Khai phá dữ liệu trong thư viện số

NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
15THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG THƯ VIỆN SỐ 
TS Đậu Mạnh Hoàn
 Trung tâm Học liệu, Trường Đại học Quảng Bình
Tóm tắt: Dựa trên những đặc trưng của kỹ thuật khai phá dữ liệu và tổ chức thư viện 
số, bài viết trình bày các khả năng khai thác của kỹ thuật khai phá dữ liệu trong thư viện 
số sau đó đề xuất các áp dụng của kỹ thuật khai phá dữ liệu trong thư viện số trên khía 
cạnh: Cải thiện tốc độ; nâng cấp chất lượng dịch vụ thông tin của thư viện; hỗ trợ các 
quyết định của thư viện; dịch vụ thông tin cá nhân; tự động hóa xử lý thông tin; hỗ trợ 
các công việc khác nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng cũng như khai thác thư viện số.
Từ khóa: Khai phá dữ liệu; thư viện số.
Data mining in digital library
Abstract: Based on the characteristics of data mining and digital library, the article 
discusses some benefits and possibilities of data mining in digital library, including: speed 
improvement; information service improvement; decision - making support; personal 
information service support; information processing automation, and other activities to 
improve the performance and utility of digital library.
Keywords: Data mining; digital library.
1. Giới thiệu
Khai phá dữ liệu đã trở thành lĩnh vực 
nghiên cứu nóng, thu hút sự quan tâm của 
nhiều người, nhiều tổ chức trong nước và thế 
giới. Mục đích của khai phá dữ liệu là tìm ra 
mô hình phân loại hữu ích trong các dữ liệu 
phục vụ cho mục đích dự đoán hoặc mô tả 
và khai thác thông tin trong các lĩnh vực khác 
nhau. Sự ra đời và phát triển của khai phá dữ 
liệu đã đáp ứng và giải quyết được nhiều vấn 
đề ứng dụng trong đời sống, mang lại hiệu 
quả cao. Khai phá dữ liệu là kỹ thuật có nhiều 
ưu việt, được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh 
vực và cũng được ứng dụng rộng rãi trong 
không gian của thư viện số. Trên phương 
diện xây dựng thông tin kỹ thuật số, tối ưu 
hóa xử lý thông tin tự động, chất lượng dịch 
vụ thông tin và phát triển kinh doanh, vai trò 
của khai phá dữ liệu trong tự động hóa thư 
viện kỹ thuật số là rất quan trọng.
Thư viện số là một nguồn tài nguyên thông 
tin số vô cùng to lớn trong đó có các phương 
tiện truyền thông với nhiều nội dung đa dạng 
khác nhau. Nó còn là một hệ thống thông 
tin kỹ thuật số được ra đời bởi sự hỗ trợ của 
nhiều công nghệ cao và hiện đại, là thế hệ 
tiếp theo của phương thức quản lý tài nguyên 
thông tin Internet, là một loại cơ chế dịch vụ 
thuận tiện cung cấp thông tin cho độc giả. 
Thư viện kỹ thuật số đã giải quyết vấn đề căn 
bản hiện nay trên Internet, đó là giải quyết 
được sự phân tán, thiếu đồng nhất và bất tiện 
trong sử dụng khi khai phá tài nguyên số. 
Bằng cách áp dụng các kỹ thuật mới, thư viện 
số không chỉ thay đổi các dịch vụ thư viện 
truyền thống, phương tiện truyền thông và 
phương pháp quản lý, mà nó cũng sử dụng 
các nguồn tài nguyên kỹ thuật số một cách 
phong phú, đồng thời khai phá lợi thế các kỹ 
thuật đó để phát triển các ý tưởng tạo ra công 
cụ mới, tăng cường các chức năng của thư 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
16 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
viện số, cung cấp các dịch vụ cho giáo dục, 
các ứng dụng trong đời sống và trong nghiên 
cứu khoa học. Trong tương lai, thương mại 
điện tử sẽ trở thành dịch vụ cốt lõi của thế giới 
số, điều này làm tăng trưởng lợi điểm của các 
thư viện số và cũng là động lực để thư viện số 
ngày càng phát triển.
