关联规则算法在图书借阅管理中的应用研究

论文摘要

关联规则数据挖掘算法用于寻找给定数据集中数据项之间的有趣的关联或相关关系,是目前用于购物篮类问题分析的主要方法。由于图书馆是人们获取知识非常重要的地方,对图书馆信息进行数据挖掘具有重要的学术价值和广阔的应用前景。通过对数据的关联关系进行分析,找出用户感性趣的知识,达到决策支持的目的。本文将关联规则算法应用到图书借阅管理领域,运用经典的Apriori算法来对读者感兴趣的图书进行关联分析,对借阅情况进行统计,并且尝试对图书与读者年龄之间的关联关系进行分析,找出年龄因素和读者阅读习惯之间的关系。本文还提出了一种基于Apriori算法的辅助分析策略,大大减少了搜索频繁项集所用的系统资源,简化了算法的分析过程,提高了系统效率。最后实现了关联规则算法在图书借阅管理领域的成功应用,通过对数据进行分析,得到了有价值的信息。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 本课题的研究背景及研究意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 数据挖掘技术在图书借阅管理中的应用
• 1.2.1 国外图书借阅管理数据挖掘应用概述
• 1.2.2 国内图书借阅管理数据挖掘应用现状
• 1.3 论文研究内容和创新点
• 1.3.1 论文研究内容
• 1.3.2 论文的创新点
• 1.4 论文的组织
• 2 数据挖掘技术及应用
• 2.1 数据挖掘的概述
• 2.1.1 数据挖掘技术的发展
• 2.1.2 数据挖掘过程
• 2.1.3 数据挖掘分类
• 2.2 数据挖掘系统及其应用
• 2.2.1 数据挖掘系统分类
• 2.2.2 数据挖掘系统应用
• 3 关联规则算法研究
• 3.1 关联规则
• 3.1.1 基本概念
• 3.1.2 关联规则的类型
• 3.2 关联规则算法
• 3.2.1 Apriori 算法
• 3.2.2 Apriori 算法存在的问题
• 3.2.3 AprioriTid 算法
• 3.3 关联规则APRIORI 算法的改进
• 3.3.1 Apriori 算法
• 3.3.2 Apriori 算法存在的问题和辅助分析策略的提出
• 3.3.3 对示例辅助分析后系统进行的连接、剪枝操作与原算法的效率对比分析
• 3.3.4 求解C（N,r）的算法描述
• 3.3.5 小结
• 4 图书馆管理概述
• 4.1 教育职能
• 4.1.1 教学参考服务
• 4.1.2 参考咨询服务
• 4.1.3 信息教育服务
• 4.2 信息咨询职能
• 4.3 高校数字图书馆职能与数据挖掘的应用
• 4.3.1 信息时代下图书馆智能的转变
• 4.3.2 数字图书馆的信息管理
• 4.3.3 数据挖掘技术在图书馆中的应用前景
• 5 关联规则算法在图书管理系统中的应用模型
• 5.1 问题描述
• 5.2 问题分析
• 5.3 建立图书借阅管理领域的数据挖掘模型
• 5.4 关联规则算法的应用
• 5.4.1 图书关联规则算法的步骤
• 5.4.2 数据预处理
• 5.4.3 图书关联性分析
• 5.4.4 图书与读者年龄关联性分析
• 5.4.5 读者对图书类别兴趣度分析
• 5.5 关联规则算法在高校图书管理系统中的应用实现
• 5.5.1 高校图书馆问题描述
• 5.5.2 高校图书馆问题分析
• 5.5.3 关联规则算法应用实现
• 5.5.4 小结
• 6 总结与展望
• 6.1 结论
• 6.2 未来研究的方向
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 参考文献