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关于图书采访专升本论文范文 和基于用户数据挖掘的图书馆图书采访决策模型相关硕士论文开题报告范文

分类:硕士论文 原创主题:图书采访论文 发表时间: 2024-02-07

基于用户数据挖掘的图书馆图书采访决策模型,该文是关于图书采访方面毕业论文格式模板范文与数据挖掘和用户数据挖掘和决策有关论文怎么撰写.

[摘 要]图书馆图书采访决策存在多种影响因素,用户数据挖掘对图书采访决策具有驱动作用.在此基础上,通过分析图书采访决策中用户需求数据挖掘流程,设计基于用户数据挖掘的图书馆图书采访决策模型,以促进图书采访与馆藏资源建设优化.

[关键词]数据挖掘图书馆图书采访数据驱动模型

[分类号]G253

随着互联网时代图书馆数字化资源的迅速增多,数据类型更加多样化,数据环境更加复杂,对大数据的分析、加工与处理将耗费更多时间与精力.图书馆在立足大数据为用户提供服务,优化馆藏资源结构,以及革新图书采访管理模式过程中,常因为数据动态变化、数据处理成本高等因素,影响图书馆采访决策的可靠性,影响个性化服务的有效性.为此,很多图书馆引入数据挖掘等新技术,实现对大数据的批量处理与高效分析,将其作为图书采访决策的辅助手段.它是继数据库后兴起的全新数据处理工具,能够迅速从大数据中提取有价值的内容.用户数据是图书馆数据挖掘的重要内容,通过对用户数据的深层次分析,能够为图书采访决策提供指导,促进图书采访模式重构,实现对采访内容、流程与采访馆员角色的重新定位.我国部分学者也指出,用户数据是图书馆改进服务与提升管理效率的重要依据[1].笔者在分析图书馆图书采访决策影响因素的基础上,阐述了用户数据挖掘的驱动作用,归纳了用户数据挖掘流程,设计了图书采访决策模型,以期以用户需求为导向,建立全新的图书馆图书采访模式.

1 图书馆图书采访及其决策影响因素

1.1 图书采访理论

图书采访也称为文献采访,是图书馆基础性业务工作之一,是馆藏资源合理布局的关键所在.图书采访根据图书馆的藏书建设要求,根据读者阅读需求,结合资金、特色资源建设实际,采集相应的图书,以不断补充馆藏.图书采访的出版物包括中外文期刊、图书与数据库等.美国学者杜威曾提出基于图书采访的“价值论”,认为图书馆应选择具有较高价值的出版物.我国部分学者则提出“需求论”,认为图书采访应该以满足用户需求为导向.读者作为图书馆的服务对象,只有满足读者需求,拥有读者满意的藏书体系,才是好的图书馆.以“需求论”为导向,也要求图书馆树立“为用而藏”的观念,根据用户需求列出采访清单,以提升馆藏资源利用率[2].

1.2 图书采访过程

根据图书采访业务完成内容的差异,可以将其分为准备、验收、结算3个阶段.图书馆图书采访的准备阶段,采访馆员需要根据馆藏建设需求,全面掌握馆藏情况,包括馆藏特色、入藏量、图书流通量等数据,并且做好书目信息查询工作,掌握不同类型的图书来源,对出版单位进行调查分析,掌握出版机构的特点,根据他们的出版经营情况,分析是否继续*对应的出版物.这个阶段也要做好用户需求调研工作,由采访馆员与用户沟通,全面掌握不同层次用户的阅读需求.第二阶段根据前期调研结果,采访馆员需根据采访清单进行图书*,对具体的文献进行筛选、鉴别与整理,并与图书供应商协调沟通,保障采购质量.第三阶段即清点结算,剔除重复采购的图书.

1.3 采访决策影响因素

图书馆图书采访决策的制定,需要结合馆藏分布、学科热点、用户需求等多方面的因素.随着图书馆由传统的“藏书式”采访,向基于用户需求的服务型采访转变,用户需求成为采访决策中最为重要的影响因素.因此,图书馆获取与挖掘用户数据,是保障采访质量,满足用户需求的出发点与落脚点,用户数据也是采访决策的主要依据.图书馆通过用户需求调研,形成重要的反馈依据,不仅可以指导图书采访工作,也是检验采访质量的标准[3].对用户数据的挖掘分析,是制定图书采访方案,确定采访范围,纠正采访偏差的必要手段.然而如何准确掌握用户需求变化,提高图书采访针对性,保障用户需求与馆藏建设的动态平衡,是图书馆采访决策阶段需要关注的重点.

2 用户数据挖掘对图书馆图书采访决策的驱动

图书馆用户数据涉及多方面内容,其中隐含丰富、有价值的信息,通过对用户数据的分类挖掘,可以发现用户需求变化规律,据此重新定义采访馆员角色,并以用户需求为驱动建立图书采访新模式.

