数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用_李会艳

资 源 简 介

数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用_李会艳

详 情 说 明

数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在高职院校图书管理领域展现出独特的应用价值。文章重点探讨了如何利用数据挖掘技术优化图书馆的日常运营和服务质量。

对于高职院校这类特定场景，数据挖掘首先能够辅助进行读者行为分析。通过收集学生的借阅记录、检索关键词和到馆频率等数据，可以建立读者画像，了解不同专业学生的阅读偏好和知识需求。这种分析为图书采购决策提供了数据支撑，避免传统采购模式的主观性和盲目性。

在图书流通管理方面，数据挖掘中的关联规则算法能够发现图书之间的潜在联系。例如分析哪些书籍经常被同时借阅，哪些类目的图书存在借阅关联性，这种分析结果可用于优化书架布局，将关联度高的图书就近摆放，提升读者找书效率。

针对高职院校重视实践技能培养的特点，数据挖掘还能实现个性化的图书推荐服务。基于协同过滤算法，系统可以根据相似读者的借阅记录向当前读者推荐可能感兴趣的专业书籍，这种智能推荐特别适合帮助学生发现与所学专业相关的扩展阅读材料。

在图书馆资源评估方面，通过聚类分析可以识别长期滞架图书和热门图书，为图书剔旧工作提供客观依据。同时还能预测各类图书的未来需求趋势，实现资源的动态调整。

该技术的应用不仅提升了高职院校图书馆的服务水平，更重要的是通过数据分析为教学科研提供了知识服务支持，使图书馆从传统的文献存储中心转变为主动的知识推送中心。