高校图书馆档案信息管理平台的构建已经成为适应现代图书馆服务需求的重要课题。随着数字化程度的提高，高校图书馆积累了大量的数据资源，包括但不限于借阅记录、馆藏资料、读者行为等方面。然而，传统的图书馆管理方式已经不能满足日益复杂的信息检索和数据分析需求，因此，数据挖掘技术在高校图书馆档案信息管理平台构建中的应用显得尤为重要。
数据挖掘技术是一系列从大量数据中提取或“挖掘”出知识的方法论。这些技术能够处理海量数据，并从数据中发现有用的信息。数据挖掘功能可以分为几个类别，例如基于距离的方法、非基于距离的方法以及统计学方法。基于距离的方法通过测量数据点之间的相似度来进行数据分组，非基于距离的方法则不依赖于数据点之间的距离，而是依据其他标准来分组。统计学方法则从数据的分布和模式中提取信息。
在高校图书馆档案信息管理平台中，数据挖掘技术可以解决多个关键问题，如信息检索困难、海量数据处理、图书利用率分析、借阅行为预测等。数据挖掘技术可以对图书馆的信息资源进行更深层次的分析，揭示数据之间的潜在关系，从而为读者提供更为精准的服务。在海量性问题上，数据挖掘技术能够处理并分析巨大的数据量，发现其中潜在的规律和信息。关联性问题涉及到数据之间的相互关联，例如，借阅记录之间可能存在着某些模式或规律，数据挖掘能够揭示这些关联性。信息的潜在性问题表明图书馆中隐藏着许多未被利用的信息，数据挖掘技术能够将这些信息转化为有价值的数据资源。
在实际的图书馆管理中，数据挖掘技术的需求主要体现在以下几个方面：
1. 海量数据管理：由于数据量庞大，传统方式的管理方法已不再适用，必须依靠高效的数据挖掘技术对数据进行分类和分析。
2. 读者行为预测：通过对历史借阅数据的深入分析，可以预测读者的借阅趋势和偏好，从而实现个性化服务的提供。
3. 图书馆服务优化：通过对借阅情况的分析，可以对图书的摆放、推荐书籍以及借阅流程等进行优化，提高图书馆的整体服务水平。
4. 图书馆系统智能化：利用数据挖掘技术可以自动提取有用信息，减少人工干预，提高信息检索效率。
数据挖掘技术在图书管理中的应用还体现在文献排架管理和读者信息服务方面。在文献排架管理方面，通过数据挖掘可以对图书的使用情况进行详细分析，从而得出图书利用率，甚至可以针对特定的读者群体推荐相关书籍。在读者信息服务方面，联机分析处理（OLAP）技术可以为图书馆管理者提供强大的数据分析工具，帮助管理者更好地理解和分析图书馆的数据仓库信息资源。
数据挖掘技术为高校图书馆档案信息管理平台的构建提供了新的思路和方法，使得图书管理工作更加智能化和精准化，同时也极大提升了图书馆的服务水平和读者的使用体验。随着数据挖掘技术的不断发展和完善，其在图书馆档案信息管理领域的应用前景将更加广阔。
