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1 数 据 挖 掘 技 术 在 图 书 馆 流 通 日 志 信 息 挖 掘 中 的 应 用 * 王 蕾 ( 天 津 商 业 大 学 宝 德 学 院 图 书 馆 ) 摘 要 : 图 书 馆 以 现 代 化 的 方 式 提 供 服 务 的 过 程 中 产 生 了 大 量 读 者 流 通 日 志 数 据 挖 掘 作 为 一 门 新 兴 的 多 学 科 交 叉 的 技 术, 就 是 专 门 用 来 解 决 数 据 丰 富 但 知 识 贫 乏 的 现 象 的 本 文 将 图 书 馆 的 备 份 数 据 进 行 清 洗 转 换 和 筛 选 等 预 处 理 以 建 立 本 文 所 用 的 数 据 集 市, 并 筛 选 出 2011 年 工 商 管 理 系 中 五 个 专 业 的 事 务 表 利 用 微 软 的 SSAS 数 据 挖 掘 产 品 对 数 据 进 行 关 联 规 则 挖 掘, 并 针 对 可 视 化 挖 掘 结 果 对 支 持 度 置 信 度 和 重 要 性 等 参 数 进 行 反 复 调 整, 整 合 出 各 专 业 高 相 关 度 图 书 推 荐 列 表 希 望 通 过 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 服 务 能 促 进 图 书 馆 导 读 服 务 和 图 书 采 访 工 作 的 完 善, 以 及 馆 员 综 合 素 质 的 提 高 关 键 词 : 图 书 推 荐 ; 数 据 挖 掘 ; 关 联 规 则 ; 高 相 关 度 中 图 分 类 号 :TP311.13;G250.7 Application on Data Mining to Information Mining of the Library Circulation Logs Wang Lei (The library of Tianjin University of Commerce Boustead College) Abstract: The process of providing library services in the modern way has produced a large number of data from the readers circulation logs. As a new technology of multidisciplinary cross, Data Mining is designed to solve the phenomenon of data rich but poor knowledge. We preprocess the library backup data by doing the Data cleaning, converting and screening to establish the data mart used by this paper, and take five transaction tables which are screened out from the five specialties in 2011 the department of Business Administration. By using of SQL Server Analysis Service product in Microsoft we mine the data through the association rule algorithm, and finally integrate the high correlation book recommended list of different major by repeated adjustment to the parameters such as Support, Confidence, and Importance of the visual mining results. So we hope to improve the library reading