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摘 要：高校图书馆是当前高校发展过程中一个非常关键的组成部分，其系统管理水平的高低对高校的发展有很大影响。近年来，我国各地的高校图书馆规模与资源量渐渐加大，图书馆内部的管理工作量也不断增加，系统管理面临着巨大挑战，以往的图书馆管理系统已经难以适用。而将数据挖掘技术有效的应用于高校图书馆管理系统中，既能为高校学生提供更加智能化的服务，也方便当前高校图书馆的管理。本文从数据挖掘技术的基本概念及特点展开分析，探讨高校图书馆管理系统中数据挖掘技术的具体应用，以期提升高校的图书馆管理水平。
关键词：高校图书馆 管理系统 数据挖掘技术 应用分析
一、引言
目前，随着国内信息技术的不断发展，其信息处理技术水平也渐渐提升，数据挖掘技术就是信息处理技术中的一种。由于我国大部分高校的图书馆内的藏书量非常大，管理员每天整理起来工作量较大，其信息的处理量也十分大，就很难进行管理。因此，针对这种管理方式，可将数据挖掘技术应用到图书馆管理系统当中，转变以往的手工管理模式，进而不断提升高校图书馆的管理水平，从而方便高校学生快速找到有用的信息，提升图书馆的服务水平。
二、数据挖掘技术的概念与图书馆管理系统的特点分析
1.数据挖掘技术的概念。数据挖掘技术主要指在高校图书馆管理工作过程中，会面临大量的信息数据资料，针对这些数据资料进行有效的分析及汇总，并从分析过程中挖掘出材料中的数据所隐含的规律及知识。数据挖掘技术的有效应用能够帮助人们在面对大量的信息时，节省很多的时间及步骤，人们通过其就可以直接找到自己所需的信息。
2.数据挖掘技术方法。针对数据挖掘技术方法若以技术功能作为标准，可将其分为两方面，一方面是预测性的数据分析，另一方面是描述性的数据分析。相对于预测性的数据分析而言，最主要的任务是在分析基础信息资料的基础之上，来预测未来的数据发展规律，若对其细分，又可将其分为分类型的数据预测与统计回归型的预测。而对描述性的数据分析而言，主要描述所收集到的数据资料，并为上文的预测数据做好充分准备，细分又可将其分成关联、聚类分析等。
3.高校图书馆管理系统的数据特点。现阶段，高校图书馆管理系统所涉及到的管理项目较多，并且管理工作也十分复杂。首先，管理数据量较大，随着高校学生的数量不断增多，图书馆的读者渐渐增加，高校引进大量的文献，造成图书馆的管理系统内的数据增大，经过一段时间以后，数据数量将不断加大。
其次，高校图书馆的管理系统内积累的数据具有非常大的关联性，例如，大部分学生的借阅记录、不同的学生借同一本书的阅读情况等，都具有较大的关联性，潜在的数据信息量也非常大，导致高校图书馆管理系统管理起来较为困难。因此，高校图书馆面对如此复杂的管理工作，必须要把数据挖掘技术有效的运用于高校的图书馆信息管理系统中，以便优化图书馆的数据信息处理。
三、高校图书馆管理系统中数据挖掘技术的应用
高校的图书馆管理系统作为图书馆系统中的一个组成部分，所涉及的子系统较多，如学生管理系统、教师管理系统、教学管理系统等，但是高校图书馆的管理系统主要是把系统内的数据收集起来，对其进行综合性、全面性的管理，然后再按照相关的原则对其进行过滤与整理之后才可以存入图书馆的数据库内。挖掘数据技术主要是在原有信息数据的基础之上，在不影响之前的图书馆管理系统的前提下，来挖掘、抽取相关的数据信息。最后，使用数据挖掘技术来分析与整理数据库中的数据，根据有关的规律找到相似之处，然后再利用图形将其显示出来，以便为高校图书馆的管理人员提供有用的指导。
