數(shù)據挖掘技術在圖書館個性化信息服務的應用研究.pdf

1、隨著社會分工日趨細致，讀者對圖書館信息服務的精確性、及時性和個性化的要求也日趨提高。圖書館作為文獻收藏和提供文獻服務的機構，所存儲的信息量日趨龐大。如何在海量的信息中快速準確的獲取信息將是讀者面臨的一個嚴峻問題。
　　 本文在分析現(xiàn)有的圖書館管理系統(tǒng)后，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的圖書館管理系統(tǒng)不具備個性化信息服務功能。因此，針對原有系統(tǒng)的不足，對原有系統(tǒng)的功能進行了擴充，增加了個性化信息服務子系統(tǒng)。重點研究了關聯(lián)規(guī)則挖掘及聚類分析的應用技術，提

2、出了數(shù)據挖掘在圖書館個性化信息服務中的應用。本文的工作主要體現(xiàn)在以下幾點:
　　 (1)對基于數(shù)據挖掘技術的個性化信息服務子系統(tǒng)進行了需求分析、流程分析，然后進行了整體結構的設計和功能模塊的設計。接著建立了用例圖、活動圖、類圖、序列圖，從多個視角基于UML進行了系統(tǒng)建模。最后，對數(shù)據庫進行了詳細的設計。
　　 (2)對原始數(shù)據進行預處理，形成待挖掘的數(shù)據集，并對如何確定關聯(lián)規(guī)則挖掘的支持數(shù)給出分析示例，然后用weka軟件

3、的K-means算法對確定的支持數(shù)給予驗證。
　　 (3)根據相關圖書推薦流程的分析，得出圖書關聯(lián)規(guī)則的挖掘只需挖掘頻繁2-項集即可。接著通過對經典Apriori算法流程的研究，提出了基于結構化查詢語言SQL的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，此算法直接利用DBMS實現(xiàn)圖書之間關聯(lián)規(guī)則的挖掘。在形成候選2-項集的過程中就完成了此2-項集的支持數(shù)統(tǒng)計，不需要逐次掃描數(shù)據庫完成支持數(shù)的統(tǒng)計，極大地提高了算法的執(zhí)行效率。最終實現(xiàn)了對圖書館圖書關聯(lián)規(guī)則