开放存取数字特藏资源的数据挖掘与创新研究以“985工程”大学图书馆为例

数字图书馆Web数据挖掘是将数据挖掘技术应用于数字图书馆领域的过程，从海量的Web数据中提炼出有价值的信息和知识。数据挖掘通过处理大量、复杂、有时效性和不确定性的数据，找出隐藏的模式和知识。Web数据挖掘主要包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录挖掘，这些技术能够帮助数字图书馆优化信息资源开发、提供个性化服务和支持决策。它不仅仅是技术的应用，更是实现图书馆信息资源有效管理和提升服务质量的关键。

利用模糊C-均值（FCM）聚类算法分析数字图书馆的图书借阅数据，采用误判率交叉估计法验证挖掘过程的有效性。通过聚类分析揭示读者借阅行为的潜在模式，并评估不同类别图书的借阅质量，提高图书馆的资源利用率和馆藏管理效率。

随着数字化进程的推进，数据挖掘技术在数字图书馆中的应用日益广泛。这项技术通过分析大量的数字化信息，帮助图书馆更好地理解用户需求和阅读行为，从而提升信息检索和资源管理的效率。

我自己设计了一个基于Access的图书馆管理系统，虽然功能有限，但可以作为学习参考。

这是一个案例，使用VB2005+Access编写。

海量信息的快速增长，数据挖掘技术应运而生。该技术通过数据分析，导出关键信息，辅助决策和规划，改善图书馆服务质量。具体案例展示了如何通过数据分析，获得隐藏数据规律和影响因素，从而提升决策水平。

统计了近二十年的网络收集和存档经验，显示Web收集和归档已成为研究人员、技术人员和图书馆员关注的核心议题。尤其在欧盟国家图书馆和文化遗产组织中，如何系统归档Web内容已提升为重要优先事项。的主要对象是网络收获，专注于通过Web抓取（“拉”功能）实施的数据挖掘过程。 研究在“公共图书馆和知识产权法中的网络归档”资助项目下进行，聚焦美国的网络归档和欧盟成员国图书馆的文本与数据挖掘（TDM）操作。此项研究确认了网络归档作为国家图书馆官方职能之一的独特地位，有助于生成并长期保存数字馆藏，从而确保永久访问和使用。 通过面向欧盟国家图书馆的在线调查（定性研究），研究团队分析了网络采集和归档的各个组成部分。研究设计了17个调查问题，问卷通过Google表单完成，涵盖22个国家的回答。研究人员通过电子邮件和电话联系受访图书馆，以确保参与。 本研究的核心目标是利用Web采集和归档技术，更深入探索图书馆如何实施TDM操作。

利用PowerBuilder实现图书馆资料管理系统的数据库操作。

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