数据挖掘技术及其在高校数字化图书馆管理中的应用研究

论文摘要

数字图书馆已经成为当今图书馆发展的方向。随着数字图书馆的发展,数据仓库技术、数据挖掘技术面临着广阔的应用前景,但由于目前国内对数据仓库、数据挖掘技术在图书馆领域的应用研究落后,图书馆的许多优势未能得到体现。关联规则分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支,其主要的研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律。本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上,探讨了如何提高Apriori算法的有效性,并对Apriori算法的缺陷,尝试用自适应步长跃进、动态修剪候选项集进行改进,提出了一种改进的Apriori算法。然后,以湖南工程职业技术学院图书管理系统为例,介绍高校图书管理系统的系统结构、业务流程;并研究基于这个数据库建立数据仓库的方法。通过对读者数据的集成和综合,较为全面地对读者行为进行评估和分析,进而改进和提供相对应的服务。图书馆借阅记录是读者使用图书馆资源的最佳证据,也是读者满足个人信息需要的行为结果,这类信息往往能反映使用者实际的信息需求,因此对于掌握读者兴趣,进而加强图书馆资源利用具有一定的参考价值。由于借阅记录蕴含大量读者与图书馆互动的历史记录,若能利用数据挖掘的技术从中挖掘隐藏有意义的信息,不仅有利于读者信息需求的了解,还可以图书管理员购书提供服务信息,有利于合理配置图书馆的文献资源和提高资源的利用率。最后,根据前面章节的研究成果,利用关联规则挖掘算法实现了对图书馆借阅记录的信息挖掘,挖掘出借阅爱好关联性、异类图书资料被同时查阅的关联性、院系之间查阅资料的关联性等,得到一些对图书管理者、决策者有价值的信息,促进图书管理形成一个良性循环。数据挖掘技术在数字图书馆构建中的应用尚处于起步阶段,本文在数据仓库构建等方面的方法还有待改进,主要意义在于探讨如何把数据挖掘技术应用到图书管理系统中,为提高管理水平和效率服务,并希望能对本领域相关学者的研究工作起到参考和促进作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的来源及研究意义
• 1.2 国内外研究现状与水平
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 数据挖掘相关技术
• 2.1 数据挖掘
• 2.1.1 数据挖掘的基本概念
• 2.1.2 数据挖掘过程
• 2.1.3 数据挖掘的分类
• 2.1.4 数据挖掘的任务
• 2.1.5 数据挖掘的方法和技术
• 2.2 数据仓库技术
• 2.2.1 数据仓库的定义和基本特性
• 2.2.2 数据仓库的系统结构
• 2.2.3 如何建立数据仓库
• 2.3 联机分析处理（OLAP）
• 2.3.1 OLAP的定义和特性
• 2.3.2 OLAP与OLTP的比较
• 2.3.3 OLAP多维视图数据存储
• 2.3.4 数据仓库与OLAP的关系
• 2.3.5 数据挖掘技术与数据仓库的关系
• 2.4 数据挖掘技术在图书管理中的作用
• 2.5 本章小结
• 第三章 关联规则及改进Apriori算法
• 3.1 基本概念
• 3.2 现有的关联规则算法
• 3.3 APRIORI算法
• 3.4 APRIORI算法可改进的地方
• 3.5 如何提高APRIORI算法的有效性
• 3.6 一种改进APRIORI算法
• 3.7 改进APRIORI算法的实验
• 3.8 对高校图书管理系统挖掘时采用关联规则挖掘的原因
• 3.9 本章小结
• 第四章 图书管理系统设计及数据仓库技术的应用实例
• 4.1 湖南工程职业技术学院图书管理系统简介
• 4.1.1 系统结构
• 4.1.2 系统业务流程图
• 4.1.3 系统界面
• 4.1.4 高校图书馆的特点
• 4.2 图书管理数据仓库设计方法
• 4.2.1 ER模型建立
• 4.2.2 数据库逻辑结构设计
• 4.2.3 数据仓库的逻辑设计
• 4.2.4 数据仓库的物理设计
• 4.3 图书信息数据仓库的作用
• 4.4 本章小结
• 第五章 关联规则在高校图书管理中的应用
• 5.1 关联规则求解问题的步骤
• 5.2 关联规则的实现
• 5.3 图书借阅信息的关联性挖掘实验
• 5.4 实验结果及其分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间参与科研及论文发表情况