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数据挖掘技术在高校图书馆管理工作中的应用

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作者:管理员。 TAGS:管理工作,应用,图书馆,高校,
  图书馆是高等院校教育开展的重要组成部分,能够为高校各院系教育工作的开展提供所需的信息资源及材料,对于高校的发展具有推动性的意义。因为受到各方面因素的限制,以及长期以来认识的错误,通常情况下图书馆会被当做是用来保护存放文献资料的特殊部门,它所起到的作用就是储存文献资料。长期以来,因为管理工作的开展不当以及服务措施的不
到位等原因,造成现在高校图书馆维持在相对被动的服务形势中,工作的开展也只局限于被动的等待读者自己上门寻求服务,负责管理的工作人员每天要做的就是登记监督图书资料的借出与归还,而管理系统中所提取到的数据信息只能做出简要的整理、划分类别,对于那些在数据资料中潜在的价值却没有进一步的挖掘发现。
     一、 数据挖掘技术的相关概念
     这里我们提到的数据挖掘其实说的是在有限的数字资源中深入的挖掘更加大量的价值性信息,这一概念第一次被提出还是在上个世纪八十年代末的美国。这项技术的应用其实就是通过对应的数据库把其中的有效资源提取出,采取各种的计算方法,探索出其中所存在的规律,最终利用这一规律将数据问题解决处理。针对于数据挖掘技术在高校图书馆中的应用,最为关键的就是其中的关联规律以及同一类别的统计聚合的有关概念。这里说到的关联规律是用药体现出个数据之间存在的潜在关联,同一类别的统计聚合说的是在对相关数据进行恰当分析之后,把读者群体进一步的划分,这样一来能够让图书馆的管理者更加清晰明确的把握住个类别读者的特点,同时按照其特征的不同对读者进行类别划分,从而让图书馆管理者了解到数据潜在的价值,并将其在工作中充分发挥。
     按照数据挖掘介乎所设定的准则,通过参考人工智能以及统计学等理论知识,选择正确合理的数据挖掘计算方法,对相对应的数据进行深入的分析,同时利用可视化的工具体现表达出发现的数据规律。这项技术让数据的存储发展到一个全新的层面,它将过去数据库对于数据资料的储藏功能充分得发挥,为以往数据的查询提供了便利,同时也可以提现出以往数据间潜在的关联规律,把潜在的价值性信息更多的挖掘出来。所挖掘出的信息是对数据整体特性的提现以及对数据未来去向的评估,对于决策的产生有着极其关键的依据意义。数据挖掘技术的应用中能够挖掘出的信息类型有很多种,有不同的知识模型。针对系统特征的差异性,数据挖掘技术在应用的过程中也应该选择相对应的、存在拆异性的挖掘措施及
[论文网 lunwen.nangxue.com]方式,一般常用的有下面几个类别:人工神经网络的挖掘方法、决策目标树立以及决策规律的参照方法以及进化的挖掘算法等等。数据的挖掘其实指的是对于一个规模庞大的数据库,从中发展有利用价值的、有依据意义的数据信息,同时根据这些数据提供的信息资源生成最终的决策。一般情况下整个过程包括明确数据挖掘的目标、挖掘钱的数据资源预备、价值性信息的挖掘、挖掘结果的评判以及最后的分析与应用。
     二、高校图书馆管理系统中对数据挖掘技术需求
     1、图书馆管理系统的数据特点
     对于高等院校图书馆内部的管理系统而言,所储存的数据一般包括下面几个特征:第一就是储存数据规模十分巨大。随着高等教育的发展,高校内部的学生人数也逐渐的增多,对于资料数据也有了更多的需求,这必定会造成图书馆读者用户量持续扩大。为满足越来越多学生的需求,图书馆要扩大自身的数据储存量,引进更多的文献资料,导致图书馆管理系统中所存储的读者信息以及书籍信息持续累积,在时间的推动下,资源数据会呈现出十分巨大的规模。第二就是每一数据之间都有极其重要的关联。对于高校图书馆而言,在管理系统内储存的基本上是以读者用户的借读以及归还信息为主,很多的数据在读者用户阅读量上升的影响下肯定会出现某种程度的关联程度。
     2、高校图书馆管理系统对数据挖掘技术的需求
     在高校图书馆管理工作的实际开展过程中,想要完成对于数据信息管理的数字化及智能化,管理人员就必须把握管理系统中所相关数据的细节及特点,并且也要清楚了解某些信息所对应的需求者。在图书馆的管理系统当中,其原始数据是不会反映出管理者所需信息的,因此,就必须用到数据挖掘技术。数据挖掘技术主要体现了高校图书馆管理中的以下需求。
     首先,通过分析数据,体现了读者群及其借阅行为模式。 利用叙述统计法可将文献及读者的最高借阅率分析出来;通过聚类统计法分析借阅记录及
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