图书馆流阅数据挖掘应用研究.pdf

摘要江苏大学硕士学位论文图书馆读者的阅读行为是读者在阅读需求支配下,到图书馆查阅所需文献以获取一定信息和知识的阅读活动。它能反映读者的阅读需求、阅读行为以及阅读存在的问题,对作为文献资源主要集中地的高校图书馆优化自身服务具有重要意义,只有充分了解读者阅读行为的规律才能更好的为他们提供服务。本论文将数据仓库和数据挖掘技术应用于图书流通借阅信息,旨在解决图书管理系统中数据量大而分散,难以从中提取有价值的信息,从而转化为知识等问题。通过对图书流通流阅数据的分析和挖掘,可以了解读者利用图书馆的特征及规律,了解读者的兴趣和需求,发现读者借阅图书所存在的关联性规则,从而为图书馆管理决策和服务推荐提供及时、准确、可靠的信息依据。论文以江苏大学图书馆��年的图书借阅历史数据为例,从应用的角度出发,以数据库技术为基础,利用数据进行挖掘,从而发现读者阅读行为的规律。主要研究内容和创新体现在下列几方面:①对图书流阅数据进行分析,分析了读者在图书类别方面的借阅特性,读者所感兴趣的图书类别,为图书馆的采购及个性化服务提供合理化建议。②利用时间序列分析,找出读者利用图书馆的时间规律性。③基于图书流通借阅量的核心出版社挖掘分析,为图书馆采购工作提供参考。④应用����劾嗨惴ㄕ攵远琳呓柙男畔ⅲ��枚琳呤粜韵喙厥�萁�惺�据挖掘,分析各个类的特点,为读者提供针对性的个性化服务。⑤以具体学院为对象,应用����亓9嬖蚍⑾炙惴ǎ�又械玫揭��谕�书流阅数据中的不同种类图书之间的关联关系。关键词:读者,图书借阅,聚类分析,关联规则
①.��③.��������图书馆流阅数据挖掘应用研究������������瑃���������瑃�②.������,���,�����④.������⑤.��������������������琧�.������琤�������.���,�����,������:���,�����,������甌��������.���,������,�������������,�����瑃��������,������粀������琣��������.����琭�����痓������:������痯�������痚������.���琾������������������琯����������������,����������.��������甀�������甌�
第��绪论��选题背景江苏大学硕士学位论文随着数据库技术的发展,各类数据库管理信息系统在各行各业得到广泛而深入的应用,其数据量和规模都在不断急剧增长。据调查,自进入�世纪以来,世界上的数据量每�个月翻一翻,人类社会正处在信息爆炸的年代。在呈几何级数上升的信息数量面前,人们往往会陷入信息的泥沼中。人们从以前担心信息量过少,转为考虑因信息量太大而带来的一系列问题:如何减少信息中所含的无用数据�绾未臃追备丛拥男畔⒅刑崛∮屑壑档闹J�如何缩短因无用信息过多而产生的信息距离�砸桓鍪挛镄畔⒆刺�R扑�龅秸习�牟舛龋�简称������庑┛翁舛际巧泶τ谛畔⒈�ㄊ贝�娜嗣撬�<毙杞饩龅奈侍狻�目前的数据库系统可以轻松地实现数据的录入、查询,统计等功能,但为了更充分地揭示数据背后隐藏着重要的信息,人们渴望能够对数据进行更高层次的分析,以便能更加有效地实现发现数据中存在的关系和规则、根据现有的数据预测未来的发展趋势等功能,从而展现数据背后隐藏的知识。人们迫切地希望有一种能按既定业务目标,对大量数据进行探索和分析,提示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的方法,以便能发现数据之间的关联和规则,预测未来的发展趋势。因此数据挖掘技术孕育而生。“数据挖掘”这个概念是在��年加拿大蒙特利尔的第一届知识发现和数据挖掘国际会议上首次提出的,最初应用于商业领域。随着数据挖掘技术研究的不断深入,其应用领域也不断拓展。目前,数据挖掘技术已不同程度地应用于科学研究、商业、工业、金融业等各行各业,为其管理决策提供知识支撑。数据挖掘技术的应用有许多成功的案例。在科学研究领域,美国加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作,开发了���系统。此系统利用决策树等挖掘算法,帮助天文学家发现新的类星体。利用此系统,天文学家们已经成功发现卫�个新的类星体。在商业领域,零售商采用经典的“菜篮子”分析方法,通过对销售数据进行关联分析,合理安排货架,促进销售量的提高。在银行业,数据挖掘技术被用于对客户兴誉度进行分析,有效地防范了信用卡诈骗的产生。
数据背后隐藏的信剧�。这一方面能及时了解读者需求,掌握读者规律,主动为��国内外研究现状图书馆流阅数据挖掘应用研究在图书馆领域,随着高校图书馆数据管理系统应用的普及,每天都会有大量的数据产生。这些数据中含有丰富的信息,如读者信息、书目信息、时间信息等有用信息【�。这些信息被结构化的存