基于數據挖掘的高職院校圖書館藏書結構優化研究

摘要：隨著信息化進程的加速和知識量的不斷增長，高職院校圖書館面臨著管理、服務和資源利用等方面的新挑戰。基于數據挖掘技術，對高職院校圖書館的藏書結構進行優化研究，通過數據采集、相似性分析、文本挖掘技術以及智能化服務設備的應用，以提高圖書館服務水平和讀者滿意度，為高職院校圖書館的信息化建設提供一定的參考和借鑒。

關鍵詞：數據挖掘高職院校圖書館藏結構優化

中圖分類號：G253文獻標識碼：A

ResearchonOptimizingTheBookCollectionStructure0fVocationalCollegeLibrariesBasedonDataMining

YAOShanshan

（ShanxiHealthVocationalCollege，Jinzhong，ShanxiProvince，030600China）

Abstract：Withtheaccelerationofinformationtechnologyandthecontinuousgrowthofknowledge，vocationalcollegelibrariesarefacingnewchallengesinmanagement，services，andresourceutilization.Thearticleaimstooptimizethebookcollectionstructureofvocationalcollegelibrariesbasedondataminingtechnology.Throughdatacollection，similarityanalysis，textminingtechnology，andtheapplicationofintelligentserviceequipment，itaimstoimprovetheservicelevelandreadersatisfactionoflibraries，andprovidecertainreferenceandreferencefortheinformationconstructionofvocationalcollegelibraries.

KeyWords：Datamining;Vocationalcolleges;Librarycollection;Structuraloptimization

圖書館的藏書結構作為圖書館管理的核心，直接關系到讀者的信息獲取效率和學術研究的質量。然而，傳統的圖書分類方式往往基于主題、學科等靜態屬性，難以適應信息爆炸時代的需求變化和讀者個性化的信息需求。因此，如何通過數據挖掘等現代信息技術手段，優化高職院校圖書館的藏書結構，提高藏書利用率和讀者滿意度成為了當前急需解決的問題。

1數據挖掘在高職院校圖書館的應用

在高職院校圖書館中，數據挖掘作為一種強大的技術工具被廣泛應用于優化圖書館管理和服務。在圖書館領域數據挖掘技術通過分析圖書館系統中的大量數據，幫助圖書館管理者更好地了解用戶需求、優化資源分配、提高服務質量等方面發揮了重要作用。第一，數據挖掘在圖書館中被用來分析用戶行為。分析用戶的借閱歷史、檢索記錄和點擊行為等數據，可以幫助圖書館了解用戶的興趣和偏好，從而提供個性化的推薦服務，改善用戶體驗，增加用戶滿意度和忠誠度。第二，數據挖掘技術也被應用于圖書館的藏書管理。分析藏書的借閱頻率、流通規律、學科分布等數據，圖書館可以優化藏書的采購策略，及時更新館藏，從而保證館藏的多樣性和實用性[1]。第三，數據挖掘還可以幫助圖書館進行資源利用效率分析。分析圖書館的設施利用情況、人流量等數據，可以幫助圖書館發現資源利用的瓶頸和問題并采取相應的措施進行優化，提高資源利用效率，降低運營成本。總的來說，數據挖掘技術在圖書館領域的應用已經取得了一定的成果，為圖書館管理和服務提供了新的思路和方法，具有重要的應用前景和價值。

2圖書館藏書結構分析

在圖書館內部各部門和人員按照一定的組織架構和分工負責，從而實現圖書館的各項任務和目標。通常情況下，圖書館的組織結構包括館藏發展部、技術服務部、讀者服務部等多個部門，每個部門都有明確的職責和工作內容。館藏發展部負責圖書館館藏資源的發展和管理工作，該部門負責圖書的采購、編目、訂購、館藏評估等工作，以確保圖書館的館藏資源能夠滿足用戶的需求并保持館藏的多樣性和更新性；技術服務部是圖書館信息技術和系統建設的核心部門，該部門負責圖書館信息系統的建設、維護和管理，包括圖書館管理系統、數字資源管理系統、網絡設施等以支持圖書館的信息化建設和數字化服務；讀者服務部則是直接為用戶提供服務的部門，該部門負責圖書館的借閱服務、參考咨詢、閱覽室管理等工作，為用戶提供優質的閱讀環境和便捷的借閱服務[2]。除了以上幾個部門外，圖書館還可能設立其他專業部門或崗位，如學科館員、數字化館員、文獻傳遞員等，根據圖書館的具體情況和需求進行設置。

3基于數據挖掘的圖書館藏書結構優化方法

3.1數據采集

通過對各種相關數據的收集和整理可以全面了解圖書館的情況，發現其中的問題和潛在的優化空間，從而為圖書館的管理和服務提供更科學、更有效的支持。根據山西衛生健康職業學院圖書館文獻分類借還統計（如表1所示）可以進行需求量分析。

根據山西衛生健康職業學院圖書館文獻分類借還統計表可以看出：文學類圖書的借閱量最高，達到了18495本，占總借閱量的62.81%，明顯高于其他分類；然后是醫藥、衛生類圖書，借閱量為2851本，占總借閱量的9.68%，居第二位；哲學、宗教和歷史、地理等分類的借閱量也較為顯著，分別占總借閱量的5.65%和7.61%。通過借閱比率，可以更直觀地了解不同分類圖書的借閱狀況，其中，文學類圖書的借閱比率最高，說明學生的借閱量大。山西衛生健康職業學院圖書館館藏可能需要進一步關注和加強館藏在這方面的建設和推廣。

