数据挖掘技术在公安院校图书馆个性化推荐中的应用研究

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1、分类号：TP399单位代码：10190研究生学号：G085211051密级：无工程硕士学位论文数据挖掘技术在公安院校图书馆个性化推荐中的应用研究ResearchonTheApplicationofDataMiningTechnologyinPersonalizedRecommendationofPublicSecurityCollegeLibrary工程领域名称及代码：计算机技术（085211）研究生姓名：赵冰冰校内指导教师及职称：刘钢（副教授）授企业指导教师及职称：杨琼（高级工程师）2016年4月`长春工业大学工程硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕

2、士学位论文，《数据挖掘技术在公安院校图书馆个性化推荐中的应用研究》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：年月日长春工业大学工程硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春工业大学硕士学位论文版权使用规定”，同意长春工业大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春工业大学可以将本

3、学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：年月日校内指导教师签名：年月日企业指导教师签名：年月日工程硕士学位论文摘要目前高校图书馆无论从信息资源的种类还是从数量上都已经步入了一个全新的时代。如何从海量信息中准确高效的查找到所需资源一直是信息科学关注的焦点，而图书馆资源作为知识的集合地更是面临着巨大的挑战。图书馆信息的急剧增加必然会带来很多问题，首先资源的质量参差不齐，读者很有可能花费大量的时间和精力最后得到的却是垃圾信息，即便不是垃圾信息也未必是读者所需要的有价值信息。其次，高校作为专业知识的

4、集合地，读者的信息需求也在不断的发生变化，从原始的个人简单的借还、查询资料发展为更具个性化的需求，例如读者希望图书馆能够提供全面专业的二次检索，与此同时，他们更希望专业人员能够对一些专业领域知识进行预先整合，在一定程度上帮助他们抽取一些有价值的知识单元。显而易见，图书馆传统的工作模式无论从查询速度还是查询的准确度上都不能满足读者个性化的需求。因此，不断创新发展图书馆的个性化推荐服务将是未来高校图书馆发展的必然趋势。本文以图书馆管理信息系统中积累的大量的数据资源作为数据源，包括流通日志、读者信息、图书信息和浏览行为、web检索信息、书目检索记录等，采用数据发掘分析

5、的聚类分析和关联规则的方法进行挖掘对读者进行兴趣推荐，同时也可以为管理者采购图书和配置馆藏提供科学的依据。关键词：数据挖掘公安院校图书馆个性化推荐I工程硕士学位论文AbstractAtpresent,theUniversityLibraryfrombothtypesofinformationresourcesorthenumberhavealreadyenteredanewera.Howtofindtherequiredresourcesfromthemassofinformationaccuratelyandefficientlyisalwaysthefocu

6、sofattentionofinformationscience,andlibraryresourcesasasetofknowledgefacingahugechallenge.Libraryinformationincreasessharplyinevitablybroughtalotofproblems.Firstresourcequalityisunevenreadersmayspendalotoftimeandenergytogetthefinalgarbageinformation,evenifnotgarbageinformationmaynotb

7、eneededbyreadersvaluableinformation.Second,collegesanduniversitiesasacollectionofprofessionalknowledge,theinformationneedsofreadersalsoinconstantchange,fromtheoriginalindividualsimpleborrow,querydataforthedevelopmentofmorepersonalizedneeds.Forexample,readerswantlibrarytoprovidecompre

8、hensiveprofe