本文对数据挖掘技术在图书馆领域的应用进行了详细的分析和探讨。数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”知识的非平凡过程，它能够处理信息利用和提取中的关键作用，并对未来的趋势和行为进行预测。在图书馆领域，数据挖掘技术可以应对因馆藏文献数量庞大而导致的信息难以寻找和管理的问题，为用户和图书管理员提供更好的服务。
文章介绍了数据挖掘技术的基本概念和主要功能。数据挖掘包括多个层面，如分析、分类、聚类、预测、时序模式分析以及偏差检测。其中，关联分析用于发现数据库中数据项之间隐藏的关联规则；分类是建立数据类别概念的描述，用于构造模型，通常采用规则或决策树模式；聚类过程是将数据分组，形成多个相似数据集合的类，有助于发现数据分布模式和数据属性间的关系；预测则利用历史数据来预测未来趋势；时序模式分析用于发现具有较高重复发生概率的模式；偏差检测用于从数据库中识别异常或偏差记录。
接下来，文章分析了数据挖掘技术在图书馆中的应用需求。在信息化社会中，图书馆需要依靠现代信息技术来推进现代化进程并应对信息爆炸的问题。利用数据挖掘技术可以帮助图书馆从海量数据中提取有用知识，支持图书馆在各个层次上的科学决策服务，实现高效的信息合作模式。同时，数据挖掘技术对于图书馆管理的决策建设也具有重要意义。它可以辅助图书馆在管理和服务上实现个性化，满足不同用户的需求。
文章还讨论了数据挖掘技术在图书馆中的实际应用场景，例如在用户信息采集、个性化服务、资源推荐、图书馆管理决策等方面的应用。通过对用户借阅行为、检索行为等信息进行数据挖掘，可以更好地理解用户需求，提供更加精准的信息服务。
文章的作者刘丽娜、杨东方和赵羚云都来自河北农业大学海洋学院和秦皇岛职业技术学院，他们在文章中提出，随着信息技术的发展，图书馆正面临着巨大的挑战和机遇，而数据挖掘技术在图书馆的应用能够为解决这些挑战提供新的思路和方法。
数据挖掘技术在图书馆的应用为图书馆信息服务带来了新的变革，它不仅能够提高信息检索的精确度，还能为图书馆的管理决策提供科学依据，同时也为图书馆的服务质量提升提供了强大的支撑。随着技术的不断进步，未来的数据挖掘技术将更加智能化、精准化，为图书馆的发展带来更广阔的应用前景。
