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数据挖掘技术在高校档案管理中的应用

2025-02-08 66 上传者：管理员

摘要：大数据时代下高校档案管理面临着海量异构数据急剧增长的严峻挑战，亟须引入数据挖掘技术，创新管理理念和方法，实现由档案管理向档案数据管理的范式转型。在分析高校档案数据内涵、特点及价值的基础上，系统探讨了数据挖掘技术在高校档案管理中的应用。高校档案部门要树立大数据思维，完善档案数据治理体系，健全数据挖掘应用生态，释放高校档案数据价值，推动高校档案事业的创新发展。

关键词：
信息资产
数据挖掘
档案数据
档案管理
高校档案
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在数字化时代,高校各类业务活动产生了海量的电子文件和数据,形成了规模庞大､种类多样的档案数据资源｡这些档案数据蕴含着丰富的知识和价值,是高校宝贵的信息资产｡然而,档案数据的急剧增长也给高校档案管理带来了巨大压力｡传统的档案管理模式已难以适应大数据时代的需求[1],面临着存储空间不足､检索利用效率低下､知识发现能力薄弱等诸多挑战｡

面对大数据带来的机遇与挑战,高校档案管理亟须变革创新｡《“十四五”全国档案事业发展规划》强调新一代信息技术广泛应用,档案工作环境､对象､内容发生巨大变化,迫切要求创新档案工作理念､方法､模式,加快全面数字转型和智能升级｡数据挖掘技术为高校档案数据的深度开发利用提供了新路径｡数据挖掘是从海量数据中发现隐藏的､先前未知的､潜在有用的信息和知识的计算过程[2]｡它综合运用了统计学､人工智能､机器学习等多学科的方法,可以从大规模､高维度､多类型的数据中自动提取模式,揭示数据间的内在联系和规律｡将数据挖掘技术引入高校档案管理,有助于全面挖掘档案数据的价值,提升档案管理的智能化､精细化水平,实现由档案管理向档案数据管理的模式转型和能力跃升｡

1、高校档案数据的特征分析

1.1 档案数据的内涵与外延

档案数据作为档案资源数字化的产物,极大地拓展了档案信息资源的深度和广度｡从内涵看,档案数据不仅包括了数字化形成的电子档案文件内容数据,而且涵盖了传统载体档案数字化的内容数据,以及这两类数据所对应的元数据等[3]｡这些内容从不同角度､不同层次反映了档案的属性特征和语义信息｡从外延看,档案数据打破了传统档案的物理边界,呈现出互联､开放､共享的特点｡数字化手段将原本分散､异构的档案资源在数字空间中实现互联互通､集成整合,并通过网络向高校的不同用户群体开放和提供服务｡

档案数据化带来的变革,使得档案的管理和利用模式发生了根本性转变｡传统档案管理侧重于档案的收集､整理和保管等物理管理,较少涉及对内容的深度分析和揭示｡而在数据视角下,档案管理的重点从有形载体转向数据内容,且更加注重数据资源的语义组织､关联分析和知识发现｡这就要求突破档案管理的传统边界,引入数据科学､计算机科学､数字人文等多学科视角和方法,以数据驱动档案管理理念和模式的创新变革｡

1.2 高校档案数据的独特性

高校档案数据作为档案数据的一个重要组成部分,既继承了档案数据的一般特征,又呈现出鲜明的个性[4]｡一方面,作为组织管理活动的原始记录,高校档案数据必须真实反映相关业务流程和历史面貌｡同时,高校档案数据应做到门类齐全､内容完整,涵盖学校办学治校的各个方面｡另一方面,高校档案数据又有其独特性｡首先,高校档案数据内容丰富,涉及教学､科研､师生､基建等诸多方面,不同类型数据在组织方式､描述细则上有所区别,管理难度大｡其次,高校档案数据利用方式多样,既要满足校内管理决策､教学科研等需求,又要面向校友､社会等外部用户提供开放服务,需兼顾不同群体的差异化需求｡