service, the quality of the book acquisitioning work, and the comprehensive quality of librarians by means of the high correlation book recommended shelf service. Key words: Book recommendation; Data mining; Association rules; High correlation 0 引 言 图 书 馆 在 经 历 了 第 一 次 浪 潮 即 分 类 法 的 确 立, 第 二 次 浪 潮 计 算 机 技 术 的 革 命, 还 有 第 三 次 浪 潮 数 字 图 书 馆 革 命 后, 业 务 操 作 管 理 模 式 及 服 务 方 式 发 生 了 根 本 性 的 变 革 进 入 网 络 时 代, 最 先 受 到 冲 击 的 就 是 传 统 的 纸 本 借 阅, 即 便 坐 落 在 象 牙 塔 中 的 图 书 馆, 流 通 借 阅 量 也 呈 现 出 逐 年 下 降 趋 势, 尤 其 笔 者 所 在 三 本 院 校 图 书 馆, 这 种 趋 势 愈 发 明 显 图 书 馆 作 为 服 务 者 需 要 主 动 地 挖 掘 读 者 的 借 书 记 录, 分 析 借 阅 行 为 的 规 律 性, 来 组 建 更 加 个 性 化 的 图 书 书 目 推 荐, 也 可 为 自 身 多 方 面 业 务 工 作 提 供 决 策 支 持 [1] 随 着 计 算 机 技 术 的 不 断 进 步 与 演 化, 目 前 条 形 码 数 据 库 多 媒 体 和 网 络 技 术 广 泛 渗 透 到 政 府 大 中 小 企 业 和 其 他 许 多 组 织 机 构 中, 如 此 庞 大 的 使 用 需 求, 同 时 也 促 进 了 数 据 采 集 作 者 简 介 : 王 蕾 (1979-), 女, 馆 员, 读 者 服 务. wanglei3581@126.com - 1 -
2 45 和 存 储 技 术 的 迅 速 发 展 数 据 挖 掘 作 为 一 种 能 够 提 取 有 用 知 识 的 技 术, 不 仅 能 够 挖 掘 数 据 之 间 隐 藏 的 联 系, 而 且 还 可 为 策 略 分 析 提 供 预 测 指 导, 为 我 们 走 出 数 据 爆 炸 知 识 贫 乏 的 困 境 指 明 了 方 向 1 数 据 挖 掘 概 述 1.1 数 据 挖 掘 的 技 术 定 义 50 数 据 挖 掘 技 术 有 别 于 普 通 的 统 计 分 析 和 信 息 检 索 的 地 方, 就 在 于 它 能 够 从 大 型 的 数 据 集 中 ( 可 能 是 不 完 全 的 有 噪 声 的 不 确 定 性 的 以 各 种 存 储 形 式 存 在 ), 提 取 或 挖 掘 隐 含 在 其 中 的 人 们 事 先 不 知 道 的 对 决 策 有 价 值 的 信 息 或 知 识 的 过 程 [2] 因 此, 从 技 术 角 度 来 给 数 据 挖 掘 下 的 定 义 : 源 数 据 经 过 清 洗 和 转 换 等 成 为 适 合 于 挖 掘 的 数 据 集, 然 后 建 立 特 定 的 挖 掘 模 型, 利 用 这 些 数 据 集 训 练 模 型, 最 后 利 用 模 型 找 出 的 知 识 模 式 进 行 预 测, 从 而 辅 助 决 策 工 作 [3] 1.2 关 联 挖 掘 算 法 关 联 规 则 算 法 是 一 个 计 数 引 擎, 它 不 接 受 连 续 属 性, 用 于 计 数 离 散 属 性 状 态 的 相 关 性, 所 以 非 常 适 合 用 来 解 决 类 似 购 物 篮 问 题 挖 掘 频 繁 项 集 是 使 用 关 联 规 则 挖 掘 算 法 的 核 心 该 算 法 虽 然 要 进 行 多 次 迭 代 挖 掘, 但 根 据 Apriori 性 质, 可 以 自 然 淘 汰 一 部 分 非 频 繁 项 集 跟 据 Apriori 性 质, 如 果 某 个 (k+1)- 项 集 是 频 繁 项 集, 则 其 所 有 k- 项 集 一 定 也 是 ; 反 之, 如 果 某 个 k- 