數據挖掘技術在高校數字圖書館個性化系統中的應用研究

張文華

(長春工程學院圖書館，吉林 長春 130012)

隨著信息技術、計算機技術和通信技術的的不斷發展，圖書館作為一個信息資源中心，現在圖書館發展的最主要的方向就是信息化，在這個過程中，很多資源就是在這個過程中發展積累的。個性化服務在信息化的過程中，也是越來越受到人們的重視。在如此多的信息資源中，我們如何能找到自己所需要的信息資源是當前所面臨的最大難題，成熟的信息技術，通過數據挖掘，在解決問題方面，能找到明確解決問題的方向，應用數據挖掘技術將為在圖書館的資源組織和管理方面、服務質量的提升方面和服務范圍的拓寬方面、應用數據挖掘技術都能提供有效的技術支持。該技術中強大的聚類分析的基礎上采用了關聯規則，對聚類進行了有效的分析和進一步的深度挖掘，挖掘出讀者對于圖書館資源和滿足讀者需求的一些關聯的內容，找出其中關聯的規則。在高校數字圖書館現有的規模和條件基礎之上，以圖書館的借閱記錄為具體挖掘的對象，建立個性化服務系統整體結構模型，找出具有關聯性較強的各類圖書，為讀者提供讀者現借閱的書籍信息的同時向讀者推薦優秀的書籍。

1.數據挖掘技術

為了使數據更適于挖掘，能有效、準確的提供結果，會對數據進行不同方式的變換，利用數據挖掘算法對數據進行挖掘的過程。其中包括:問題定義、數據挖掘、算法的選擇、結果解釋和評估。圖書館信息化雖然給日常的管理工作來了諸多便利的同時也產生了許多新的困難。我們有效利用數據挖掘的過程對圖書館大量的數據的分析處理，在為讀者提供服務方面，可以做到更加的人性化，讓作者體驗到更加優質的服務，在管理方面，可以為管理人員提供決策和觀點的參考信息。

2.高校數字圖書館個性化服務的應用

2.1 讀者個性化服務的資源建設

目前，國內大多數高校仍然延續以前的傳統借閱模式，基本都是通過期刊社、出版社、書店新進的新書的書目來獲取采購的基本信息，除了個例會征求相關專家的意見類決定外，其他的基本都是有負責采購員的人員、院長來決定，這樣的方式弊端在于，在采購的過程中，會帶有采購人員，或者院長的個人喜好在里面，會產生一些誤差。計算機技術也主要用于輔助借閱和圖書管理，將被動的服務方式轉換為主動的服方式，由知識服務來取代文獻服務，升華服務的內涵本質這就要求提升圖書館的個性化深層次服務的同時，要收集到以下的數據:讀者個人信息、讀者借閱信息、讀者預約信息、讀者對相關學科文獻資源的評價、檢索時的關鍵字信息等等，圖書館管理者必須掌握讀者的閱讀傾向與興趣需求，使圖書館的信息服務變得更加主動，從而有效提高服務質量。

2.2 數據挖掘技術在高校圖書館的應用

數字圖書館是面向用戶提供滿足其個性化要求的信息資源和功能的一種服務，其前提是需要預先考慮到讀者的個人特點和對信息的特殊要求，除了在課堂聽講以外，圖書館是一個高校學生獲取知識另外一個重要的途徑，對于都在積極提升本校的綜合實力的我國各大高校而言，圖書館信息化建設就顯得尤為重要。要給讀者有第一觀念的體現最主要的是給讀者提供一個有特點的環境。要想在服務上有一個大幅的突破，就要使得數據挖掘技術的廣泛使用，這樣才能更好運用和改變。圖書館可以根據讀者的愛好來運用技術，這樣就可以很好的吸引讀者以及更好的提高讀者的閱讀興趣。針對不同的讀者的要求、愛好、特點的不同，來開展個性化推薦服務。

3.數字圖書館個性化服務數據挖掘的具體實現

數據挖掘是一門新興的科學，算法主要用到聚類算法和關聯規則兩類算法.是從放在數據庫、數據倉庫或其它資源庫中的大量數據中挖掘或“發現”有趣知識的過程。要進行聚類挖掘方面的開發就必須要從讀者的借閱數量上入手，在進行借閱數量挖掘的過程中，光選取和挖掘是遠遠不夠的，還要進行一定的分析。如果是更好的，更方便的為讀者提供服務，就必須要把通過聚類挖掘，出來的信息來分類，針對不同的作者要具體的細分。不同的參數的設置可以得出不同的結論。通常是通過設置不一樣的最小置信度和最小支持度，來關聯規則的數據挖掘過程，基于索書號級數據庫的規則挖掘可以挖掘出數量和質量不同的關聯規則。這是一個類似于人工智能的過程，有著很大的靈活性。

［1］Jiawei Han、MichelineKamber，范明、孟小峰等譯，數據挖掘概念與技術，北京:機械工業出版社，2001

［2］邵峰晶、于忠清，數據挖掘原理與算法，北京:水利水電出版社，2003

［3］于光，李文峰.數據挖掘技術在圖書館讀者管理中的應用［J」.圖書情報工作，2005，

［4］徐杰飛，數字圖書館個性化服務研究綜述，情報探索，2010

［5］佃小華，基于知識管理的圖書館個性化創新服務，成功(教育版)下半月，2011