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    188宝金博页面版: 数据挖掘在高校图书馆读者服务中的应用

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    内容提示： 2 0 0 8 年 4 月第 26 卷第 2 期佳 木 斯 大 学 社 会 科 学 学 报JOURNAL OF SOCIAL SCIENCE OF JIAMUSI UNIVERSITYApr. , 2008Vol. 26 　No. 2Ξ数据挖掘在高校图书馆读者服务中的应用于永清3(佳木斯大学 图书馆 ,黑龙江 佳木斯 154007)[摘 　 要]高校图书馆作为文献信息中心为教学和科研服务 ,是重要的信息基地 ,对于工作中产生的大量数据进行数据挖掘可以提高资源利用率改善读者服务质量。[关键词 ]数据挖掘 ; 高校图书馆 ; 读者服务[中图分类号 ] G252 　　　[文献标识码 ]A 　　　[文章编号 ]1007 - 9882(2008) 02 - 0176 - 01　　信息技术在图...

    文档格式：PDF | 页数：3 | 浏览次数：21 | 上传日期：2014-10-30 21:31:31 | 文档星级：
    2 0 0 8 年 4 月第 26 卷第 2 期佳 木 斯 大 学 社 会 科 学 学 报JOURNAL OF SOCIAL SCIENCE OF JIAMUSI UNIVERSITYApr. , 2008Vol. 26 　No. 2Ξ数据挖掘在高校图书馆读者服务中的应用于永清3(佳木斯大学 图书馆 ,黑龙江 佳木斯 154007)[摘 　 要]高校图书馆作为文献信息中心为教学和科研服务 ,是重要的信息基地 ,对于工作中产生的大量数据进行数据挖掘可以提高资源利用率改善读者服务质量。[关键词 ]数据挖掘 ; 高校图书馆 ; 读者服务[中图分类号 ] G252 　　　[文献标识码 ]A 　　　[文章编号 ]1007 - 9882(2008) 02 - 0176 - 01　　信息技术在图书馆的广泛应用产生了 大量的用户数据 ,采用数据挖掘的方法来对这些数据进行研究对提高高校图书馆读者服务的质量有很大的帮助 。 数据挖掘就是从大量的 、不完全的 、有噪声的 、： 、随机的实际应用数据中 ,提取隐含在其中的 、未知的 、但又是潜在有用的信息和知识的过程 ,与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。 在高校图书馆的读者服务工作中合理运用数据挖掘技术和方法提高资源利用率是一个值得研究的课题。一、 高校图书馆读者服务的目标和要求高校图书馆是学校的文献信息中心 ,是为教学和科学研究服务的学术性机构 ,是学校信息资源的基地 ,网络时代的一个重要特征就是信息量的剧增 ,人们可接触可利用的信息是海量的 ,而从海量信息中寻找出用户可以利用的信息是现代高校图书馆读者服务工作的一个基本要求 ,借助于现代信息技术来完成这些工作可以让高校图书馆的服务人员从大量繁琐的工作中解脱出来 ,使读者服务工作达到事半功倍的效果。为读者服务是图书馆的宗旨 ,图书馆文献的收藏、整理、开发无一不是围绕为读者服务进行的 。 高校图书馆所提供的服务是一种专业性、学术性很强的服务 ,随着信息技术的飞速发展 ,高校图书馆读者服务工作的环境及服务手段也发生了很大的变化 ,主动采用现代技术实行科学管理 ,不断提高工作质量和服务水平 ,最大限度地满足读者的需要 ,为学校的教学和科研工作提供切实有效的文献信息保障是图书馆工作的动力 。 数据挖掘技术作为人工智能的一种应用 ,在信息发现和为信息寻找用户的过程中发挥着重要作用 ,合理有效的在读者服务中运用数据发掘工具对于提高馆藏资源利用率有很大帮助 ,数据挖掘技术为如何在网络环境下寻求新的服务理念、探索新的服务思路、提高服务质量、更好地为读者服务提供了一个好的方法 ,逐渐受到高校图书馆的重视。二、 数据挖掘的基础和流程数据挖掘技术的广泛应用得益于数据库技术的发展 ,计算技术与数据库技术的融合使数据挖掘成为可能。 最初 ,各种数据只是存储在数据库中 ,人们对数据库进行简单的查询、访问或即时遍历 ,数据挖掘的研究与应用使数据库技术进入了 一个高级阶段 ,它不仅能对数据进行查询和遍历 ,并且能够找出数据之间的潜在联系 ,从而促进信息的传递和利用 。 数据挖掘的技术和方法主要包括海量数据搜集、海量数据处理、数据挖掘算法等 ,数据挖掘在多个领域得到推广和应用 。数据挖掘是一个完整的过程 ,从大量数据中挖掘先前未知的 ,有效的 ,可实用的信息 ,并使用这些信息做出决策或丰富知识。 数据挖掘的流程主要包括以下几个方面 :1. 确定挖掘对象。 清晰地定义出待解决的问题 ,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步 ,挖掘的结果是不可预测的 ,但要探索的问题应是有预见的 ,为了 数据挖掘而数据挖掘带有盲目性 ,是不会成功的 。2. 数据准备。 选择数据、应用数据、数据预处理、研究数据的质量、数据转换 ,搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息 ,并从中选择出适用于数据挖掘的部分 ,建立一个高效的合适的挖掘算法以及分析模型是数据挖掘成功的关键。3. 数据挖掘 。 对所得到的经过转换的数据进行挖掘 ,除了 完善以及选择合适的挖掘算法外 ,其一切工作都能自 动地完成。4. 结果分析。 解释并评估结果 ,使用的分析方法一般应据数据挖掘操作而定 ,通常会用到可视化技术 ,同时将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。下图描述了 数据挖掘的基本过程及关键步骤 :三、 数据挖掘的功能数据挖掘通过预测未来趋势及行为 ,做出基于知识的决策。 数据挖掘的目 标是从数据库中发现隐含的 、有意义的知识 ,其主要功能表现在以下几个方面 :1. 预测趋势和行为 。 数据挖掘自 动从大量数据中寻找规律并进行信息预测 ,以往需要借助手工分析所解决的问题 ,如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 数据挖掘的对象是与时间序列有关的数据 ,对他们的分析可以寻找潜在价值最大的用户 ,其它可预测的问题包括预报用户的有效性以及认定对指定事件最可能做出反应的群体。2. 关联分析。 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。 若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性 ,就称为关联。 关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网 。3. 聚类。 数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集 ,即聚类。 聚类增强了 人们对客观现实的认识 ,是概念描述和偏差分析的先决条件。 聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学 。 20 世纪 50 年代初所提出的概念聚类技—671—Ξ[收稿日期]2007 - 12 - 28　[作者简介]于永清(1961 - ) ,女 ,黑龙江佳木斯人 ,佳木斯大学图书馆馆员 。

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