姚 震，孔 月，牛兰金

(山东农业大学 图书馆，山东 泰安 271018)

高校图书馆如何构建全面而又富有特色的文献资源是巨大挑战。现行资源采购模式是在现行招投标体制下，由于合同定价较低，因而书商提供的图书普遍低于合同折扣，意味着对于超过合同折扣的图书,书商不可能主动提供订单,而这部分图书往往是质量较高、价值较大的图书。另外，微观上采购人员面对海量条目时对影响采访质量的因素认识不准确，宏观上采访原则缺乏可操作性、采访策略缺乏有效性、采访实践缺乏可行性等因素，都制约着图书采购的质量和工作效率。设计完成一套方便有效的自动化工具来辅助采购员筛选出适合读者使用、适应学校专业设置和教学科研需要图书是本文所做的一次探索。

该工具的设计首先考虑基于借阅行为记录的挖掘，找出真正符合本馆基本情况，并能揭示本馆特点的数据和知识。国内图书情报领域对数据挖掘的研究和应用现状、研究热点和重点，多集中在关联规则的数据挖掘，另外如决策树或贝叶斯分类、序列模式挖掘、协同过滤等算法也是常用方法。后续研究发展多以此为基础，增加诸如语义或情感分析等参考模型。高校图书馆当前主流管理系统没有数据挖掘的功能，且统计分析以借阅次数为基础，加以分类号、典藏或借阅日期等数据项计算借阅次数，缺乏灵活的数据组织方式。借阅行为虽多具有读者的主观性，但综合分析数据时更容易总结出随机性和时间规律等属性特点。……