数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用 【摘要】 数字图书馆是图书馆模式的信息资源有序化组织和知识化管理，是下一代网络信息资源管理的主导模式。数据挖掘（数据库挖掘、文本挖掘、图像挖掘）技术就是信息资源管理的核心技术。本文针对数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用进行探讨。 【关键词】 数据挖掘；图书馆；个性化服务 数字图书馆是图书馆信息服务朝网络化、电子化和数字化方向进展的产物，它是一个将计算机网络环境下信息资源收藏、服务和使用者集成在一起的环境，以支持数字化数据、信息和知识的生成、发布、传输、利用和保存。以下将结合数据挖掘技术进行具体地阐述。 一、数据挖掘技术 数据挖掘的基本思想是从数据中抽取有价值的信息，其目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的要素，而这些信息对预测趋势和决策行为是十分有用的。从决策支持的角度看，数据挖掘是一种决策支持的过程，主要基于人工智能、机器学习、数据库技术等多种技术，能高度自动地分析企业原有的数据，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户行为，帮助决策者调整市场策略，从而减少风险，做出正确决策。从数据库的角度看，数据挖掘就是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的信息的高级处理过程。从定义中可以看出，数据挖掘是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出用模式表示的知识。高级的处理过程是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响、反复调整，形成一种螺旋式上升过程。数据挖掘的模式有多种，按功能可分为两大类：预测型模式和描述型模式。预测型模式是可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式，挖掘预测型模式所使用的数据也可以明确知道结果。 二、数据挖掘技术与数字图书馆 （一）数据收集、存储和组织 数字图书馆系统面对的不仅仅是一个图书馆的馆藏资源，还包括各个联盟成员的馆藏信息及网上信息，这些数据的分布分散，再加上数据内容和数据特征的多样性都给图书馆进行数据存储和数据分析带来了很大的困难。面对这些问题，数字图书馆系统就必须采纳新的数据存储思想，利用新的强大的解决方案，将数据分主题、有组织，系统地进行存储，在较高的层次上对分析对象进行了完整、统一的描述，保证了数据的完整性和一致性。 （二）数据分析和知识挖掘 馆藏数据中隐藏着许多重要的信息，有必要对其进行更高层次的分析，以便更...
