基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的圖書管理應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展,國(guó)內(nèi)大多數(shù)的高校都采用了圖書管理系統(tǒng),使學(xué)生和老師通過圖書管理系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)完成圖書的查詢和借閱。在查詢和借閱過程中會(huì)積累大量的不同類型的對(duì)于圖書資源的訪問數(shù)據(jù),如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析和處理這些有價(jià)值的信息,為讀者提供更高質(zhì)量的服務(wù),為決策者提供輔助參考意見是高校圖書館急需解決的問題。
　　本文主要從兩個(gè)方面實(shí)施挖掘分析:
　　一方面,以圖書館讀者的借閱信息為研究對(duì)象,分成讀者和圖書兩個(gè)角度采用典型的K

2、-means聚類算法進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘分析。在對(duì)讀者的聚類分析中,根據(jù)讀者的借閱量,將讀者分為不活躍讀者、一般讀者、活躍讀者三個(gè)等級(jí);將一天分成了5個(gè)時(shí)間段,研究了每個(gè)時(shí)間段的讀者量,分析了形成讀者量大小的原因;在對(duì)圖書的聚類分析中,根據(jù)每本書的借閱次數(shù),將圖書分為讀者感興趣圖書、一般感興趣圖書和不感興趣圖書三類。以上的分析研究均對(duì)圖書館給出了合理化的建議。
　　另一方面針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法中經(jīng)典的Apriori算法掃描數(shù)據(jù)庫(kù)次數(shù)較多的瓶