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文檔簡介
1、隨著信息產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展,國內(nèi)大多數(shù)的高校都采用了圖書管理系統(tǒng),使學生和老師通過圖書管理系統(tǒng)或網(wǎng)絡完成圖書的查詢和借閱。在查詢和借閱過程中會積累大量的不同類型的對于圖書資源的訪問數(shù)據(jù),如何運用數(shù)據(jù)挖掘技術分析和處理這些有價值的信息,為讀者提供更高質(zhì)量的服務,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。
本文主要從兩個方面實施挖掘分析:
一方面,以圖書館讀者的借閱信息為研究對象,分成讀者和圖書兩個角度采用典型的K
2、-means聚類算法進行了數(shù)據(jù)挖掘分析。在對讀者的聚類分析中,根據(jù)讀者的借閱量,將讀者分為不活躍讀者、一般讀者、活躍讀者三個等級;將一天分成了5個時間段,研究了每個時間段的讀者量,分析了形成讀者量大小的原因;在對圖書的聚類分析中,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圖書館給出了合理化的建議。
另一方面針對關聯(lián)規(guī)則算法中經(jīng)典的Apriori算法掃描數(shù)據(jù)庫次數(shù)較多的瓶
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