1.3 高校档案数据的价值与应用潜力

高校档案数据蕴含着丰富的历史文化价值､教育科研价值和管理决策价值,具有广阔的开发利用前景｡作为高等教育发展历程的真实记录,高校档案数据承载着高校的办学理念､学术谱系､文化传统等,是弥足珍贵的信息资源与文化遗产[5]｡高校档案包含了课程､教材､科研项目､学术论文等海量数据,利用智能分析和知识发现,可以洞察学科发展态势,优化教学方案设计,促进科研资源共享,为学校的人才培养､科技创新等提供数据支持和决策参考｡此外,高校档案数据对于优化学校管理､提高办学水平具有重要价值｡各类档案数据真实记录了学校师资队伍､基础设施､经费预算､对外交流等基本情况,利用数据分析技术可以全面掌握高校发展现状,科学评估办学绩效,实施精细化管理,并为高校的重大决策提供数据支撑｡需要指出的是,目前高校档案数据在管理和利用方面还存在一些短板｡部分高校对档案数据缺乏系统的梳理和深层的语义标引,数据碎片化､异构化现象较为突出｡档案数据的开发利用多停留在浅层的检索查询上,缺乏深入的分析､挖掘和可视化呈现｡这就迫切需要运用数据挖掘等现代信息技术,赋能和创新高校档案管理,激活档案数据资源,释放其巨大应用潜力｡

2、数据挖掘技术在高校档案管理中的应用

2.1高校档案数据标准化与数据预处理

由于高校档案数据来源广泛､形式多样,不同渠道和业务系统产生的数据在格式､结构､语义上往往不统一,直接影响档案数据的整合与分析效果｡因此,首要任务是对高校档案数据进行标准化处理,建立统一的数据规范,消除数据的异构性､冗余性和不一致性｡具体而言,可从数据元､数据结构､数据内容､数据格式等层面,制定一套科学､规范的高校档案数据标准,涵盖教学､科研､人事､外事等诸多数据类别｡以诸如EAD､ISAD(G)等权威的元数据标准以及通用的数据格式为基础,并兼顾高校档案的行业特点,形成适用于高校档案数据组织与揭示的应用规范｡在标准化处理后,还需对高校档案数据进行清洗､转换和集成等预处理,为数据挖掘奠定高质量的数据基础｡常用的数据预处理技术包括去除噪声数据､填补缺失值､消除重复记录､数据类型转换等｡要加强对非结构化档案数据的处理,提取其中的文本､图像､视频等内容要素,并通过信息抽取､自动摘要､语义标引等技术进行结构化､语义化处理,提升数据的分析价值｡经过标准化与预处理后的高校档案数据,数据质量更高,语义表达更加规范､丰富,便于后续的数据仓储组织和智能化分析｡

2.2 高校档案馆数据仓库与数据集市的构建

面对分散在校内外多个业务系统中的海量档案数据,亟须构建一个集中统一的数据仓库环境,将异构数据源中的档案数据提取､集成到数据仓库中,形成一个主题明确､粒度一致､集成统一的数据视图,为档案数据的深度分析挖掘提供支撑｡采用ETL(Extract-Transform-Load)等技术,可将教务､科研､人事等部门的业务数据抽取到临时层,经过清洗转换再加载到高校档案数据仓库｡在此基础上,围绕特定主题或业务需求,建立灵活多变的数据集市,使档案数据服务于教学､科研､管理等不同场景｡如可分别建立教学档案集市､科研档案集市､人事档案集市等,优化数据组织,提高档案数据服务的针对性｡在构建高校档案数据仓库与数据集市过程中,要充分考虑档案数据管理的特点和要求,在数据安全与共享之间取得平衡｡一方面,要建立严格的数据访问机制和权限管控措施,对敏感数据进行脱敏处理,防止档案数据泄露或非授权使用;另一方面,要突破档案管理的部门藩篱,打破“数据孤岛”,促进校内外档案数据资源的共建共享,形成大数据应用格局｡

2.3 基于关联规则的高校档案检索与主题挖掘

关联规则挖掘可在海量档案数据中自动､高效地发现项目或对象之间有趣的､频繁出现的内在联系｡利用关联规则,可深度挖掘高校各类档案之间的关联特征,揭示高校发展或教学科研中隐藏的模式和规律｡以高校教学档案为例,可利用关联规则分析课程设置､教学内容､学生成绩之间的关系,发现优秀教学实践的关键要素组合,为高校教学改革和质量评估提供数据支持｡再如,对高校科研项目档案进行关联分析,可发现不同学科领域､课题组之间的合作规律,洞察科研热点与前沿,优化高校资源配置｡关联规则挖掘还可用于辅助高校档案主题检索｡传统档案检索偏重关键词匹配,难以充分揭示档案资源内在的语义关联｡采用关联规则方法,可根据档案之间的关联关系,实现基于主题或语义的关联检索和推荐｡当用户检索某一主题的档案时,系统不仅呈现与查询词直接匹配的结果,还可挖掘出与该主题高度关联的其他档案,扩大检索的查全率｡此外,关联规则可用于构建高校档案语义关联网络,直观展现各主题档案的关联脉络,方便用户从多个角度探索和发现新知识｡