2. Khai phá dữ liệu và thư viện số
2.1. Khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu (Data mining) là một khái 
niệm bao hàm nhiều kỹ thuật nhằm phát hiện 
ra các thông tin có giá trị tiềm ẩn trong các 
tập dữ liệu lớn (các kho dữ liệu). Về bản chất, 
khai phá dữ liệu liên quan đến việc phân tích 
các dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật để tìm ra 
các mẫu hình có tính chính quy trong kho dữ 
liệu lưu trữ [1, 2].
Khai phá dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu 
trong khoa học máy tính nói chung, trong 
trí tuệ nhân tạo, xử lý tri thức thông minh 
nói riêng. Khai phá dữ liệu là bước chính 
của quy trình khai phá tri thức trong CSDL 
(Knowledge Discovery in Database- KDD). 
Nó đề cập đến việc khai phá hoặc dữ liệu 
hoặc tri thức từ một số lượng lớn các dữ liệu 
và thông tin [3]. Khai phá dữ liệu được ứng 
dụng trong bất kỳ loại hình cung cấp dịch vụ 
lưu trữ thông tin nào, chẳng hạn như: kho dữ 
liệu, CSDL quan hệ, CSDL giao dịch, CSDL 
hướng đối tượng, CSDL quan hệ hướng đối 
tượng, CSDL không gian, CSDL thời gian, 
CSDL văn bản, CSDL đa phương tiện, CSDL 
Web, CSDL tri thức. Đặc biệt, sự thành công 
của hướng nghiên cứu khai phá văn bản đã 
góp phần to lớn trong sự phát triển của thư 
viện số. Kỹ thuật mới này được sử dụng để 
dự đoán các thông tin tiềm ẩn từ các CSDL 
có quy mô lớn hoặc từ kho dữ liệu, khai phá 
các phương thức tiềm năng, tự động dự đoán 
tri thức và hành vi, và tự động khám phá các 
mẫu trước đó chưa biết. Các mẫu chiết xuất 
được từ khai phá dữ liệu tri thức có thể được 
thể hiện như khái niệm, quy tắc, các mẫu và 
tri thức. 
Quá trình khai phá dữ liệu có thể được chia 
thành 3 giai đoạn: giai đoạn chuẩn bị dữ liệu, 
giai đoạn khai phá tri thức và giai đoạn trình 
bày và thể hiện kết quả [4, 5]. Quá trình khai 
phá tri thức được lặp đi lặp lại với sự tham 
gia của người sử dụng. Có sự khác biệt nhất 
định giữa khai phá dữ liệu và khai phá tri thức. 
Nói chung, khai phá dữ liệu là một bước cụ 
thể trong quá trình khai phá tri thức. Nó sử 
dụng các thuật toán đặc biệt để trích xuất 
các mô hình từ CSDL, từ đó thông qua quá 
trình giải thích của hệ thống và việc đánh giá 
của các mô đun, chuyển đổi vào hệ thống 
tri thức mà người sử dụng có thể hiểu được. 
Tuy nhiên, một cách tổng quát, khai phá tri 
thức thường được coi là quá trình bao gồm: 
chuẩn bị dữ liệu, trích xuất mô hình, biểu diễn 
tri thức và các bước khác. Khai phá dữ liệu 
và truy vấn thông tin có sự khác biệt nhất 
định, điều đó được thể hiện ở chỗ: truy vấn 
thông tin xác định bởi mục tiêu, nhu cầu của 
người sử dụng và cần phải đặt ra một cách rõ 
ràng trong yêu cầu truy vấn, còn khai phá dữ 
liệu là ngẫu nhiên, kết quả của nó là không 
thể đoán trước được. Mục tiêu của truy vấn 
thông tin là để giúp người dùng tìm ra các tài 
liệu đáp ứng các yêu cầu truy vấn từ một số 
lượng lớn các tài liệu, còn khai phá dữ liệu là 
để khám phá những kiến thức tiềm ẩn trong 
các tài liệu. Tuy nhiên, hai kỹ thuật này là bổ 
sung cho nhau. Có thể sử dụng những kết 
quả nghiên cứu của khai phá dữ liệu để cải 
thiện độ chính xác và hiệu quả của truy hồi 
thông tin và cải thiện sự biểu hiện của kết quả 
tìm kiếm, do đó hệ thống truy hồi thông tin 
được phát triển lên một tầm cao mới. OLAP 
(On-line analytical processing- OLAP) là một 
công cụ phân tích, nhưng cả hai đều có sự 
khác biệt rõ ràng. Công nghệ phân tích xử 
lý trực tuyến không phải là một quá trình tự 
động. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống 
phân tích xử lý trực tuyến có trách nhiệm trích 
xuất thông tin chi tiết về vấn đề này. Quá trình 
khai phá dữ liệu thường là tự động, người 
dùng không cần phải trình bày các vấn đề 
chính xác, đây chính là ưu điểm trong quá 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
17THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
trình khai phá những kiến thức ẩn. 
