論文關(guān)鍵詞：數(shù)字化　圖書管理　檔案化
　　論文摘要：隨著社會(huì)主義現(xiàn)代化的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，信息技術(shù)在社會(huì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域都扮演著極其重要的角色。信息化建設(shè)更是被我國列為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的首要內(nèi)容。網(wǎng)頁檔案化管理包括文檔、文字翻譯轉(zhuǎn)換、圖片資料、聲像資料、多媒體遠(yuǎn)程會(huì)議等。尤其是大學(xué)檔案館更側(cè)重教學(xué)與科研，網(wǎng)頁檔案化管理是必然的趨勢(shì)。
　　在信息化發(fā)展的今天，圖書館，特別是大學(xué)圖書館不僅要對(duì)信息進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)字轉(zhuǎn)換和管理，更要對(duì)新興事物網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檔案化管理和歸檔，包括文檔、文字翻譯轉(zhuǎn)換、圖片資料、聲像資料、多媒體遠(yuǎn)程會(huì)議等。所以網(wǎng)絡(luò)檔案化管理，成為當(dāng)今圖書管理的必然趨勢(shì)，這就必須對(duì)檔案化管理的技術(shù)和法律相關(guān)問題進(jìn)行深入闡述和探討。
　　所謂數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。這些數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本，圖形，圖像數(shù)據(jù)，甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的，也可以是非數(shù)學(xué)的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)了的知識(shí)可以被用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過程控制等，還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘借助了多年來數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工智能以及知識(shí)工程等領(lǐng)域的研究成果構(gòu)建自己的理論體系，是涉及數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)械學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化、并行計(jì)算等的交叉學(xué)科，是目前國際上數(shù)據(jù)庫和決策支持領(lǐng)域的最前沿的研究方向之一。
　　一、數(shù)據(jù)挖掘的功能
　　數(shù)據(jù)挖掘通過預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)及行為，做出預(yù)測(cè)性的、基于知識(shí)的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識(shí)，按其功能可分為以下幾類。
　　1、關(guān)聯(lián)分析
　　關(guān)聯(lián)分析能尋找到數(shù)據(jù)庫中大量數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)系，常用的一種技術(shù)為關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)一個(gè)事物與其他事物間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴性。
　　2、聚類
　　輸入的數(shù)據(jù)并無任何類型標(biāo)記，聚類就是按一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)劃分為合理的集合，即將對(duì)象分組為多個(gè)類或簇，使得在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度，而在不同簇中的對(duì)象差別很大。聚類增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。
　　3、自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為
　　數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，尋找預(yù)測(cè)性信息，自動(dòng)地提出描述重要數(shù)據(jù)類的模型或預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，這樣以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。
　　4、概念描述
　　對(duì)于數(shù)據(jù)庫中龐雜的數(shù)據(jù)，人們期望以簡(jiǎn)潔的描述形式來描述匯集的數(shù)據(jù)集。概念描述就是對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述并概括出這類對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別。生成一個(gè)類的特征性只涉及該類對(duì)象中所有對(duì)象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。
　　5、偏差檢測(cè)
　　數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。這常用于金融銀行業(yè)中檢測(cè)欺詐行為，或市場(chǎng)分析中分析特殊消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣。