基于数据挖掘技术的图书馆借阅记录分析研究

论文摘要

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、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。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 研究现状综述
• 1.3.1 数据挖掘技术当前研究现状
• 1.3.2 数据挖掘应用图书馆领域研究现状
• 1.4 研究方法和创新
• 1.5 论文的组织结构
• 第二章 数据挖掘简介
• 2.1 数据挖掘的定义
• 2.2 数据挖掘研究内容
• 2.3 数据挖掘的对象
• 2.4 数据挖掘的方法
• 2.5 数据挖掘的任务
• 2.6 数据挖掘的过程
• 2.7 数据挖掘工具
• 第三章 数据挖掘技术
• 3.1 常用数据挖掘技术
• 3.2 关联规则算法
• 3.3 聚类分析算法
• 3.4 决策树
• 3.5 时间序列算法
• 第四章 数据挖掘在图书馆的应用
• 4.1 应用需求分析
• 4.2 建立数据源视图
• 4.3 数据预处理
• 4.4 建立图书借阅数据挖掘的模型
• 4.5 评估模型
• 4.6 图书借阅数据挖掘的结论
• 第五章 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果
• 附录A 相关数据表说明
• 附录B 数据处理程序
• 附录C 中图分类号查询