数据挖掘技术在高职院校图书管理中的运用

徐觉瑛

摘 要：虽然目前数字图书馆已经逐渐发展起来，但是，对于高职院校图书馆来说，纸质资源的管理工作也是非常重要的。在高职院校中，如果一直使用系统的方法对图书进行管理和储存，无法实现对图书馆进行个性化的管理。如何在高职院校图书管理中使用数据挖掘技术，是高校应该考虑的重要问题。本文对数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用进行了分析。

关键词：数据挖掘技术；高职院校；图书管理；应用分析

近年来，高职院校图书馆正在扩大规模，引进大量的图书。目前高职院校所使用的系统只能对图书进行一些统计管理，比如图书的借阅、读者借阅统计等，让管理者能够大概了解图书的情况。但是，所统计出来的数据并不能成为管理者以后改善工作的参考依据。而数据挖掘技术不仅可以对读者的借阅数据进行统计，还能从此看出读者的借阅方向，从而为读者提供更好的服务。本文分析了在高职院校中，数据挖掘技术在图书管理中的应用。

1 数据挖掘技术在高职院校图书管理中的需求研究

目前，高职院校的图书馆基本上是为读者提供一些最根本的服务，主要包括借书、阅书、还书以及咨询等方面的服务，不能为读者提供主动性的服务。要想使高职院校的图书管理者主动的为读者提供服务，必须要了解读者的阅读需求，而通过数据挖掘技术就能对读者以往的阅读信息进行分析，从而了解读者的阅读倾向，为读者提供更加科学的、个性化的服务。

首先，要分析读者群与其借阅行为，用到的数据挖掘技术主要包括以下几种：第一，叙述统计分析。就是说利用叙述统计的形式分析数据库里的数据，查找出借阅率最高的书籍和读者，并且对其所代表的意义进行分析。第二，孤立点分析。也就是说，通过分析读者的借阅信息，找出一些有特殊需要的读者，进而为他们提供特殊性的服务。也可以查阅图书借阅的历史信息，将最受欢迎的书籍和最不受欢迎的书籍挑选出来，从而制定有效的解决策略。第三，聚类统计分析。通过查阅读者的借阅记录以及信息，对不同借阅群体之间的差异进行分析，再利用聚类统计的方式分析读者的行为。

其次，为读者提供个性化的服务。高职院校要想实现这个工作，用到的数据挖掘技术有：

第一，关联规则分析法。就是通过分析读者借阅图书和借阅记录之间的关系，明确读者的读书需求，以便更好的为读者提供个性化的服务。

第二，时间、序列分析法。分析读者借阅书籍的顺序和时间，了解读者的习惯，从而在适当的时候为读者提供适合的书籍。另外，时间分析法也能方便图书馆对书籍进行合理的安排。

最后，文献排架方面的管理。在高職院校图书管理中，使用数据挖掘技术不仅能够找出最受欢迎的书籍，还能对读者进行有针对性的服务。另外，还能通过对读者借阅行为和借阅书籍的分析，设立专门的书籍摆放处，以便读者的阅读，使每一位读者都能很方便的找到自己想阅读的书籍，这样，会吸引更多的读者。

2 数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用分析

2.1 关于图书管理

首先，各个高职院校可以分析读者群的阅读需求，明确读者对知识的需求程度，从而科学规划图书馆的图书以及文献资料。数据挖掘技术的使用不仅能够增加资源的利用率，还能提升高职院校图书馆的经济效益。它能够自动的记录读者借阅图书的情况，从而科学管理没有借出去的图书。另外，数据挖掘技术还能帮助采购人员进行图书的采购，并且合理安排最新的图书，供读者阅读。

其次，由于高职院校的图书内容非常丰富，所以，读者在阅读时，不可能每一本图书都使用到，不能保证高职院校图书馆当中的图书完全被利用，况且，高职院校的图书馆还要为不同的读者提供不同的服务。因此，不能对读者的需求做到充分的了解，这就要求高职院校图书馆要采用数据挖掘技术，分析读者的历史借阅情况，通过对历史数据进行详细的研究，使图书馆的管理人员对图书进行科学的管理。

2.2 关于读者管理

高职院校图书馆的原则是要正确服务好每一位读者，在工作时，要坚持读者至上的原则。所以，要想更好的服务每一位读者，就要充分了解读者的需求。高职院校可以利用数据挖掘技术对读者进行管理，并且进行分类。比如，高职院校的图书馆可以从职业的角度对读者进行分类，其主要对象是教师、职工以及学生。针对这种情况，高职院校图书馆可以创建一个长久的服务关系，通过数据挖掘技术对读者的文化程度、兴趣爱好等进行分析，从而找出最喜欢阅读的人群。另外，高职院校图书馆还可以利用数据挖掘技术对读者的信息进行管理，要及时处理好应届毕业生的借阅证，例如，延长期限或者是注销。一旦注销毕业生的借阅证，毕业生毕业之后就不能再通过高职院校的图书馆进行阅读行为，与之相反，如果延长毕业生借阅证的期限，就算毕业生毕业，也同样可以在高职院校图书馆内进行阅读行为。所以，高职院校图书馆要科学合理的管理读者的信息，并且及时的对其进行分析，从而充分调动读者的阅读兴趣，提升高职院校图书管理的水平，使高职院校图书馆的服务水平得到提高，为读者提供更好的服务。

3 结束语

随着图书管理系统在高职院校的广泛应用，一些原本的数据越积越多，并且为高职院校的数据挖掘技术奠定了基础。通过对高职院校图书管理系统的分析，研究了数据挖掘技术当中关联规则和聚类算法在高职院校图书管理中的应用。在原本一些传统借、还、新书上架以及库存管理的功能上添加了数据挖掘技术，通过抽样分析，从而使高职院校图书管理逐渐变得智能化，为读者提供更好的服务。

参考文献：

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