基于數據挖掘的高校圖書館個性化圖書推薦服務研究

信陽農林學院 郭淑紅 徐玉梅 劉 釗

基于數據挖掘的高校圖書館個性化圖書推薦服務研究

信陽農林學院 郭淑紅 徐玉梅 劉 釗

在圖書館個性化圖書推薦服務中，應用數據挖掘技術能夠滿足用戶的不同圖書閱讀的需求，滿足用戶不同方式進行圖書選擇的需求，是提升圖書館個性化服務質量的需要。本文研究了數據挖掘技術應用于高校圖書館圖書推薦服務中的必要性，并提出了應用策略，對于提升圖書館服務質量具有積極的意義。

高校圖書館；個性化圖書推薦服務；數據挖掘技術；應用

數據挖掘技術指的是從數據庫中發現用戶所需知識資源的技術。數據挖掘技術應用需要對大量數據進行分析，經歷一個復雜的分析過程，把一些滿足用戶用戶的知識，有價值的模塊資源信息挖掘出來，滿足用戶需要。數據挖掘技術在高校圖書館個性化圖書推薦服務中可以得到有效應用，利用這種技術可以實現圖書館圖書個性化推薦的功能，能夠滿足用戶搜索圖書信息的需要。

一、數據挖掘技術應用于高校圖書館個性化圖書推薦服務中的必要性

1、數據挖掘技術應用能夠滿足高校圖書館信息資源極大豐富化的需要

高校圖書館經過多年的發展，不僅沉淀了濃厚的文化氛圍，而且積累了大量豐富的優質圖書資源，積累了大量優質的系統專業知識內容，這些資源和專業知識是互聯網資源所不能比的。在信息技術環境下，高校圖書館建設也實現了創新突破發展，在研究應用多媒體大數據信息的基礎上，高校圖書館應用信息技術手段，建立了現代化的數字化圖書館。現代高校數字化圖書館信息資源是非常豐富的，在龐大的資源體系中，也存在一些發展難的問題，比如，數字圖書館信息資源可視化中就存在一些問題，館藏資源的數字化過程是突出的問題。在高校圖書館中有很多紙質資源，這些紙質資源信息數據的數據庫錄入工作量是非常龐大的，紙質資源數據錄入工作質量的好壞直接對數字圖書館館藏資源的可視化效果有著重要的影響。即使數字圖書館信息可視化過程能有效完成，通過龐大的信息進行資源信息的搜集也是一個問題，要解決這種問題，很有必要借助數據挖掘技術。

2、數據挖掘技術應用是高校圖書館用戶信息需求的多樣化所決定的

在高校圖書館服務中，用戶信息需求呈現出多樣化的特點，這種多樣化主要表現在以下幾方面，第一，用戶信息需求主體的多樣化，高校數字圖書館建成之后，信息用戶不斷增加，不同的用戶群體都會有不同的信息需求。第二，信息需求內容的多樣化，用戶信息需求內容的多樣化，可選擇信息資源的多樣化，不同用戶都可以選擇不同的信息內容。第三，用戶信息需求方式的多樣化，需求方式的多樣化，就要求高校圖書館要能為用戶獲取信息提供更多的途徑和方式。滿足用戶多種方式的圖書閱讀需求也必須要借助數據挖掘技術。在高校圖書館管理中國，應用數據挖掘技術能夠滿足不同用戶的信息需求，利用這種技術，用戶可以從圖書館中自由選擇自己需要的信息，自由選擇自己需要的采集信息的方式。

二、數據挖掘技術在高校圖書館個性化圖書推薦服務中的應用

1、數據挖掘技術在高校圖書館圖書文獻推薦服務中的應用

高校圖書館最主要最基礎的工作就是能夠提供有效的圖書文獻資源服務，圖書館中文獻資源的利用率高低是對圖書館各項服務質量的高低進行衡量的最要依據之一，尤其是對高校圖書館個性化服務質量評價中，需要借助于圖書文資源的利用率對其進行評價。因此，個性化書面推薦工作在高校整個圖書館管理服務工作中處于重要地位。

