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1數據挖掘的發展及在圖書館參考咨詢中的應用

數據挖掘是一種決策支持技術，其利用人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等技術手段，能高度自動化地分析數據，并根據分析的數據結果做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的信息和模式，幫助決策者做出最有利的決策。數據挖掘率先應用于商業領域，例如通過挖掘分析超市的零售數據可以合理安排超市的商品排架，以此來達到最佳的銷售成績。目前數據挖掘已經被廣泛應用于銀行、電信、保險、交通、零售（如超級市場）等商業領域。此外，數據挖掘在圖書館中同樣應用廣泛。作為圖書館知識咨詢發展基礎的圖書館參考咨詢早已大量運用數據挖掘為讀者提供更好服務。數據挖掘在圖書館參考咨詢中的應用主要集中在以下幾個方面：（1）個性化服務（包括文獻推送和客體課題跟蹤服務）；（2）圖書館用戶數據挖掘分析；（3）圖書資源訂閱參考（按需采購）；（4）電子資源利用分析及綜合訂購分析。圖書館知識咨詢服務發展自圖書館參考咨詢服務，對于數據挖掘要揚棄集合。對于數據挖掘中符合知識咨詢服務需要的方面要繼續發展，對于不符合知識咨詢服務發展的部分要予以改進。

2數據挖掘在知識咨詢中的應用分析

數據挖掘目前比較成熟，為解決問題經常用到的算法有十幾種。通過數據挖據把有用的信息和知識表現成規則的形式，按照數據挖掘所能發現的規則的不同，數據挖掘的任務主要分為以下幾個種類：特征規則挖掘；辨識規則挖掘；互聯規則挖掘；分類規則挖掘；數據聚類挖掘；預測挖掘；趨勢性規則挖掘。除此之外，數據挖掘還有其它的一些規則。根據圖書館參考咨詢工作的流程（用戶提出咨詢→圖書館處理咨詢→用戶獲取咨詢結果），并結合數據挖掘的特點能確定數據挖掘技術可以應用在圖書館知識咨詢的以下幾個方面：

（1）用戶需求分析與挖掘。圖書館知識咨詢面臨著大數據時代所產生的數據爆炸問題，對于用戶的提問，圖書館和網絡上能提供的數據之多遠遠超出圖書館的預期。雖然面臨著數據海洋和數據泛濫的問題，但是圖書館知識咨詢作為圖書館的新型的具有潛力的服務項目是未來圖書館服務發展的一種趨勢。對于事物初期發展面臨的難題和困境，唯有予以解決才能真正促進該事物的發展。要解決圖書館知識咨詢數據泛濫問題，從源頭把關即從分析用戶需求開始非常重要。分析和挖掘用戶的真實的需求，不僅可以提高圖書館知識咨詢的服務質量，更可以提高知識咨詢的效率。利用數據挖掘中的關聯規則挖掘和數據聚類挖掘，可以更加準確地、深入地挖掘用戶需求。利用關聯規則算法挖掘用戶的歷史咨詢數據和客戶背景信息，可以確定或者排除一些不相關的需求。利用數據聚類挖掘可以更準確地提供用戶需要的信息和知識。例如，在互聯網上利用搜索引擎百度搜索關鍵詞知識咨詢，可以得到66600000條反饋結果；利用百度搜索關鍵詞圖書館知識咨詢，得到大約785000條反饋結果；利用百度搜索關鍵詞大學圖書館知識咨詢，則可以得到338000條反饋。可以看出如果運用數據挖掘技術得當，從知識咨詢的源頭就可以大大減輕圖書館員的工作量。

（2）虛擬知識咨詢。圖書館知識咨詢與圖書館參考咨詢相比，其提供給用戶的是關于如何解決某種問題的知識。僅僅提供相應的資料已經不能滿足圖書館知識咨詢的要求，這對于圖書館員的素質要求更高。參與圖書館知識咨詢工作的館員要具備相應學科的知識，而要求每家圖書館都具備全學科的專家式的館員非常困難。在這種情況下，利用各個圖書館的優勢來開展虛擬知識咨詢成為一種較佳的選擇。運用數據挖掘的關聯規則挖掘知識咨詢館員的歷史解答記錄和用戶的咨詢，便不僅可以更加科學合理地安排館員解決其擅長領域的用戶咨詢，而且可以科學地安排各個參與館的工作任務。此外，虛擬知識咨詢可以根據知識咨詢的歷史記錄建立相應的知識咨詢數據庫。利用數據挖掘技術可以快速發掘其中的關聯的知識，為日后開展圖書館虛擬知識咨詢提供保障。

（3）資料收集甄別與結果反饋分析。圖書館知識咨詢服務在大數據時代首先要解決的一個問題就是資料數據收集，資料數據對用戶咨詢主題的質量在一定程度上影響著知識咨詢服務的質量。數據挖掘可以幫助圖書館提高圖書館知識咨詢的質量和咨詢效率，減輕圖書館員的知識咨詢的業務工作量。數據挖掘可以剔除與咨詢主題不相關的數據，提高數據資料收集的查準率和查全率。數據挖掘的相關規則挖掘可以根據用戶的歷史搜索記錄（包括各種電子設備上的搜索記錄和各種數據庫上的查詢記錄）確定用戶經常關注的領域，從而重點收集與這些領域相關的數據。收集的數據資料經過圖書館員的知識再加工之后，形成用戶知識咨詢的反饋結果。當前由于學科的交叉發展，很多知識是混在別的知識之內的。數據挖掘可以幫助圖書館測定各個學科知識之間的關聯程度，在結果反饋過程中優先反饋與咨詢主題聯系最緊密的知識。在一定程度上可以提高咨詢的準確率，提高圖書館工作效率。

（4）用戶分類管理。在圖書館知識咨詢服務中，圖書館提供給用戶的知識產品不再僅僅是簡單的有關咨詢主題的文獻資料，而是能輔助用戶解決實際問題的知識。知識咨詢服務提供的產品的復雜度、實用性、針對性要遠超之前圖書館提供的咨詢服務。為更加準確地為用戶提供其需要的知識產品，圖書館分析用戶的知識文化背景、對用戶進行分類管理至關重要。數據挖掘可以發現隱藏在用戶行為背后的行為習慣知識，根據用戶的歷史行為能更加方便快捷地對用戶進行分類管理。在商業上，數據挖掘早已應用在企業的客戶管理中，并取得很好的效果。在大數據時代圖書館知識咨詢面臨數據海洋的的挑戰，運用數據挖掘對用戶進行分類和管理對克服這種挑戰有重要作用。同時，運用數據挖掘對用戶進行分類管理還可以提升圖書館知識咨詢的質量和效率。

3數據挖掘在知識咨詢中的實施流程

根據圖書館知識咨詢的工作流程，數據挖掘可以依據附表所示的流程應用在在知識咨詢中。大數據時代的到來對圖書館知識咨詢服務發展既帶來新的發展機遇又帶來新的挑戰，研究如何運用數據挖掘來解決這些挑戰，又能促進圖書館知識咨詢的發展?？傊?，隨著數據挖掘的發展及知識咨詢理論的完善，數據挖掘在未來一定能為圖書館知識咨詢服務帶來更多的技術支持和提供更多的解決方案。

作者：湯輝單位：黑龍江省社會科學院文獻中心