1.完善高校的信息服务结构。高校将数据挖掘技术应用到图书馆管理系统中，不仅能完善与健全高校的信息服务结构，还能提升服务的质量及开拓服务的范围，从而拓宽信息数据服务的业务范围。此外，也可以提升读者获取数据信息的速度，图书馆内的管理人员在面对读者时，主要的职责是使读者能够在较短的时间内获取到自己所需的信息，把数据挖掘技术有效的应用到系统管理中，管理人员可先对读者的浏览模式做相应的总结，然后再形成一个具体的事务，构建一个相应的事务库。然后管理人员再在事务库内做有关的操作，充分使用关联的规则，可预测出读者所需的信息，进而让读者可在短时间内得到有用的信息。
2.信息分类的分析挖掘。图书馆内的管理员在处理较多信息时，可将自己熟知的信息分成几类，主要有学生借阅哪种类型的书、图书馆内人员的流通情况、学生的信息检索等方面。若管理员可以将这些数据信息在事先进行分类整理，然后充分使用数据挖掘技术来对其进行分析，即对信息数据开展关联的数据分析，并找出各种类别间存在的联系，进而优化处理各种信息，以便实现信息数据的自动化处理。
信息自动化处理主要指图书馆内的管理人员充分应用数据挖掘技术，在某种程度上实现高校图书馆内的信息数据自动摘要及自动分类。对数据信息内的自动摘要主要通过文本的形式展现在人们面前，其原理是使用统计学计算方法，然后根據文本的信息来识别数据类别。
3.提高图书馆的决策能力。因数据挖掘技术可以从较多的数据资料中找到有用的信息及知识，被广泛的应用到高校图书馆管理系统内。所以，高校的领导对挖掘到的有用数据信息展开分析，能够提升其决策的可行性与准确性。例如，利用数据挖掘技术能够分析和挖掘出图书馆中图书的借阅情况，并分析各个学生的借阅量及借阅图书的类型，进而找出其中的借阅规律，并为高校图书馆管理系统提供合理、有效意见及建议。并且数据挖掘技术也能把图书馆管理系统的内部与外部数据进行有效的结合，并对其进行分析，进而对高校的领导提供一些比较灵活、有用的决策信息。
4.提升图书馆的信息服务水平。高校图书馆中的信息服务常常处于被动服务，即图书馆内的管理人员定期向学生提供一些学校资料，如课题与项目资料等。此外，还要解答学生对信息的疑问，由于目前的科学技术不断发展，信息与知识的更新速度渐渐加快，而图书馆内的这种被动式的服务模式的反应非常慢，难以适应当前信息技术的发展需要。而数据挖掘技术在其中的广泛应用，可以转变图书馆的服务方式，将图书馆的服务模式由被动服务转变为主动服务，使得以往的图书馆渐渐转变为主动型与智能型的数据信息服务机构。
四、结语
总而言之，数据挖掘技术在当前高校图书馆中的应用范围较广，除了上述的应用之外，其在构建馆藏资源、信息数据咨询以及图书馆的管理等方面都具有较为广泛的应用。通过分析、挖掘高校图书馆中的各种信息数据，可揭示出各种数据信息所隐藏的关系，图书馆内的管理人员应多学习这方面的管理技术，促进图书馆的管理与发展，从而为高校图书馆未来的发展做贡献。并且随着科学技术的不断发展，高校图书馆管理系统中数据挖掘技术的应用，不仅可以挖掘出较多的用户信息，还能在管理系统的数据库中发现很多可以使用的信息，并对信息进行相应的划分与整合，然后再制定出独具特色的高校图书馆数据资源管理系统，进一步提高高校图书馆的服务水平与质量。
参考文献：
[1]张红燕.高校图书馆新书推荐系统的研究与实现[J].大学图书馆学报，2013，12（5）：20.
[2]俞锦梅.数据挖掘在国内图书馆应用领域研究综述[J].图书与情报，2015，10（2）：32.
[3]刘念.基于数据挖掘技术的多校区图书馆资源配置研究[J].农业图书情报学刊，2013，15（3）：18.