项 集 不 是 频 繁 项 集, 则 包 含 其 的 所 有 (k+1)- 项 集 也 不 是 Microsoft 的 关 联 规 则 算 法 在 使 用 逐 层 搜 索 策 略 扫 描 项 集 时, 可 在 频 繁 k- 项 集 的 基 础 上 通 过 连 接 剪 枝 和 支 持 计 数 来 完 成 频 繁 (k+1)- 项 集 的 产 生, 从 而 压 缩 搜 索 空 间 来 提 高 算 法 效 率 [4] 2 图 书 馆 流 通 日 志 数 据 挖 掘 2.1 数 据 集 市 的 建 立 数 字 图 书 馆 在 信 息 资 源 建 设 中, 由 于 人 为 的 因 素, 日 积 月 累 的 操 作 就 会 累 计 一 些 不 完 整 记 录 或 脏 数 据 因 此, 需 要 将 从 不 同 信 息 来 源 抽 取 出 来 的 信 息 进 行 清 洗 转 换 [5], 是 本 文 数 据 挖 掘 前 要 实 施 的 步 骤, 用 以 建 立 符 合 本 文 研 究 所 用 的 数 据 集 市 本 文 的 数 据 源 来 自 天 津 商 业 大 学 宝 德 学 院 图 书 馆 自 动 化 系 统 北 京 金 盘 图 书 管 理 系 统 的 备 份 数 据, 将 备 份 数 据 GdlisXP_db_ BAK 文 件 导 入 SQL Server 2005 当 中 还 原 数 据 库, 利 用 SQL 脚 本 语 言 对 于 2011 年 中 借 书 量 大 于 等 于 两 本 的, 但 是 该 读 者 反 复 借 过 同 一 本 书 的 记 录, 只 保 留 其 中 一 条 记 录 即 可, 其 余 重 复 的 记 录 过 滤 掉 由 于 登 录 号 与 图 书 书 名 之 间 是 一 个 一 对 多 的 关 系, 在 数 据 转 换 步 骤, 把 登 录 号 信 息 转 换 为 馆 藏 书 目 库 中 的 题 名 信 息, 这 样 才 能 通 过 进 一 步 过 滤, 把 流 通 记 录 中 借 阅 同 一 本 书 的 重 复 信 息 删 除 将 备 份 文 件 包 含 的 历 史 数 据 转 化 为 事 务 数 据, 为 下 一 步 关 联 规 则 挖 掘 成 功 构 建 了 数 据 集 市 如 图 1 所 示, 为 本 文 研 究 提 供 数 据 环 境 的 shiwu3 表 打 开 的 样 子 - 2 -
3 75 图 1 为 本 文 研 究 所 建 的 数 据 集 市 shiwu3 表 Fig.1 the shiwu3 table of the data mart built for this paper 由 于 图 书 馆 系 统 中 有 关 教 工 读 者 的 单 位 划 分 比 较 模 糊, 不 易 筛 选 因 此 选 择 按 照 学 科 专 业 进 行 划 分, 利 用 具 有 相 同 专 业 背 景 的 学 生 读 者 的 借 阅 信 息 来 进 行 相 关 推 荐 另 外 该 学 院 每 年 工 商 系 的 录 取 人 数 较 多, 专 业 设 置 也 丰 富, 针 对 这 一 现 状, 决 定 选 取 工 商 管 理 系 的 学 生 读 者 流 通 数 据 作 为 本 文 研 究 目 标 数 据 集 市 shiwu3 表 经 过 筛 选 后, 事 务 表 可 按 筛 选 条 件 的 不 同, 生 成 以 下 5 个 事 务 表, 表 明 2011 年 工 商 管 理 系 学 生 的 图 书 利 用 概 况, 如 表 1 所 示 系 别 工 商 管 理 系 表 1 shiwu3 表 筛 选 后 的 记 录 统 计 表 Tab.1 the record statistic table filtrated from the shiwu3 table 筛 选 条 件 ( 此 系 设 有 5 个 专 业 ) 从 shiwu3 表 筛 选 后 的 记 录 条 数 工 商 管 理 工 商 管 理 专 业 事 务 表 :2009 条 物 流 管 理 物 流 管 理 专 业 事 务 表 :1450 条 市 场 营 销 市 场 营 销 专 业 事 务 表 : 834 条 人 力 资 源 人 力 资 源 专 业 事 务 表 :1223 