数据挖掘在高校复合图书馆中的应用研究

蔺振玲 韩翠峰

[摘要] 文章描述了高校复合图书馆发展现状和数据挖掘在高校复合图书馆的应用,探讨了数据挖掘在高校复合图书馆馆藏资源建设中应注重实体资源与数字资源相结合。

[关键词] 数据挖掘高校复合图书馆馆藏资源建设

在互联网与信息技术的推动下,人们仿佛一夜之间置身于一个信息爆炸的时代,信息的种类和内容越来越丰富,数量呈指数型增长,我们在感叹海量信息所带来的便捷的同时,又被“信息丰富,知识贫乏”的尴尬所困扰,如何在浩如烟海的信息中快速便捷的找到每个人需要的知识,数据挖掘作为一种解决问题的工具便应运而生。

一、 高校复合图书馆的发展现状

随着网络技术、数字技术、信息技术在全社会的发展和图书馆界的应用,数字图书馆作为高校图书馆的一个组成部分,日趋成熟,于是学者们便提出了“复合图书馆”的概念,目前高校图书馆已进入复合图书馆的雏形阶段。众多学者也将数据挖掘引入图书馆界进行讨论和应用,并取得阶段性成果,但总体来说国内面向高校复合图书馆的数据挖掘基础理论研究还很薄弱,实践应用相对滞后。

1、复合图书馆的概念

纵观高校图书馆的发展历程,经历了三个阶段:传统图书馆,自动化图书馆,复合图书馆,未来的发展方向是数字图书馆,目前以及今后相当长的一段时间内,高校图书馆都将会处在复合图书馆阶段,即印刷型文献与数字化文献并存且互补,复合图书馆是传统图书馆与数字图书馆的有机结合,是在当前的环境和条件下图书馆的必然选择。

2、高校复合图书馆发展现状

高校图书馆的业务发展近些年来呈跨越式增长。业务种类不断增加,业务规模不断扩大。以往高校图书馆的业务种类仅限于一些传统服务,例如采访编目、图书借阅、期刊阅览等,伴随数据库技术的发展及数字图书馆的出现,基于个性化服务的业务发展将在高校图书馆今后的发展道路中的占居主流地位。另外高校图书馆的资源建设在文献载体、馆藏概念、馆藏发展策略、馆藏评价标准等方面都发生了变化。实体馆藏和虚拟馆藏并举建设。图书馆藏书多少不再是评价图书馆好坏的标志,而图书馆信息资源的获取能力、存取范围、可获得性、对读者和社会的贡献成为新的馆藏评价标准。同时对高校图书馆的管理水平也提出了更高的要求。比如用户资源管理方面,在高校复合图书馆发展阶段,科学有效的用户资源管理变得更为复杂和艰难。目前用户资源管理的现状是国内大多数图书馆用户资源管理仍属于描述型用户资源管理,还不能大范围地实现对用户属性特征和信息行为特征的整理和分析,不能广泛地从用户信息中发现能够反映其信息与服务需求特质的模式或模型并进行相关用户的规模化分类与聚类。

二、数据挖掘在高校复合图书馆的应用

1、数据挖掘的概念

数据挖掘,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程(Jiawei Han,Micheline Kamber,2001)。

2、数据挖掘在高校复合图书馆资源建设方面的应用

在高校复合图书馆馆藏实体资源建设方面,基于数据挖掘的馆藏资源建设理论研究较多,具体实践的很少,研究主要体现在通过挖掘文献使用规律,提高文献资源建设的针对性,提高有限经费的使用效率上。在馆藏数字化资源建设方面,理论研究付诸实践的很少,国内只有几所知名大学处于实践阶段。此外,学者们还提出采用各种数据挖掘技术与方法,评判高校图书馆文献信息资源的利用率、有效率等,以便建设特色馆藏。

