ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC
  
TIỂU LUẬN CAO HỌC
CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Môn học: Khai phá dữ liệu
ĐỀ TÀI :
KHAI PHÁ DỮ LIỆU THƯ VIỆN HỖ TRỢ VIỆC RA QUYẾT ĐỊNH
Học viên thực hiện : TRẦN HIẾU
ĐẶNG THỊ THÁI HÒA
Giáo viên phụ trách: TS NGUYỄN THANH BÌNH
Lớp: Cao học 2005

Huế 01-2007
Khai phá dữ liệu thư viện hỗ trợ việc ra quyết định
MỤC LỤC
MỤC LỤC...........................................................................................................................................................2
I.GIỚI THIỆU.......................................................................................................................................................3
II.NỀN TẢNG......................................................................................................................................................3
III.NỘI DUNG CHÍNH..........................................................................................................................................4
1.Các hệ thống thư viện tích hợp và kho dữ liệu..........................................................................................4
2.Khám phá các nguồn dữ liệu......................................................................................................................5
a.Các nguồn dữ liệu ILS từ sự tạo thành của hệ thống thư viện..............................................................5
b.Nguồn dữ liệu ILS đến từ cách dùng hệ thống thư viện........................................................................5
c.Các nguồn dữ liệu ngoài.........................................................................................................................6
3.Ứng dụng của khai phá dữ liệu thư viện thông qua kho dữ liệu...............................................................7
a.Khai phá dữ liệu thư viện để cải tiến dịch vụ thư viện..........................................................................7
b.Khai phá dữ liệu thư viện hỗ trợ việc ra quyết định của các tổ chức trong thư viện...........................7
c.Khai phá dữ liệu thư viện cho báo cáo và cân đối bên ngoài................................................................8
IV.HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI....................................................................................................8
1.Đối với kho dữ liệu.....................................................................................................................................8

các mẫu không bình thường trong tập dữ liệu lớn. Bibliomining tham chiếu đến việc sử
dụng kỹ thuật bibliometric và khai phá dữ liệu để khám phá khối dữ liệu khổng lồ được tạo
ra tự động bởi thư viện.
II. NỀN TẢNG
Suy nghĩ trước đây của các tác giả trong lĩnh vực khoa học thư viện bắt đầu để
khám phá dữ liệu phức tạp của thư viện cách đây vài năm trước khi khái niệm khai phá dữ
liệu được phổ biến rộng rãi.
Nutter (1987) đã khám phá các nguồn dữ liệu thư viện để hỗ trợ việc ra quyết định
nhưng đã than rằng “khả năng tập hợp, tổ chức, và thao tác dữ liệu còn cách quá xa để có
thể chuyển đổi và áp dụng chúng”(p. 143). Johnston và Weckert (1990) đã phát triển một
hệ chuyên gia điều khiển dữ liệu để giúp đỡ lựa chọn tài nguyên thư viện và Vizine-Goetz,
Weibel, và Oskins (1990) đã phát triển một hệ thống cho việc tự động lập danh mục dựa
trên tiêu đề sách (xem thêm Morris, 1992, và Aluri & Riggs, 1990). Một mục đặc biệt của
3
Khai phá dữ liệu thư viện hỗ trợ việc ra quyết định
Quản trị và quản lý thư viện, “Khái phá hệ thống tự động của bạn” bao gồm các bài báo về
việc trích dữ liệu để hỗ trợ các quyết định quản lý hệ thống (Mancini, 1996), trích theo tần
số để đưa vào tập tuyển chọn ra quyết định (Atkins, 1996), và khảo sát nhật ký giao dihcj
để hỗ trợ quản lý tập tuyển chọn (Peters, 1996).
Gần đây, Banerjeree (1998) tập trung vào việc mô tả khai phá dữ liệu làm việc như
thế nào và làm thế nào để sử dụng nó để cung cấp sự truy cập tốt hơn vào tập tuyển chọn.
Guenther (2000) bàn luận về các nguồn dữ liệu và các ứng dụng nhưng tập trung vào các
vấn đề về khuôn dạng dữ liệu hỗn tạp. Doszkocs (2000) bàn luận về tiềm năng để áp dụng
mạng Neural vào dữ liệu thư viện để khám phá những mỗi liên hệ giữa các tài liệu, thiết
lập chỉ mục thuật ngữ, mã phân loại, và các câu truy vấn. Liddy (2000) kết hợp xử lý ngôn
ngữ tự nhiên với khai phá văn bản để khám phá thông tin trong các tập tuyển chọn thư viện
số. Lawrence, Giles, và Bollacker (1999) tạo ra một hệ thống để khôi phục và chỉ mục hóa
những đoạn trích dẫn từ các công việc trong thư viện số. Gutwin, Paynter, Witten, Nevill-
Manning, và Frank (1999) sử dụng khai phá văn bản để hỗ trợ khám phá tài nguyên.
Các dự án này chi sẻ một điểm chung trên việc tiến bộ và việc tự động hóa hai trong

