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      基于用戶數(shù)據(jù)挖掘的圖書(shū)館應(yīng)用綜述

      2020-05-26 01:50:47廖宇峰
      新絲路(下旬) 2020年5期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘

      摘 要:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),可以為圖書(shū)館提供更加優(yōu)質(zhì)和富有個(gè)性化的服務(wù)。文章概括了常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),同時(shí)分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書(shū)館的應(yīng)用情況。

      關(guān)鍵詞:用戶數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;圖書(shū)館應(yīng)用

      一、引言

      伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)進(jìn)一步深入到人們的生活中,傳統(tǒng)的圖書(shū)館模式顯然已經(jīng)不能完全滿足讀者的需求,因此,改革和探索已經(jīng)逐漸成為圖書(shū)館的主流。目前很多圖書(shū)館已經(jīng)從館藏圖書(shū)借閱的模式轉(zhuǎn)變?yōu)轲^藏借閱和數(shù)字資源利用并存的局面,同時(shí)也更加注重?cái)?shù)據(jù)分析和圖書(shū)館自動(dòng)化集成管理的工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),將之引入到高校圖書(shū)館服務(wù)中,可以為讀者提供更加優(yōu)質(zhì)、高效的服務(wù)。

      二、數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)

      數(shù)據(jù)挖掘指通過(guò)分析、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),揭示數(shù)據(jù)之間真實(shí)而還未發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系,進(jìn)而提煉出容易理解、新穎而有用的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘能從數(shù)據(jù)中獲取隱藏而未知、潛在的有用信息[1]。利用數(shù)據(jù)挖掘,我們可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式化的提煉和總結(jié),并且找出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系,幫助技術(shù)人員全面分析所有數(shù)據(jù),挖掘隱藏的關(guān)系和模式[2],并且對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),為使用者提供全面的決策支持。目前常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有下面幾種。

      1.自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘,需要使用者手動(dòng)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析[3],而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的自動(dòng)預(yù)測(cè)能力,可以在海量數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系和預(yù)測(cè)性的信息,快速地做出結(jié)果預(yù)報(bào)。

      2.統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),可以對(duì)特定的數(shù)據(jù)集合建立一個(gè)分部或者概率模型,然后依據(jù)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,進(jìn)而得出數(shù)據(jù)的各種統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

      3.決策樹(shù)算法。決策樹(shù)算法是指對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有目的地分類,挖掘出具有潛在價(jià)值的信息的算法,常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型。

      4.聚類分析。聚類分析是對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行群組分類的數(shù)據(jù)挖掘方法,群組并沒(méi)有確定具體的分組規(guī)則,主要是依據(jù)自身特征而劃分。

      5.關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類關(guān)鍵的能否被挖掘的知識(shí),如果兩個(gè)以上的變量取值之間包含著一種規(guī)律性,就是關(guān)聯(lián)關(guān)系[4]。關(guān)聯(lián)分析包括簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。

      6.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。Internet由網(wǎng)絡(luò)上的無(wú)數(shù)個(gè)服務(wù)器互聯(lián)互通而成,而神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)原理跟Internet較為相似,其是由很多神經(jīng)元互聯(lián)互通而成,技術(shù)人員可以根據(jù)組織的特征或者神經(jīng)元互聯(lián)進(jìn)而組成神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。

      7.遺傳算法?;谶z傳機(jī)理的隨機(jī)搜索與生物自然選擇形成的一種仿生全局優(yōu)化方法叫遺傳算法,因其容易跟其他模型結(jié)合、并且隱含并行性等特診,因此常常用在數(shù)據(jù)挖掘中[5]。

      三、數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館的應(yīng)用

      1.優(yōu)化館藏的結(jié)構(gòu)