条 会 计 学 会 计 学 专 业 事 务 表 : 8028 条 数 据 模 型 的 构 建 数 据 源 视 图 是 描 述 基 础 数 据 源 架 构 的 对 象, 数 据 源 视 图 一 旦 生 成 就 可 供 OLAP 或 数 据 挖 掘 对 象 使 用 [6] 本 文 仅 以 工 商 管 理 专 业 为 例, 因 为 本 次 数 据 挖 掘 的 目 的 是 探 寻 读 者 的 借 书 行 为 与 具 体 借 的 图 书 之 间 的 关 联, 而 图 书 分 类 号 的 选 取 就 是 根 据 图 书 的 内 容 特 征 而 定 的, 事 务 表 中 有 了 题 名 字 段 因 而 可 以 省 略 关 联 馆 藏 书 目 库 表, 另 外 图 书 的 内 在 关 联 就 是 读 者 内 在 兴 趣 度 的 最 直 接 体 现, 因 而 同 一 本 图 书 被 借 阅 过 次 数 在 总 体 借 书 记 录 集 合 中 的 比 例 反 映 了 其 支 持 度, 寻 找 到 最 大 频 繁 项 集 之 后, 不 同 题 名 的 书 被 同 时 借 阅 的 次 数 与 其 中 某 一 本 或 几 本 - 3 -
4 书 之 间 的 比 例, 即 不 同 题 名 的 书 同 时 被 借 的 条 件 概 率 反 映 了 这 个 事 务 的 置 信 度 [7] 用 工 商 管 理 专 业 事 务 和 读 者 库 这 两 个 表 相 关 联 就 足 以 2.3 关 联 规 则 挖 掘 选 择 使 用 Microsoft 关 联 规 则 算 法 建 立 工 商 管 理 专 业 的 挖 掘 结 构, 以 建 好 的 工 商 管 理 的 数 据 源 视 图 为 基 础, 指 定 读 者 库 为 事 例 表, 事 务 库 为 嵌 套 表 图 4 中 指 定 了 分 析 中 要 用 的 列, 读 者 库 中 的 读 者 条 码 列 默 认 设 为 键 值, 经 过 反 复 的 尝 试 发 现 只 有 把 工 商 管 理 专 业 事 务 中 的 题 名 列 设 为 键 值 和 用 于 输 入, 单 位 列 设 为 可 预 测, 才 能 得 到 需 要 的 挖 掘 结 果, 图 2 为 工 商 管 理 专 业 设 置 成 功 的 挖 掘 结 构 图 图 2 取 名 为 工 商 管 理 的 挖 掘 结 构 图 Fig.2 the mining structure figure named industrial and commercial management 整 合 可 视 化 挖 掘 结 果 获 得 高 相 关 度 图 书 推 荐 列 表 点 击 F5 功 能 键 运 行 部 署, 得 到 可 视 化 数 据 挖 掘 结 果 将 支 持 度 调 整 更 高 的 话, 可 挖 掘 出 的 项 集 结 果 也 越 少, 说 明 被 重 复 借 阅 的 图 书 在 减 少 如 果 同 时 调 整 项 集 大 小 的 话, 只 有 项 集 大 小 为 2 时, 可 以 产 生 两 本 书 之 间 的 关 联 关 系, 同 时 支 持 度 还 调 回 3, 得 出 的 挖 掘 结 果 比 较 适 合 于 推 荐 见 图 3 所 示 - 4 -
5 图 3 调 整 支 持 度 和 项 集 大 小 之 后 的 结 果 Fig.3 the result after adjusting the support and the item size 120 规 则 选 项 卡 用 来 显 示 满 足 要 求 的 关 联 规 则 将 产 生 的 关 联 规 则 按 照 概 率 ( 置 信 度 ) 和 重 要 性 分 数 进 行 降 序 排 列 默 认 的 最 小 概 率 为 50%, 最 低 重 要 性 为 3.07, 将 置 信 度 调 高 的 话, 产 生 的 关 联 规 则 就 相 应 减 少 把 置 信 度 调 整 为 70%, 重 新 部 署 的 结 果 如 图 4 所 示 125 图 4 调 整 置 信 度 之 后 的 结 果 Fig.4 the result after adjusting the confidence 130 依 赖 管 理 网 络 视 图 中 每 个 节 点 代 表 一 本 图 书, 每 条 边 表 示 一 组 关 联 规 则 滑 动 条 往 上 调 重 要 性 分 数 增 高, 往 下 调 则 降 低 默 认 情 况 下, 最 多 显 示 60 个 节 点, 调 整 滑 动 条 可 过 滤 掉 较 弱 的 关 联 组 合 部 署 后 形 成 的 图 书 关 系 网 络 如 图 5 所 示 - 5 -
