賈彥玲 楊柳 宋志陽

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

作者簡介：

賈彥玲（1992—），女，碩士，研究方向為計算機思維、STEAM教育、教學模式研究。

楊柳（1993—），女，碩士，研究方向為個性化教學。宋志陽（1994—），男，本科，研究方向為車輛工程教育。

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2401-5042-6419

摘要：圖書館的日常運營中，每天都會產生大量的圖書流通數據。這些數據不僅僅是記錄讀者信息和業(yè)務統計的工具，更隱藏著巨大的潛在價值。通過對這些數據的深度挖掘，我們發(fā)現讀者的借閱行為、圖書分類、學科特點以及讀者類型之間存在一定的關聯。這些關聯對于圖書館優(yōu)化資源配置、提高資源利用率以及提升服務水平具有重要意義。本文將結合實際經驗，首先分析數據挖掘技術在圖書館應用的必要性，然后探討數據挖掘的基本技術。同時，文章還將提出將數據挖掘技術應用于數字圖書館系統的基本步驟，并深入研究數據挖掘技術在圖書館讀者借閱行為分析中的應用。

關鍵詞：數據挖掘 ?圖書館 ?聚類算法 ?關聯規(guī)則算法

中圖分類號：TP393

隨著信息技術的飛速發(fā)展，圖書館已從傳統的紙質書籍轉向數字化資源。在這個過程中，圖書館積累了大量的數據，包括讀者的借閱記錄、搜索歷史、閱讀習慣等。這些數據不僅數量龐大，而且類型多樣，具有很高的利用價值。然而，如何有效利用這些大數據，提高圖書館的服務質量和資源利用效率，是當前面臨的一大挑戰(zhàn)。

數據挖掘作為一種強大的信息處理技術，能夠從海量數據中提取有價值的信息和知識。通過數據挖掘，圖書館可以深入了解讀者需求和行為模式，優(yōu)化資源布局，提高服務質量，從而滿足讀者需求并提高資源利用效率。

相關概念及技術

1.1大數據

大數據是21世紀的熱門詞匯[1]。進入21世紀以來，大數據在各個領域得到廣泛應用，推動了各個領域生產方式和規(guī)模的智能化、現代化。大數據是指數據量大、種類多[2]。與傳統數據相比，大數據需要專業(yè)的數據分析和處理工具進行分析和研究。大數據蘊含著巨大的價值，但值得注意的是，并非大數據中的所有數據都具有高價值。

大數據所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經營決策更積極目的的資訊。這種大數據的容量十分龐大，通常以TB甚至PB來衡量[3]。

1.2數據挖掘

數據挖掘技術是利用專業(yè)算法從海量數據中提取有價值信息的強大工具。在信息爆炸時代，數據量龐大但有價值的信息有限，數據挖掘技術能快速篩選出有價值的內容，提高數據處理和分析效率。它與計算機科學技術緊密相連，綜合運用多種科學技術，為決策制定、趨勢預測等提供有力支持。數據挖掘技術使人們更好地理解和利用數據，做出更明智的決策，是大數據領域的關鍵技術之一。

1.3圖書館數據挖掘技術應用的必要性

隨著信息時代的快速發(fā)展，圖書館作為知識的海洋和信息的集散地，每天都在產生大量的數據。這些數據不僅包括讀者的借閱記錄、館藏資源的利用情況，還涉及圖書館的日常運營和管理。因此，將這些數據轉化為有價值的信息，以滿足讀者的需求和提高圖書館的管理效率，顯得尤為重要[4]。而數據挖掘技術正是實現這一目標的關鍵工具。數據挖掘技術有助于圖書館深入理解讀者行為和興趣，優(yōu)化館藏資源配置，提供個性化服務和推薦。分析日常運營數據可發(fā)現管理問題，預測熱門書籍和讀者需求，為決策提供科學依據。挖掘和分析讀者反饋信息，及時改進服務質量和提升滿意度。同時，數據挖掘助力圖書館開展新業(yè)務，滿足不斷變化的學習和信息需求。

數據挖掘步驟

2.1建立數據庫

在圖書館數據挖掘中，業(yè)務數據記錄之間的關系分析是關鍵的一環(huán)。這些關系不僅包括圖書與讀者的關系、借閱記錄之間的聯系，還包括讀者行為與圖書類型、借閱模式與借閱頻率等復雜的關系。通過關聯規(guī)則挖掘、聚類分析等數據挖掘技術，可以發(fā)現這些隱藏在數據中的關系和模式[5]。例如：關聯規(guī)則挖掘可以幫助發(fā)現圖書之間的關聯，從而優(yōu)化圖書排架和推薦系統；聚類分析則可以將讀者按照其借閱行為進行分類，為個性化服務和市場細分提供依據[6]。理解這些關系有助于圖書館更精準地滿足讀者需求，提升服務質量和管理效率。（見圖1）。

