数据挖掘技术是一种利用计算机技术从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。随着互联网和大数据的兴起，数据挖掘技术被广泛应用于金融、通信、电子商务等各个领域。其中，高校图书馆作为文献信息的集散地，也开始利用数据挖掘技术来提高管理水平和服务质量，促进自身的发展和创新。
数据挖掘的定义可以从多个维度来理解。从信息处理技术的角度来看，数据挖掘是一种对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理的方法，目的是从中提取对决策有帮助的关键性数据。更具体地说，数据挖掘是从海量、不完整、有噪声的数据中，提取出隐含的、人们事先不知道、但对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并利用这些信息建立决策支持模型，提供预测性决策支持。
数据挖掘的意义在于，随着计算机技术的飞速发展，尤其是数据处理能力的增强、存储容量和网络宽带价格的快速下降，使得大规模数据分析和提取技术不再受限制。对于高校图书馆而言，管理者需要从大量数据中提取有用信息，以获得对图书馆服务本质和未来发展的认知，从而提升管理质量，从经验管理、主观管理向理性管理、科学管理转变。
数据挖掘的应用分类主要有几种方法：分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。分类与回归是将数据集划分成特定的类别，或者预测数据变量的数值；关联规则用于发现大量事务中项目间的有趣关系；聚类分析旨在发现数据中的内在结构，将相似的数据聚在一起；时序模式则用于分析时间序列数据中蕴含的模式。
数据挖掘技术对高校图书馆事业创新与发展的影响主要体现在以下几个方面：
1. 流通部门：作为图书馆的前线服务部门，流通部门的运作直接关系到图书馆的功能发挥。通过数据挖掘技术，例如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，可以对大量复杂的用户行为数据进行建模，并从中挖掘出有用或有趣的信息和知识。例如，通过借还书数据的统计分析，可以得到读者的借阅兴趣、行为模式等信息。基于这些分析结果，图书馆可以在流通区设置特定的书籍推荐区，如“搭档书架”，这不仅能够帮助读者在借用专业书籍时顺便借阅感兴趣的书籍，也能够提升图书馆作为“第二课堂”的教育功能。
2. 采编部门：在采编部门，传统的书籍采集工作多数依赖于经验判断。引入数据挖掘技术后，可以对读者的借阅行为、图书流通数据进行分析，从而指导图书采购。例如，通过分析借还数据，了解哪些类型的图书借阅频率高，哪些图书组合经常被同时借阅，以此来调整采购计划，优化藏书结构，满足读者的阅读需求。
3. 其他部门：除了流通和采编部门外，数据挖掘技术同样可以应用于图书馆的其他部门。例如，在参考咨询部门，通过数据分析了解读者的咨询习惯和常见问题，有助于优化咨询服务的流程和内容；在技术服务部门，通过对电子资源访问数据的分析，可以优化数字资源的采购和使用效率。
数据挖掘技术不仅能够改善高校图书馆的管理效率，还能够提升其服务水平，为读者提供更加个性化、科学化的服务。随着技术的进步和应用的深入，数据挖掘技术在高校图书馆的创新与发展过程中将扮演越来越重要的角色。
