数据挖掘技术在图书馆系统中的应用研究

摘 要：数据挖掘技术是大数据时代的产物，具有计算性能、功能性、可用性和辅助功能。图书馆使用数据挖掘技术，有助于充分发挥数字资源的价值，实现图书馆数字资源共享的目标。本文将简单介绍数据挖掘技术和大数据的特征，分析大数据与高校图书馆的关系，并探讨数据挖掘技术在图书馆系统中的应用策略。

关键词：数据挖掘技术；大数据时代；图书馆系统；数字资源共享

数据挖掘技术即数据处理技术，该技术方法包括神经网络法、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析法和模糊集方法等。

目前，图书馆管理系统开始采用数据挖掘技术以实现数字管理和数字资源共享的目标。

一、数据挖掘技术和大数据的特征

数据挖掘技术是大数据时代的产物，挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等，基本流程有五个步骤：

第一步是定义问题，确定数据挖掘的目的；

第二步是做好数据准备工作；

第三步则开始进行数据挖掘；

第四步就要分析数据挖掘的结果；

第五步是将分析所得的知识编制到信息系统中。

数据挖掘的技术方法包括神经网络法、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析法和模糊集方法等。

神经网络法是通过建立网络模型来解决数据挖掘的问题，遗传算法是一种随机搜索算法，决策树方法用于预测模型，粗集方法发挥着数学工具的作用，覆盖正例排斥反例方法用于筛选有价值的数据信息，统计分析法能够处理函数关系和相关关系，模糊集方法可以对数据信息进行基本评判与分析，并建立云模型，总结云理论。……