关键词：图书馆管理；知识挖掘；创新与应用

摘要：文章从当前的实际现状出发，分析了图书馆目前知识管理的现状，对知识挖掘技术的内容进行了阐述，并结合实际运用展开讨论。

中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2014）08-0109-03

1引言

知识挖掘（KDD，Knowledge Discovery in Data Base）属于知识管理系统中的一种重要的技术方法，它通过借助智能化的电子工具来搜索蕴含于广阔的显性信息中的一些隐形信息，同时组建成为非常专业的知识仓库，把隐形的信息通过显性化之后提供给图书管理人员加以运用。知识挖掘非常适用于我国大型图书馆中用户对于信息服务的高需求，他可以帮助图书馆更好地组建一个知识管理系统[1]。因此，即便是知识挖掘现在还处在一种初步发展的阶段，还面临着很多需要解决的问题，当我们在构建图书馆的知识管理系统的过程中，必须要优先想到对知识挖掘进行开发利用，或者要为知识挖掘功能将来的实现做好基础，留下二次开发接口，这些都是我们研究图书馆知识挖掘流程的关键因素。作为图书馆的知识管理系统中的一个关键性的子项目，利用其功能对图书信息进行分析研究，可以更加方便图书馆的知识管理，从而优化并实现图书馆信息知识管理的流程。第一，图书馆相关的管理人士可以通过对内部知识仓库进行积极的知识挖掘来让个人知识更好地融入到知识仓库之中，从而推动了图书馆管理人士更好地融入到图书馆知识管理流程中去。第二，通过知识挖掘技术能够推动图书馆管理人士之间进行知识的共享和流转，促进图书馆管理人士所拥有的隐性知识更快地进行显性化来促进新知识的形成。第三，知识挖掘可以让图书馆管理人士第一时间搜集到知识的运用状态信息，从而完善和健全图书馆知识管理系统。

2图书馆知识管理现状分析

2.1知识管理的概念

知识管理就是把知识资源当成是一种可以深入开发的资源，通过对知识资源进行一系列的开发工作，对知识资产及其有关的资源信息进行分类综合，使一个组织所具备的适应能力、创新能力以及生存能力得以更大提升的系统管理的科学手段。知识管理强调以人为中心，将信息作为基础，通过知识共享与知识交流，最终实现知识创新的目标，从而为组织更好实现显性与隐形知识共享带来了新的方法。近年来，“知识管理”成为管理学和经济学界关注和研究的热门课题，并在很多企业中得到实际运用，因此也逐渐成为资源计划管理之后学术界普遍关注的热点之一。

2.2图书馆知识管理现状

知识管理不是一个单一的技术问题，而是一种战略性方法，涉及信息、组织、技术以及人员的系统性工作。当前，知识管理也在图书馆知识管理过程中得到了广泛的运用，正如它正逐渐在金融、医疗、制造业等领域普及一样。因为在泛信息时代，图书馆可以利用多种渠道来获取更大量的知识存储，这就必然面临知识管理问题。图书馆是知识管理的专业部门，在对知识进行实际应用的过程中，可以在第一时间发觉其管理功效及其存在的问题，比如在对信息进行收集整理的过程之中，尤其是在对网络信息进行收集的过程中，通常出现查准率和查全率偏低现象，这些现象说明已不能满足当前大部分用户对于信息服务质量的要求。图书馆就要进行有效的知识管理，必须重新整合全部知识资源，并在整合过程中对已有知识资源进行深度挖掘。如果不能科学有效地对图书馆的知识进行挖掘，也就会使图书馆潜在的知识资源无法得到深度整理，与新信息实现有机对接，必然造成知识管理达不到预期目标。当图书馆把知识当成可以进行开发和管理的资源时，并对图书馆的知识信息进行有效的挖掘管理，就一定能够让它转化为更加具备竞争力的社会生产力[2]。

