畢業論文
職稱論文發表
論文 論文發表
7彩論文網專業提供論文與 表服務其次提供論文范文免費閱讀
經濟論文| 管理論文| 法學論文| 教學論文| 教育論文| 新聞傳播| 財政稅收| 財務管理| 市場營銷| 物流論文| 教師論文| 保險論文| 心理學| 圖書館>
會計論文| 醫學論文| 文學論文| 英語論文| 醫院管理| 護理論文| 政治論文| 哲學論文| 醫藥論文| 計算機| 社會學| 藝術| 科學| 工程| 文化| MBA
關于淺析高校圖書館流通數據挖掘的新思路網站位置: >> 圖書館論文 >> 圖書編目論文 >> 瀏覽文章
淺析高校圖書館流通數據挖掘的新思路

論文導讀:

高校圖書館流通數據挖掘的新思路〔摘要〕圖書館流通數據是圖書館業務流程優化的重要依據之一,對其分析策略層出不窮,但用于指導圖書館實踐活動的甚少。本文通過參考與借鑒情報學基本定律與分析策略,重新定義并建立基于圖書借閱頻次的評價指標,即圖書半衰期、圖書集合普賴斯指數、圖書滯架指數、圖書h指數,以及基于讀者借閱次數與行為的分析策略,即讀者h指數等指標和圖書耦合/共現網絡模型,從而提高對高校圖書館流通數據的分析能力和組織能力,希冀為優化采購和布局配置,向讀者提供積極、主動、個性化信息服務提供新的思路。
  〔關鍵詞〕OPAC數據;流通數據;高校圖書館;評價指標
  DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2013.10.033
  〔〕A〔文章編號〕1008-0821(2013)10-0143-06
  圖書館借閱信息是伴隨著圖書館門戶公開化而誕生的副產品,但其在館藏采購、館藏管理、讀者需求分析等方面具有不可忽視的作用。隨著圖書館資源和管理數字化進程加快,每日都會從圖書館管理系統中產生龐雜的表單信息,如何讓信息從無序到有序,便于從中了解讀者借閱興趣與傾向、館藏圖書的利用率,有必要對流通數據進行深度剖析。但是對于借閱數據的深度挖掘停留在研究層面的較多,付諸指導圖書館實踐的較少,為了避開陷入數據豐富但信息貧乏的尷尬局面,圖書館有必要增強對流通數據的分析能力和組織能力,并以此為客觀依據,向讀者提供積極、主動、個性化信息服務,這也與泛在圖書館所要求打破被動服務壁壘,提高以讀者驅動為導向的主動服務意識的宗旨相一致[1-2]。
  1圖書館借閱數據利用目前狀況
  目前國內外學者對于圖書館流通數據的分析主要從以下4個方面開展:
  1.1利用統計學概念分析借閱數據
  制定若干統計指標對圖書館流通數據進行頻次分析是最常見也是最簡便的策略,且統計結果具有一定參考價值。如對圖書館流通數據中的宏觀人次、書次指標進行統計,可以了解館藏利用和讀者用書的總體狀況;對個人借書、單本圖書借閱指標進行統計,能夠揭示不同讀者借閱特點和各類圖書的利用率;對高校范圍內(非)出版物的引文進行統計,可以直觀得出本館館藏對校內讀者的滿足率[3-5]。
  1.2采用數據挖掘技術進行讀者需求分析
  大多數圖書館管理系統都是事務處理型[6],主要應用于日常業務操作,而數據倉庫是分析處理型,能夠從無序數據流中挖掘出讀者和圖書館員感興趣的信息:如建立一種基于模式識別中M淺析高校圖書館流通數據挖掘的新思路ercer核聚類算法的自動分類和統計分析法,按照中圖法22個大類對館藏圖書類型和借閱記錄進行量化編碼,實現讀者群分類以及對讀者借閱文獻類型、流量進行實時監測和統計[7];或建立事務數據庫,基于Apriori算法[8-9]、改善算法FP-Growth[10]、鄰接矩陣[11]等挖掘圖書借閱數據的關聯規則,進而構建各學科書籍之間的關聯度以及讀者對圖書信息資源的借閱模式[12-14]。
