基于数据挖掘的高职院校图书馆藏书结构优化研究

摘要：随着信息化进程的加速和知识量的不断增长，高职院校图书馆面临着管理、服务和资源利用等方面的新挑战。基于数据挖掘技术，对高职院校图书馆的藏书结构进行优化研究，通过数据采集、相似性分析、文本挖掘技术以及智能化服务设备的应用，以提高图书馆服务水平和读者满意度，为高职院校图书馆的信息化建设提供一定的参考和借鉴。

关键词：数据挖掘高职院校图书馆藏结构优化

中图分类号：G253文献标识码：A

ResearchonOptimizingTheBookCollectionStructure0fVocationalCollegeLibrariesBasedonDataMining

YAOShanshan

（ShanxiHealthVocationalCollege，Jinzhong，ShanxiProvince，030600China）

Abstract：Withtheaccelerationofinformationtechnologyandthecontinuousgrowthofknowledge，vocationalcollegelibrariesarefacingnewchallengesinmanagement，services，andresourceutilization.Thearticleaimstooptimizethebookcollectionstructureofvocationalcollegelibrariesbasedondataminingtechnology.Throughdatacollection，similarityanalysis，textminingtechnology，andtheapplicationofintelligentserviceequipment，itaimstoimprovetheservicelevelandreadersatisfactionoflibraries，andprovidecertainreferenceandreferencefortheinformationconstructionofvocationalcollegelibraries.

KeyWords：Datamining;Vocationalcolleges;Librarycollection;Structuraloptimization

图书馆的藏书结构作为图书馆管理的核心，直接关系到读者的信息获取效率和学术研究的质量。然而，传统的图书分类方式往往基于主题、学科等静态属性，难以适应信息爆炸时代的需求变化和读者个性化的信息需求。因此，如何通过数据挖掘等现代信息技术手段，优化高职院校图书馆的藏书结构，提高藏书利用率和读者满意度成为了当前急需解决的问题。

1数据挖掘在高职院校图书馆的应用

在高职院校图书馆中，数据挖掘作为一种强大的技术工具被广泛应用于优化图书馆管理和服务。在图书馆领域数据挖掘技术通过分析图书馆系统中的大量数据，帮助图书馆管理者更好地了解用户需求、优化资源分配、提高服务质量等方面发挥了重要作用。第一，数据挖掘在图书馆中被用来分析用户行为。分析用户的借阅历史、检索记录和点击行为等数据，可以帮助图书馆了解用户的兴趣和偏好，从而提供个性化的推荐服务，改善用户体验，增加用户满意度和忠诚度。第二，数据挖掘技术也被应用于图书馆的藏书管理。分析藏书的借阅频率、流通规律、学科分布等数据，图书馆可以优化藏书的采购策略，及时更新馆藏，从而保证馆藏的多样性和实用性[1]。第三，数据挖掘还可以帮助图书馆进行资源利用效率分析。分析图书馆的设施利用情况、人流量等数据，可以帮助图书馆发现资源利用的瓶颈和问题并采取相应的措施进行优化，提高资源利用效率，降低运营成本。总的来说，数据挖掘技术在图书馆领域的应用已经取得了一定的成果，为图书馆管理和服务提供了新的思路和方法，具有重要的应用前景和价值。

2图书馆藏书结构分析

在图书馆内部各部门和人员按照一定的组织架构和分工负责，从而实现图书馆的各项任务和目标。通常情况下，图书馆的组织结构包括馆藏发展部、技术服务部、读者服务部等多个部门，每个部门都有明确的职责和工作内容。馆藏发展部负责图书馆馆藏资源的发展和管理工作，该部门负责图书的采购、编目、订购、馆藏评估等工作，以确保图书馆的馆藏资源能够满足用户的需求并保持馆藏的多样性和更新性；技术服务部是图书馆信息技术和系统建设的核心部门，该部门负责图书馆信息系统的建设、维护和管理，包括图书馆管理系统、数字资源管理系统、网络设施等以支持图书馆的信息化建设和数字化服务；读者服务部则是直接为用户提供服务的部门，该部门负责图书馆的借阅服务、参考咨询、阅览室管理等工作，为用户提供优质的阅读环境和便捷的借阅服务[2]。除了以上几个部门外，图书馆还可能设立其他专业部门或岗位，如学科馆员、数字化馆员、文献传递员等，根据图书馆的具体情况和需求进行设置。

3基于数据挖掘的图书馆藏书结构优化方法

3.1数据采集

通过对各种相关数据的收集和整理可以全面了解图书馆的情况，发现其中的问题和潜在的优化空间，从而为图书馆的管理和服务提供更科学、更有效的支持。根据山西卫生健康职业学院图书馆文献分类借还统计（如表1所示）可以进行需求量分析。

根据山西卫生健康职业学院图书馆文献分类借还统计表可以看出：文学类图书的借阅量最高，达到了18495本，占总借阅量的62.81%，明显高于其他分类；然后是医药、卫生类图书，借阅量为2851本，占总借阅量的9.68%，居第二位；哲学、宗教和历史、地理等分类的借阅量也较为显著，分别占总借阅量的5.65%和7.61%。通过借阅比率，可以更直观地了解不同分类图书的借阅状况，其中，文学类图书的借阅比率最高，说明学生的借阅量大。山西卫生健康职业学院图书馆馆藏可能需要进一步关注和加强馆藏在这方面的建设和推广。

