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基于数据挖掘技术的高校图书馆馆藏优化研究
近年来，随着大学教育的普及化，高校图书馆的资源利用率愈加重要。数据挖掘技术，能够从已有的大量数据中提取有用信息，为图书馆资源调配和政策制定提供重要参考。本文将基于数据挖掘技术，探讨高校图书馆馆藏优化的方法。
一、数据挖掘技术在高校图书馆中的应用
1.整合各类数据资源：通过整合图书馆的各类数据资源，比如读者阅读行为、图书的流通状况、馆藏信息等，为图书馆提供更有价值的数据。数据整合包括数据清洗、数据预处理、数据集成等操作，保证数据的可靠性和使用性。
2.数据挖掘技术的应用：基于数据挖掘技术，能够从大量数据中提取有用的信息，包括关联规则挖掘（如读者借阅的热门图书和作者）、分类分析（如图书种类归类）、聚类分析（如读者分类）等。
3.馆藏优化策略：通过分析读者行为和馆藏信息，高校图书馆可以制定更有效的馆藏优化策略。比如，在某学科领域需求较大时，馆藏策略应优先采购该领域图书；在某本书的借阅率高时，应增加该书的采购数量等。
二、基于数据挖掘技术的高校图书馆馆藏优化方法
1.借阅热门图书推荐：通过挖掘读者借阅历史数据，推荐与读者喜好相似的热门图书，帮助读者尽快找到自己喜欢的书。
2.图书种类归类分析：将图书馆的各类图书按照学科、类别分门别类，找出不同类别中读者阅读的热门图书，制定更加科学的馆藏策略。
3.读者分类策略：通过对读者借阅历史数据的分析，对不同类型的读者制定不同的馆藏策略。比如对于老师和研究生应加大相关学科的文献采购，对于本科生应优先采购教科书等。
三、结论
本文探讨了基于数据挖掘技术的高校图书馆馆藏优化方法，通过整合各类数据资源，挖掘出有用的信息，为图书馆资源调配提供科学依据。未来，随着数据挖掘技术的不断进步，高校图书馆将能够在资源调配和政策制定方面做出更为精细和有效的决策。