面向专科院校的图书管理与智能分析系统

论文摘要

随着网络计算机技术的发展,图书馆读者对信息服务的及时性、精确性和个性化有了更高的要求。为读者用户提供更好的服务,成为信息时代的需求。而数据挖掘技术为发掘数据资源提供了技术支持。如今,信息挖掘技术日益受到人们的关注,并已经成为当前计算机领域的一大热点,其研究的重点也逐渐从发现方法转移到系统应用,并且注意多种发现策略和技术的集成以及多学科之间的相互渗透。数据挖掘的应用领域也越来越广泛,从早期的商业应用,发展到科学研究、电子商务、产品控制、金融行业、教育教学等多个领域。数据挖掘技术在图书馆中的应用将为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等方面提供技术支持,并显示出强大的生命力。众所周知,图书馆是收藏文献并提供文献信息服务的机构。收藏是为了更好的服务。而我们研究数据挖掘在图书馆中的应用就是讨论如何运用数据挖掘技术提取出读者具有一定共性的需求,从而把它作为开展团体推送服务、选择购买电子数据库、调整服务策略等工作的参考标准。本文研究了数据挖掘在图书馆管理中,应用关联规则挖掘、聚类分析挖掘在图书馆管理系统的应用,找出数据库中蕴藏的对于管理有用的规则、描述、预测等等,挖掘出潜在的有用信息,为日常图书馆的业务信息的管理提供决策参考。提供对于图书馆的图书购买、读者服务、馆藏目录设置等等管理工作的决策支持。图书馆系统的数据主要是关于读者和图书的信息,而图书馆的主要服务对象也是读者,因此通过对图书管理系统的分析,提出基于数据挖掘的图书馆管理系统模型的日标,如下所示：(1)读者聚类分析。在图书馆的众多读者中,每个读者对图书馆的使用程度不同,对读者进行聚类分析,一方面可以了解读者对图书馆服务的使用程度,另一方面也可以针对不同读者采取不同的服务措施。(2)图书聚类分析。一个图书馆里的藏书众多,有的图书被借阅的次数较多,受读者欢迎高,有的图书被借阅的次数很少,甚至没有被借阅过。仅仅简单的根据图书的总借阅次数,难以全面反映出受读者的欢迎程度。同时,不同的类别的图书,受欢迎程度也会有区别。因此通过对图书的聚类分析,主要目的是了解图书的受欢迎程度,充分利用馆藏,提高图书的利用率。(3)图书的关联性分析。如同关联规则在货篮分析中的应用一样,图书的关联性分析也是为了根据读者的借阅情况,主动为其提供义些相关的书籍,方便读者。(4)根据上述分析,在实际服务中,将分析结果进行实际应用。通过在图书馆管理系统中数据挖掘的应用,专科学校图书管理系统已经能够达到如下标准：(1)为图书馆的用户管理决策提供数据支持,提高服务水平和质量。运用挖掘出的借阅规则,科学的进行建议借阅和图书推荐等服务；利用日、年的流通量周期性规律,科学安排流通服务部门全年和每天的工作,为读者提供更多更优质的服务；挖掘出来的分类结果,针对借阅量不同的群体,我们可以进行不同的服务。(2)为图书馆日常业务合理调整提供科学的数据支持。利用借阅规则科学的增加服务项目,科学的安排图书馆员的工作内容；利用流通量周期性规律,科学调整有关部门全年和每天的工作计划,提高工作效率。(3)为图书馆资源采购提供决策支持。利用挖掘出的借阅规则调整购书类型的结构；利用挖掘出来的分类结果,发现读者需求信息,科学的调整购进图书的种类和数量。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 问题研究的背景
• 1.2 数据挖掘在学术上的研究状况
• 1.3 本文所要完成的工作
• 第二章 数据挖掘技术概要
• 2.1 数据挖掘的基本概念
• 2.2 数据挖掘的任务
• 2.3 数据挖掘的过程
• 2.4 一些数据挖掘的常用方法
• 2.4.1 概念描述
• 2.4.2 关联分析
• 2.4.3 聚类分析
• 第三章 图书管理系统的需求分析
• 3.1 我校图书馆基本结构
• 3.2 图书馆进行数据挖掘的必要性
• 3.3 图书馆进行数据挖掘的可行性
• 第四章 面向专科院校图书馆智能分析系统的分析与设计
• 4.1 关联规则的应用
• 4.2 聚类分析在专科院校图书馆智能分析系统中的应用
• 4.3 图书馆数据挖掘的数据处理
• 4.3.1 ILASII系统数据库分析
• 4.3.2 数据预处理
• 4.4 系统实现
• 4.4.1 数据集成模块
• 4.4.2 数据挖掘模块
• 4.4.3 数据挖掘结果的应用
• 第五章 系统应用测试与未来展望
• 参考文献
• 致谢
• 学位论文评阅及答辩情况表