6 图 5 依 赖 管 理 网 络 视 图 Fig.5 the view of dependent management network 通 过 对 项 集 挖 掘 规 则 和 依 赖 管 理 网 络 视 图 的 分 析, 可 以 得 出 关 于 工 商 管 理 专 业 学 生 读 者 所 借 图 书 之 间 的 关 联 规 则, 虽 然 有 的 规 则 并 非 最 强 的 关 联 规 则, 两 本 书 之 间 只 有 单 向 推 荐 的 关 系, 但 会 根 据 某 专 业 产 生 规 则 的 多 少 进 行 筛 选, 通 过 重 新 整 合, 给 出 以 下 高 相 关 度 图 书 推 荐 的 建 议, 如 表 2 所 示 序 号 表 2 工 商 管 理 专 业 高 相 关 度 图 书 推 荐 列 表 Tab.2 Enter table's caption here 高 相 关 度 图 书 集 合 1 论 语 大 学 中 庸 道 德 经 庞 说 ; 2 证 券 交 易 : 全 新 版 证 券 从 业 资 格 考 试 讲 义 真 题 预 测 三 合 一 : 2011, 证 券 市 场 基 础 知 识 ; 3 性 格 决 定 命 运 的 秘 密 有 效 谈 判 秘 诀 ; 4 危 机 管 理 企 业 风 险 管 理 ; 5 公 共 基 础 知 识 行 政 职 业 能 力 测 验 ; 6 行 政 职 业 能 力 测 试 申 论 ; 7 怪 谈 社 : 中 国 新 锐 悬 疑 小 说 集 精 选 集 镜 双 城 3 更 新 图 书 推 荐 方 式 利 用 本 文 的 数 据 挖 掘 结 果, 设 想 可 以 开 展 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 的 服 务 放 到 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 上 的 图 书 除 了 有 馆 藏 应 有 的 索 书 号 书 标 外, 在 书 脊 处 还 应 该 增 加 高 相 关 度 图 书 的 标 志, 设 计 如 下 : 可 以 将 22 大 类 编 制 不 同 颜 色 书 标, 同 一 大 类 下 的 图 书 使 用 同 一 颜 色 的 书 标, 高 相 关 度 的 图 书 使 用 同 一 数 字 编 号, 利 于 图 书 排 架 这 样 至 少 有 两 本 书 应 该 是 一 个 编 号, 如 果 是 同 一 大 类 下, 那 么 在 排 架 时 这 两 本 书 就 应 该 相 邻 上 架, 便 于 读 者 借 阅 同 时 应 该 在 书 架 附 近 张 贴 高 相 关 度 图 书 列 表, 一 旦 图 书 被 外 借 之 后, 避 免 读 者 无 从 查 找 其 相 关 图 书 而 引 起 的 不 便 - 6 -
7 4 结 论 开 展 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 服 务 的 积 极 意 义 希 望 通 过 提 供 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 的 服 务, 触 动 图 书 馆 多 方 面 工 作 的 完 善 : 4.1 图 书 导 读 服 务 的 完 善 155 本 文 重 点 研 究 的 高 相 关 度 图 书 主 要 是 区 别 某 个 系 各 专 业 的 学 生 读 者 流 通 日 志, 通 过 设 计 多 样 化 的 数 据 过 滤 手 段, 还 可 以 挖 掘 出 不 同 年 级 读 者 教 工 读 者 相 同 或 者 不 同 大 类 下 相 关 联 图 书 的 隐 藏 信 息, 采 取 定 期 更 新 的 方 式, 从 