数据挖掘在高校图书馆服务中的应用探究.pdf

数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用已经成为图书馆服务创新和资源优化的关键手段。随着大数据时代的到来，图书馆拥有的数据量越来越大，如何有效地挖掘这些数据背后的价值，成为了提升图书馆服务质量和资源利用率的关键。 数据挖掘的内涵指的是通过收集、转换、分析和模型化处理人们的行为数据，从而挖掘出数据背后的价值。在这个过程中，大数据的四个特征—体量大（Volume）、类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、利用速度快（Velocity）—是影响数据挖掘效率和效果的重要因素。 数据挖掘的过程通常包括数据的采集与存储、计算与处理、智能运营三个方面。在采集与存储阶段，高校图书馆可以通过自动化图书系统采集学生的借阅数据，并将其存储在云端，这是后续数据处理的基础。在计算与处理阶段，需要运用精确的算法对数据进行分析。常用的算法包括关联规则、分类算法、聚类算法和时间序列法等。 关联规则算法用于发现不同数据项之间的关联性。例如，通过分析临床医学学生借阅的书籍，可以发现某些书籍之间具有关联性，据此可以为特定读者群推荐相关的图书资源。分类算法则是将借阅样本数据库中的多种行为数据进行分类，通过划分找到学生精细的借阅需求和借阅特征，从而进行科学采购和高效存档。聚类算法将借阅数据划分为不同的借阅群体，概括出各类群体的借阅模式或习惯。时间序列法则是通过分析按时间排列的数据序列，预测未来的趋势和关系。 智能运营是数据挖掘过程的最后阶段，涉及根据挖掘出的数据价值来规划和决策图书馆的各项事宜，如服务的改进、资源的优化配置等。利用算法如算术平均、加权平均和指数平均等减少偶然因素的影响，提高数据预测的准确性。 在高校图书馆服务中的应用途径有多个方面。数据挖掘能够加强图书馆的规划，例如通过对借阅数据的分析，可以将借阅量大的图书类别放在易于查找的位置，或将具有关联性的图书放在一起，从而提高图书馆的资源利用率和服务效率。此外，数据挖掘还可以应用于图书馆的身份验证和支付系统，提高图书馆管理的智能化程度，为读者提供更便捷的服务体验。 文章还提及，高校图书馆面对图书资源利用率下降的问题，需要挖掘服务数据以进行图书资源采购、编目等，从而为读者提供个性化的图书资源服务。通过数据分析，图书馆可以科学地管理馆藏，发现并处理破损的书籍、错误的编目和索引问题，从而保证图书馆服务质量的提升。 作者李诏然是石家庄信息工程职业学院的助理馆员，她的研究方向为图书馆学，通过对数据挖掘在高校图书馆中应用的深入分析，旨在将图书馆服务的潜力彻底释放，创造出更多的价值。