数据挖掘技术在高校图书馆中的应用 (2).pdf

数据挖掘技术是一项能够从大量数据中提取有用信息和知识的新型技术。该技术自诞生以来，在许多行业和领域都得到了广泛的应用，其中高校图书馆就是一个重要的应用场所。本篇文章探讨了数据挖掘技术在高校图书馆中的应用，分析了该技术应用于高校图书馆的必要性和可行性，并提出了设计高校图书馆数据挖掘系统的方法。 文章简述了数据挖掘技术的基本概念。数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。数据挖掘具有海量性、复杂性、离散性、可用性、动态性和相对性等特点。数据挖掘的任务是从海量的历史数据中挖掘出潜在的规则、模式和知识，其基本功能包括描述功能和预测功能。描述功能可以刻画数据库或数据仓库中数据的一般特性，发现数据间的联系；预测功能则是通过分析已知数据，预测未来的数据和发展趋势，为决策提供服务。数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据选择、数据预处理、数据挖掘、转换模型及模式评价五个阶段。 文章接着分析了数据挖掘技术在高校图书馆应用的必要性和可行性。高校图书馆积累了大量的数据，但这些数据庞大无序且动态变化，仅依靠人工分析或简单的统计无法准确掌握并应用这些信息以指导图书馆的日常工作。数据挖掘技术能够帮助图书馆从庞大的数据中挖掘有价值的信息，这些信息可以指导读者的借阅行为，为图书馆领导和工作人员做出决策提供参考。此外，随着图书馆自动化管理系统的应用，图书馆的数据变得大量、关联、数据库化，这与数据挖掘技术对数据的要求相符，因此，将数据挖掘技术应用于高校图书馆是可行的。 在高校图书馆中应用数据挖掘技术的必要性和可行性得到论证后，文章进一步提出了高校图书馆数据挖掘系统的设计方法。流通管理是图书馆的核心工作之一，它直接面向读者用户，利用已经建立的读者数据和馆藏数据实现借书、还书等业务。流通子系统是图书馆自动化管理系统中针对流通业务设立的专用管理模块，其主要功能是将流通部门的各项具体业务工作实现计算机化管理，并产生大量表单数据，这些数据成为高校图书馆数据挖掘系统的数据来源。高校图书馆数据挖掘系统主要包括三个模块：数据预处理模块、数据挖掘引擎模块和用户界面。数据预处理模块负责数据的清洗、集成和转换等前期准备；数据挖掘引擎模块则执行核心的数据挖掘算法，发现数据间的潜在关系和模式；用户界面则提供用户交互的平台，使非技术用户也能方便地使用系统。 数据挖掘技术在高校图书馆的应用不仅必要，而且具有实际意义。该技术能够帮助图书馆更有效地组织和处理信息资源，满足个性化服务的需求，并为决策和规划提供指导。通过对高校图书馆数据进行深入挖掘，可以提取更多对图书馆管理和服务有实际价值的信息，从而提升图书馆的服务质量和管理效率。随着技术的不断发展，数据挖掘在高校图书馆的应用必将越来越广泛，对于促进高校图书馆的信息化建设具有重要的推动作用。