Khai phá dữ liệu là một quá trình hoàn 
chỉnh, từ việc xác định vùng đối tượng, chuẩn 
bị dữ liệu, tiến trình khai phá và trình bày đến 
phân tích kết quả [6, 7]. 
2.2. Thư viện số
Hiện nay, có rất nhiều tổ chức nghiên 
cứu trong và ngoài nước đã xây dựng các 
hệ thống thư viện số với quy mô lớn, các hệ 
thống này phù hợp với mô hình tương tác dịch 
vụ của thư viện và hệ thống dịch vụ cá nhân. 
Nó dựa trên lợi ích cá nhân và nhu cầu học 
tập của người dùng thông qua các trang web 
để thu thập, tổ chức và liên kết các vùng tài 
nguyên kỹ thuật số mà cá nhân quan tâm 
đến. Khi người dùng truy cập một lần nữa hệ 
thống thư viện số, họ có thể nhận nội dung 
mới nhất liên quan đến yêu cầu của họ. Dịch 
vụ này hoạt động như sau, đầu tiên cán bộ 
thư viện chuyên nghiệp tạo ra một danh sách 
tài nguyên thư viện trực tuyến kỹ thuật số 
hoặc loại tài nguyên theo chủ đề cho người 
sử dụng, tiếp theo hệ thống cung cấp cho 
người dùng một tài khoản đăng nhập, người 
dùng sử dụng tài khoản đăng nhập để vào 
trang web của thư viện, nơi sẽ cung cấp một 
danh sách các yêu cầu cần thiết để lựa chọn 
tài nguyên của mình cũng như các nguồn tài 
nguyên Web khác, nó được bổ sung vào hệ 
thống thư viện. Ngoài ra, hệ thống thư viện 
cũng cung cấp các thông tin liên lạc mới nhất, 
thư mục cá nhân và các chức năng đánh dấu, 
các dịch vụ khác, người dùng cũng có thể tùy 
chỉnh các dịch vụ mà họ yêu cầu. Hệ thống 
dựa trên thông tin đăng ký của người dùng và 
nội dung cho mỗi người dùng để tạo ra một 
tập tin chính sách, bao gồm cả thông tin cá 
nhân của người sử dụng và các nguồn lực 
kỹ thuật số trên đại diện cho người dùng lựa 
chọn một danh sách các thông số. Tập tin 
này được lưu trữ dưới các hình thức trong ổ 
cứng máy tính hoặc máy chủ cơ sở dữ liệu 
của người sử dụng, khi người dùng truy cập 
một trang, hệ thống thư viện sẽ được trích 
xuất, và theo đó tùy chọn mới nhất được bổ 
sung vào nội dung [8].
Trên thế giới, thư viện điện tử đã được 
áp dụng rất sớm. Các hệ thống tùy biến tài 
nguyên, tùy biến trang, các nguồn tài nguyên 
mới nhất, quản lý cá nhân, bộ sưu tập liên 
kết cá nhân, tổ chức thư viện và chức năng 
hỗ trợ truy vấn đã được áp dụng. Thư viện số 
trong tương lai chắc chắn sẽ phát triển nhanh 
chóng. Việc áp dụng công nghệ khai phá dữ 
liệu trên các nguồn thông tin rộng lớn sẽ là 
một sự lựa chọn lớn của các công cụ khai phá 
tri thức và các thuật toán, cá nhân hoá dịch 
vụ thư viện số trở thành một phần không thể 
thiếu trong xây dựng hỗ trợ kỹ thuật [9].