3知识挖掘技术概述

3.1知识挖掘技术概况

知识挖掘实质上就是一个渐渐进化的过程，在电子数据技术处理的初级阶段，研究者就已经开始运用一些手段来实现自动决策功能，在当时，机器学习逐渐成为研究者关注的热点问题。机器学习这一过程所指的是把当前已知的同时也已经被处理之后的问题当成成功的例子输入到计算机之中，机器在浏览和阅读这些例子之后能够自动地形成一套规则，这些规则的通用性非常强，可以利用他们更好地处理一些问题。随着计算机网络技术的不断发展，研究者的注意力开始向知识工程的方向靠拢，知识工程与过去那种机器学习不同，他不仅是将问题输入到计算机并总结规则，而是直接将规则以代码的形式输入到计算机中，计算机运用这些输入的规则再去解决相应的问题[3]。上个世纪80年代，人们在这一理论方法的引导之下又回到了机器学习的手段，再将所得到的成果运用到数据库的处理上。这样一来就产生了知识挖掘这一新的概念，知识挖掘通常是从源数据里挖掘方式或者联系的手段，人们逐渐接受了这一概念，并用他来对数据挖掘的整个过程进行描述，其中包括了从业务目标的制定到对结果进行分析。

3.2知识挖掘技术的应用

在银行、电信、交通、零售等商业领域和其他的很多领域之中，关于数据挖掘技术的产品日益成熟，市场占有率也日渐上升。与此同时，知识挖掘技术在图书馆等偏向于信息化服务的领域中也得到了充分的应用。由于图书馆所提供的知识信息服务在搜集加工的过程中涉及用户的服务需求，这样就能更好的推测出用户的实际需求，然后将其作为基础来向已经被识别出服务需求的用户群体提供个性化的服务，这和图书馆过去所提供的被动服务相比，既可以让更多的用户得到需要的服务，又能够让很多潜在的客户成为实际用户，从而促进我国图书馆事业的不断发展。

朱燕平：泛信息时代图书馆知识挖掘的创新与应用朱燕平：泛信息时代图书馆知识挖掘的创新与应用4知识挖掘在图书馆知识管理中的应用

4.1图书馆隐性知识的挖掘与转化方式

4.1.1图书管理员之间的知识挖掘。图书管理员个体之间的知识挖掘是图书馆知识管理的重要基础，一方面，从隐性知识到隐性知识，图书管理员个体之间可以选择交流的方式来让无法显性化的知识进行传播；另一方面，对于管理员个体来说能够显性化的知识可以进行流动与挖掘，例如让资深的老员工帮助年轻馆员，让他们能够尽快地得到工作经验，同一部门的馆员之间也应该经常进行接触与交流，促进隐性知识的挖掘。endprint

4.1.2图书馆各部门之间的知识挖掘。对于图书馆内部部门所拥有的隐性知识，可以通过两种方式进行挖掘，一是部门之间进行合作的形式，通过合作，各部门可以相互影响，将合作对方的隐性知识转化为本部门的知识；二是各部门可以把自己部门能够显性化的知识进行归纳总结，以显性的形式在其他部门之间进行传播，让其成为共有的知识，以此来增强图书馆的整体工作水平与创新能力。

4.1.3图书馆之间的知识挖掘。图书馆自身的隐性知识可运用两种手段进行挖掘，第一，各级各地图书馆之间可以进行交流与合作来吸取学习对方的隐形知识，科学的合作方式能够将图书馆具备的经验或技巧更好地传达给兄弟馆。第二，可以采取对隐性知识进行归纳整理，最后形成统一的工作制度与管理规范，在各个图书馆之间进行交流和学习，使之转化为显性的知识。

4.2知识挖掘让图书馆信息资源系统更加合理

各类书籍的采购始终是图书馆管理工作中的重要部分，由于近年来我国图书市场的飞速发展，各类出版物的数量也急剧上升，各个行业的知识理论更新换代速度更快，图书馆用户的阅读需求显得更加多样化，因此书刊采购工作正面临着一个很大的挑战。在图书情报界也逐渐建立起文献资源系统来应对过去那种单一馆藏所带来的困难，逐步实现各类文献资料的共享，同时也注重基于某一图书馆的采购。传统的图书采购工作往往仅仅参考了预定目录中的数据，因为信息的不准确等各种因素，采购来的图书往往无法与用户的阅读需求相符合。而图书馆信息系统的建设可以让图书馆产生大量的采购需要的数据，但是这些数据却不能直接为采购工作服务，需要提前对这些参考数据进行仔细的分析统计。对大量的数据进行统计整理需要耗费巨大的时间和精力；另外，还有一部分数据不能进行统计，只能模糊的进行分析评价，此时，知识挖掘的应用就可以在很大程度上减轻数据分析工作的负担，它能够从不同的角度，运用多种渠道对数据的各个细节进行分析。运用数据挖掘来给采购工作带来更加科学合理的分析报告，更好地指导决策[4]。

