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图书馆学刊2023年第2期·服务经纬

TUSHUGUANXUEKANNO.2,2023

基于数据挖掘技术的智慧图书馆个性化推荐服务分析

宋丽

（上海应用技术大学图书馆，上海

每201418)

[摘要]数据挖掘可以从数据库中获得海量数据所隐含的潜在价值信息，是当前人工智能和

数据库领域研究的热点。将数据挖掘技术与智慧图书馆建设有机结合，通过对用户偏好、借阅行

为和访问日志等因素展开综合分析，为用户目标需求提供更具针对性和适用性的知识资源服务，

有效提高读者的满意度及图书资源信息的服务效率。比较分析了图书馆数据挖掘方法、个性化

推荐服务方案设计及实施效果，对未来智慧图书馆建设及提供高质量的个性化服务提出建议。

[关键词]数据挖掘技术智慧图书馆个性化推荐服务

分米号1C5507

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资源进行有效汇总、分析及挖掘数据价值，最终使

自公元前3000年图书馆问世以来，作为搜集、

整理和收藏图书资料的机构，图书馆孜孜不倦地用户获得满意的信息个性化服务。目前，图书馆

向用户提供着知识资源，并在人类文明传承中发运用的数据挖掘方法主要包括分类发现法、聚类

挥着重要职能。现代信息技术更加高效地提供文分析法、关联分析法、时间序列分析法及孤立点分

献组织和引用、用户信息空间构建、信息内容提炼析法等，各种数据挖掘方法的适用范围及优缺点

和评价、信息定制和推送等个性化知识服务。凭如表1所示[5]

借数据挖掘（DataMining)技术，大数据资源所隐含1.1分类发现法

的潜在有用价值信息的知识发现得以实现，这是分类发现法是一种以图书馆用户的借阅记

当前人工智能（ArtificialIntelligence，AI)与数据库录、基本信息和浏览数据等内容为分析对象，按照

领域的研究热点2]。为了更好地向用户提供图书一定的标准建立符合具体要求的分类发现函数，

借阅与信息服务，图书馆可运用数据挖掘技术对并进行数据挖掘的方法，主要包括判定树分类法、

用户进行更深层次的检索需求分析，以便更好地贝叶斯分类法及BP神经网络分类法等。在利用

满足现代用户个性化需求3。智慧图书馆是现代分类法对相应数据进行训练、再造和输出的前提

通讯、计算机和存储等技术融合发展的产物，不仅下，智慧图书馆可以更好地为每名用户提供相应

可有效减轻图书馆员的工作压力，还能更精确地的个性化服务

为用户提供知识资源服务。因此，加强面向用户1.2聚类分析法

个性化需求的智慧图书馆建设，是未来图书馆做在对特性相似的对象进行聚合的基础上，运

好用户信息服务的重要发展方向。用聚类分析法对图书馆的Web和文本进行挖掘，

能够更好地促进图书馆与用户之间的交互，并使

1面向用户个性化推荐服务的数据

这种交互更富含“智慧”。其中，文本聚类可以使

挖掘方法图书馆文献资源管理变得更加智能和友好，进而

智慧图书馆建设的重要目标在于对海量数据提供更令用户满意的个性化推荐服务。

*本文系上海市高校本科重点教改项目（项目编号：沪教委高[2020]55号）、上海高校青年教师培养资助计划（课题编号：

ZZyyx19010)的研究成果之一。