基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的館藏推薦系統(tǒng)研究和應(yīng)用.pdf

1、本論文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，把圖書(shū)館對(duì)數(shù)據(jù)低層次的聯(lián)機(jī)查詢操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測(cè)等更高級(jí)的應(yīng)用水平。通過(guò)在自動(dòng)化系統(tǒng)中記錄的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，進(jìn)行微觀、中觀及至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合與推理，挖掘數(shù)據(jù)問(wèn)的關(guān)聯(lián)性和一般性的概況知識(shí)，并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。所挖掘的知識(shí)可以指導(dǎo)圖書(shū)館高層次的服務(wù)工作，提高管理水平和讀者的滿意度。 本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和一些經(jīng)典的挖掘算法，系統(tǒng)地進(jìn)行研究分析，特別針對(duì)圖書(shū)館流通數(shù)據(jù)挖掘的需要，對(duì)Apriori算法

2、作了必要的改進(jìn)，減少一些無(wú)關(guān)項(xiàng)目組的計(jì)算。 在改進(jìn)Apriori算法的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)“圖書(shū)館個(gè)性化館藏推薦系統(tǒng)”，運(yùn)用分類和聚類挖掘技術(shù)，依據(jù)讀者的身份、單位、借書(shū)冊(cè)數(shù)和借書(shū)種類，形成背景屬性和興趣相近的讀者群，進(jìn)而運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)找出同類群中最感興趣的書(shū)目，作為圖書(shū)館提供主動(dòng)推薦服務(wù)的參考。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)采用先分群后推薦，并且依據(jù)讀者的興趣過(guò)濾挖掘結(jié)果，這樣的挖掘方案設(shè)計(jì)是合理的，系統(tǒng)響應(yīng)速度較快，推薦的書(shū)