  1.3利用聚類法對讀者和圖書進行細分
  有學者利用Clementine兩步聚類模型對高校讀者進行聚類分析,將其分為積極型、一般型和消極型3類[15],或利用系統聚類算法建立圖書館讀者細分模型[16-17],并針對不同類型的讀者開展個性化服務,如制定不同借閱規則、賦予不同借閱權限;或利用K-means算法分別對圖書和讀者進行了聚類,從中分析圖書的借閱規律、讀者借閱圖書的某種傾高校圖書館流通數據挖掘的新思路由優秀論文網站http://www.kndxro.tw提供,助您寫好論文.向及讀者是否活躍,從而制定出相應的決策,以便有針對性地豐富館藏資源和優化館藏布局,并為圖書館開展個性化服務提供參考[18-19]。
  1.4借鑒情報學評價指標分析流通數據
  由美國學者Hirsh J提出的h指數最初用于評價科學家個人的學術成就[20],隨后經過多位學者在實證研究和理論分析基礎上進行擴展和延伸,h指數被成功應用到學術期刊評價、學術機構評價和專利質量評估等方面[21-22],而h指數的思想與策略在圖書管理中也值得借鑒。國內有學者利用評價指標h指數分析圖書借閱數據,統計分析讀者群h指數與圖書集合h指數,揭示不同讀者群的借閱活躍度、不同圖書集合的核心讀者以及不同讀者群的核心圖書,客觀反應圖書利用狀況和讀者借閱情況,體現圖書集合和讀者群的個性化特點[23];由于h指數具有測算時間區域的敏感性,還可用于監測圖書集合隨時間變化其借閱指標的波動情況[24]。
  以上用于流通數據分析的策略各有利弊:基于統計學的頻次排序法雖然能夠揭示最熱門圖書和讀者信息,但圖書副本數、新舊程度、排架位置、讀者借閱權限等因素都會干擾統計結果,且無法在圖書集合或讀者群之間進行客觀比較;利用數據挖掘技術、聚類算法和關聯分析挖掘讀者借閱模式、不同學科圖書間關聯以及細分讀者類型等,對于圖書館員的技術背景、操作規范上有較高要求,結果受人為參數設定影響較大,且不夠直觀;而借鑒h指數對圖書借閱數據進行分析,將圖書集合和讀者群視為評價對象,客觀比較圖書集合和讀者群之間差異,且對特定時間段的波動較為敏感,但其在館藏老化進度、剔舊選擇、排架優化等管理方面難以提供建設性意見,所以希望找出操作簡便、通用性強,同時具有直觀性與客觀性的分析策略。
  2情報學基本定律橫向移植的可行性分析
  筆者認為,圖書與期刊文獻作為信息和知識的載體,在利用與傳播的過程中具有相似的特征:隨著新知識的涌現,期刊文獻與圖書普遍存在老化現象,文獻的老化可以根據利用率和被引頻次來測算,圖書的老化則可以通過借閱頻次和趨勢來反映,此外,同被引聚類分析是把若干文獻看作是具有相同屬性的集合,中圖分類法也是將主題相似的圖書歸為一類;讀者與文獻同樣也具有相似特征,讀者每次借閱的圖書可以反映出借閱傾向,則圖書可看作是讀者借閱行為的基本元素,而文章所提供的關鍵詞能夠體現文章主體思想,則關鍵詞可看作是文章的基本知識單元[25],關鍵詞具有詞耦合與詞共現現象,那么可以假設圖書借閱也有對應的圖書耦合與圖書共現情況,所以我們認為適用于文獻信息的相關定律在圖書借閱中也可參照借鑒,甚至可以建 全文地址:http://www.kndxro.tw/tsbmlw/lw12447.html
論文寫作技巧論文寫作技巧

關于淺析高校圖書館流通數據挖掘的新思路論文范文由7彩論文網整理編輯提供免費閱讀碩士畢業論文
11选5前三组选注秘籍