数据挖掘技术在现代社会信息化发展中的作用日益凸显。它不仅能够从大量的数据资源中挖掘出有价值的信息和知识，而且在处理数据的过程中，还能够帮助用户更快地获取所需资源，优化资源结构，提供参考服务，并实现个性化服务，从而极大地提升了信息资源的使用效率和质量。
在高等院校信息资源建设中，数据挖掘技术的应用尤为重要。高校信息资源库中包含了丰富的学科资料和科研文献，这些资源中不仅有直接可供检索利用的显性信息，更有大量隐含的知识内容。为了能够更有效地管理这些资源，提高资源利用的科学性和合理性，数据挖掘技术成为了一个不可或缺的工具。
数据挖掘技术包含了多种手段，如综合检索、智能匹配等，能够对信息资源库进行深入的分析和处理。在这个过程中，数据挖掘技术的两个核心因素——预测和描述，发挥着关键作用。利用预测分析，可以对现有信息资源进行推理性分析，进而提出知识预测；而描述则通过分析和统计信息资源的利用情况，对知识的性质、类别、质量进行详细描述，从而达到挖掘数据知识的目的。
数据挖掘技术在高校信息资源建设中的应用具体体现在以下几个方面：
1. 提高信息资源建设的速度。数据挖掘技术通过分析用户检索记录，形成浏览记录数据库，当出现相似关键词检索时，系统能快速反应，从而加快了信息资源的建设速度。此外，利用数据挖掘技术的算法可以实现精确的内容匹配，分析访问频率和项目阈值，使服务器运行更加高效，降低了缓存文件的产生和传输受阻，进一步提高了信息资源建设的速度。
2. 优化信息资源建设。通过数据挖掘技术对信息资源进行分类和统计分析，可以设置合理的比例关系，将无序的数据转化为有序的信息结构。同时，通过挖掘用户对信息资源利用的行为路径和兴趣取向，可以制定动态变化的建设方案，并优化数据挖掘策略，从而提高用户对信息资源利用的效率和方式。
3. 提供参考服务。随着信息资源建设的系统性发展，数据挖掘技术可以分析各类参考服务资源之间的相关性，完整地分析整体数据，为用户提供更高效、更高质量的信息服务。例如，数据库技术能够实现多项知识检索功能，使用户能够进行个性化知识搜索，从而满足用户对信息资源的深度需求。
4. 加速个性化服务。传统信息资源建设往往单一且缺乏个性化选择，而数据挖掘技术可以丰富信息资源建设的类型，针对用户需求提供主动服务。通过数据挖掘技术，高校可以为用户推荐符合其兴趣和需求的信息资源，同时根据用户的个性化选择制定分析报告，提高服务的多向性和个性化程度。
数据挖掘技术在高等院校信息资源建设中扮演着至关重要的角色。它通过提供快速、高效、优化和个性化的服务，显著提升了信息资源的利用价值，为高校的发展和建设提供了坚实的基础，进一步促进了高校信息资源建设的持续发展。随着数据挖掘技术的不断发展和完善，其在未来的信息资源建设中将发挥更加关键的作用。
