基于数据挖掘技术的图书馆借阅记录分析研究

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1、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

2、、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

3、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.Establishmentsthatprovides

4、ervicesprimarilyforreadersofthelibrary,borrowbooksareitsmainfunction.Thelibrarysystemhasaccumulatedthemassiveborrowingbooksdatainthelongterm,Undertheatmosphereofincreasingreaders'demands,Howtousethelibraryborrowdatainthesystem,suchasresourceflows,procureme

5、ntprovidesscientificdecision-making,personalizedservice,topromotelibraryandinformationstudies,dataminingistosolveoneoftheabovemethods.Usingdataminingtechniquescanbeextractedfromlargeamountsofdatareliable,innovative,effectiveandultimately,patternsofinformat

6、ionhandlingprocedurescanbeunderstood,itinvolvesdatabases,patternrecognition,artificialintelligence,statistics,visualization,parallelcomputing,andmanyotherfieldsofknowledge.Dataminingtechniquesappliedtothelibraryasapreliminaryattemptforthisarticle.Thisartic

7、leintroducestheconceptofthedatamining,thecontents,objects,themethod,thetask,processanddataminingtoolselection,andtheassociationrules,thedecisiontree,clusteringalgorithms,neuralnetwork,etc.Thispaper,usingthereader'sborrowingnumberofXi’anUniversityofFinanceA

8、ndEconomicinrecentyears,madeafurtherstudytohowtoprovidepersonalizedservicetoreadersaccordingtoourdataofpractice.Throughcollectingthedata,carefulanalyzing,usingkindsofmethodstotrial,weestablishedvalidatedminin

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