3.2相似性分析

相似性分析可以幫助工作人員發現具有相似特征的數據樣本并將它們組織成群組。在圖書館的情境下，相似性分析可以用于發現具有相似特征的圖書，例如：內容、主題、作者等方面相似的圖書，從而更好地組織和管理圖書館的藏書。在進行相似性分析時，工作人員可以采用各種數據挖掘技術，如聚類分析、關聯規則挖掘等。其中，聚類分析是一種常用的方法，它可以將數據樣本劃分為不同的群組，使得每個群組內的數據樣本彼此相似度較高，而不同群組之間的相似度較低；也可以通過聚類分析來發現具有相似特征的圖書群組。首先，選擇合適的特征來描述圖書，例如圖書的主題、關鍵詞、作者等信息。其次，利用聚類分析算法，如K均值聚類、層次聚類等，將圖書樣本劃分為若干個群組，使得每個群組內的圖書具有較高的相似性。通過相似性分析，可以發現那些在內容或主題上相近的圖書，從而為用戶提供更好的閱讀推薦，或者在圖書排列和管理上提供參考。

3.3文本挖掘技術

一方面，文本挖掘技術可以幫助圖書館對圖書進行自動分類。通過對圖書標題、摘要等文本信息進行文本挖掘分析，可以識別出不同圖書之間的相似性和關聯性，實現對圖書的自動分類。例如，通過文本挖掘技術可以將具有相似主題或內容特征的圖書自動歸為同一類別，進而優化圖書館的分類體系，提高圖書檢索效率。另一方面，文本挖掘技術還可以用于圖書推薦系統的構建。分析用戶的借閱歷史、閱讀偏好等信息，結合圖書的文本信息進行文本挖掘分析，可以為用戶提供個性化的圖書推薦服務[3]。例如：基于用戶已借閱圖書的文本信息可以利用文本挖掘技術發現用戶的閱讀偏好和興趣領域，從而向用戶推薦與其興趣相關的圖書，提高用戶滿意度和借閱率。

3.4利用智能化服務設備

第一，引入自助借還書機可以減輕圖書館工作人員的負擔，釋放人力資源。傳統的借還書流程需要圖書館工作人員一對一地為用戶辦理借還書手續，耗費大量時間和人力。而自助借還書機則可以實現自動化的借還書流程，用戶可以通過自助終端自行辦理借還書手續，無須等待工作人員的幫助，大大節省了用戶的時間，也釋放了工作人員的人力資源，使其可以更專注于其他更高價值的服務[4]。第二，智能導航系統可以幫助用戶更快速、準確地找到所需的圖書資源，提升了圖書館的服務效率。傳統的圖書館布局可能比較復雜，用戶在尋找特定圖書或者其他資源時可能會感到困惑。而智能導航系統可以通過數字地圖和定位技術為用戶提供精準的導航服務，指引用戶快速到達目的地，這不僅節省了用戶的時間，也減少了因為迷路而引起的不便和焦慮，提升了用戶的滿意度和體驗。

3.5優化結果評價

第一，評價指標的選擇至關重要。評價指標應綜合考慮圖書館的管理目標和用戶需求，常用的評價指標包括借閱率、館藏覆蓋率、分類準確率、用戶滿意度等，這些指標可以從不同角度反映圖書館藏書結構優化的效果，有助于全面評估優化結果[5]。第二，針對選擇的評價指標需要制定相應的評價方法和評分標準。評價方法可以是定量分析或定性分析，根據具體情況采用合適的評價方法。例如，對于借閱率這一指標，可以通過統計借閱記錄來計算實際借閱量和借閱率；對于用戶滿意度這一指標可以通過用戶調查或問卷調查來收集用戶反饋，然后進行統計和分析。第三，進行實際的評價工作。根據選擇的評價指標和方法，對優化后的圖書館藏書結構進行評估和分析，這可能涉及到數據的收集、整理、統計和分析等工作，需要充分利用圖書館的管理系統和相關數據資源[6]。第四，根據評價結果提出改進建議。評價結果可以揭示出圖書館藏書結構優化的優勢和不足之處，根據評價結果可以針對性地提出改進建議，包括調整采購策略、優化分類體系以及加強用戶服務等方面的措施，這些建議可以為圖書館的進一步發展和提升提供有益的參考和指導。

4結語

在高職院校圖書館藏書結構優化的研究中，文章深入探討了數據挖掘技術在圖書館領域的應用。通過對圖書館數據的采集、相似性和文本挖掘分析，能夠深入理解圖書館藏書結構的特點和優化的可能性。這項研究不僅為高職院校圖書館提供了一種新的優化路徑，也為圖書館信息化建設和智能化管理提供了有力支撐。希望通過工作人員的努力能夠為圖書館管理者提供更科學、更有效的決策依據，為讀者提供更便捷、更個性化的服務體驗，共同推動圖書館事業的持續發展。

參考文獻

[1]劉柏嵩，楊春艷，殷文婷，等.智能技術驅動下的圖書館服務現代化：轉型與創新[J].大學圖書館學報，2024，42（4）：13-19.

[2]張文德，徐子楊，趙立紅.基于LDA主題模型的“雙一流”高校圖書館用戶評論文本數據挖掘[J].情報探索，2024（7）：120-127.

[3]張欲曉.大數據技術在數字圖書館信息服務中的應用研究[D].哈爾濱：黑龍江大學，2023.

[4]楊芳.基于數據挖掘的地方院校圖書館學生借閱行為研究[D].包頭：內蒙古科技大學，2020.

[5]代東平.從高職院校圖書館的藏書現狀談書庫的藏書布局[J].武漢船舶職業技術學院學報，2015，14（01）：58-60.

[6]張濤，賈世強.論高校圖書館信息化高速發展下的藏書建設[J].科技視界，2021（27）：73-74.