2. Khám phá các nguồn dữ liệu
Các nguồn dữ liệu thư viện có sẵn được chia thành các nhóm cho thảo luận này. Dữ
liệu từ sự tạo thành thư viện, dữ liệu từ sử dụng tập tuyển chọn, dữ liệu từ các nguồn
ngoài không bình thường được bao gồm trong ILS.
a. Các nguồn dữ liệu ILS từ sự tạo thành của hệ thống thư viện
• Thông tin thư mục
Một nguồn dữ liệu là tập tuyển chọn của các bản ghi thư mục và giao diện tìm kiếm
tài liệu trong thư viện, thông thường được biết đến như là Danh mục truy cập chung trực
tuyến(OPAC). Trong một môi trường thư viện số, kiểu thông tin được tập hợp trong một
bản ghi thư viện thư mục có thể được tập hợp như siêu dữ liệu. Những khái niệm song
song đó trong một thư viện truyền thống: nắm giữ một sự phê chuẩn về mô tả một đối
tượng, áp dụng nó cho mọi đối tượng, và tạo ra dữ liệu kết quả tìm kiếm được. Bởi vậy,
các thư viện số sử dụng các nguồn dữ liệu thư mục tương tự thư viện truyền thống.
• Sự thu nhận thông tin
Nguồn dữ liệu khác của khai phá dữ liệu thư viện đến từ sự thu nhận, nơi mà các
mục được đặt từ người cung cấp và theo dõi cho đến khi nhận được và xử lý chúng. Vì
những thư viện số không có phần đặt sách vật lý tốt, tồn tại các phương thức thu nhận và
các mối quan hệ nhà cung cấp có phần khác nhau. Tuy nhiên, trong môi trường thư viện số
và cả thư viện truyền thống, đều cần đến thu nhận dữ liệu có tiềm năng chưa khai thác để
hiểu, kiểm soát và thông tin dự báo chi phí tài nguyên.
b. Nguồn dữ liệu ILS đến từ cách dùng hệ thống thư viện
• Thông tin người sử dụng
Trong việc đặt sách để xác nhận định danh của người sử dụng các dịch vụ của thư
viện, Thư viện sẽ duy trì cơ sở dữ liệu người dùng. Trong các thư viện liên quan đến các
cơ quan, cơ sở dữ liệu người dùng gần với cơ sở dữ liệu của tổ chức. Sự phức tạp của thư
viện chung liên kết các bản ghi của người sử dụng thông qua mã vùng với thông tin hộ
khẩu trong việc đạt sách để học nhiều hơn về người sử dụng phổ thông. Thư viện số có thể
có hoặc không thông tin về người sử dụng, dựa trên thủ tục yêu cầu đăng nhập. không có
dữ liệu quan trọng nào được lưu trữ bởi nhà bảo trợ, điều đó rất quan trọng để đảm bảo
thông tin xác nhận về nhà bảo trợ được tách ra từ thông tin về hộ khẩu trước khi thông tin