数据挖掘技术在随书光盘中的应用(2)

发布时间：2015-02-12 18:06

      读者借阅了光盘1又借阅了光盘2，就说明光盘1和光盘2之间有关联关系。从中可以找出具有关联关系的光盘数据，然后进行统一处理，把有效的内容推荐给读者。根据学生开课进行组织列成序列，形成课程相关的推荐图书和光盘的内容。

其二，可以引入与学生的学习成绩相关的信息，根据与学生所开设的课程相关的图书和光盘信息，分析学生怎样使用图书和随书光盘进行学习可以不断提高学习效率，并找出具有针对性的光盘数据向学生进行推荐。首先要找出学生开设的课程，然后根据开设的课程对其借阅的图书和光盘进行分类，消除产生的大量冗余信息，分析学习这门课的每个学生所借阅的与课程相关的各种光盘，如表2 所示。

                                                       表2　学生学习成绩和光盘借阅信息表

             

借书证号　

成绩

光盘１

光盘２

光盘３

光盘４

光盘５

光盘６

……

14010112

A

1

1

1

 

 

1

……

14010113

A

1

1

 

 

1

 

……

14010202

B

1

 

 

1

 

 

……

14010212

C

 

 

 

1

1

1

……

　　采用关联规则算法，把最小支持度设为30%,进行数据挖掘可以得到关联规则。

　　3.4　结果分析

　　数据挖掘结束后，要对所得到的用户模式进行解释与评估，比如借阅光盘1的学生成绩要好于不借的学生。可得出光盘1有效地提高了学习效率。那么就可以推荐学生进行相应的学习。通过引入数据挖掘，发现随书光盘之间的关联关系，并且找出能有效提高学生学习成绩的图书光盘，按照读者的学习进度推荐相关的内容。

　　根据任务要求整个系统由三部分组成数据预处理、关联规则挖掘和分析评估。主要系统可采用PHP程序语言、Linux操作系统、Apache服务器和MySQL数据库来实现。

　　

4　结语

　　随书光盘作为一种重要的图书馆资源，它对读者学习起到的作用不言而喻，尤其在计算机应用广泛普及的今天，大学里图书馆的服务对象主要是学生，如何让学生更好的利用随书光盘进行相应的知识学习，不断提高学习效率，值得我们进一步探讨和研究。在图书馆的日常工作当中，有效地对随书光盘进行管理和使用已经成为一项重要的工作内容，我们借助于数据挖掘技术对其进行了整体分析，目的就是让读者能够有效地利用书籍和随书光盘，同时也让图书馆的工作效率进一步提高，为读者提供更多的学习支持和服务。 

本文编号：14582