摘  要： 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以SQL 2000數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種圖書(shū)館改進(jìn)方案。詳細(xì)描述了借閱記錄、個(gè)性化服務(wù)、館藏布置、圖書(shū)分布和決策支持等管理和服務(wù)方面設(shè)計(jì)思路，初步建立了圖書(shū)館綜合化的管理服務(wù)平臺(tái)。
關(guān)鍵詞： 圖書(shū)館；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；管理服務(wù)平臺(tái)

　隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展，高校圖書(shū)館的職能已從傳統(tǒng)的讀者服務(wù)和教育功能逐漸向讀者提高、領(lǐng)導(dǎo)決策的職能轉(zhuǎn)變，在豐富的信息資源中為用戶提供有效的信息和知識(shí)參考咨詢，完善圖書(shū)館的資源建設(shè)，進(jìn)行數(shù)字化的科學(xué)管理[1-2]?，F(xiàn)代圖書(shū)館正向自動(dòng)化、數(shù)字化、信息化方向發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可在促進(jìn)職能轉(zhuǎn)變、建設(shè)圖書(shū)館資源、提高服務(wù)質(zhì)量、拓寬服務(wù)范圍等方面提供強(qiáng)有力的技術(shù)和服務(wù)支持。
　本文針對(duì)焦作大學(xué)圖書(shū)館管理和建設(shè)工作的現(xiàn)狀和不足，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出一種圖書(shū)館改進(jìn)方案設(shè)計(jì)，為校圖書(shū)館的資源建設(shè)、讀者服務(wù)提供有效保證，并根據(jù)采集的信息和數(shù)據(jù)，為教學(xué)和科研的發(fā)展提供依據(jù)。
1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的定義
　數(shù)據(jù)挖掘[3-5]DM(Data Mining)是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的事先不知道但又有潛在的有用信息和知識(shí)的過(guò)程，而這些信息和知識(shí)是不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的。發(fā)現(xiàn)的知識(shí)主要用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過(guò)程控制等，也可以用于數(shù)據(jù)的自我維護(hù)。狹義上的數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)KDD(Knowledge Discovery in Database)的一個(gè)關(guān)鍵步驟，是提取數(shù)據(jù)和建立模型的重要環(huán)節(jié)。
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程
　數(shù)據(jù)挖掘大致可以分為四個(gè)步驟：(1)資源發(fā)現(xiàn)，即提取信息所需要的數(shù)據(jù)；(2)信息的選擇和預(yù)處理，即從檢索到的數(shù)據(jù)和信息中篩選和處理有用的信息；(3)模型化，即從單個(gè)或多個(gè)信息發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，建立普遍的模型；(4)評(píng)價(jià)，即對(duì)挖掘出的模型進(jìn)行確認(rèn)或者解釋。
　根據(jù)挖掘的類型不同，數(shù)據(jù)挖掘的方法主要有以下四種[6]：
　(1)關(guān)聯(lián)分析。從大量不同屬性數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，挖掘出數(shù)據(jù)間潛在的相互關(guān)系或者結(jié)構(gòu)，如超級(jí)市場(chǎng)的“購(gòu)物籃”問(wèn)題研究。
　(2)序列分析。從一定時(shí)間間隔內(nèi)接連發(fā)生的事件中發(fā)現(xiàn)各數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。把這些事件用一個(gè)序列表示，序列中的各事件除具有時(shí)間屬性外，還具有統(tǒng)計(jì)上的概率性，與關(guān)聯(lián)分析的算法相似。
　(3)分類分析。把具有相同屬性的樣本看作同一個(gè)類別，通過(guò)分析類別樣本的特點(diǎn)，得到?jīng)Q定樣本屬性的規(guī)則和方法。如全國(guó)受教育程度分析中，可以依據(jù)文化程度來(lái)劃分樣本。
　(4)聚類分析。與分類分析不同，聚類分析是把數(shù)據(jù)按照其相似性和差異性分成若干具有一定意義的子集，然后再分別描述不同的類別。
2 圖書(shū)館改進(jìn)設(shè)計(jì)方案
　焦作大學(xué)圖書(shū)館始建于1981年，經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展，擁有了豐富的館藏資源，可提供圖書(shū)借閱、期刊查詢、讀者服務(wù)等基本功能，為全校教學(xué)和科研提供了強(qiáng)有力的支撐。針對(duì)我校圖書(shū)館的資源布置、信息檢索和服務(wù)方面的缺點(diǎn)，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在現(xiàn)有圖書(shū)館資源和管理的基礎(chǔ)上，提出了圖書(shū)館改進(jìn)方案。方案設(shè)計(jì)原理框圖如圖1所示。

