数据挖掘技术及其在高校数字化图书馆管理中的应用研究

摘要

数字图书馆已经成为当今图书馆发展的方向。随着数字图书馆的发展，数据仓库技术、数据挖掘技术面临着广阔的应用前景，但由于目前国内对数据仓库、数据挖掘技术在图书馆领域的应用研究落后，图书馆的许多优势未能得到体现。关联规则分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支，其主要的研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律。 本文在对数据挖掘相关技术、关联规则挖掘算法进行深入研究的基础上，探讨了如何提高Apriori算法的有效性，并对Apriori算法的缺陷，尝试用自适应步长跃进、动态修剪候选项集进行改进，提出了一种改进的Apriori算法。 然后，以湖南工程职业技术学院图书管理系统为例，介绍高校图书管理系统的系统结构、业务流程；并研究基于这个数据库建立数据仓库的方法。通过对读者数据的集成和综合，较为全面地对读者行为进行评估和分析，进而改进和提供相对应的服务。 图书馆借阅记录是读者使用图书馆资源的最佳证据，也是读者满足个人信息需要的行为结果，这类信息往往能反映使用者实际的信息需求，因此对于掌握读者兴趣，进而加强图书馆资源利用具有一定的参考价值。由于借阅记录蕴含大量读者与图书馆互动的历史记录，若能利用数据挖掘的技术从中挖掘隐藏有意义的信息，不仅有利于读者信息需求的了解，还可以图书管理员购书提供服务信息，有利于合理配置图书馆的文献资源和提高资源的利用率。 最后，根据前面章节的研究成果，利用关联规则挖掘算法实现了对图书馆借阅记录的信息挖掘，挖掘出借阅爱好关联性、异类图书资料被同时查阅的关联性、院系之间查阅资料的关联性等，得到一些对图书管理者、决策者有价值的信息，促进图书管理形成一个良性循环。 数据挖掘技术在数字图书馆构建中的应用尚处于起步阶段，本文在数据仓库构建等方面的方法还有待改进，主要意义在于探讨如何把数据挖掘技术应用到图书管理系统中，为提高管理水平和效率服务，并希望能对本领域相关学者的研究工作起到参考和促进作用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题的来源及研究意义

1.2国内外研究现状与水平

1.3论文的主要工作

1.4论文的组织结构

第二章数据挖掘相关技术

2.1数据挖掘

2.1.1数据挖掘的基本概念

2.1.2数据挖掘过程

2.1.3数据挖掘的分类

2.1.4数据挖掘的任务

2.1.5数据挖掘的方法和技术

2.2数据仓库技术

2.2.1数据仓库的定义和基本特性

2.2.2数据仓库的系统结构

2.2.3如何建立数据仓库

2.3联机分析处理(OLAP)

2.3.1 OLAP的定义和特性

2.3.2 OLAP与OLTP的比较

2.3.3 OLAP多维视图数据存储

2.3.4数据仓库与OLAP的关系

2.3.5数据挖掘技术与数据仓库的关系

2.4数据挖掘技术在图书管理中的作用

2.5本章小结

第三章关联规则及改进Apriori算法

3.1基本概念

3.2现有的关联规则算法

3.3 Apriori算法

3.4 Apriori算法可改进的地方

3.5如何提高Apriori算法的有效性

3.6一种改进Apriori算法

3.7改进Apriori算法的实验

3.8对高校图书管理系统挖掘时采用关联规则挖掘的原因

3.9本章小结

第四章图书管理系统设计及数据仓库技术的应用实例

4.1湖南工程职业技术学院图书管理系统简介

4.1.1系统结构

4.1.2系统业务流程图

4.1.3系统界面

4.1.4高校图书馆的特点

4.2图书管理数据仓库设计方法

4.2.1 ER模型建立

4.2.2数据库逻辑结构设计

4.2.3数据仓库的逻辑设计

4.2.4数据仓库的物理设计

4.3图书信息数据仓库的作用

4.4本章小结

第五章关联规则在高校图书管理中的应用

5.1关联规则求解问题的步骤

5.2关联规则的实现

5.3图书借阅信息的关联性挖掘实验

5.4实验结果及其分析

5.5本章小结

第六章总结与展望

6.1工作总结

6.2工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间参与科研及论文发表情况