3. Khả năng khai phá dữ liệu trong thư 
viện số
Dựa vào cấu trúc và nội dung của thư viện 
số chúng tôi đề xuất các khả năng khai thác 
của khai phá dữ liệu trong thư viện số như sau:
3.1. Khai phá cấu trúc thư viện số
Thư viện số được thiết kế trên cấu trúc các 
trang web, nó sử dụng các ngôn ngữ thiết 
kế web cùng với các siêu liên kết để tổ chức 
thông tin. Trên cơ sở đó, thông qua các siêu 
liên kết và tổ chức của trang, các kết nối, các 
thư mục, nội dung mà chúng liên kết đến 
chúng ta có thể khám phá ra các kiến thức 
mới và bổ ích. Các kỹ thuật khai phá trang 
web (web mining) được khai thác một cách 
triệt để để thu được các thông tin mới và ý 
nghĩa nhất.
3.2. Khai phá người sử dụng thư viện số
Khi người sử dụng khai thác tài nguyên 
trên thư viện số, một phiên giao dịch sẽ ghi 
lại tất cả các lần người sử dụng trình duyệt 
web theo thời gian để hình thành cơ sở dữ 
liệu giao dịch, kết quả là chúng ta có thể thu 
thập và lưu trữ lại các thông tin của người sử 
dụng như là các bộ sưu tập đặc biệt thông 
qua chế độ duyệt web, từ đó sử dụng các 
kỹ thuật để khai phá thông tin. Sử dụng các 
thuật toán khai phá luật kết hợp để tìm các 
giao dịch tập hợp có tần số truy cập vượt quá 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
18 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
một ngưỡng nhất định, sau đó sử dụng kết 
quả này để phân loại dữ liệu [10]. Trên cơ sở 
đó tìm ra bộ tính năng trong cơ sở dữ liệu giao 
dịch mà được truy cập thường xuyên, và lưu 
trữ chúng trong cơ sở kiến thức của máy chủ 
bằng cách sử dụng luật kết hợp của các phân 
tích liên kết. Khi người dùng duyệt một trang, 
các đại lý mạng trước đây kết nối các trang có 
liên quan theo quy định, để cải thiện tốc độ 
phản ứng. Sử dụng khai phá web để có được 
mô hình chuỗi các truy cập của người dùng 
trước đó và thực hiện truyền các trang người 
dùng có thể đọc theo dự đoán. 
3.3. Khai phá nội dung trong thư viện số
Dựa trên nội dung các trang web, nội dung 
có trong thư viện số bao gồm: văn bản có cấu 
trúc, văn bản phi cấu trúc, các loại văn bản, 
các bảng, dữ liệu đa phương tiện, âm thanh, 
ảnh,.... Có thể khai phá nội dung từ thư viện 
kỹ thuật số thông qua các hình thức sau:
- Sử dụng kỹ thuật tóm tắt văn bản để khai 
phá các tóm tắt (abstract) từ các file dữ liệu. 
Đây là phần nội dung quan trọng và là trọng 
tâm của mỗi tài liệu, nó phản ảnh nội dung 
chính của tài liệu đó. Tóm tắt văn bản là kỹ 
thuật vô cùng hữu ích trong quá trình tìm hiểu 
xem liệu một văn bản dài có thể đáp ứng nhu 
cầu của người sử dụng và có nội dung đáng 
đọc để biết thêm thông tin hay không. Với 
văn bản lớn, kỹ thuật tóm tắt tài liệu thường 
sẽ được thực hiện và tóm tắt trong thời gian 
người sử dụng tiến hành đọc đoạn đầu tiên. 
Mục đích cốt lõi của việc tóm tắt là để giảm 
độ dài và chi tiết của một tài liệu trong khi 
vẫn giữ được điểm chính của nó và ý nghĩa 
tổng thể. 
- Phân loại văn bản: Tự động phân loại 
văn bản trên cơ sở tài liệu người dùng, kết 
quả phân loại sẽ phục vụ các tìm kiếm và 
khai thác của người sử dụng. Kết quả phân 
loại còn là tiền đề để giải quyết một lớp bài 
toán phục vụ các thao tác trên văn bản.