      受制于經(jīng)費(fèi)限制,圖書(shū)館的購(gòu)書(shū)經(jīng)費(fèi)需要有一個(gè)合理的分配機(jī)制,例如專業(yè)圖書(shū)分配、不同載體分配都需要做到合理、科學(xué),方能最大程度優(yōu)化館藏結(jié)構(gòu)。采訪館員可以收集借閱數(shù)據(jù)、檢索數(shù)據(jù)和館藏書(shū)目數(shù)據(jù),進(jìn)而利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析,分析得出館藏文獻(xiàn)的借閱率和拒借率,挖掘館藏圖書(shū)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,為館藏文獻(xiàn)的采訪工作提供更為準(zhǔn)確、科學(xué)的建議和預(yù)測(cè)。此外,通過(guò)分析讀者的檢索數(shù)據(jù),電子閱讀數(shù)據(jù),挖掘讀者的興趣和閱讀傾向,將結(jié)論應(yīng)用于館藏采訪工作中,使得圖書(shū)館的館藏結(jié)構(gòu)更加科學(xué)。

      2.讀者個(gè)性化服務(wù)

      利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),圖書(shū)館可以在讀者使用數(shù)字資源或者檢索館藏紙質(zhì)圖書(shū)的時(shí)候,即時(shí)推送相關(guān)聯(lián)的館藏資源,為讀者提供個(gè)性化的資源推薦服務(wù),這在一定程度上減少了讀者獲取資源的時(shí)間,為讀者拓寬了閱讀范圍,同時(shí)更加有效地提升了文獻(xiàn)利用率。

      3.咨詢服務(wù)

      主要體現(xiàn)在智能參考咨詢方面,利用網(wǎng)絡(luò)上的大數(shù)據(jù)和本館的知識(shí)資源庫(kù),結(jié)合用戶的行為習(xí)慣,深度挖掘用戶的需求和歷史咨詢,可以在一定程度上實(shí)現(xiàn)無(wú)人虛擬參考咨詢,引導(dǎo)讀者完成自主查找服務(wù)。

      4.滿足用戶的信息服務(wù)需求

      借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以深度挖掘現(xiàn)有的專業(yè)和學(xué)科,獲取具有價(jià)值的資源,從而進(jìn)一步拓寬用戶的研究領(lǐng)域,為用戶提供更加前沿的動(dòng)態(tài)信息。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們開(kāi)始越來(lái)越接納碎片化的數(shù)字閱讀。圖書(shū)館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將信息服務(wù)項(xiàng)目進(jìn)一步延伸,同時(shí)將紙質(zhì)圖書(shū)進(jìn)行可視化處理,為讀者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

      5.提高信息資源利用率

      傳統(tǒng)的圖書(shū)館信息收集一般是靠人工方式完成,但是因?yàn)橹R(shí)背景和人員素質(zhì)等差異,信息采集的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和全面性均會(huì)受到一定的影響。如果利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以將圖書(shū)館的所有信息資源進(jìn)行全面深入地挖掘、統(tǒng)計(jì)和分析,可以根據(jù)結(jié)果采用更為科學(xué)的管理策略,進(jìn)一步為用戶提供高效快捷的服務(wù),同時(shí)進(jìn)一步提高圖書(shū)館的資源利用率,進(jìn)一步優(yōu)化用戶的閱讀體驗(yàn)。

      6.閱讀推廣服務(wù)

      大多數(shù)圖書(shū)館都會(huì)開(kāi)展各種類型的閱讀推廣活動(dòng),將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到活動(dòng)中,可以更有力地推動(dòng)活動(dòng)的開(kāi)展。例如對(duì)用戶的借閱數(shù)據(jù)和使用電子資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,同時(shí)結(jié)合圖書(shū)館現(xiàn)有的全部資源,發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的資源,同步推送給用戶;同時(shí),通過(guò)挖掘讀者在圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)資源上的搜索記錄數(shù)據(jù),將館內(nèi)資源與用戶的需求數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,將相關(guān)度最高、最熱門的資源推送給讀者;此外,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),發(fā)現(xiàn)相關(guān)的規(guī)律,如世界讀書(shū)日等熱門節(jié)日,這些都可以為閱讀推廣工作提供幫助。

      7.優(yōu)化書(shū)庫(kù)排架工作

      圖書(shū)館是一個(gè)地區(qū)或者高校的文獻(xiàn)信息中心,高校圖書(shū)館應(yīng)該優(yōu)化基礎(chǔ)的館藏外借服務(wù)[6]。隨著圖書(shū)館規(guī)模不斷擴(kuò)大,館藏書(shū)目日漸增多,因此,科學(xué)、合理的排架結(jié)構(gòu)對(duì)于館藏建設(shè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。利用數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)功能,挖掘未來(lái)館藏資源的變化趨勢(shì),圖書(shū)館在排列上架的過(guò)程中,應(yīng)該高瞻遠(yuǎn)矚,為未來(lái)的館藏提供空間,同時(shí)及時(shí)做好剔舊上新的工作。