3.2相似性分析

相似性分析可以帮助工作人员发现具有相似特征的数据样本并将它们组织成群组。在图书馆的情境下，相似性分析可以用于发现具有相似特征的图书，例如：内容、主题、作者等方面相似的图书，从而更好地组织和管理图书馆的藏书。在进行相似性分析时，工作人员可以采用各种数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等。其中，聚类分析是一种常用的方法，它可以将数据样本划分为不同的群组，使得每个群组内的数据样本彼此相似度较高，而不同群组之间的相似度较低；也可以通过聚类分析来发现具有相似特征的图书群组。首先，选择合适的特征来描述图书，例如图书的主题、关键词、作者等信息。其次，利用聚类分析算法，如K均值聚类、层次聚类等，将图书样本划分为若干个群组，使得每个群组内的图书具有较高的相似性。通过相似性分析，可以发现那些在内容或主题上相近的图书，从而为用户提供更好的阅读推荐，或者在图书排列和管理上提供参考。

3.3文本挖掘技术

一方面，文本挖掘技术可以帮助图书馆对图书进行自动分类。通过对图书标题、摘要等文本信息进行文本挖掘分析，可以识别出不同图书之间的相似性和关联性，实现对图书的自动分类。例如，通过文本挖掘技术可以将具有相似主题或内容特征的图书自动归为同一类别，进而优化图书馆的分类体系，提高图书检索效率。另一方面，文本挖掘技术还可以用于图书推荐系统的构建。分析用户的借阅历史、阅读偏好等信息，结合图书的文本信息进行文本挖掘分析，可以为用户提供个性化的图书推荐服务[3]。例如：基于用户已借阅图书的文本信息可以利用文本挖掘技术发现用户的阅读偏好和兴趣领域，从而向用户推荐与其兴趣相关的图书，提高用户满意度和借阅率。

3.4利用智能化服务设备

第一，引入自助借还书机可以减轻图书馆工作人员的负担，释放人力资源。传统的借还书流程需要图书馆工作人员一对一地为用户办理借还书手续，耗费大量时间和人力。而自助借还书机则可以实现自动化的借还书流程，用户可以通过自助终端自行办理借还书手续，无须等待工作人员的帮助，大大节省了用户的时间，也释放了工作人员的人力资源，使其可以更专注于其他更高价值的服务[4]。第二，智能导航系统可以帮助用户更快速、准确地找到所需的图书资源，提升了图书馆的服务效率。传统的图书馆布局可能比较复杂，用户在寻找特定图书或者其他资源时可能会感到困惑。而智能导航系统可以通过数字地图和定位技术为用户提供精准的导航服务，指引用户快速到达目的地，这不仅节省了用户的时间，也减少了因为迷路而引起的不便和焦虑，提升了用户的满意度和体验。

3.5优化结果评价

第一，评价指标的选择至关重要。评价指标应综合考虑图书馆的管理目标和用户需求，常用的评价指标包括借阅率、馆藏覆盖率、分类准确率、用户满意度等，这些指标可以从不同角度反映图书馆藏书结构优化的效果，有助于全面评估优化结果[5]。第二，针对选择的评价指标需要制定相应的评价方法和评分标准。评价方法可以是定量分析或定性分析，根据具体情况采用合适的评价方法。例如，对于借阅率这一指标，可以通过统计借阅记录来计算实际借阅量和借阅率；对于用户满意度这一指标可以通过用户调查或问卷调查来收集用户反馈，然后进行统计和分析。第三，进行实际的评价工作。根据选择的评价指标和方法，对优化后的图书馆藏书结构进行评估和分析，这可能涉及到数据的收集、整理、统计和分析等工作，需要充分利用图书馆的管理系统和相关数据资源[6]。第四，根据评价结果提出改进建议。评价结果可以揭示出图书馆藏书结构优化的优势和不足之处，根据评价结果可以针对性地提出改进建议，包括调整采购策略、优化分类体系以及加强用户服务等方面的措施，这些建议可以为图书馆的进一步发展和提升提供有益的参考和指导。

4结语

在高职院校图书馆藏书结构优化的研究中，文章深入探讨了数据挖掘技术在图书馆领域的应用。通过对图书馆数据的采集、相似性和文本挖掘分析，能够深入理解图书馆藏书结构的特点和优化的可能性。这项研究不仅为高职院校图书馆提供了一种新的优化路径，也为图书馆信息化建设和智能化管理提供了有力支撑。希望通过工作人员的努力能够为图书馆管理者提供更科学、更有效的决策依据，为读者提供更便捷、更个性化的服务体验，共同推动图书馆事业的持续发展。

参考文献

[1]刘柏嵩，杨春艳，殷文婷，等.智能技术驱动下的图书馆服务现代化：转型与创新[J].大学图书馆学报，2024，42（4）：13-19.

[2]张文德，徐子杨，赵立红.基于LDA主题模型的“双一流”高校图书馆用户评论文本数据挖掘[J].情报探索，2024（7）：120-127.

[3]张欲晓.大数据技术在数字图书馆信息服务中的应用研究[D].哈尔滨：黑龙江大学，2023.

[4]杨芳.基于数据挖掘的地方院校图书馆学生借阅行为研究[D].包头：内蒙古科技大学，2020.

[5]代东平.从高职院校图书馆的藏书现状谈书库的藏书布局[J].武汉船舶职业技术学院学报，2015，14（01）：58-60.

[6]张涛，贾世强.论高校图书馆信息化高速发展下的藏书建设[J].科技视界，2021（27）：73-74.