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摘 要： 进入“互联网+”时代以来，数据挖掘技术成为了计算机领域和人工智能领域的关键技术，可以去除掉庞大杂乱数据中没有用处的部分，获得数据中有用的精华信息，因此受到各行业的广泛关注。这些年来，数据挖掘技术逐步的被应用到了图书馆管理信息系统中，使图书馆得到了更好的发展。本文简述了数据挖掘技术，分析了图书馆管理信息系统的现状，阐述了数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用。
关键词： 数据挖掘技术；图书馆管理；信息系统；应用
【中图分类号】 TP392 【文献标识码】 A 【文章编号】 2236-1879（2018）02-0201-02
前言：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术的应用范围越来越广。图书馆的馆藏数量十分巨大，外界的信息每天都在不断的更新，图书馆的工作内容十分细致，项目也很多，对工作人员的要求也在不断提高。合理的建设信息系统，利用科技手段简化工作是图书馆的发展趋势。数据挖掘技术应用对于图书馆管理信息系统来说有着天然的优势，可以将其引进到图书馆管理工作中来，充分利用，改变传统的人工管理模式，提高图书馆信息系统的管理水平，促进图书馆不断发展。
一、数据挖掘技术
（一）数据挖掘的概念。
数据挖掘技术就是从大量的、复杂的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在当中的、有潜在价值的信息和知识。数据挖掘技术借助了数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建出了一套属于自己的理论体系，是一个交叉学科的领域。它可以通过对查询内容进行模式总结、查找内在的规律，从而帮助决策者分析历史数据以及当前获得的数据，从中发现隐藏的关系，对未来的发展趋势进行预测，为决策者的决策行为提供有力的支持，因此，又被称为“数据淘金”。
（二）数据挖掘的原理。
在一定的时间内会产生数据集合，在其中包含了每次的数据记录，在一个数据记录中可能包含了两个或多个关联数据项，还可以利用支持度和可信度两个数据指标来表示关联的强度。
数据挖掘技术首先要对数据库和数据仓库中的原始数据进行数据清理工作，去除掉其中包含的冗余数据和错误数据，提取出感兴趣的数据和精华数据，形成了一个用于数据挖掘的数据库。然后要针对在数据库的支持下进行有关于关联规则的数据挖掘和模式评估，最终在用户的界面上呈现出挖掘结果。
（三）数据挖掘的方法。
数据挖掘有很多种方法，应用在图书馆管理系统中主要有关联分析、序列分析、分类分析和聚类分析这四种。其中，关联分析是挖掘出数据之间的隐藏关系；序列分析是以分析数据之间的前后关系和因果关系为基础，发现一定时间间隔内接连发生的事件，可以据此对未来发生的事件进行预测；分类分析是通过分析不同类别的样本特点，得到决定样本属于各种类别的规则和方法；聚类分析则是将数据库中的记录根据类型划分为一系列具有特殊意义的子集，再对其进行描述。
（四）数据挖掘的过程。
数据挖掘的过程可以被简要的分为问题定义、数据准备和预处理、数据挖掘以及结果分析和评估这几个阶段。在问题定义的过程中，数据挖掘人员必须与该领域的专家和用户进行紧密的协作，要明确该项工作对数据挖掘技术的要求，还要通过各种学习算法对比进而确定可用的学习算法。在定位了具体的问题之后就可以展开数据挖掘了，首先必须要根据问题定义来明确挖掘任务或者目的，然后再决定使用什么样的算法，针对用户的不同需求来选择适当的规则。最后还要对数据挖掘得出的结果进行合理的分析和评估。
二、图书馆管理信息系统
图书馆的管理工作十分复杂，涉及到很多方面的信息，面对的是社会各界的读者。因此，图书馆的管理工作主要是从图书馆的馆藏书籍和读者之间展开。
图书馆信息管理包括了馆藏书籍管理、用户信息管理以及书籍流通信息管理。图书馆馆藏信息管理主要是图书馆查询书籍的流通情况和注销、撤退书籍的相关信息。用户信息管理指的是图书馆增添、删减、查询、更改用户信息，用户信息包括了用户的个人信息、查询信息和借阅信息等。图书馆书籍流通信息管理是图书馆的主要工作，主要是管理书籍的借出、归还、赔偿等，还有用户的阅读登记管理、流通查询等方面的工作。
