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Web挖掘技術在高職院校數字圖書館個性化服務中?的應用分析

2017-07-19 13:38:48王倩輝
卷宗 2017年13期
關鍵詞:高職院校圖書館應用

王倩輝

摘 要:隨著社會的不斷發展,數據挖掘技術得到了人們的廣泛關注。尤其是在現代化的圖書館建設中,它有著極為深刻的應用。一方面,將挖掘技術在Web上體現出來,能夠實現海量信息的搜集。另一方面,也能夠對傳統圖書管理工作加以改進,使規劃手段更加簡單、便捷。因此,本文以Web挖掘技術的簡要概述作為切入點,對其在高職院校數字圖書館個性化服務中的應用進行研究。

關鍵詞:Web挖掘技術;高職院校;圖書館;個性化服務;應用

近幾年來,高職院校的發展前景更加廣闊,圖書館數字化管理也成為了服務中的重點。為了能夠給學生提供一個良好的閱讀環境,使資料的查找方式更加便捷,也為圖書管理人員減輕工作負擔,Web挖掘技術的應用勢在必行。

1 Web挖掘技術簡析

Web挖掘技術主要是指通過Web網絡系統進行的一種數據挖掘方式。在因特網中,有許多可利用的資料信息,能夠對高職院校學生的學習產生幫助。但我們如何能夠在眾多的信息中搜索到自己真正需要的,并且有益的內容,是挖掘技術的主要功能。系統可以對有趣的、具有深刻內涵的資料進行整合,并提供一個全面性的搜索模式,以結構化的方式將原始數據進行分析,并改變其具體形態,以文本或者是圖片的形式呈現在我們的面前。

與單個的數據倉庫相比,面向Web的數據挖掘技術是相對復雜的。首先,每個數據庫中都含有豐富的信息,并且一個數據源就代表了Web上的一個站點。系統會在數據收集的期間將每個節點都聯系在一起,為用戶提供一個綜合性的視圖空間。其次,這些數據都不是一成不變的,它們具有相互協調性和信息共享性,能夠對模式進行單獨設定。最后,Web挖掘技術能夠從內容和結構兩方面來完成。從內容上,它主要將動態的數據節點統一起來,并以組合排列的方式進行有效規劃。我們可以利用其中的查詢功能對一段時間內形成的文本或者圖片進行了解,獲取其中有用的信息。從結構上來看,Web頁面可以從用戶的需求出發,根據日常訪問信息形成一個規劃路徑,在文件自定義的基礎上來完善注冊方式。

2 Web挖掘技術在高職院校數字圖書館個性化服務中的應用分析

2.1 基于數字圖書館性化服務下的Web挖掘技術

基于數字化圖書館服務下的Web挖掘技術主要在以下幾個方面有所體現:第一,實現圖書館信息的發布。高職院校會定期對圖書庫進行更新,并將近期新的數目列舉出來。而圖書管理員會根據新書的條形碼將它們予以歸類,并整理出來放在Web頁面上。學生可以在應用平臺上進行檢索,并按照自己需求進行計劃。同時,Web挖掘技術技術還具有信息導航功能,系統可以將學生搜索的內容自動導航到對應的文獻庫當中,以實現圖書的綜合性查找。第二,個人書架與個性化檢索。高職院校的學生可以在網頁上建立一個常用的服務平臺,并以收藏的方式將圖書放在書架上。而數字化挖掘系統會將這一過程記錄下來,并將不同數據在幾個信道中傳送,最后在服務終端進行反饋。在學生下次瀏覽時,系統會將其看過的書目或者是類似的書籍進行整合,并將無關的信息過濾出去,檢索出與用戶興趣愛好相契合的內容。第三,統一化的信息管理平臺。在Web挖掘技術的使用當中,信息管理平臺是呈現統一化趨勢的。每個學生可以將學號和密碼輸入到數字化平臺中,Web頁面則會將他帶入到相應的界面當中,并提出具有針對性的服務內容。這種方式的好處在于服務更加人性化、實際化。

2.2 數字化圖書館中個性化服務的內容分析

從本質上來說,數字化圖書館的個性服務主要體現在書籍的預覽和借閱上。學生可以通過自動化系統進行圖書的預約,在其他學生歸還書籍后,系統會在第一時間進行提醒,并以短信的形式傳遞信息。在圖書借閱方面,也體現了人性化的一面。首先,Web挖掘技術可以實現信息的全自動化歸設,不需要圖書管理人員進行約束。學生主要將書籍的條形碼在借閱頁面進行掃描,并將一卡通放在機器上。系統就會自動顯示出借閱人姓名、借閱時間、歸還期限、圖書名稱等等。另外,當學生歸還書籍時,也只要在機器前進行掃描即可。第二,信息推送和分類定制功能?,F在的數字化圖書館可以通過對用戶瀏覽內容的分析制定出相關的推送服務,并以“Web廣播”的形式實現服務功能的分化。另外,學生可以在系統中輸入自己的年齡、興趣愛好、學歷等內容,數字化圖書館會進行真實場景的模擬,推斷出學生所需要的圖書,并達到信息深化的目的。

2.3 基于Web挖掘技術數字化圖書館模型的構建

基于Web挖掘技術數字化圖書館模型的構建方式主要分為以下幾個步驟:第一,系統將用戶作為服務載體,以數據訪問的方式對信息進行分析,并通過模塊凈化的方式配置系統的核心構件,形成以“用戶愛好”為具體方向的關聯路徑。同時,系統還會根據數據量的擴大來調整服務策略,在數字資源利用的基礎上達到界面評估的目的。最后,服務終端會將數據的分析結果以圖片或者文字的形式呈現出來,為學生的瀏覽和閱讀提供方便。第二,系統還可以對數據進行預處理,甄別出有用的信息,將無關的內容刪除掉,形成以頁面訪問為主的邏輯單元。通過這種方式構建以本校用戶為主的信息傳送路徑,挖掘出更有深度的內容,實現模型的優化。

3 結語

綜上所述,本文主要從三個方面進行論述。首先,對Web挖掘技術進行簡要的概述。其次,以高職院校的數字化圖書館個性服務模式的構建為切入點,對Web挖掘技術的應用進行分析。最后,對數字化圖書館的基本模型進行討論。從而得出:當前數字化圖書館的發展趨勢是個性化服務,它能夠具有針對性的分析出每位用戶的需求,并實現資源的高效管理。而Web挖掘技術則是對信息進行整合,為數字化圖書館的個性發展創造有利條件。

參考文獻

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