高校图书馆流通数据挖掘的新思路.pdf

在当今的高校图书馆服务中，对流通数据的挖掘与分析已成为提高服务质量、满足读者需求的重要手段。本文针对高校图书馆流通数据挖掘提出了新思路，具体包括以下几个方面： 1. 图书馆流通数据的意义和价值：图书馆流通数据来源于图书馆的日常业务操作，包括图书的借阅、归还、续借等信息。这些数据不仅反映了图书馆的业务流程和读者的行为模式，而且对于图书采购、馆藏布局、读者需求分析等方面具有重要的参考价值。 2. 数据分析方法的现状与不足：虽然当前存在多种分析图书馆流通数据的方法，但将这些分析结果转化为指导图书馆实践的案例还比较少。这导致了数据丰富但实际可用的信息有限，即所谓的“数据丰富、信息贫乏”的现象。 3. 情报学基本定律与分析方法的应用：文章提出通过参考情报学的基本定律和分析方法，对图书馆流通数据进行重新定义和评价指标体系的建立。这些指标和方法包括基于图书借阅频次的指标（如图书半衰期、图书集合普赖斯指数、图书滞架指数、图书h指数）以及基于读者借阅行为和借阅频次的指标（如读者h指数）。 4. 图书借阅频次评价指标的构建：为了更有效地分析图书流通情况，文章构建了包括图书半衰期、图书集合普赖斯指数、图书滞架指数和图书h指数等评价指标。这些指标能帮助图书馆管理者了解图书的流通状态和读者的借阅习惯，从而更好地进行图书采购和库存管理。 5. 读者借阅行为分析：除了基于图书借阅频次的评价指标，文章还提出了基于读者借阅行为的分析方法，如读者h指数。这有助于图书馆了解读者群体的借阅特征，进而提供更个性化的服务。 6. 图书耦合／共现网络模型的应用：为了深入挖掘图书与读者之间的关联性，文章还建议构建图书耦合／共现网络模型。通过分析图书之间的关联模式，可以发现读者的兴趣点和图书的潜在搭配，对图书馆资源的优化配置和读者服务的个性化提供有力支持。 7. 高校图书馆的实践指导：本文的目的在于提供一种新的思路，以强化图书馆对流通数据的分析和组织能力，进而指导图书馆的采购和布局配置，向读者提供积极主动且个性化的信息服务。 高校图书馆流通数据挖掘的新思路强调了数据分析在图书馆实践中的应用，并提出了一系列基于情报学原理构建的评价指标和分析方法。这不仅有利于提高图书馆的管理效率和服务质量，而且能更好地满足读者的需求，推动图书馆向更加智能化和个性化的方向发展。图书馆管理者应当重视流通数据的深度挖掘和分析，将这些数据转化为实践中的实际行动，以实现图书馆资源的最优化利用和服务的个性化定制。