3、数据挖掘在高校数字图书馆个性化信息服务方面的应用

数据挖掘在图书馆个性化信息服务中的应用成了众多学者研究的热点问题,而且更多是针对数字图书馆,个性化信息服务不仅需要针对不同的用户需求提供不同的服务,更重要的在于发现用户的潜在需求从而进行主动的信息服务。数据挖掘在个性化信息服务的研究上,提供方法和技术支持,并构建实现模型。

4、数据挖掘在高校图书馆用户管理和书库管理方面的应用

基于数据挖掘的高校图书馆用户管理和书库管理,在相关文献研究中,大体是这样的思路:获取读者、图书信息,以读者基本信息记录、借阅历史信息记录、检索历史记录、书目信息作数据准备,实施挖掘实验,运用关联规则算法和聚类算法,其中基于关联规则算法的数据挖掘是数据挖掘研究领域的一个重要分支,也是众多学者研讨的热点,在挖掘实验过程中,分析读者借阅行为,将读者、图书进行分类,找出不同数据之间的关联规则,从而为读者导读、书库管理提供科学的决策支持。

三、数据挖掘应用于高校复合图书馆应注重实体资源与数字资源的结合

1、优化资源结构和配置,提高高校复合图书馆服务能力

科学合理的信息资源结构有利于提高高校复合图书馆的服务能力。与此同时,日益成熟的信息技术使得高校图书馆可以通过网络连接区域内、全国甚至全球的所有信息资源,形成“虚拟馆藏”与“物理馆藏”并存局面。运用数据挖掘揭示现有馆藏状况的缺陷,优化馆藏资源的结构和配置,发挥实体资源与数字资源的整体优势。提高高校复合图书馆的服务能力,这不仅是观念上的转变,而且已经是将数据挖掘技术逐步落实到馆藏发展的实践中去。

2、挖掘用户需求和兴趣,加强信息资源建设的针对性和科学性

结合用户信息活动构建基于数据挖掘的实体资源与数字资源整合系统, 无疑将对高校复合图书馆的资源建设工作带来历史性变革。高校图书馆的用户有较强的专业背景,对信息的需求也具有很强的专业色彩,通过Web数据挖掘对每个用户的访问行为、频度、内容等进行分析,能提取出每个用户的信息需求特征,依据用户的信息需求特征形成指导性意见并应用于高校复合图书馆馆藏信息资源建设,使得高校图书馆的信息资源建设更具针对性和科学性,满足用户“交互、及时、精确、个性化”的要求。

总之,在数字化图书馆、个性化服务日益成为高校图书馆发展主流的背景下,数据挖掘在高校图书馆广泛发展和应用的潮流是不可逆转的。随着高校图书馆数据量的急剧增长和分析决策难度的增强,以及人们对决策分析工作的智能化、自动化要求的不断提高,数据挖掘技术及工具将被广泛地接受和使用,数据挖掘技术在图书馆界也将有更加广阔的发展空间。

参考文献:

[1] 吴慰慈. 图书馆学新探. 北京:北京图书馆出版社,2007

[2] 王路漫. 数据挖掘技术在图书馆中的应用研究. 中国优秀硕士学位论文全文数据库

[3] 牛根义. 国内图书馆数据挖掘研究.现代情报,2009(1):129

[4] 曾俊. 数据挖掘技术在图书馆管理系统中的应用. 中国优秀硕士学位论文全文数据库

[5] 黄辉. 谈数据挖掘技术在图书馆工作中的应用. 西北工业大学学报,2007(3)

[6] 周倩. 数据挖掘在图书馆用户资源管理中的应用研究. 图书·情报·知识,2006(11)

[7] 胡渊. 数字图书馆信息资源建设研究. 中国优秀硕士学位论文全文数据库

[8] 吕斌. 论新机制下高校图书馆人才应具备的素质结构. 大学图书情报学刊,2002(2)

[9] 彭泽华. 数字资源整合技术在数字图书馆建设中的应用. 高校图书馆工作,2007(5)

[10] 朱萍. 馆藏数字资源整合方案研究. 郑州大学硕士学位论文

注:兰州商学院科研项目