2.2 數據挖掘模塊的構建

為了對圖書館的借閱記錄數據進行文本向量化、聚類分析和效果評估，幫助圖書館了解讀者的閱讀偏好和行為模式，需要構建一個數據挖掘核心模塊。首先，使用pandas庫讀取圖書館的借閱記錄數據，并進行簡單的數據預處理，包括填充缺失值。這里假設數據集中有一個名為“text”的文本列和一個名為“cluster”的類別列。其次，使用scikit-learn庫中的CountVectorizer類對文本數據進行向量化處理，將文本轉換為詞頻矩陣。這有助于將文本數據轉換為數值型格式，以便進行后續(xù)的機器學習算法處理。再次，使用KMeans算法對文本數據進行聚類分析。假設要將數據分為3個類別，并使用KMeans++初始化方法來選擇初始聚類中心。設置了最大迭代次數為100次，并使用單一的初始值進行聚類。在模型擬合后，?adjusted_rand_score函數評估聚類的效果。該函數返回調整后的Rand指數，用于衡量聚類的準確度。得分越接近1，表示聚類效果越好。最后，DataFrame生成一個聚類報告，顯示每個詞在不同聚類中的分布情況。

2.3數據挖掘分析后的決策

在進行讀者借閱行為的數據挖掘分析后，決策依據主要包含以下兩個維度。

2.3.1借閱量信息的比較

通過比較不同圖書的讀者借閱量，可以深入了解各類圖書的受歡迎程度和需求情況。在此基礎上，以目標群體讀者的借閱持續(xù)時間作為度量標準，進一步分析各類讀者的借閱偏好和習慣。

2.3.2讀者類別與持有時間的比較

通過對不同類別讀者的借閱行為進行分析，可以探究不同群體讀者的閱讀偏好和圖書利用率。這有助于理解各類讀者的借閱需求和特點，為優(yōu)化圖書配置和服務提供決策支持。以某圖書館為例，通過數據挖掘分析圖書的實際使用情況，給出了決策過程。決策樹如圖2所示。

實現過程

3.1數據預處理

數據預處理是數據挖掘的第一步，其目的是將原始數據進行清洗、轉換和規(guī)整，以便進行后續(xù)的數據分析和挖掘。在圖書館讀者借閱行為分析中，數據預處理包括以下幾個方面。

（1）數據清洗：去除異常數據、處理缺失值、統一數據格式等。

（2）數據轉換：將分類變量進行獨熱編碼，將日期格式統一等。

數據規(guī)整：對數據進行歸一化或標準化處理，消除不同特征之間的量綱影響。

3.2借閱行為模式挖掘

借閱行為模式挖掘是數據挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的重要應用之一。通過借閱行為模式挖掘，可以發(fā)現讀者的借閱習慣、興趣偏好以及潛在的借閱需求。常見的方法包括關聯規(guī)則挖掘、聚類分析等。

3.2.1關聯規(guī)則挖掘

用于發(fā)現借閱記錄中的頻繁項集和關聯規(guī)則。例如，通過關聯規(guī)則挖掘，可以發(fā)現哪些書籍經常被同時借閱，從而優(yōu)化圖書排架和推薦策略。

3.2.2聚類分析

將具有相似借閱行為的讀者分為同一類，以便進行有針對性的服務。例如：根據讀者的借閱記錄，可以將讀者分為小說愛好者、學術研究型讀者等不同類型，為不同類型的讀者提供個性化的圖書推薦服務。

3.3借閱行為預測

借閱行為預測是數據挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的另一個重要應用。通過借閱行為預測，可以了解讀者的借閱需求和趨勢，從而制定更加精準的圖書采購、排架和推薦策略。常用的預測方法包括回歸分析和時間序列分析等。

3.3.1回歸分析

通過分析歷史借閱數據，建立借閱量與相關因素之間的數學模型，預測未來的借閱量。例如，可以根據讀者的借閱歷史、圖書的借閱情況等因素，預測某一時間段內的圖書需求量。

3.3.2時間序列分析

通過對歷史借閱數據進行時間序列分析，了解借閱量的變化趨勢和周期性規(guī)律。例如，可以分析某一類圖書的借閱量隨時間的變化情況，預測未來一段時間內的借閱趨勢。

3.4數據可視化與交互式分析

數據可視化與交互式分析是數據挖掘在圖書館讀者借閱行為分析中的另一個重要應用。通過數據可視化和交互式分析，可以將挖掘結果以直觀、易理解的方式呈現給讀者和管理人員，提高決策的科學性和實用性。常用的可視化方法包括柱狀圖、餅圖、熱力圖等。例如：可以通過柱狀圖展示各類圖書的借閱量對比情況；通過熱力圖展示讀者的聚類分布情況；通過交互式分析工具，用戶可以自由篩選、過濾和探索數據，深入挖掘不同維度之間的關聯和規(guī)律。這種交互式的數據可視化方式可以幫助圖書館管理人員更好地理解讀者的借閱行為和需求，從而制定更加精準的服務策略。

4結語

隨著大數據時代的來臨，圖書館數據呈現出海量、多樣化的特點。數據挖掘技術在圖書館大數據利用中發(fā)揮著重要作用。通過數據預處理、借閱行為模式挖掘、借閱行為預測以及數據可視化與交互式分析等技術手段，圖書館能夠深入挖掘讀者借閱行為，優(yōu)化服務策略，提高運營效率。數據挖掘技術有助于圖書館實現個性化服務、精準采購和排架，為讀者提供更好的閱讀體驗。

參考文獻

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