[4]谢根甲，吕素娟.数据挖掘在应用型高校图书馆差异化服务中的应用[J].科技情报开发与经济，2014，23（17）：102.
作者简介：杨敏（1969—），女，回族，陕西凤县人，馆员，现任职于陕西学前师范学院基础教育教师干部学院教师培训部，研究方向：图书馆管理。
关键词：高校图书馆 管理系统 数据挖掘技术 应用分析
一、引言
目前，随着国内信息技术的不断发展，其信息处理技术水平也渐渐提升，数据挖掘技术就是信息处理技术中的一种。由于我国大部分高校的图书馆内的藏书量非常大，管理员每天整理起来工作量较大，其信息的处理量也十分大，就很难进行管理。因此，针对这种管理方式，可将数据挖掘技术应用到图书馆管理系统当中，转变以往的手工管理模式，进而不断提升高校图书馆的管理水平，从而方便高校学生快速找到有用的信息，提升图书馆的服务水平。
二、数据挖掘技术的概念与图书馆管理系统的特点分析
1.数据挖掘技术的概念。数据挖掘技术主要指在高校图书馆管理工作过程中，会面临大量的信息数据资料，针对这些数据资料进行有效的分析及汇总，并从分析过程中挖掘出材料中的数据所隐含的规律及知识。数据挖掘技术的有效应用能够帮助人们在面对大量的信息时，节省很多的时间及步骤，人们通过其就可以直接找到自己所需的信息。
2.数据挖掘技术方法。针对数据挖掘技术方法若以技术功能作为标准，可将其分为两方面，一方面是预测性的数据分析，另一方面是描述性的数据分析。相对于预测性的数据分析而言，最主要的任务是在分析基础信息资料的基础之上，来预测未来的数据发展规律，若对其细分，又可将其分为分类型的数据预测与统计回归型的预测。而对描述性的数据分析而言，主要描述所收集到的数据资料，并为上文的预测数据做好充分准备，细分又可将其分成关联、聚类分析等。
3.高校图书馆管理系统的数据特点。现阶段，高校图书馆管理系统所涉及到的管理项目较多，并且管理工作也十分复杂。首先，管理数据量较大，随着高校学生的数量不断增多，图书馆的读者渐渐增加，高校引进大量的文献，造成图书馆的管理系统内的数据增大，经过一段时间以后，数据数量将不断加大。
其次，高校图书馆的管理系统内积累的数据具有非常大的关联性，例如，大部分学生的借阅记录、不同的学生借同一本书的阅读情况等，都具有较大的关联性，潜在的数据信息量也非常大，导致高校图书馆管理系统管理起来较为困难。因此，高校图书馆面对如此复杂的管理工作，必须要把数据挖掘技术有效的运用于高校的图书馆信息管理系统中，以便优化图书馆的数据信息处理。
三、高校图书馆管理系统中数据挖掘技术的应用
高校的图书馆管理系统作为图书馆系统中的一个组成部分，所涉及的子系统较多，如学生管理系统、教师管理系统、教学管理系统等，但是高校图书馆的管理系统主要是把系统内的数据收集起来，对其进行综合性、全面性的管理，然后再按照相关的原则对其进行过滤与整理之后才可以存入图书馆的数据库内。挖掘数据技术主要是在原有信息数据的基础之上，在不影响之前的图书馆管理系统的前提下，来挖掘、抽取相关的数据信息。最后，使用数据挖掘技术来分析与整理数据库中的数据，根据有关的规律找到相似之处，然后再利用图形将其显示出来，以便为高校图书馆的管理人员提供有用的指导。
1.完善高校的信息服务结构。高校将数据挖掘技术应用到图书馆管理系统中，不仅能完善与健全高校的信息服务结构，还能提升服务的质量及开拓服务的范围，从而拓宽信息数据服务的业务范围。此外，也可以提升读者获取数据信息的速度，图书馆内的管理人员在面对读者时，主要的职责是使读者能够在较短的时间内获取到自己所需的信息，把数据挖掘技术有效的应用到系统管理中，管理人员可先对读者的浏览模式做相应的总结，然后再形成一个具体的事务，构建一个相应的事务库。然后管理人员再在事务库内做有关的操作，充分使用关联的规则，可预测出读者所需的信息，进而让读者可在短时间内得到有用的信息。