      8.信息采集

      信息采集對(duì)于圖書(shū)館管理和服務(wù)工作來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),圖書(shū)館可以對(duì)所收集的信息進(jìn)行聚類、統(tǒng)計(jì)和分析。例如圖書(shū)館經(jīng)年累月保存的數(shù)據(jù),包括資源的種類、各類資源的借閱數(shù)據(jù);此外,數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)π畔⑦M(jìn)行主次排序,發(fā)現(xiàn)并保留關(guān)鍵、有用的信息,依據(jù)關(guān)鍵信息指導(dǎo)圖書(shū)館館藏規(guī)劃;最后,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還能夠搜集并處理互聯(lián)網(wǎng)上雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù),以進(jìn)一步充實(shí)圖書(shū)館的信息資源。

      9.優(yōu)化人員結(jié)構(gòu)

      利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)和聚類分析技術(shù),圖書(shū)館可以掌握每個(gè)閱覽室的人流情況和日常借閱數(shù)量[7],決策者可以依據(jù)相關(guān)信息,合理優(yōu)化人員結(jié)構(gòu),科學(xué)安排不同時(shí)段、不同閱覽室的工作人員,此舉不僅可以顯著提供工作效率,優(yōu)化人員配置,同時(shí)能夠?yàn)樽x者提供更加周到、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

      10.處理文本數(shù)據(jù)

      目前圖書(shū)館的很多工作都實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化管理,在此基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)分析功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)文本數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析處理。統(tǒng)計(jì)分析功能可以自動(dòng)識(shí)別全文的重點(diǎn),并且智能地生成文本摘要,其為讀者快速查找信息提供了便利。面對(duì)海量的館藏資源,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分類,快速實(shí)現(xiàn)文本的歸納總結(jié),相比人工處理,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以具有顯著的優(yōu)勢(shì)和實(shí)用性。其不僅能夠極大程度地節(jié)約人力、物力和財(cái)力,顯著提高圖書(shū)館的整體服務(wù)水平。

      數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)目前正方興未艾,在社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人們生活中應(yīng)用越來(lái)越廣,并且廣受好評(píng)。圖書(shū)館也緊跟時(shí)代節(jié)奏,緊跟技術(shù)進(jìn)步方向,不斷開(kāi)拓改革,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛、深入地跟圖書(shū)館工作結(jié)合。在日常圖書(shū)館工作中,做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與圖書(shū)館結(jié)合的研究工作,借助現(xiàn)代化的信息手段,提高圖書(shū)館各項(xiàng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作,同時(shí)不斷地進(jìn)行頭腦風(fēng)暴,保持與時(shí)俱進(jìn)的開(kāi)放心態(tài),為用戶提供更科學(xué)和個(gè)性化的服務(wù)。

      參考文獻(xiàn):

      [1]廖宇峰.基于用戶數(shù)據(jù)挖掘的圖書(shū)館圖書(shū)采購(gòu)模式研究[J].情報(bào)探索,2017(04):31-34

      [2]蔡瓊.議數(shù)據(jù)挖掘[J].辦公自動(dòng)化,2010(24):14+25

      [3]李雷、申筱彤.數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書(shū)館圖書(shū)采購(gòu)計(jì)劃中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)信息(上旬刊),2011.24(04):1910-1912

      [4]王志飛.論電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析探討[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2010(11):132

      [5]李昉.淺析數(shù)據(jù)挖掘[J].科技風(fēng),2010(22):259+270

      [6]蘇日娜.試析書(shū)標(biāo)在圖書(shū)管理中的用途及維護(hù)[J].南昌教育學(xué)院學(xué)報(bào),2012.27(09):191+193

      [7]駱興國(guó)、葉磊.數(shù)據(jù)挖掘在圖書(shū)館中的應(yīng)用研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2010.6(34):9688-9689+9697

      作者簡(jiǎn)介:

      廖宇峰,男,碩士,廣東食品藥品職業(yè)學(xué)院圖書(shū)館館員。

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