数据仓库与数据挖掘技术在图书馆决策支持系统中的研究与应用

摘要

数据库管理系统在图书馆管理工作中的成功应用,使得图书馆的图书管理工作变的简单、高效并且井井有条,在一定程度上满足了管理员和读者的使用要求。随着高校招生规模的日益扩大,图书馆的藏书数量的也在逐渐地增加,图书馆中保存了大量的图书数据。但是,这些图书数据只是简单地存储在数据库中,并没有充分利用这些图书数据来挖掘出有用的决策信息,以便帮助图书馆管理员更加合理有效的管理图书。由此可见,数据库管理系统在为管理员提供决策支持方面已显得无能为力。为了满足广大师生对图书馆的使用需求,使得图书馆的管理工作符合实际需要,基于数据仓库决策支持系统的建立能够充分利用馆藏图书数据,在数据挖掘技术的支持下把图书数据转换为有效的决策信息,从而为图书馆管理员制定决策提供重要依据。本文在介绍和研究数据仓库、联机分析处理和数据挖掘理论与相关技术的基础上,分析了将数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术应用于高校图书馆决策支持系统中的可行性。设计出高校图书馆数据仓库,并实现了高校图书馆数据的抽取、转换和装载到数据仓库中;建立图书多维数据集和读者多维数据集,实现了对图书和读者多维数据集的访问、分析和展示;应用K-means算法分别实现了对图书和读者的聚类分析以及应用Apriori算法完成图书借阅关联规则的发现,从而得出重要的决策信息,促进了图书馆管理工作的升级。

目录

摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 研究的目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究的内容

1.4 论文组织

第二章 决策支持系统的基本理论

2.1 决策支持系统概况

2.1.1 决策支持系统的概念

2.1.2 决策支持系统的结构

2.1.3 决策支持系统的决策进程

2.1.4 决策支持系统的发展

2.2 决策支持新技术

2.2.1 数据仓库技术

2.2.2 联机分析处理技术

2.2.3 数据挖掘技术

第三章 数据仓库的基本理论

3.1 数据仓库的基本概念

3.2 数据仓库的体系结构

3.3 数据仓库的开发

3.3.1 数据仓库的规划

3.3.2 数据仓库的概念模型设计

3.3.3 技术准备工作

3.3.4 逻辑模型设计

3.3.5 物理模型设计

3.3.6 数据仓库的生成

3.3.7 数据仓库的维护

第四章 联机分析处理的基本理论

4.1 联机分析的概念及特性

4.1.1 联机分析的概念

4.1.2 联机分析的特性

4.2 多维OLAP 与关系OLAP

4.2.1 MOLAP 和ROLAP 的概念

4.2.2 OLAP 选择评价

4.3 OLAP 与OLTP 的关系及比较

4.4 SQL Server 2000 的联机分析服务

4.4.1 微软Analysis Services 的特点

4.4.2 微软Analysis Services 的体系结构

第五章 数据挖掘的基本理论

5.1 数据挖掘概述

5.1.1 数据挖掘的定义

5.1.2 数据挖掘工具与传统数据分析工具的比较

5.1.3 数据挖掘的过程

5.2 数据挖掘常用算法

5.2.1 数据挖掘的关联规则算法

5.2.2 数据挖掘的决策树法

5.2.3 数据挖掘的遗传算法

5.2.4 数据挖掘的聚类算法

第六章 数据仓库与数据挖掘技术在图书馆决策支持系统中的研究与应用

6.1 系统的需求分析

6.2 系统的设计原则

6.3 系统的设计目标

6.4 系统的体系结构设计

6.5 系统的设计方法

6.5.1 主题分析

6.5.2 数据的估算

6.5.3 系统软件和硬件结构的选择

6.5.4 数据仓库的设计

6.5.5 联机分析模块设计

6.5.6 数据挖掘模块设计

第七章 结论

7.1 论文总结

7.2 今后的展望

参考文献

致谢

读研期间取得的科研成果