4.3在图书馆资源检索系统中的应用

进入21世纪之后，时代发展为信息检索提出了更高的要求，期望他能够更加人性化和深层次化。时代要求当前图书馆所使用的自动化检索系统的检索能力必须要尽快完善，不断进步，由此带来了信息检索方式的深入改变。正是基于以上原因，近几年来，智能化检索方式逐渐成为越来越多研究人员关注的热点。智能化检索技术的关注点是对图书馆用户的查询内容、查询需求以及个人兴趣来进行预测判断和推理，给用户提供更加准确的结果。而知识挖掘的重点在于通过复杂全面的分析整理以及运用模型技术来从海量的数据资源中判断识别出那些隐性的有用的知识。知识挖掘通过数据库技术对数据进行前端处理，然后运用机器学习的方式在被处理之后的数据中找出有利于价值的知识，这个过程就是从海量的数据资源中发现知识。在进行文献挖掘的过程中科学的运用知识挖掘技术，尤其是文本挖掘技术和web挖掘技术，能够更有效地挖掘知识文献内的隐性内容，并将其中蕴含的隐性知识通过某种方式直接呈现在用户面前，甚至通过和用户进行交互的方式来进行自我调整[5]。

4.4在图书馆参考咨询部门的应用

在过去的图书馆信息服务里，通常的流程是图书馆管理人员对用户所提出的信息需求进行一一的解答；随后逐渐产生了定制服务，即是图书馆指定一段时间内向用户提供与其从事领域相关的知识信息。而知识挖掘技术运用之后，我们可以分析用户之前所阅读过的信息资料的特征，或者对用户访问较多的网页内容进行分析，从而更好地掌握用户的兴趣特点以及研究领域，为用户提供具有个性的服务，主动将服务呈递到用户面前。随着各类学术课题的复杂化和多元化，在图书馆进行信息查阅时，用户往往会提出更加复杂有深度的检索需求，用户已经不能从信息、线索、文献目录等检索数据中获得满意的结果，而向着更加具有深度的信息内容的需求发展。通过知识挖掘技术的运用能够更好地对海量的数据进行深层挖掘，科学地分析其中的联系，确保结果数据的全面性与可靠性。通过知识挖掘能够更加高效率、高质量地完成用户提出的服务需求。

4.5在数字图书馆整体服务中的应用

信息化、数字化图书馆的建设是图书馆智能化研究中的关键性课题，同时也是我国非常重视的国家信息基础设施建设中的一项核心内容之一。数字图书馆通过运用目前最先进的计算机网络技术、通信技术和数字化内容，逐渐建设成为超大规模、可以伸缩扩展、能够进行互动操作的知识库。数字图书馆因其直接面向互联网，并运用了现代很多高科技手段，因此，能够有效的整合知识信息资源，最大限度地满足用户需要。目前，互联网上的各种信息数据量巨大，很多有潜在价值的知识信息资源和具有污染性的不良信息资源都存在于网上。数据量的增多让寻找有价值信息的工作难度逐渐加大。在互联网中，有大量的数据是无用的不具有自身价值的，唯有经过科学合理的分析，才能够有效地将藏在海量数据中的有价值数据挖掘出来[6]。而知识挖掘技术正是由解决这一问题而产生，它能够从大量的信息中挖掘出具有价值的隐性数据来供用户使用，这也是未来数字图书馆所需要具备的核心技术手段之一。

参考文献：

[1]王新筠.基于微结构的图书馆“领域知识发现” 研究[J].图书馆工作与研究，2012（4）：15.

[2]宋鸾姣.Human Library——图书馆隐性知识挖掘和共享的创新[J].江西图书馆学刊，2012（3）：30.

[3]黄勇，徐翔鹏.基于读者隐性知识挖掘导向的图书馆业务流程再造[J].图书馆学研究，2011（5）：21.

[4]余金昌.基于知识挖掘的高校数字图书馆个性化服务模式[J].中国电化教育，2010（11）：44.

[5]廖大容.知识挖掘技术在数字图书馆中的应用[J].农业网络信息，2009（4）：26.

[6]吴玉玲.“知识地图”——图书馆隐性知识挖掘与共享[J].兰台世界，2010（10）：30.

（编校：马怀云）endprint