　系統(tǒng)以SQL 2000數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，分為用戶數(shù)據(jù)庫(kù)和館藏資源數(shù)據(jù)庫(kù)，并根據(jù)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的信息提供服務(wù)支持。用戶數(shù)據(jù)庫(kù)主要用來(lái)為圖書(shū)館館藏資源的使用者提供有用戶檢索、借閱記錄和個(gè)性化等主要功能；館藏資源數(shù)據(jù)庫(kù)用于搜集和提供圖書(shū)館的資源，包括紙質(zhì)圖書(shū)、電子資源等；服務(wù)支持根據(jù)系統(tǒng)搜集的信息，提高圖書(shū)館在館舍布置、圖書(shū)分布及決策服務(wù)等管理方面的服務(wù)，促進(jìn)圖書(shū)館的科學(xué)管理。在圖1所示的方案設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用于借閱記錄、個(gè)性化服務(wù)和服務(wù)支持等功能中。
2.1 借閱記錄
　讀者借閱記錄存儲(chǔ)于用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中，每條記錄包含讀者的標(biāo)識(shí)碼和借閱圖書(shū)的標(biāo)識(shí)碼，如表1所示。

　采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘讀者信息和對(duì)應(yīng)的圖書(shū)信息時(shí)，為提高挖掘效率，采用數(shù)據(jù)表形式存放挖掘記錄，并根據(jù)讀者的標(biāo)識(shí)碼和圖書(shū)的分類及存放地址的表鏈接，如表2和表3所示。

　借閱記錄采用關(guān)聯(lián)分析方法，通過(guò)唯一的讀者標(biāo)識(shí)碼在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部自動(dòng)把三者連接起來(lái)，顯示完整的圖書(shū)借閱信息供管理人員、讀者查詢。同時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)記錄圖書(shū)的借閱頻率、圖書(shū)類別的使用頻率和圖書(shū)的交叉借閱頻率，并存儲(chǔ)為管理人員提供的參考信息。
2.2 個(gè)性化服務(wù)
　采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的圖書(shū)借閱頻率和圖書(shū)類別使用頻率，數(shù)據(jù)庫(kù)在讀者查詢相關(guān)圖書(shū)時(shí)，自動(dòng)把頻率較高的圖書(shū)置前，并根據(jù)讀者的興趣愛(ài)好向讀者推薦相關(guān)圖書(shū)。當(dāng)讀者所需要的圖書(shū)已被全部借閱或者圖書(shū)館沒(méi)有收藏時(shí)，自動(dòng)向讀者推薦3~5種的相關(guān)替代圖書(shū)或電子資源。
2.3 服務(wù)支持
　服務(wù)支持主要包括圖書(shū)館館藏布置、圖書(shū)分布和決策服務(wù)。
　館藏布置根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)的圖書(shū)類別使用頻率和圖書(shū)交叉借閱頻率來(lái)布置不同類別的圖書(shū)庫(kù)在圖書(shū)館的位置，使關(guān)聯(lián)度較高的圖書(shū)庫(kù)緊鄰。如借閱了文學(xué)類圖書(shū)的讀者同時(shí)借閱藝術(shù)類圖書(shū)的頻率較高，則可把文學(xué)圖書(shū)庫(kù)和藝術(shù)圖書(shū)庫(kù)相鄰。同時(shí)，對(duì)于同一類目的圖書(shū)，可根據(jù)使用率的大小在圖書(shū)庫(kù)內(nèi)設(shè)置閱覽桌的數(shù)量，使圖書(shū)館利用更加合理。
　圖書(shū)分布根據(jù)同一類目的圖書(shū)使用率，把借閱率高的圖書(shū)放在圖書(shū)館的前面，方便讀者借閱的同時(shí)也提高了圖書(shū)館的利用率。
　決策支持為圖書(shū)館的科學(xué)管理提供可靠依據(jù)。根據(jù)圖書(shū)借閱頻率和圖書(shū)類別使用頻率，圖書(shū)館管理人員在購(gòu)買新的圖書(shū)時(shí)可優(yōu)先考慮頻率較高的相關(guān)圖書(shū)和圖書(shū)類目，使資金利用效果最大化。
　基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書(shū)館比傳統(tǒng)圖書(shū)館在圖書(shū)管理、服務(wù)等方面具有更大的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)關(guān)聯(lián)分析方法，使圖書(shū)借閱記錄成為圖書(shū)館管理和服務(wù)的基礎(chǔ)，為個(gè)性化服務(wù)、館藏布置、圖書(shū)分布、決策服務(wù)等提供了可靠的參考，使圖書(shū)館成為一個(gè)綜合化的管理和服務(wù)平臺(tái)。本方案在建立高效的數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則和服務(wù)體系方面仍需要進(jìn)一步研究。
參考文獻(xiàn)
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