而 丰 富 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 的 内 容 4.2 图 书 采 访 工 作 的 完 善 图 书 采 访 工 作 是 一 项 图 书 馆 的 基 础 工 作, 决 定 了 图 书 馆 的 馆 藏 资 源 建 设 在 每 年 有 限 的 预 算 经 费 条 件 下, 为 了 能 尽 量 扩 大 馆 藏 的 丰 富 性, 就 只 能 压 缩 每 种 图 书 的 复 本 量, 因 此 大 规 模 的 提 高 复 本 量 很 不 现 实 如 果 有 了 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 服 务, 适 当 增 加 这 一 小 部 分 图 书 的 复 本 量 就 容 易 在 预 算 可 允 许 的 范 围 内 的 了 比 较 核 心 的 问 题 就 是 使 高 相 关 图 书 的 更 新 与 采 访 工 作 能 够 步 调 一 致, 对 于 同 一 本 书 如 果 经 常 出 现 在 高 相 关 度 图 书 列 表 中, 其 复 本 量 是 否 持 续 增 加 应 该 根 据 其 实 际 流 通 量 再 行 斟 酌 4.3 促 进 馆 员 业 务 素 质 的 提 高 高 相 关 度 图 书 荐 书 架 服 务 区 别 于 热 门 图 书 经 典 图 书 的 推 荐, 是 因 为 高 相 关 度 推 荐 应 该 是 随 时 间 变 化 的, 尤 其 针 对 发 展 较 快 的 专 业 学 科, 例 如 计 算 机 会 计 学 等, 以 及 应 试 类 图 书 的 参 考 书 目 随 着 馆 藏 图 书 的 不 断 更 新, 也 就 要 求 图 书 馆 工 作 人 员 不 能 只 是 被 动 的 等 待 读 者, 而 是 要 从 我 们 拥 有 的 数 据 当 中 分 析 出 这 种 变 化 的 趋 势, 及 时 调 整 图 书 推 荐 采 访 排 架 等 一 系 列 工 作 从 图 书 馆 长 远 发 展 角 度 考 虑, 馆 员 不 仅 要 注 重 文 化 知 识 素 质 的 培 养, 例 如 计 算 机 水 平, 增 强 数 据 分 析 能 力, 提 高 业 务 工 作 层 次 ; 还 得 注 重 人 文 素 质 的 培 养, 细 化 服 务 项 目, 及 时 更 新 服 务 内 容 [ 参 考 文 献 ] (References) [1] 李 宏 运. 关 联 规 则 挖 掘 在 图 书 馆 管 理 中 的 应 用 [D]. 上 海 : 华 东 师 范 大 学,2009(11). [2] 焦 李 成, 刘 芳 等. 智 能 数 据 挖 掘 与 知 识 发 现 [M]. 西 安 : 西 安 电 子 科 技 大 学 出 版 社,2006. [3] Paolo Giudici. 实 用 数 据 挖 掘 [M]. 袁 方, 王 煜, 王 丽 娟 译 注. 北 京 : 电 子 工 业 出 版 社,2004. [4] [ 美 ]Jamie MacLennan,[ 美 ]ZhaoHui Tang,[ 美 ]Bogdan Crivat. 数 据 挖 掘 原 理 与 应 用 ( 第 2 版 )--SQL Server 2008 数 据 库 [M]. 董 艳, 程 文 俊 译 注. 北 京 : 清 华 大 学 出 版 社,2010. [5] [ 美 ]Jiawei Han,[ 加 ]Micheline Kamber. 数 据 挖 掘 概 念 与 技 术 (Data Mining Concepts and Techniques)[M]. 范 明, 孟 晓 峰 译 注. 北 京 : 机 械 工 业 出 版 社,2007. [6] 李 超. 云 南 省 教 育 经 费 统 计 主 题 数 据 仓 库 模 型 设 计 与 分 析 [D]. 昆 明 : 云 南 大 学,2006. [7] 谢 维 成, 苏 长 明 等.SQL Server 2005 实 例 精 讲 [M]. 北 京 : 清 华 大 学 出 版 社,
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