基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)字圖書館檢索技術研究論文
摘 要：現(xiàn)如今，數(shù)字圖書館在國內外引起了廣泛的關注,成為圖書館領域的研究熱點。本文先對數(shù)字圖書館的概念、組成和作用進行概述，然后從數(shù)字圖書館的檢索技術方面對數(shù)據(jù)挖掘的概念、主要方式和常用的技術方法進行詳細論述，并具體分析了數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字圖書館的檢索技術領域中發(fā)揮的作用，得出數(shù)據(jù)挖掘在未來的圖書館發(fā)展中具有非常可觀的應用前景的結論。
關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)字圖書館 應用前景 檢索技術
1 數(shù)字圖書館
1.1 概念解析
作為高新技術下的產(chǎn)物，數(shù)字圖書館的研究不僅在科學技術領域突飛猛進，而且也為人類的社會事業(yè)做出了突出貢獻。不同于現(xiàn)實中的圖書館，數(shù)字圖書館是虛擬的，它將分散的各種信息資源以數(shù)字化的形式存儲，以網(wǎng)絡化的方式實現(xiàn)互聯(lián)，以此提供及時的信息，實現(xiàn)資源共享。它是以網(wǎng)絡環(huán)境為基礎的可共享的可擴展的網(wǎng)絡知識系統(tǒng)，是一種能方便快捷地為用戶提供數(shù)字化信息資源的高水平服務機制，也是面向未來互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的信息管理模式。只有深入理解數(shù)據(jù)挖掘技術，才能不斷促進數(shù)字圖書館檢索技術的發(fā)展，從而充分發(fā)揮出數(shù)字圖書館在圖書館領域的重要作用。
1.2 組成及作用
數(shù)字圖書館包括能夠服務于廣域網(wǎng)的網(wǎng)絡設備和通信條件，還有一整套用于信息的管理維護和用戶服務的軟件系統(tǒng)，這個軟件系統(tǒng)可以劃分為5個模塊：權限管理模塊、獲取與創(chuàng)建模塊、存儲與管理模塊、訪問與查詢模塊以及動態(tài)發(fā)布模塊。
數(shù)字圖書館是在傳統(tǒng)圖書館的基礎上發(fā)展而來，既包含了傳統(tǒng)圖書館中的功能，還融合了檔案館、博物館等中的功能，可以為公眾提供綜合信息的訪問服務，在社會文化、電子政務、大眾媒介等公眾信息傳播中廣泛應用。
2 數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字圖書館檢索技術中的概念
數(shù)據(jù)挖掘在具體的數(shù)字圖書館檢索中的概念指的是，在沒有給出明確假設的前提下對圖書信息資源進行挖掘，也可以理解為在大量的圖書統(tǒng)計數(shù)據(jù)中對內在規(guī)律和特點進行分析，這里的挖掘對象可能是不同類型，不同物理服務器上的數(shù)據(jù)庫。現(xiàn)在市場上已經(jīng)出現(xiàn)了很多“數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)”，但大多數(shù)只能稱的上是機器學習系統(tǒng)或是實驗系統(tǒng)原型，因為這些系統(tǒng)更多地是進行數(shù)據(jù)檢索，并不能真正地處理大量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘。真正的數(shù)據(jù)挖掘既涉及多種學科技術的集成，又包涵數(shù)據(jù)庫技術、統(tǒng)計學、高性能計算、數(shù)據(jù)可視化、信息檢索、模式識別等領域。借助數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)字圖書館用戶可以從數(shù)據(jù)庫中及時準確地檢索到自己所需的信息資料。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術處在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的前沿，在信息技術領域里擁有非常光明的發(fā)展前途。
隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)在圖書館領域的廣泛應用，系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，特別是全球存儲的數(shù)據(jù)快速增長。然而，調查結果顯示如此海量的數(shù)據(jù)無法都被有效利用。如果能在數(shù)據(jù)海洋中抽取出有效的信息，將會大大提高信息的利用率，創(chuàng)造更大的實用價值，而這恰恰是產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘技術的原因。
總而言之，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、模糊的、不全面的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出隱含在其中的、潛在的、有用的信息資源，把數(shù)據(jù)應用從一般的簡單查詢提升到挖掘數(shù)據(jù)知識的高度，提高信息的`利用率。
3 數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字圖書館檢索技術中的方式和技術
3.1 數(shù)據(jù)挖掘的主要實現(xiàn)方式
數(shù)字圖書館檢索技術中的數(shù)據(jù)挖掘的主要實現(xiàn)方式可以簡單地分為兩種，即直接數(shù)據(jù)挖掘和間接數(shù)據(jù)挖掘。直接數(shù)據(jù)挖掘是在可用的數(shù)據(jù)資源的基礎上創(chuàng)建一個模型，根據(jù)此模型對剩余的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫中表的屬性進行描述。間接數(shù)據(jù)挖掘是利用所有的變量建立某種關系，而不再是選出具體的變量對其建立模型描述。
3.2 數(shù)據(jù)挖掘的常用技術
目前，數(shù)字圖書館檢索技術中的數(shù)據(jù)挖掘的常用技術可以分為以下幾類。
3.2.1 傳統(tǒng)統(tǒng)計分析
傳統(tǒng)統(tǒng)計分析技術使用了很多分析方法，如相關分析、回歸分析等，大多數(shù)情況下，這種技術是由系統(tǒng)對數(shù)字圖書館用戶提出的假設進行驗證。
3.2.2 傳統(tǒng)主觀導向系統(tǒng)
傳統(tǒng)主觀導向系統(tǒng)技術要有經(jīng)驗模型，在專業(yè)領域中的應用較為廣泛。它主要是運用從簡單的走向分析到以高等數(shù)理知識為基礎的分析方法。
3.2.3 決策樹
決策樹相對來說是一種簡單的表示方法，這種技術的思路在于根據(jù)分類規(guī)則將事例層層歸類成不同的類別。由于其分類規(guī)則易于理解，在數(shù)字圖書方面較能被用戶所接受。
3.2.4 神經(jīng)元網(wǎng)絡技術
神經(jīng)元網(wǎng)絡技術作為計算機領域中的重要方法之一，已經(jīng)在各個工業(yè)部門廣泛應用。它是模擬人的腦神經(jīng)學習的技術，在數(shù)字圖書館領域，利用這種技術可以有效解決從模糊數(shù)據(jù)導出概念和確定走向中出現(xiàn)的復雜問題。
3.2.5 基于事例的推理方法
基于事例的推理方法關鍵在于系統(tǒng)會根據(jù)當前的情形，從已有的相似事例中篩選出一個最佳的解決方案。在數(shù)字圖書館中，這種技術可以用于很多問題的求解，特別是那些在一般情況下難以處理的疑難問題，采用此技術往往會得到比較不錯的解決效果。
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