数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用研究

论文摘要

数据挖掘技术在商业领域的成功应用,带给图书馆很大启发,尤其是高校图书馆在信息化进程中积累了大量数据,而且每天都在更新,由于更新速度较快,读者往往不能在第一时间获得最新的资源；图书馆读者因年龄、专业不同对图书的需求也不同,如何满足读者的不同需求,给读者提供个性化的服务,提高读者的满意度,是一个值得研究的问题。本文首先介绍了我国高校图书馆的发展情况,分析了目前图书馆所面临的问题,提出利用数据挖掘技术开展个性化读者服务的思想。然后对数据挖掘的概念、任务、过程进行了系统的阐述并介绍了图书分类的相关知识。最后结合工作实践设计并实现了一个基于图书管理系统的挖掘模型,该模型主要利用数据挖掘中的关联规则分析和聚类分析对读者借阅行为进行分析,进而获取读者需求,达到优化馆藏、为读者提供个性化图书推荐服务的目的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 论文的组织结构
• 2 相关研究工作
• 2.1 数据挖掘概述
• 2.1.1 数据挖掘的概念
• 2.1.2 数据挖掘的任务
• 2.1.3 数据挖掘的过程
• 2.2 相关数据挖掘算法研究
• 2.2.1 关联规则
• 2.2.2 Apriori算法研究
• 2.2.3 分类
• 2.2.4 聚类
• 2.3 图书分类与读者兴趣
• 3 数据挖掘技术在图书馆中的应用分析
• 3.1 图书馆传统统计分析
• 3.2 数据挖掘在图书馆个性化服务中的作用
• 4 实例研究——个性化服务模型设计与实践
• 4.1 图书个性化推荐系统建立的背景及目标
• 4.2 个性化服务系统的开发环境
• 4.3 数据处理
• 4.3.1 图书馆流通日志数据分析
• 4.3.2 数据清理准备
• 4.3.3 数据库设计
• 4.4 系统的实现
• 4.4.1 数据处理模块的设计
• 4.4.2 数据挖掘模块设计
• 4.4.3 利用数据挖掘结果指导实际工作
• 4.5 运行界面
• 5 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果