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文檔簡介
1、隨著科學技術的高速發(fā)展，數(shù)字圖書館逐漸成為一種順應時代發(fā)展的數(shù)字化信息機構。信息服務是數(shù)字圖書館中主要的服務內(nèi)容，而個性化信息服務已經(jīng)成為其主流模式。如何根據(jù)用戶的閱讀習慣，從海量信息中提取讀者需要的信息，已成為圖書館業(yè)近年來研究的熱點。數(shù)據(jù)挖掘是近年來發(fā)展非常迅速的一門技術，它是用來發(fā)現(xiàn)潛在的、未知的、有價值信息的一種技術。將數(shù)據(jù)挖掘技術用于圖書館管理系統(tǒng)，可以解決圖書館個性化信息服務的應用需求。
本文針對現(xiàn)有圖書館自動
2、化系統(tǒng)不具備數(shù)據(jù)挖掘功能的現(xiàn)狀，以收集整理大量讀者借閱日志為切入點，將數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則應用到河南師范大學圖書館自動化系統(tǒng)當中，找到了一個向讀者提供個性化書目推薦服務的具體方法，較好地滿足了借閱者的個性需求。為了讓推薦的書目更加接近和符合讀者的口味，給讀者提供直觀的選擇方式，本文在深入研究關聯(lián)規(guī)則中FP-Tree算法和FP MAX算法的基礎上，對FP-MAX算法進行改進，根據(jù)最大頻繁模式的性質減少了產(chǎn)生不必要的頻繁模式集，在驗證是
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