數據挖掘技術在高校圖書館圖書文獻推薦服務中的應用，主要需要采用聚類分析或者是關聯分析的方法對讀者的歷史借閱數據信息進行分析和研究，通過研究發現一些關聯規則。關聯規則能對讀者在圖書館圖書文獻借閱的數據資源分析提供理論支持。換言之，不同的讀者借閱圖書的類型是存在區別的，即使是同一讀者也可以選擇不同類型的圖書資源。通過數據挖掘技術對用戶借閱的歷史信息進行挖掘分析，計算出相關圖書文獻之間存在的關聯規則，分析得出置信度和支持度，進而對讀者借閱模式進行構建。在圖書館藏資源的基礎上，形成圖書推薦數據庫，通過數據挖掘技術對讀者借閱行為的分析，依據分析結果，從數據庫中推薦用戶相關數目資源，把這些信息推薦給用戶，以提升圖書館的服務效率和質量。這種應用在數據資源信息龐大，館藏資源極為豐富的現代圖書館中作用是巨大的。比如，通過數據挖掘技術對讀者借閱行為和相關信息進行分析，通過關聯分析，找出關聯性較強的計算機編程和數據庫類型文獻，當讀者有意向借閱計算機編程語言圖書時，圖書館就可以為讀者推向數據庫類別資源，為讀者提供個性化的服務。這樣，可以節省讀者查找資源信息的時間，能夠為讀者學習工作，提供高質量的服務。

2、數據挖掘技術在高校圖書館文獻檢索服務中的應用

高校提供文獻檢索服務是個性化信息服務的重要內容。在傳統的文獻檢索服務中，高校圖書館只是為讀者提供一些簡單的館藏文獻資源，這種服務不能滿足新時代讀者的需求。為讀者提供個性化的文獻檢索服務，必須要能夠研究讀者的閱讀喜好和閱讀規律，在此基礎上為讀者提供他們需要的服務。

高校圖書館在為讀者提供個性化的文獻檢索服務中，必須要利用數據挖掘技術，通過數據挖掘技術對用戶閱讀個性目標進行定位。這樣，才能減輕個性化服務的工作強度，提升個性化推薦服務的質量。高校圖書館利用數據挖掘技術開展個性化的推薦服務，第一，需要進行數據信息的搜集工作，利用數據挖掘技術對讀者歷史節約行為進行數據搜集，對這些數據進行分析，對相關信息進行分類處理，這是一項巨大的工程。在高校圖書館后臺數據庫中，數據資源信息非常龐大，數據收集工作開展也有一定的難度，數據搜集主要是收集讀者歷史借閱信息，同時搜集讀者預約和續借圖書等信息。第二，進行數據篩選和數據分類處理，然后對處理后的數據信息進行進一步的預處理，進行數據轉換，構建完整的結構化的數據庫，這樣才能為數據挖掘算法的進一步實施提供支持。第三，進行數據挖掘，這個階段需要應用到關聯分析法和聚類分析法等研究方法。在研究之后，建立數據庫，按照不同讀者閱讀的習慣和喜好情況把借閱書面信息分析整理出來，第四，應用可視化技術，在以上分析結構的基礎上，把個性化的文獻推薦給需要的讀者，當讀者進行文獻檢索的過程中，通過推薦就把讀者搜索文獻相關的一些文獻自動地向讀者推薦，根據讀者閱讀習慣和需要，為讀者提供個性化的文獻推薦，滿足讀者的個性化需要。

3、數據挖掘技術在高校圖書館館藏書架管理中的應用

高校圖書館館藏資源極為豐富，館藏書目種類繁多，只有加強圖書館書架管理工作，優化此工作，才能滿足用戶個性化選書讀書的需要。圖書館書架管理的重點是根據圖書文獻變化情況，對圖書文獻變化趨勢進行分析，預估。在書架上為預估的最新文獻預留位置，降低書架上圖書的倒架次數，對一些舊的文獻進行及時清理，保障新文獻能夠迅速上架，滿足讀者的個性化需要。

要實現對館藏書架的有效管理，需要借助于數據挖掘技術。通過數據挖掘技術對圖書文獻借閱日志進行分析，對文獻回歸與時序進行分析，從而分析出圖書文獻被借閱的周期變化情況。通過各種手段，分析出圖書文獻借閱增幅較大的和借閱頻率較高的館藏資源，并把這些資源挑選出來，根據相關數據按照排架規則做好圖書書架管理工作。在書架最顯眼的位置放置借閱量較大的圖書資料，并為借閱增幅大的圖書文獻預留位置。通過這種方式，使館藏資源得到及時的更新，滿足讀者個性化的讀書需求。

[1]唐細英．高校圖書館個性化服務現狀分析[J]．科技文獻信息管理,2012(01)

[2]王哲．數據挖掘技術在高校圖書館個性化服務中的應用研究[D]．重慶大學,2012．

郭淑紅(1975—)，女，河南信陽人，碩士，副教授，研究方向：數據挖掘、計算機應用。

河南省科技廳項目：2016年河南省科技廳軟科學項目“基于數據挖掘的高校圖書館個性化圖書推薦技術研究” ，編號（162400410470）。