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时间:2020-03-27
《基于数据挖掘技术的图书馆借阅记录分析研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、代号10701学号0622980030分类号TP399密级公开题(中、英文)目基于数据挖掘技术的图书馆借阅记录分析研究AnalysisandResearchofthelibraryrecordsbasedOnDataminingtechnology作者姓名吴淼指导教师姓名、职务王保保教授学科门类工学学科、专业计算机应用技术提交论文日期二○一一年九月二十一日学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含
2、其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。本人签名:日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,
3、毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。本人签名:日期导师签名:日期摘要摘要随着计算机技术的迅速发展和网络技术的广泛应用,“数据爆炸但知识贫乏”的现象越来越突出。图书馆主要是为读者提供服务的场所,借阅图书是它的主要功能。图书馆系统在长期运行中积累了大量的图书借阅数据,在读者个性化需求逐渐增多的氛围下,如何利用这些图书馆系统中的借阅数据资源为流通、采购等工作提供科学的决策,开展个性化服务,促进图书情报工作研究,数据挖掘技术就是解决上述方法之一。利用数据挖掘
4、技术可从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的并最终能被人理解的信息模式处理过程,它涉及数据库、人工智能、统计学、模式识别、可视化技术、并行计算等众多领域知识。数据挖掘技术应用到图书馆是本文的初步尝试。本文介绍了数据挖掘的概念、内容、对象、方法、任务、过程以及数据挖掘工具的选择等,研究了关联规则、决策树、聚类、时间序列等几种算法。本文利用西安财经学院近年来读者的借阅数据,结合本馆的实际情况,针对如何提供给读者个性化服务作了深入研究。通过收集相关数据,认真分析,使用多种方法反复试验,建立了读者借阅图书的挖掘模型,并经过验证。包括:读者借阅图书之间关联模型、针对
5、性别的借阅图书读者群划分模型和图书借阅繁忙程度周期模型,分析了读者借阅图书特点和读者行为特征,给出了决策建议和相应的措施,希望使资源利用率提高的同时,帮助提升图书馆的服务水平。关键词:数据挖掘图书借阅记录关联规则聚类分析AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofcomputertechnologyandnetworkingtechnologyiswidelyused,the"dataexplosionbutlackofknowledge"isincreasinglyprominent.Establishmentstha
6、tprovideservicesprimarilyforreadersofthelibrary,borrowbooksareitsmainfunction.Thelibrarysystemhasaccumulatedthemassiveborrowingbooksdatainthelongterm,Undertheatmosphereofincreasingreaders'demands,Howtousethelibraryborrowdatainthesystem,suchasresourceflows,procurementprovidesscienti
7、ficdecision-making,personalizedservice,topromotelibraryandinformationstudies,dataminingistosolveoneoftheabovemethods.Usingdataminingtechniquescanbeextractedfromlargeamountsofdatareliable,innovative,effectiveandultimately,patternsofinformationhandlingprocedurescanbeunderstood,itinvo
8、lvesdatabases,patternrecog
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