冯 磊

（山西大学商务学院图书馆，山西 太原 030031）

大数据挖掘（Data Mining）作为处理海量数据的技术手段，得到越来越多人的重视。它可以从大量、无规则、有噪声、模糊的数据源中去挖掘隐藏其中、不易为人所知的有价值的信息[1]。传统数据往往以EXCEL表格来进行存储，之后借助数学统计分析软件（如SPSS、STADA、SAS、DPS 等）进行深入分析。随着信息时代的发展，高校图书馆产生的数据往往不能以传统结构化手段进行存储保存，它往往具有多维特点，数据不单单以普通的数字来表示，更多地以视频、音频、图像、日志等形式来体现，给数据分析带来极大难度。而且这些数据具有低价值密度，隐藏于背后的内在逻辑不容易被挖掘，给数据分析带来困难。与此同时，高校图书馆面向的服务对象为上万名学校师生，只有提供个性化服务才能让资源得到最大化利用，才能充分节省师生的宝贵时间，让他们能够在最短的时间内找到所需要的图书资源。因此，在当下高校当中有必要将大数据挖掘引入到图书馆个性化服务当中，充分提高图书馆的运行效率。

1 大数据挖掘在图书馆的应用层面

图书馆个性化服务中包括以下几个方面：①图书馆文献参阅使用状况，馆藏图书的流通情况，对目标图书或文献的实际需求；②对文献查阅者信息登记、信息搜索记录的保存、师生获取目标图书的所需时间；③图书馆师生借阅图书的时间、空间分布情况，图书基本情况的反映与掌握；④图书馆针对师生实际需求的图书推荐、新上架图书的推送、图书服务的优化升级。……