2.4 基于分类与聚类的高校档案知识发现

高校档案中凝结着高校发展的宝贵经验,如何加工提炼其中的知识要素,形成有助于高校决策和创新的知识库,是高校档案工作者的重要使命｡数据挖掘中的分类与聚类技术为高校档案知识发现提供了有力工具｡分类是根据一定的分类规则或决策模型,将档案数据划分到预先定义的类别中｡如可利用决策树､支持向量机等算法,对档案的主题､载体､保管期限等自动分类,提高高校档案组织效率｡聚类则是在没有预设类别的情况下,根据档案数据对象之间的相似性,将它划分为不同的群组｡例如,采用K-means等聚类算法,可在庞杂的科研档案中自动聚合出不同的学术流派或研究方向｡

在档案知识发现过程中,分类与聚类往往交替使用,形成从粗到细､由表及里的知识提炼机制｡先利用聚类在档案数据中发现新颖的数据模式,归纳形成知识主题;再采用分类从各主题档案中提取具体的知识要素,深化知识内涵｡二者相辅相成,可从不同粒度实现档案知识的自动､快速发现｡如对高校校史档案进行聚类分析,可发现不同历史时期高校的办学特色､建设重点､发展规划等,进而从各时期的重要文献和人物档案中归纳提炼办学理念､治校方略和改革举措,系统总结高校发展的成功经验,充实高校知识管理内容｡分类与聚类在档案数字化加工和编目著录中也大有可为,可用于生成档案知识主题词表或受控词表,强化档案语义组配,实现自动化､规范化的档案描述｡这不仅能提升档案编目质量,加快档案整理进度,而且能让描述后的档案知识要素直接为知识挖掘所用｡

2.5 基于序列模式分析的高校档案利用行为分析

当前对高校档案用户行为特征､利用需求的认识还比较肤浅,档案服务的精准度有待提高｡随着档案数字化的不断推进,用户在线访问､浏览､下载档案的行为数据日益丰富,这些数据虽然零散琐碎,但反映了用户真实的利用行为模式｡运用序列模式分析,可以从用户与档案系统的交互日志中,发现高校档案利用的新特点与新趋势｡

序列模式分析是一种揭示事件先后发生顺序的数据挖掘技术,广泛应用于用户行为分析､推荐系统等领域｡在高校档案领域,可将用户对档案的一系列访问､检索行为抽象为行为序列,并从中挖掘频繁出现的序列模式,预测用户的行为趋向｡在应用序列模式的基础上,还可进一步开展差异性对比､关联规则分析,比较不同用户群体在档案利用行为方面的差异,揭示特定档案类型与用户兴趣的关联性,形成更符合用户特点的个性化服务方案｡序列模式分析的关键是提取反映用户行为特征的时间序列数据｡这需要对高校档案门户网站的用户日志进行规范化采集､专业化解析,并设计合理的数据序列表示模型｡可借鉴电子商务网站的用户行为分析实践,抽取反映档案访问时间､浏览页面､下载操作等关键行为节点,将离散的用户行为映射到语义清晰的事件序列｡在此基础上,运用序列模式挖掘算法,自底向上地发现不同时间尺度下的频繁子序列,并借助可视化工具将序列模式直观地呈现出来｡高校档案部门可以此洞察用户对档案的利用规律,评估档案资源的使用绩效,为档案的编研､征集､开发等工作提供决策支持,实现从被动服务向主动服务的转型｡

参考文献:

[1]周春莲.高校学生档案数据管理创新路径研究[J].山西档案,2022(5):179-182.

[2]刘一宁,韩清艳.数字时代高校档案工作者数字化素养提升策略研究[J].山西档案,2020(5):165-168.

[3]张文元,张倩.大数据技术与档案数据挖掘[J].档案管理,2016(2):33-35.

[4]陈香,刘晋伟.数字转型背景下的文件分类探讨:基于高校档案工作视角[J].档案学研究,2020(2):107-111.

[5]杨云贤.智慧校园建设对高校档案管理信息化的影响与实施路径[J].山西档案,2021(6):127-133.

文章来源:高帅.数据挖掘技术在高校档案管理中的应用[J].山西档案,2025,(02):165-167.