这种信息管理模式存在许多的问题。信息服务结构不完善，现有的信息管理模式是对信息进行死硬的划分，这样是信息不能流畅高效的获取和共享，难以完成信息服务建设。图书馆管理信息系统还缺乏信息自动化处理能力，目前的系统中大多数还是依赖人工进行操作，庞大的数据信息难以得到有效的整理和操作，缺少自动化的处理手段，使获得的信息失去了应有的实时性效应。信息管理系统中还缺少决策能力无法应用，现有的数据信息无法得到有效的信息分析和对未来发展的规划，不能准确地对信息进行判断，影响到未来发展的决策规划。
三、数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用
（一）了解用户信息需求。
对于图书馆来说，以用户的需求作为主导是未来的重要发展趋势。进入“互联网+”时代，用户的需求不断改变，图书馆也应主动进行改变，调整、改善自身的运营模式。现在用户越来越习惯通过网络途径来获取所需要的信息，因此图书馆可以積极构建属于自己的网络服务平台。相对于传统的信息平台来说，这个平台要对服务的全方位性投入更多的关注。用户可以通过这一平台对图书馆的馆藏资源进行采购。除此以外，用户还可以进入个人图书馆数据库来获得自己需要的信息服务。还可以让用户在相应的板块下留下自己的意见。图书馆可以在这平台上采集用户的使用数据，对这些数据进行归纳、分析，挖掘出用户的使用规律，然后以此为基础制定出有针对性的用户服务策略，还要及时的与用户进行有效沟通。
（二）信息资源优化建设。
图书馆可以根据用户的需求来优化馆藏资源。图书馆是提供学习、工作、生活资源的地方，必须要优化资源，从传统的纸质书到先进的电子资源、网络资源，从收集、加工到提供全文，建立起一个综合性的信息服务平台，吸引更多的读者走进图书馆。图书馆还要针对馆内的特色书籍、利用率高的书籍进行强化，可以进行数字化开发或是二次开发，结合热点问题，开设网络导航，以此来提高图书馆的服务质量。图书馆可以开设新书阅览室，或对新书进行数字化处理，以方便读者进行纸质阅读和数字化阅读，让他们可以了解到最新的信息。图书馆要为用户提供一个安静舒适的阅读环境，可以吸引读者经常进来读书，环境让图书馆成为读者之家，成为阅读者最喜欢的地方。 （三）提高信息服务质量。
图书馆利用数据挖掘技术全面的了解到用户的使用需求，针对实际情况制定出科学、规范的数据监护流程和政策制度，使数据监护工作可以持续的开展。在对原始数据进行处理时，要审核好采集来的数据的价值，检查数据的准确性和完整性，确保最终录入的信息是有效的。优化平台的数据存储和备份机制，确保系统的兼容性。图书馆还可以联合各个领域的专家，建立起各学科的数据标准，为数据共享打下坚实的基础。图书馆还可以加大资金投入，针对采集到的数据信息，分析出读者的阅读需求，根据所得结论强化图书馆的建设，为用户提供更加良好的阅读环境。
（四）建设数字化图书馆。资源数字化方面的工作是图书馆必须要加以重视的方面。推动图书馆数据库建设，进行高效的管理，可以更好的满足时代对于图书馆的发展需求。图书馆的数据库主要包括数字化图书、数字化期刊以及数字化的专业文献。在现阶段，这样的数字化数据库所包含的信息资源是传统图书馆无法比拟的。将信息资源转化为数字化形态，并将此保存在专用的服务器上，用户可以用互联网途径实现对这类信息资源的在线浏览。图书馆建立起的数据库应使其具有方便的使用性。为了使用户可以更快捷、更准确的搜索到所需要的信息，图书馆可以与供应商合作，一同对数据库进行改进，从而得到更为理想的搜索方式。同时数据库还应有记录功能，可以记录用户的搜索习惯和搜索内容，为用户使用提供方便。
结束语：综上所述，数据挖掘技术可以将繁杂的数据信息进行优化处置，使之变得井然有序。图书馆每天都有大量的数据需要处理，仅靠人工无法很好的完成这些工作，将数据挖掘技术应用到图书馆管理信息系统当中，可以有效的减少工作人员的工作量，更快速的获得有效信息。当然想要使用户满意，仅仅依靠先进的手段是不够的，还需要图书管理员们对工作有着很大的热情，二者结合深入的挖掘杂乱数据中的内涵，进一步的提高图书馆的服务职能。
参考文献
[1] 李湘穗.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].长春：吉林大学，2014.
[2] 周建华.数据挖掘及技术在高校图书馆信息管理系统中的应用[J].轻工学报，2012，27，（3）：45-48.
[3] 张昕.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].湖南城市学院学报，2016，25，（5）：63-64.