2.1 用户数据分类

图书馆用户借阅馆藏或在线访问信息系统过程中,会产生大量数据信息[4].根据使用目的不同,可以将这些数据分为用户信息行为数据、社交活动数据等.其中用户信息行为数据应用较多,它是用户在互联网环境下基于信息检索而产生的数据,包括用户与图书馆交互产生的数据、访问数据库产生的数据等.而根据获取信息的难易程度,可以将用户数据分为显性与隐性两类.其中可以直接获取的用户数据,如在线评论、用户基础信息等,就属于显性用户数据.而由用户的无意行为产生的,需要深入分析才可获取的属于隐性数据,如签到记录、网页浏览信息等.隐性数据并非由用户主动产生的,无法直接体现用户的行为偏好,但可以提供多种侧面信息,通过深入挖掘可了解用户潜在需求,准确定位用户群体.

2.2 用户数据挖掘

数据挖掘是借助自动化信息处理技术,从海量数据中筛选有价值信息的过程.数据挖掘技术的引入,其目的就是为了分析用户数据中隐含的信息,从而掌握用户行为规律,了解不同层次用户的兴趣偏好.用户数据挖掘本身就是知识发现的过程,包括数据收集、清洗、转换与评估等过程.在图书馆数据监测评估过程中,对用户数据的挖掘分析,最大的挑战在于如何建立符合图书馆监测需求的算法,并构建对应的挖掘模型.用户数据挖掘主要是为数据监测提供评估方法,以可视化的方式呈现挖掘结果,加深馆员对数据的理解,并将其应用于各项决策中.根据图书馆用户数据的类型与特点,可以采用机器学习、神经网络等方式,从海量数据中获取有价值的内容,强化对用户需求的认知.例如,华东师范大学图书馆基于用户日志开展图书推荐活动,通过挖掘用户历史借阅信息,分析用户行为偏好,及个性化阅读需求.

2.3 用户数据驱动采访决策

数据驱动决策即通过收集、分析、处理各种数据信息,进而用于科学决策与服务改进的过程.图书馆对用户数据进行深入挖掘,本身就为优质决策提供了依据.图书馆可以建立数据驱动决策系统,通过数据提取、筛选与转化,将不同来源的数据进行整合,然后利用数据分析工具进行处理,将处理结果提供给决策人员,用于支持信息咨询、业务培训等各项服务.图书馆基于用户数据挖掘,获得可支持图书采访决策的依据,不仅重构了图书馆员的采访决策,也对他们的工作提出了新要求[5].采访馆员需要做好数据分析工作,熟练掌握各项数据分析技术,及时了解学科最新发展动态,转变图书采访主观判断为客观数据支持.例如,复旦大学图书馆自2010年起,逐步研究整合利用用户信息行为数据与系统日志数据,挖掘其中有价值的信息,应对大数据环境下的图书采购压力,保障采访决策科学性.河北联合大学图书馆借助自动化系统进行文献采访,以用户数据挖掘分析馆藏基础,调整图书采购计划与经费使用,提升了采访水平.

3 图书馆图书采访决策中用户需求数据挖掘流程

图书馆通过对用户信息行为等数据进行分析并通过多种数据的收集整合,建立用户阅读需求分析模型,从中发现用户潜在需求,用于对图书采访决策提供参考,为调整图书采访方案和指导用户阅读提供支持,更好地体现数据挖掘的驱动作用.图1为图书馆用户需求数据挖掘的架构与流程.

3.1 数据预处理

数据挖掘并非简单的数据处理,它是借助公式对数据进行逐步分析、循环往复的过程.图书馆通过多方收集用户数据,包括借阅数据、网页浏览记录、在线讨论数据等,从中筛选与用户借阅需求相关的信息.经过数据筛选后,通过数据清洗去除重复、无用的信息.数据仓储是数据挖掘的主要数据来源,为保障用户需求数据挖掘的顺利实施,保障数据挖掘结果的真实性,图书馆需要对从数据仓储中获取的数据进行二次加工,做好数据描述和转换工作,生成能够反映问题本质的新的属性,形成后续建模所需的数据集.对于从图书馆管理系统中提取的数据,包括用户基础信息、图书分类、图书流通情况等,则需要利用借阅分析系统进行统计,实现对数据的批量处理.

3.2 建立模型

根据这一阶段的数据应用性质,在对用户数据进行批量处理的基础上,选择合适的建模算法,设置对应的建模参数,构建与用户需求相关的模型.对于同一数据挖掘任务,可以选择多种对应的挖掘算法.但是每一种算法对数据格式要求存在差异,若数据形式不同,可能需要重新进行数据处理[6].图书馆可以根据数据规模与系统性能,选择合适的建模算法.然后进行建模训练,不断调节算法参数,做好模型测试工作,通过多次重复测试,获得表现良好的用户需求模型.在实际工作中,还需将模型结果嵌入业务应用过程中,对计算结果进行检验,并通过信息反馈对模型进行改进或维护.

