在当今信息爆炸的时代，图书馆作为知识的海洋，正面临着数据量几何级数增长所带来的挑战。随着数据库技术的不断进步，人们开始意识到，即便数据量庞大，但从中提取有价值信息的能力却有限，这种“数据丰富，信息贫乏”的局面要求我们采用更高效的技术手段。数据挖掘技术在此背景下应运而生，其主要任务是从海量数据中发现有价值的知识和信息，即所谓的知识发现。图书馆作为数据挖掘应用的重要场所，其目的在于深化对信息的开发，探究图书馆藏书与读者需求之间的内在联系，优化馆藏结构，并提供个性化与主动式的信息服务。
数据挖掘是一种交叉学科，融合了数据库技术、统计学、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索等领域的知识。数据挖掘的过程一般被划分为五个步骤：数据清理、数据集成、数据变换与数据归纳、数据挖掘、知识表示。数据挖掘方法的多样性使其在图书馆的应用具有广泛的研究前景。
在图书馆的应用中，数据挖掘主要可以归纳为以下几种方法：
1. 分类：作为监督学习方法的分类，主要通过分析和挖掘读者借阅记录、基本信息和浏览记录，将样本分配到预定的类别中，以便进行行为和需求分析。常见的分类方法包括判定树归纳分类、贝叶斯分类以及神经网络的反向传播分类等。分类技术在图书馆文献类别分析以及读者群分类上具有重要应用，有助于构建读者的借阅特征模型，并提供精准的学科信息推送服务。
2. 聚类分析：聚类分析的核心在于将具有相似特性的对象聚合在一起。在图书馆应用中，它既可用于信息服务，例如使OPAC系统智能化，又可用于读者聚类，以兴趣爱好和特征相似度为标准进行分组，为后续的读者行为分析提供基础。文本聚类技术在图书馆数字化的趋势下，用于处理和自动分析大量的文本信息，优化文档的表示、分类、标引和自动文摘等任务。
3. 关联分析：关联分析用于从大量数据中发现项集之间的有趣关联和相关关系。它基于Apriori算法，不仅为图书馆的馆藏优化服务，还为读者提供个性化推荐，同时可发现学科发展动向和隐性关联。例如，当发现某读者借阅文献A的同时也常借阅文献B，说明两者间存在内在联系，从而在该读者再次借阅文献A时，推荐相关文献B，这样可以提高资源的利用率，同时满足读者的个性化需求。
4. 时间序列分析：时间序列模式通过分析数据的时间变化趋势来预测未来的数据值。在图书馆领域，通过分析图书馆流通数据和Web访问日志，可以发现图书馆访问和借阅的周期性规律，总结出图书馆流通特征，并预测未来的流通趋势。基于这些分析结果，可以合理安排图书馆流通服务部门的工作，节省人力资源，同时将更多精力投入到数据分析和创新服务的开展中。
5. 孤立点分析：孤立点分析是数据挖掘中的另一种常用方法，它通常用于金融行业的欺诈检测，识别数据库中的异常记录。在图书馆的应用中，孤立点分析可以帮助识别特殊读者群体，以满足他们的个性化需求。
数据挖掘在图书馆的应用能够极大地丰富和优化图书馆的服务内容，提高信息资源的使用效率，促进图书馆与读者之间的互动，为图书馆的发展提供强有力的技术支持。随着技术的不断进步和研究的深入，数据挖掘技术在图书馆中的应用将更加广泛和深入，其价值和影响也会日益显著。
