Veri madenciliği yöntemleri ile bilgi merkezi verilerinden bilgi keşfi

Bilgi teknolojilerinin neden olduğu büyük verinin etkisiyle hem bireyler hem de kurumlar yoğun bir bilgi bombardımanıyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu yoğun bilgi karşısında ihtiyaç duyulan bilgiye erişim hem zahmetli hem de maliyetli olabilmektedir. Buna karşın, büyük hacimli veri kümelerinden uygun teknik ve yöntem kullanılarak yapılan uygulamalar sonucunda kritik öneme sahip değerli bilgiler elde edilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, kütüphane otomasyon sistemlerinde tutulan verilerden veri madenciliği yöntemleri ile kullanıcı davranışları, kullanıcı örüntüleri, koleksiyon örüntüleri ve trendleri ortaya çıkarmak; bilgi merkezlerinde koleksiyon geliştirme, koleksiyon yönetimi ve bilgi kaynaklarının etkin kullanımı için bir yol haritası ortaya koymaktır. Araştırmanın iki motivasyon odağı vardır: (i) kullanıcıların bilgi kaynaklarını kullanma eğilimleri üzerinden her bir kullanıcıya ilgi odağına yönelik bilgi kaynaklarını tavsiye etmek; (ii) kullanıcıların beklenti ve eğilimlerine yönelik ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kütüphane yönetimine ve üst yönetime karar desteği sağlamaktır. Araştırmanın yürütülmesi için Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı tarafından kullanılan kütüphane otomasyon sisteminde (Yordam Kütüphane Bilgi Belge Otomasyonu) tutulan kullanıcılara ilişkin basılı kitap ödünç kayıtları kullanılmıştır. Temin edilen veri seti, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri indirgeme işlemleri ile veri ön işlemeden geçirilmiş, RapidMiner Studio Educational 10.3 ve Spyder IDE v5.5.4 paket programı aracılığıyla analiz edilmiştir. Araştırmanın amacına uygun olarak tanımlayıcı istatistikler verilmiş, yıllık bazda en fazla ödünç alınan kitaplar açıklanmış, ödünç verilen kitapların konu dağılımları ve yıllık ödünç sayıları verilmiştir. Öte yandan cinsiyet ve yaş gruplarına göre kitap tercihleri incelenmiştir. Ardından kişiselleştirilmiş kitap öneri sistemi için k-means kümeleme analizi ve SVDs işbirlikçi filtreleme analizi uygulanmıştır. Analizlerin sonunda kitap önerileri sıralanmış ve sistemin RMSE performans değerleri paylaşılmıştır.