[4] 徐德俊.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].黑龙江史志，2015，（5）：
[5] 卿瑞.数据挖掘技术在圖书馆管理信息系统中的应用[J].数码世界，2017，（7）：
关键词： 数据挖掘技术；图书馆管理；信息系统；应用
【中图分类号】 TP392 【文献标识码】 A 【文章编号】 2236-1879（2018）02-0201-02
前言：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术的应用范围越来越广。图书馆的馆藏数量十分巨大，外界的信息每天都在不断的更新，图书馆的工作内容十分细致，项目也很多，对工作人员的要求也在不断提高。合理的建设信息系统，利用科技手段简化工作是图书馆的发展趋势。数据挖掘技术应用对于图书馆管理信息系统来说有着天然的优势，可以将其引进到图书馆管理工作中来，充分利用，改变传统的人工管理模式，提高图书馆信息系统的管理水平，促进图书馆不断发展。
一、数据挖掘技术
（一）数据挖掘的概念。
数据挖掘技术就是从大量的、复杂的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在当中的、有潜在价值的信息和知识。数据挖掘技术借助了数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建出了一套属于自己的理论体系，是一个交叉学科的领域。它可以通过对查询内容进行模式总结、查找内在的规律，从而帮助决策者分析历史数据以及当前获得的数据，从中发现隐藏的关系，对未来的发展趋势进行预测，为决策者的决策行为提供有力的支持，因此，又被称为“数据淘金”。
（二）数据挖掘的原理。
在一定的时间内会产生数据集合，在其中包含了每次的数据记录，在一个数据记录中可能包含了两个或多个关联数据项，还可以利用支持度和可信度两个数据指标来表示关联的强度。
数据挖掘技术首先要对数据库和数据仓库中的原始数据进行数据清理工作，去除掉其中包含的冗余数据和错误数据，提取出感兴趣的数据和精华数据，形成了一个用于数据挖掘的数据库。然后要针对在数据库的支持下进行有关于关联规则的数据挖掘和模式评估，最终在用户的界面上呈现出挖掘结果。
（三）数据挖掘的方法。
数据挖掘有很多种方法，应用在图书馆管理系统中主要有关联分析、序列分析、分类分析和聚类分析这四种。其中，关联分析是挖掘出数据之间的隐藏关系；序列分析是以分析数据之间的前后关系和因果关系为基础，发现一定时间间隔内接连发生的事件，可以据此对未来发生的事件进行预测；分类分析是通过分析不同类别的样本特点，得到决定样本属于各种类别的规则和方法；聚类分析则是将数据库中的记录根据类型划分为一系列具有特殊意义的子集，再对其进行描述。
（四）数据挖掘的过程。
数据挖掘的过程可以被简要的分为问题定义、数据准备和预处理、数据挖掘以及结果分析和评估这几个阶段。在问题定义的过程中，数据挖掘人员必须与该领域的专家和用户进行紧密的协作，要明确该项工作对数据挖掘技术的要求，还要通过各种学习算法对比进而确定可用的学习算法。在定位了具体的问题之后就可以展开数据挖掘了，首先必须要根据问题定义来明确挖掘任务或者目的，然后再决定使用什么样的算法，针对用户的不同需求来选择适当的规则。最后还要对数据挖掘得出的结果进行合理的分析和评估。
二、图书馆管理信息系统
图书馆的管理工作十分复杂，涉及到很多方面的信息，面对的是社会各界的读者。因此，图书馆的管理工作主要是从图书馆的馆藏书籍和读者之间展开。
图书馆信息管理包括了馆藏书籍管理、用户信息管理以及书籍流通信息管理。图书馆馆藏信息管理主要是图书馆查询书籍的流通情况和注销、撤退书籍的相关信息。用户信息管理指的是图书馆增添、删减、查询、更改用户信息，用户信息包括了用户的个人信息、查询信息和借阅信息等。图书馆书籍流通信息管理是图书馆的主要工作，主要是管理书籍的借出、归还、赔偿等，还有用户的阅读登记管理、流通查询等方面的工作。
这种信息管理模式存在许多的问题。信息服务结构不完善，现有的信息管理模式是对信息进行死硬的划分，这样是信息不能流畅高效的获取和共享，难以完成信息服务建设。图书馆管理信息系统还缺乏信息自动化处理能力，目前的系统中大多数还是依赖人工进行操作，庞大的数据信息难以得到有效的整理和操作，缺少自动化的处理手段，使获得的信息失去了应有的实时性效应。信息管理系统中还缺少决策能力无法应用，现有的数据信息无法得到有效的信息分析和对未来发展的规划，不能准确地对信息进行判断，影响到未来发展的决策规划。