3.3 预测分析

图书馆对用户数据的分析不能采用单一的方式,需要从多个角度,采用多种方式评估数据挖掘结果的合理性,全面预测用户行为变化规律;从用户社会关系中发现有价值的信息内容,建立图书馆与用户之间的即时交流关系,更好地为图书采访决策提供指导.用户信息行为数据与用户需求存在内在关联,可以采用横向对比、点击率分析等方式,掌握不同图书的流通率,或者对数据库资源建设情况进行综合评估.由于很多用户对互联网依赖性高,图书馆信息系统是用户获取馆藏的首选入口,因此可以在主服务器设置数据监测模块,通过对不同栏目下的用户点击量进行数据分析,掌握用户对电子图书的需求情况.

4 基于用户数据挖掘的图书馆图书采访决策模型设计

根据上述研究,图书馆实现对用户数据的深入挖掘,建立与用户需求相关的计算模型,可以为图书馆采访决策提供量化数据支持,具体设计框架如图2所示.

4.1 建立图书采访决策树

图书馆对借阅记录、馆藏书目信息进行统计分析后,清除其中无用、不完整的数据,保留与数据挖掘相关的信息后,可将这些数据转化为适宜的格式,方便数据挖掘的实施.而图书采访决策树的建立,需要在数据挖掘的基础上,获得用户行为数据集,简要描述不同类型图书的借阅信息.然后对比分析这些数据的增益率,通过增益大小比较,选取其中最大的信息增益值,作为决策树的根节点,由此延伸出不同的分支,最终形成与图书采访相关的决策树.构建决策树的目的,在于预测用户对不同类型图书的借阅程度,深入分析用户的阅读需求,并根据预测情况确定是否采购这类图书,或者是否增加复本量,保障图书采访工作更加贴近用户实际需求.

4.2 用户需求聚类挖掘

图书馆采用分类算法对用户数据进行聚类分析,挖掘其中隐含的信息,这些数据大部分是显而易见的,也有部分很容易被决策者忽略.为此,笔者认为可以采用Apriori关联分析算法,对不同类型图书的用户借阅数据进行分析,找出与用户借阅数据关联度较高的图书门类,对这些数据进行关联度排序.通过数据聚类分析,可以实现图书采访中的自动化图书推荐,也可以找到不同用户群体对图书的喜好程度[7].根据对相同兴趣人群的聚类分析,也可以拓大用户服务范围,将感兴趣的新书尽快推送给需要的用户.采访馆员也可以根据用户反馈,实现对馆藏书目的重新评估,分析采访决策中存在的不足,提升图书馆图书采访效率[8].

4.3 决策结果调整

当图书采访过程中需要采购的书目超过预算,或者出版商无法提供所需书目时,图书馆就需要删减由决策树模型计算所得的采购图书.图书删减可以从复本数较多的文献依次进行,直到不超过图书采购预算为止;也可以采用多次采购的方式,避免因一次性采购存在的金额分配不足的问题.对于图书采访中删减书目的确定,需要结合学科资源分配要求,优先保障特色学科建设的顺利实施.根据用户需求数据挖掘结果,可以在用户借阅率较高的时间段,根据需要安排更多人力,保障图书馆系统的正常运行.在借阅率较低时间段缩减人力,进而降低人力资源成本.在馆藏资源布局方面,根据图书采访决策树计算结果,可以将与用户需求关联度高的图书,存放在用户易于取阅的特定场所,提升馆藏资源流通率,提升用户对图书馆服务的黏度.

5 结语

互联网时代数据挖掘技术的应用,不仅实现了对图书馆海量数据的高效加工,也可以利用数据建模、数据可视化分析等方式,全方位掌握用户需求,实现对图书采访和用户服务的科学决策,进而达到科学管理、提升用户体验的目的.目前很多网上图书销售平台,都提供了基于用户数据挖掘与信息反馈的服务改进,但图书馆领域对用户数据挖掘的应用却较少.图书馆应重视用户数据挖掘方法,与其它机构共享用户数据,深入分析用户信息行为轨迹,以期实现更大范围内的数据挖掘效益.

归纳总结:上文是关于对写作数据挖掘和用户数据挖掘和决策论文范文与课题研究的大学硕士、图书采访本科毕业论文图书采访论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助.

参考文献:

1、 基于数据挖掘的互联网企业用户画像分析 王苗苗 安徽大学管理学院摘要数据的价值不断提升,对用户行为数据的分析可以更精确快速地形成用户标签,为企业发展提供数据信息基础 论述了关于用户画像的研究现状,探究了在数据挖掘基础上利用聚类分析方法和 p.

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