浅析图书管理系统中的聚类分析算法

◎杨政翠

浅析图书管理系统中的聚类分析算法

◎杨政翠

随着国家对图书馆建设的重视，相应的书籍迅速充实，图书管理的难度逐渐增大。随着高新技术的不断引入，聚类分析法也被作为一种高新技术设计进入了图书管理系统，聚类分析法的介入，极大地提高了图书管理效率，促进了图书馆管理水平的提高。而本文正是在介绍聚类分析法的概念、聚类方法的基础上，重点研究了如何将聚类分析法融入到图书管理中，从而为图书管理系统的改进提出意见，为图书馆管理者的决策提供必要的决策依据。

图书管理系统 聚类分析 应用

一、前言

目前，各层次图书馆的藏书数量也有了很大的提高。但与文化氛围明显提升相对的是，随着图书数量的不断增加，图书管理的难度也逐渐增大。以前老套的图书管理系统越来越不能满足图书馆管理需要。

二、聚类分析算法

1.聚类分析法的概念简介

聚类分析法是指通过对物体（数据）的特性进行分类，从而挖掘出想要的数据，是数据挖掘中一种最常见的技术。通过对物体个体的特性进行充分研究、观察个体间的相似性与差异性，将相似的数据或物体归入一个类别内，不同的放入另一个类别，然在再通过分析重新整理的数据系统，分析或查找想要的数据，从而得出想要的结论。

2.聚类划分及其算法简介

聚类分析法根据不同数据类型、分类目的有着不同的划分方法和计算方法。要运用聚类分析法对事物进行有效的分析，就必须根据实际情况对不同的数据选择不同的分类方法。同时如果聚类分析法被用来进行描述性和探索性的分析工具，就可以选择多个分析法对同一数据进行分析研究，从而获得具体、准确的描述。

（1）聚类划分方法

聚类划分方法根据划分对象的不同分为四种方法，即层次分析法，划分方法、基于密度的方法以及基于网格的方法。这四种分析方法根据使用对象的不同而有不同的作用，只有根据具体的对象实施具体的方法才能真正发挥聚类分析法的作用。

（2）典型的聚类算法

聚类分析方法根据不同的对象有不同的划分方法，同样根据不同的划分方法有着不同的聚类算法。典型的聚类算法主要有以下四类，即CLARANS算法、DBSCAN算法、BIRCH算法以及CURE算法，其中CURE算法则属于层次划分方法，应用也最为广泛。这四种聚类算法解决了医学、工程等不同行业中的归类问题。

3.各种聚类方法计算性能的比较

通过以上我们对聚类分析法的各种划分方法以及计算方法的简单介绍，我们可以知道聚类分析法没有绝对的好与坏，各种方法都有自己独特的优缺点，在不同的方面，不同的领域有着不同的应用。

4.聚类分析方法在图书管理系统中应用的可行性分析

（1）技术的可行性

聚类分析法能不能在图书管理系统中进行充分的应用，节省人力、物力，提高图书管理工作的工作效率，主要看是否达到了以下要求：第一，各种聚类分析法的硬件设备、软件设备是否齐全。第二，各种技术人员的技术水平是否支持；第三，能不能将这种技术与图书管理系统结合起来。目前，随着计算机技术的不断发展，各种计算机专业人才辈出，在技术上计算机能够快速精准地处理并传递信息，就为聚类算法在图书管理系统中的应用提供了充分的技术条件。

（2）经济上的可行性

聚类方法的使用却大大地节省了人力、节省了很多资源、并从很大程度上提高了图书管理的工作效率，其潜在的价值十分巨大。其潜在价值比所付出的成本有过之而无不及，同时，图书馆费用支出主要用于图书的购买与维修上，因此，聚类分析法在图书管理上具有可行的经济性。

三、聚类分析法在图书管理系统中的应用

1.读者的年级聚类

为了进一步提高图书管理的效率，可以将读者及其年龄与性别、行业进行分类，从而提供专门适合其阅读、借阅量大的图书，这时只要读者进入系统中进行查询，就能够快速找到自己需要的书籍。

2.对图书的特性与使用效率进行聚类

对读者借阅图书的次数与借阅书籍类别进行分析研究可以发现，不同的行业、不同的年龄对于不同的图书有着不同的需求，因此，就可以通过层次分析法对其进行具体分类，方法为：输入读者行业、性别或年龄以后就会出现相应图书借阅的种类、借阅次数、以及不同读者对图书的需求种类。

随着聚类分析法的发展和广泛传播，图书管理系统也有了较大的改进，通过对聚类分析法原理的吸收、借鉴，图书管理系统在分类收藏，扫描借出入上取得了巨大的成就。聚类分析法的引入，极大地提高了图书管理系统的工作效率，为读者进行阅读提供了一个良好的平台。

[1]成方杰.基于角色的访问控制模型及其在图书管理系统中的应用研究[D]山东大学,2008.

[2]左延权.聚类分析算法在图书管理系统中的应用研究[D]大连交通大学,2008.

[3]牛文颖,翟悦.聚类分析算法在图书管理系统的应用研究[J]黑龙江科技信息,2011,05:134.

（作者单位：云南省大理州南涧彝族自治县文化馆 ）

（责任编辑 徐瑞）