三、数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用
（一）了解用户信息需求。
对于图书馆来说，以用户的需求作为主导是未来的重要发展趋势。进入“互联网+”时代，用户的需求不断改变，图书馆也应主动进行改变，调整、改善自身的运营模式。现在用户越来越习惯通过网络途径来获取所需要的信息，因此图书馆可以積极构建属于自己的网络服务平台。相对于传统的信息平台来说，这个平台要对服务的全方位性投入更多的关注。用户可以通过这一平台对图书馆的馆藏资源进行采购。除此以外，用户还可以进入个人图书馆数据库来获得自己需要的信息服务。还可以让用户在相应的板块下留下自己的意见。图书馆可以在这平台上采集用户的使用数据，对这些数据进行归纳、分析，挖掘出用户的使用规律，然后以此为基础制定出有针对性的用户服务策略，还要及时的与用户进行有效沟通。
（二）信息资源优化建设。
图书馆可以根据用户的需求来优化馆藏资源。图书馆是提供学习、工作、生活资源的地方，必须要优化资源，从传统的纸质书到先进的电子资源、网络资源，从收集、加工到提供全文，建立起一个综合性的信息服务平台，吸引更多的读者走进图书馆。图书馆还要针对馆内的特色书籍、利用率高的书籍进行强化，可以进行数字化开发或是二次开发，结合热点问题，开设网络导航，以此来提高图书馆的服务质量。图书馆可以开设新书阅览室，或对新书进行数字化处理，以方便读者进行纸质阅读和数字化阅读，让他们可以了解到最新的信息。图书馆要为用户提供一个安静舒适的阅读环境，可以吸引读者经常进来读书，环境让图书馆成为读者之家，成为阅读者最喜欢的地方。 （三）提高信息服务质量。
图书馆利用数据挖掘技术全面的了解到用户的使用需求，针对实际情况制定出科学、规范的数据监护流程和政策制度，使数据监护工作可以持续的开展。在对原始数据进行处理时，要审核好采集来的数据的价值，检查数据的准确性和完整性，确保最终录入的信息是有效的。优化平台的数据存储和备份机制，确保系统的兼容性。图书馆还可以联合各个领域的专家，建立起各学科的数据标准，为数据共享打下坚实的基础。图书馆还可以加大资金投入，针对采集到的数据信息，分析出读者的阅读需求，根据所得结论强化图书馆的建设，为用户提供更加良好的阅读环境。
（四）建设数字化图书馆。资源数字化方面的工作是图书馆必须要加以重视的方面。推动图书馆数据库建设，进行高效的管理，可以更好的满足时代对于图书馆的发展需求。图书馆的数据库主要包括数字化图书、数字化期刊以及数字化的专业文献。在现阶段，这样的数字化数据库所包含的信息资源是传统图书馆无法比拟的。将信息资源转化为数字化形态，并将此保存在专用的服务器上，用户可以用互联网途径实现对这类信息资源的在线浏览。图书馆建立起的数据库应使其具有方便的使用性。为了使用户可以更快捷、更准确的搜索到所需要的信息，图书馆可以与供应商合作，一同对数据库进行改进，从而得到更为理想的搜索方式。同时数据库还应有记录功能，可以记录用户的搜索习惯和搜索内容，为用户使用提供方便。
结束语：综上所述，数据挖掘技术可以将繁杂的数据信息进行优化处置，使之变得井然有序。图书馆每天都有大量的数据需要处理，仅靠人工无法很好的完成这些工作，将数据挖掘技术应用到图书馆管理信息系统当中，可以有效的减少工作人员的工作量，更快速的获得有效信息。当然想要使用户满意，仅仅依靠先进的手段是不够的，还需要图书管理员们对工作有着很大的热情，二者结合深入的挖掘杂乱数据中的内涵，进一步的提高图书馆的服务职能。
参考文献
[1] 李湘穗.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].长春：吉林大学，2014.
[2] 周建华.数据挖掘及技术在高校图书馆信息管理系统中的应用[J].轻工学报，2012，27，（3）：45-48.
[3] 张昕.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].湖南城市学院学报，2016，25，（5）：63-64.
[4] 徐德俊.数据挖掘技术在图书馆管理信息系统中的应用[J].黑龙江史志，2015，（5）：
[5] 卿瑞.数据挖掘技术在圖书馆管理信息系统中的应用[J].数码世界，2017，（7）：