- Phân cụm là kỹ thuật được sử dụng để 
nhóm các tài liệu tương tự nhau trong tập dữ 
liệu vào các cụm sao cho các đối tượng cùng 
cụm là tương đồng. Kết quả phân cụm sẽ 
giúp cho người sử dụng xác định được các 
tài liệu tương tự hay có cùng nhóm nội dung.
- Dự đoán và đánh giá đó là tìm ra những 
thông tin mới, những quyết định mới từ những 
dữ liệu đã có thông qua quá trình quan sát và 
xử lý. Kết quả của dự đoán là đưa ra hậu quả 
của một tình huống nào đó, xác định các lỗi, 
và định giá chúng từ đó sử dụng để phân tích 
và đánh giá dữ liệu. 
4. Áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu cho 
thư viện số
4.1. Nâng cao tốc độ 
Nâng cao tốc độ trong mọi hoạt động của 
thư viện và dịch vụ người dùng là mục tiêu 
mà thư viện số hướng tới. Nâng cao tốc độ 
nhằm đáp ứng thời gian truy cập các thông 
tin cần thiết cho người sử dụng, đáp ứng khả 
năng trao đổi thông tin, truy xuất thông tin, 
khai thác các dịch vụ một cách hiệu quả nhất. 
4.2. Nâng cấp chất lượng dịch vụ thông tin 
Sử dụng các kỹ thuật để xây dựng thư viện 
phát triển theo hướng phần mềm thông minh, 
bao gồm dịch vụ truy vấn thông tin. Cải tiến 
công cụ phục hồi truyền thống thân thiện, 
dễ hiểu và tương tác theo kết quả. Tìm kiếm 
thông tin thông minh không chỉ hỗ trợ việc 
thu hồi khái niệm, tìm kiếm mờ, kết hợp thu 
hồi và phục hồi đa ngôn ngữ, mà còn có thể 
nhanh chóng sử dụng các thuật toán phân 
cụm, phân tích kết quả truy vấn, để thuận 
tiện cho việc lựa chọn của người sử dụng, và 
cùng một lúc xác định tìm kiếm thêm trên cơ 
sở này. Ngoài ra, có thể sử dụng các thuật 
toán mô hình quan tâm đến đánh giá của 
người sử dụng tiềm năng, thực hiện phân tích 
thông tin trực tuyến theo thời gian thực. Trực 
tiếp phân tích các dữ liệu văn bản và các mối 
quan hệ giữa chúng, để xác định những kiến 
thức chưa biết và hữu ích của quá trình. 
4.3. Hỗ trợ các quyết định của thư viện
Mức độ quản lý thấp là một trong những 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
19THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sự phát triển 
của các thư viện. Trước đây, việc đưa ra 
quyết định của thư viện chủ yếu dựa vào kinh 
nghiệm, điều này là chủ quan, một chiều, 
thiếu thông tin, và không thể đáp ứng yêu 
cầu của thời đại. Công nghệ khai phá dữ liệu 
có thể cung cấp thông tin bảo đảm cho việc 
ra quyết định của lãnh đạo quản lý thư viện, 
cụ thể:
- Khai phá dữ liệu có thể cùng một lúc thu 
thập dữ liệu nội bộ và thông tin bên ngoài có 
liên quan đến hệ thống thông tin của thư viện, 
và sau khi xử lý, chuyển đổi, tạo thành các 
thông tin tập trung, thống nhất và có sẵn, để 
tránh việc đưa ra quyết định sai lầm do thiếu 
thông tin. 
- Sử dụng các công cụ hệ thống OLAP 
kho dữ liệu để so sánh với việc tích hợp các 
dữ liệu đa chiều, xem xét và xác minh giả 
thiết của quyết định chính sách, để nâng cao 
tính khả thi và độ tin cậy của các quyết định, 
và sử dụng hợp lý các nguồn tài nguyên hạn 
chế, đồng thời tối ưu hóa phân bổ nguồn lực 
vào thư viện. 
- Sử dụng các công cụ khai phá dữ liệu để 
tìm ra một mô hình tiềm ẩn từ các dữ liệu lịch 
sử và dự báo tự động trên cơ sở của mô hình.
4.4. Cung cấp dịch vụ thông tin cá nhân
Việc áp dụng công nghệ khai phá dữ 
liệu làm cho các dịch vụ thông tin của thư 
viện hoạt động tốt hơn, giúp nâng cao hiệu 
quả của các dịch vụ thông tin và thư viện. 
