大数据挖掘在高校图书馆个性化服务中应用研究 (1).pdf

大数据挖掘技术在高校图书馆个性化服务中的应用研究，涵盖了高校图书馆如何利用大数据挖掘来改进其服务流程，提供更加精准的个性化信息服务。此研究的核心在于大数据挖掘技术与高校图书馆个性化服务的深度融合，旨在探索和实现大数据环境下图书馆服务的新模式和新方法。 个性化服务成为高校图书馆未来发展的重点方向之一。高校图书馆通过大数据挖掘技术可以为师生提供更为优质、便捷和海量的数据资源，从而提高信息共享效率。大数据挖掘技术的应用包括信息检索、图书管理和针对性服务的改进等多个方面。通过对海量、多维、多格式（如视频、音频、图像、日志等）数据源的挖掘，可以发现不易为人所知的有价值信息，进而对师生的实际需求进行准确的图书推荐和新上架图书推送。 在具体实施层面，进行大数据挖掘之前，需要确定数据挖掘的业务问题和目的。例如，要获取全校师生对图书文献类型的需求情况，就需要提供馆藏图书的几个大类作为数据挖掘的目标，以确保挖掘的内容能够更好地服务于师生的实际需求。 大数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的具体应用包括但不限于以下几点： 1. 借阅情况的挖掘：通过对图书馆数据库中的借阅情况进行挖掘，分析师生的借阅偏好和图书的流通情况，了解读者在图书馆的活动模式，进而优化图书资源的配置和管理。 2. 用户基本信息的准备：收集师生在使用图书馆时反映在系统中的个人信息，如学号、专业、身份证明等信息，为个性化服务提供基础数据。 3. 借阅图书与时间关系的建立：通过记录图书的借阅时间与归还时间，分析读者在不同时间段内的借阅行为，便于图书管理者进行决策。 4. 面向属性的归纳算法：利用大数据挖掘算法对数据进行分类和分析，获取用户数据集合、图书文献数据集合、借阅检索数据集合等。 在技术实现上，大数据挖掘通常采用分布式系统基础架构，如Hadoop、HDFS、MapReduce等，以便为海量数据的存储和分布式运算提供支持。在分析软件方面，常用的有Excel、SPSS、Stata、SAS、R语言、PSPP、DPS等，这些软件可以帮助分析大量的数据并提取有价值的信息。 最终，基于大数据挖掘得出的结论能够帮助高校图书馆制定更加精准的个性化服务方案，为全校师生提供高质量的服务。例如，通过大数据挖掘的分析结果，图书馆可以进行针对性的图书采购、增强图书推荐系统的智能性、优化服务流程等。 大数据挖掘技术为高校图书馆个性化服务提供了新的方向和方法，通过分析和利用大量的数据，使得图书馆能够更深层次地理解师生的需求，从而提供更高效、更精准的服务。这不仅能够提高图书馆的运行效率，还能提升图书馆作为高校教学和科研服务的重要角色。随着技术的进步和数据处理能力的提高，大数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用将会越来越广泛，对提升图书馆服务质量将起到关键作用。