2.信息分类的分析挖掘。图书馆内的管理员在处理较多信息时，可将自己熟知的信息分成几类，主要有学生借阅哪种类型的书、图书馆内人员的流通情况、学生的信息检索等方面。若管理员可以将这些数据信息在事先进行分类整理，然后充分使用数据挖掘技术来对其进行分析，即对信息数据开展关联的数据分析，并找出各种类别间存在的联系，进而优化处理各种信息，以便实现信息数据的自动化处理。
信息自动化处理主要指图书馆内的管理人员充分应用数据挖掘技术，在某种程度上实现高校图书馆内的信息数据自动摘要及自动分类。对数据信息内的自动摘要主要通过文本的形式展现在人们面前，其原理是使用统计学计算方法，然后根據文本的信息来识别数据类别。
3.提高图书馆的决策能力。因数据挖掘技术可以从较多的数据资料中找到有用的信息及知识，被广泛的应用到高校图书馆管理系统内。所以，高校的领导对挖掘到的有用数据信息展开分析，能够提升其决策的可行性与准确性。例如，利用数据挖掘技术能够分析和挖掘出图书馆中图书的借阅情况，并分析各个学生的借阅量及借阅图书的类型，进而找出其中的借阅规律，并为高校图书馆管理系统提供合理、有效意见及建议。并且数据挖掘技术也能把图书馆管理系统的内部与外部数据进行有效的结合，并对其进行分析，进而对高校的领导提供一些比较灵活、有用的决策信息。
4.提升图书馆的信息服务水平。高校图书馆中的信息服务常常处于被动服务，即图书馆内的管理人员定期向学生提供一些学校资料，如课题与项目资料等。此外，还要解答学生对信息的疑问，由于目前的科学技术不断发展，信息与知识的更新速度渐渐加快，而图书馆内的这种被动式的服务模式的反应非常慢，难以适应当前信息技术的发展需要。而数据挖掘技术在其中的广泛应用，可以转变图书馆的服务方式，将图书馆的服务模式由被动服务转变为主动服务，使得以往的图书馆渐渐转变为主动型与智能型的数据信息服务机构。
四、结语
总而言之，数据挖掘技术在当前高校图书馆中的应用范围较广，除了上述的应用之外，其在构建馆藏资源、信息数据咨询以及图书馆的管理等方面都具有较为广泛的应用。通过分析、挖掘高校图书馆中的各种信息数据，可揭示出各种数据信息所隐藏的关系，图书馆内的管理人员应多学习这方面的管理技术，促进图书馆的管理与发展，从而为高校图书馆未来的发展做贡献。并且随着科学技术的不断发展，高校图书馆管理系统中数据挖掘技术的应用，不仅可以挖掘出较多的用户信息，还能在管理系统的数据库中发现很多可以使用的信息，并对信息进行相应的划分与整合，然后再制定出独具特色的高校图书馆数据资源管理系统，进一步提高高校图书馆的服务水平与质量。
参考文献：
[1]张红燕.高校图书馆新书推荐系统的研究与实现[J].大学图书馆学报，2013，12（5）：20.
[2]俞锦梅.数据挖掘在国内图书馆应用领域研究综述[J].图书与情报，2015，10（2）：32.
[3]刘念.基于数据挖掘技术的多校区图书馆资源配置研究[J].农业图书情报学刊，2013，15（3）：18.
[4]谢根甲，吕素娟.数据挖掘在应用型高校图书馆差异化服务中的应用[J].科技情报开发与经济，2014，23（17）：102.
作者简介：杨敏（1969—），女，回族，陕西凤县人，馆员，现任职于陕西学前师范学院基础教育教师干部学院教师培训部，研究方向：图书馆管理。