Sử dụng công nghệ khai phá dữ liệu đối với 
CSDL duyệt web của người dùng để tìm mô 
hình sử dụng của người sử dụng và chủ động 
cung cấp dịch vụ cá nhân theo mô hình quan 
tâm của người dùng. Những dịch vụ thông tin 
cần đáp ứng như: Thông báo cho người sử 
dụng một cách kịp thời khi tìm thấy những 
thông tin hoặc thư mục dữ liệu mới; Quảng bá 
thông tin có liên quan khi người dùng truy cập 
dựa vào mức độ quan tâm của người dùng; 
Theo dõi nhu cầu của người dùng, phát hiện 
những nhu cầu mới của người sử dụng; Cung 
cấp các báo cáo dự báo tương ứng, phân tích 
năng động lợi ích của người sử dụng.
Các chức năng này được phản ánh trong 
trang đăng nhập của người dùng, đây là mục 
tiêu trong thư viện kỹ thuật số, hoặc tích hợp 
nó vào trong cổng thông tin có liên quan đến 
thư viện kỹ thuật số, miễn là người sử dụng 
tùy biến các dịch vụ tương ứng, theo kết quả 
của việc khai phá dữ liệu, hệ thống sẽ nhắc 
nhở người dùng xem các thông tin mới nhất 
trên trang chủ cá nhân qua e-mail hoặc điện 
thoại di động thông qua tin nhắn và các hình 
thức khác, và có thể giúp người sử dụng tự 
tạo không gian thông tin.
4.5. Tự động hóa xử lý thông tin
Từ xu hướng phát triển của thư viện kỹ 
thuật số, các nguồn lực sẽ bao gồm các tài 
liệu giấy, sách điện tử, tạp chí điện tử, cơ sở 
dữ liệu đĩa CD, dữ liệu đa phương tiện và dữ 
liệu Web, và tất cả các loại dữ liệu này mức 
độ tăng trưởng là rất nhanh. Vì vậy, các yêu 
cầu tự động hóa đối với việc xử lý thông tin 
đang ngày càng cấp bách, đặc biệt là việc áp 
dụng công nghệ khai phá dữ liệu trong quá 
trình xử lý tự động các dữ liệu văn bản. 
Khai phá văn bản hay khai phá dữ liệu văn 
bản còn được gọi là khám phá tri thức từ cơ 
sở dữ liệu văn bản. Khai phá văn bản đề cập 
đến quá trình chiết xuất các mẫu hoặc tri thức 
từ tài liệu văn bản. Khai phá văn bản là thực 
hiện tự động hóa xử lý thông tin, trong thư 
viện kỹ thuật số nó mang lại hiệu quả cao đối 
với khai thác các tài nguyên văn bản phi cấu 
trúc để thực hiện truy hồi văn bản, phân loại, 
tổng hợp, trả lời các câu hỏi, phân tích tâm lý 
người dùng, và các mục tiêu khác. 
4.6. Hỗ trợ các công việc khác
Đối với bộ phận cung cấp tài nguyên: Bộ 
phận này có thể sử dụng các chức năng của 
khai phá dữ liệu để phân tích và sử dụng 
nguồn kinh phí một cách hiệu quả. Làm thế 
nào để việc sử dụng nguồn kinh phí hạn chế 
dành cho việc mua sách- đảm bảo về chất 
lượng và tính hợp lý của hệ thống tài nguyên 
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
20 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 3/2017
thông tin của thư viện. Chính vì vậy, việc định 
vị chính xác nhu cầu độc giả là một yếu tố 
quan trọng để nâng cao tỷ lệ sử dụng các 
nguồn lực. Việc sử dụng phân nhóm khai phá 
dữ liệu và công nghệ phát hiện độ lệch và 
phương pháp câu hỏi của độc giả có thể cung 
cấp nền tảng cơ bản cho việc phân tích phân 
nhóm, phân tích kết quả khảo sát, và hiểu 
được nhu cầu của độc giả thông qua việc sử 
dụng sách, và thông tin phản hồi của độc giả, 
qua đó đưa ra quyết định phù hợp cho công 
tác bổ sung nguồn tài liệu. 
