图书管理与智能评价平台在大专学校中运用的探究

第1章 引言

1.1问题研究的背景
经济发展带动了科学技术的发展，在科学技术快速发展的几十年间，大量的统计数据被保留下来，这些统计数据给我们的工作提供了宝贵的经验教训，让我们能充分的了解过去的得失，遗憾的是它不能让我们把握未来的趋势，这是我们不想看到的，我们希望这些庞大的数据真正的实现它所应有的价值，既能让我们了解过去，亦能让我们把握未来。
我们需要一种技术，一种能够从大量的、残缺的、复杂的的统计数据中掌握本行业未来发展趋势的一种技术。经过科学家的不断探索，数据挖掘技术终于“千呼万唤始出来”，它的到来让我们的数据库技术进入了一个全新的时代，我们称这种技术为数据挖掘(DataMing)时代。数据挖掘对各行各业都有重大的意义，它可以给企业带来可观的经济效益，可以给科研人员以新的启发，可以给教一育工作者带来深层次研究，一时间，数据挖掘在全世界开展的如火如茶。
随着我国高等教育的迅速发展，专科院校的在校人数逐年攀升，图书馆的采购和服务也随之增加，这给图书管的工作带来了机遇和挑战。如何细化高校图书馆的服务质量，化被动服务为主动服务，打一造图书馆的崭新未来是每位图书管理人员需要思考的问题。
当前，大多数专科院校的图书管理都是采用工LASH(工ntegratedLibraryAutomationSyste耐系统。此系统是由我国文化部与1998年牵头并由深圳图书馆独立完成的一个图书管理系统，它的成功开发打破了我国图书馆管理系统的空白，当时无论在国内还是国际上都处在领先水平，但是随着时间的推移，它的弊端也逐渐暴漏出来。工LASH系统只能对数据进行简单.的查询，难以对数据进行深入分析，不仅如此，由于工LASH系统的查询功能过于简一单，很多读者在查询时都会遇到这样的问题:所要查询的图书在数据库中没有与其完全匹配的书目，系统就会显示“您查找的图书不存在”，实际上馆藏确有很多与读者查询的书日相似的书籍，甚至只是因为书日不一样而内容一样的书，但是我们却不能推荐给读者，这是长期困扰图书管理人员的问题。
本课题的主要日的是利用专科院校现有的图书数据库资源，建立图书管理的智能分析系统，从而挖掘出蕴含在图书馆数据库中的有用知识。一方面要使现有的信息资源发挥其全部作)}J，另一方面通过挖掘数据中潜在的关系和规则，预测学校预购图书的规模和重点，同时对图书的采购提出有针对性的建议，三是确定特定借阅群体或个体的借阅倾向、借阅习惯、借阅需求，提出更有针对性的服务。

1.2数据挖掘在学术上的研究状况
人类历史上首次运用数据挖掘技术要追溯到第二次世界大战前夕，美国政府在全国的人口普查中，为了得到更全面的人口普查信息，首次运用了数据库的分布方法和数据的偏差侦测等分析方法。随着数据库技术的不断完善发展，出现了很多新的数据模型，如演绎模型、面向对象的模型、扩充关系模型以及对象关系模型。新的模型带来了新的研究方向，BayeS分析法和Boosting方法在数据挖掘中得到了广泛的应用;KDD在数据库中的应用也得到广泛关注。

1.3本文所要完成的工作
近年来在教育部扩招的大形势下，我国专科院校的办学规模逐渐扩大。师生数量不断增加，读者的要求也不断提升，这都凸显了ILASI工系统的弊端。一是缺乏人性化的搜索，不能满足读者的搜索需求。二是对大量数据没有理性的分析，难以寻找出大量数据的规律所在。三是无法给图书管理人员提出可行性建议。为了更好的服务专科院校广大师生，充分发扬图书馆服务为本的宗旨，给师生营造方便的借阅环境，同时又要考虑到经济集约。在这几个方面通盘考虑的情况下，图书馆领导决定，既要发挥工LASH系统的余热，又要加上技术人员的创新，我们从二零一零年暑假开始对原有的工LASH系统进行了改进。
本课题的研究主要解决两个问题，一是找出图书馆中被借阅图书之间的关系。具体来说就是通过发现书与书之间的关系进而让图书馆中的书籍之间形成互相联系的网状关系，以此为依据，图书管理人员可以向读者推荐一与其借阅书籍关联度高的图书，同时可以根据图书的关联度陈列图书，将关联度高的图书临近摆放。二是找出相同借阅行为的读者，发掘借阅行为与图书的关系，使图书管理人员更好的了解读者，以便于提供切合其借阅行为的个性化服务。

