析數據庫里的數據，查找出借閱率最高的書籍和讀者，并且對其所代表的意義進行分析。第二，孤立點分析。也就是說，通過分析讀者的借閱信息，找出一些有特殊需要的讀者，進而為他們提供特殊性的服務。也可以查閱圖書借閱的歷史信息，將最受歡迎的書籍和最不受歡迎的書籍挑選出來，從而制定有效的解決策略。第三，聚類統計分析。通過查閱讀者的借閱記錄以及信息，對不同借閱群體之間的差異進行分析，再利用聚類統計的方式分析讀者的行為。

其次，為讀者提供個性化的服務。高職院校要想實現這個工作，用到的數據挖掘技術有：

第一，關聯規則分析法。就是通過分析讀者借閱圖書和借閱記錄之間的關系，明確讀者的讀書需求，以便更好的為讀者提供個性化的服務。

第二，時間、序列分析法。分析讀者借閱書籍的順序和時間，了解讀者的習慣，從而在適當的時候為讀者提供適合的書籍。另外，時間分析法也能方便圖書館對書籍進行合理的安排。

最后，文獻排架方面的管理。在高職院校圖書管理中，使用數據挖掘技術不僅能夠找出最受歡迎的書籍，還能對讀者進行有針對性的服務。另外，還能通過對讀者借閱行為和借閱書籍的分析，設立專門的書籍擺放處，以便讀者的閱讀，使每一位讀者都能很方便的找到自己想閱讀的書籍，這樣，會吸引更多的讀者。

2 數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的應用分析

2.1 關于圖書管理

首先，各個高職院校可以分析讀者群的閱讀需求，明確讀者對知識的需求程度，從而科學規劃圖書館的圖書以及文獻資料。數據挖掘技術的使用不僅能夠增加資源的利用率，還能提升高職院校圖書館的經濟效益。它能夠自動的記錄讀者借閱圖書的情況，從而科學管理沒有借出去的圖書。另外，數據挖掘技術還能幫助采購人員進行圖書的采購，并且合理安排最新的圖書，供讀者閱讀。

其次，由于高職院校的圖書內容非常豐富，所以，讀者在閱讀時，不可能每一本圖書都使用到，不能保證高職院校圖書館當中的圖書完全被利用，況且，高職院校的圖書館還要為不同的讀者提供不同的服務。因此，不能對讀者的需求做到充分的了解，這就要求高職院校圖書館要采用數據挖掘技術，分析讀者的歷史借閱情況，通過對歷史數據進行詳細的研究，使圖書館的管理人員對圖書進行科學的管理。

2.2 關于讀者管理

高職院校圖書館的原則是要正確服務好每一位讀者，在工作時，要堅持讀者至上的原則。所以，要想更好的服務每一位讀者，就要充分了解讀者的需求。高職院校可以利用數據挖掘技術對讀者進行管理，并且進行分類。比如，高職院校的圖書館可以從職業的角度對讀者進行分類，其主要對象是教師、職工以及學生。針對這種情況，高職院校圖書館可以創建一個長久的服務關系，通過數據挖掘技術對讀者的文化程度、興趣愛好等進行分析，從而找出最喜歡閱讀的人群。另外，高職院校圖書館還可以利用數據挖掘技術對讀者的信息進行管理，要及時處理好應屆畢業生的借閱證，例如，延長期限或者是注銷。一旦注銷畢業生的借閱證，畢業生畢業之后就不能再通過高職院校的圖書館進行閱讀行為，與之相反，如果延長畢業生借閱證的期限，就算畢業生畢業，也同樣可以在高職院校圖書館內進行閱讀行為。所以，高職院校圖書館要科學合理的管理讀者的信息，并且及時的對其進行分析，從而充分調動讀者的閱讀興趣，提升高職院校圖書管理的水平，使高職院校圖書館的服務水平得到提高，為讀者提供更好的服務。

3 結束語

隨著圖書管理系統在高職院校的廣泛應用，一些原本的數據越積越多，并且為高職院校的數據挖掘技術奠定了基礎。通過對高職院校圖書管理系統的分析，研究了數據挖掘技術當中關聯規則和聚類算法在高職院校圖書管理中的應用。在原本一些傳統借、還、新書上架以及庫存管理的功能上添加了數據挖掘技術，通過抽樣分析，從而使高職院校圖書管理逐漸變得智能化，為讀者提供更好的服務。

參考文獻：

[1]李會艷.數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的應用[J].農業圖書情報學刊，2015，03：65-68.

[2]丁麗，詹林，孫高峰，馬健.數據挖掘技術在高職院校圖書管理中的應用[J].綏化學院學報，2013，06：121-125.

[3]楊睿娜.數據挖掘在高職院校圖書館管理中的應用[J].科技創新與應用，2012，06：242.

[4]許建林，毛燁.數據挖掘在高職院校圖書館中的應用研究[J].科技創新與應用，2012，27：319-320.