Đối với bộ phận phục vụ: Sử dụng các 
phương pháp phân tích kết hợp khai phá dữ 
liệu để phân tích các dữ liệu mượn trả. Những 
cuốn sách có số lượng giao dịch lớn sẽ dành 
vị trí ưu tiên. Những người mượn thường 
xuyên hoặc những cuốn sách đã bị hư hỏng 
cần phải có hình thức phản hồi nhanh chóng 
cho bộ phận cung cấp tài nguyên để tăng số 
lượng hoặc thay đổi số lượng. Ngoài ra các 
hoạt động khác cũng được tự động hóa để 
đồng bộ trong quản lý thư viện.
5. Kết luận
Ngày nay, thư viện số có vai trò và ý nghĩa 
vô cùng to lớn trong các trường đại học nói 
chung và trong các tổ chức nói riêng. Thư 
viện số đã hình thành và ngày càng làm giá trị 
hiện tại của nó. Khai phá dữ liệu cung cấp và 
hỗ trợ kỹ thuật cho các tổ chức và quản lý các 
nguồn tài nguyên kỹ thuật số, thúc đẩy sự mở 
rộng chất lượng dịch vụ và dịch vụ, và cùng 
một lúc làm cho phương pháp nghiên cứu các 
công nghệ khai phá dữ liệu phát triển cả về 
quy mô lẫn chiều sâu. Tuy nhiên, ngoài các 
dữ liệu văn bản lớn, thư viện số còn có một số 
lượng lớn các dữ liệu đa phương tiện. Vì vậy, 
làm thế nào để sử dụng công nghệ khai phá 
dữ liệu một cách hiệu quả để kích hoạt nó xử 
lý các tính năng văn bản có kích thước lớn, 
mô tả chính xác các đặc tính của thông tin 
đa phương tiện, chính xác hóa quy trình thực 
hiện của không gian khái niệm, và cải thiện 
tốc độ của tất cả các loại thông tin. Trong 
tương lai, thư viện số chắc chắn sẽ phát triển 
nhanh chóng. Công nghệ hiện có từ khai phá 
tri thức và ứng dụng tri thức thông minh sẽ 
phát huy tốt hơn sự phát triển của thư viện số. 
Kỹ thuật khai phá dữ liệu sử dụng các nguồn 
thông tin rộng lớn của nó trong hoạt động khai 
phá thông minh, một sự lựa chọn lớn của các 
công cụ khai phá và các thuật toán, cá nhân 
hoá dịch vụ thư viện số trở thành một phần 
không thể thiếu trong xây dựng hỗ trợ kỹ thuật 
cho thư viện số.
_____________________________
TÀI LIỆU THAM KHẢO
 1. Oded Maimon, Lior Rokach (2010). Data Mining 
and Knowledge Discovery Handbook, Second Edition, 
Springer New York Dordrecht Heidelberg London, 
April 2010.
2. Han, J.; Kamber, M (2006). Data Mining: 
Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 
Burlington, US.
3. Cios, K. J.; Swiniarski, R. W.; Pedrycz, W.; 
Kurgan, L. A. The Knowledge Discovery Process 
(2007). Data Mining: A Knowledge Discovery 
Approach. Springer, New York, USA, 2007, p 9-24. 
 4. Na, C. Data Mining Research Status and 
Development Direction. Computer and Information 
Technology, 2006.
 5. Rui, W., Tao, M., Chen, C (2007). Data Mining 
and Its Application Status Analysis. Computer 
Application Technology.
 6. Hui, L., Daiji, H (2006). Data mining technology 
development and its application. Gansu Science and 
Technology.
 7. Zhao, Z., Yan, F (2001). Commerce technology 
research and application of data mining study. P.4. 
Hunan Economic Management Institute.
8. Xiaolan, F (2011). Data mining application in 
digital libraries. Heihe Sciences.
9. Zhao, C.-Y (2007). Data mining technology and 
its application in University Library. Beijing College of 
Political Science, .
10. Shan, Z., Tingting, X (2010). Web-based data 
mining in e-commerce application. Xiaogan University.
(Ngày Tòa soạn nhận được bài: 4-2-2017; Ngày 
phản biện đánh giá: 1-3-2017; Ngày chấp nhận đăng: 
28-4-2017).