第二章数据挖掘技术概要

2.1数据挖掘的基本概念
数据挖掘就是从海量数据资源中挖掘出有用的信息，即从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的，但又是潜在有用的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。所谓事先未知的信息是指该数据具备新颖性，事先不能被预料到。新颖性的要求就是发现的模式应该是之前不被人们所知道的。数据挖掘发现的知识可以违背常理，它的初衷是发现潜在的信息，而不是表面的知识，所以说挖掘出的信息越是出人意料，越有可能有实际应用价值。

第三章图书管理系统的需求分析.........................................................18
3.1我校图书馆基本结构............................................................18
3.2图书馆进行数据挖掘的必要性........................................................19
3.3图书馆进行数据挖掘的可行性.........................................................20
第四章面向专科院校图书馆智能分析系统的分析与设计...........................21
4.1关联规则的应用.........................................................21
4.2聚类分析在专科院校图书馆智能分析系统中的应用........................25
4.3图书馆数据挖掘的数据处理..............................................27
4.3.llLAsll系统数据库分析...........................................................27
4.3.2数据预处理.........................................................28
4.4系统实现.......................................................................29
4.4.1数据集成模块..............................................................30
4.4.2数据挖掘模块...................................................................31
4.4.3数据挖掘结果的应)}J..................................35
第五章系统应用测试与未来展望........................................................38

第五章 系统应用测试与未来展望

本文通过对专科学校图书馆ILAI工系统的整体分析，肯定了其对图书的录入、查询、统计等功能，找出了其在数据分析方面的不足，数据间缺少关联性，无法给图书管理员提供归类信息，也不能给读者提供更加细致的服务。为了解决以上问题，本文结合数据挖掘中相对简单.的聚类和关联规则，提出了针对专科院校图书管理的智能分析系统。详细阐述了该系统的结构、数据挖掘、数据处理、结果实现等过程。
在专科院校中应用本系统，有如下优势:
1、有利于图书管理人员科学决策，进一步提高图书馆的服务水平和质量。根据读者的借阅兴趣和借阅要求，及时合理的添加服务模块，科学安排工作人员调度，及时调整工作部署，高效有序的开展工作，同时针对不同读者，提供有针对性的服务。
2、大大提高了图书馆藏书的利用率。在数据挖掘过程中，我们发现有些图书看似关系不大，但实际上他们具有很高的关联度。对于这些图书，我们采取了相邻排列和间隔排列两种上架方案，相邻排列有利于将相关联的书籍全部借出，相隔排列的关联性图书，读者在借阅时，必然会查找间隔，一卜的书籍，此时放在间隔中的书籍就有可能被读者借阅。这两种方法都大大提高了我馆图书的借阅率，解决了很多图书从未被借阅过的问题。
3、图书采购更加有目的性。对于挖掘出的借阅次数较多的图书及其与它关联性较大的图书，采购部门会及时根据反馈，加大采购数量，缓解图书借阅紧张的局面，同时减少了图书借阅的损坏，为图书馆购买的图书种类提供了依据。
研究专科院校的图书管理系统是一件很有意义的工作。人们都说图书馆是一个学校的学术中心，通过我们的不断努力，我们希望看到图书馆内讨论知识的学术氛围，希望看到读者满意的微笑，希望我们的工作能够与时俱进。但是，本课题依旧有很多局限，如何扩大挖掘的数量和利，类，将图书馆的数据挖掘经验推广到学校的各个部门，指导具体工作，这都是我以后工作中需要进一步研究的问题。

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