数据挖掘技术在公安院校图书馆个性化推荐中的应用研究

发布时间：2017-05-05 23:09

  本文关键词：数据挖掘技术在公安院校图书馆个性化推荐中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前高校图书馆无论从信息资源的种类还是从数量上都已经步入了一个全新的时代。如何从海量信息中准确高效的查找到所需资源一直是信息科学关注的焦点,而图书馆资源作为知识的集合地更是面临着巨大的挑战。图书馆信息的急剧增加必然会带来很多问题,首先资源的质量参差不齐,读者很有可能花费大量的时间和精力最后得到的却是垃圾信息,即便不是垃圾信息也未必是读者所需要的有价值信息。其次,高校作为专业知识的集合地,读者的信息需求也在不断的发生变化,从原始的个人简单的借还、查询资料发展为更具个性化的需求,例如读者希望图书馆能够提供全面专业的二次检索,与此同时,他们更希望专业人员能够对一些专业领域知识进行预先整合,在一定程度上帮助他们抽取一些有价值的知识单元。显而易见,图书馆传统的工作模式无论从查询速度还是查询的准确度上都不能满足读者个性化的需求。因此,不断创新发展图书馆的个性化推荐服务将是未来高校图书馆发展的必然趋势。本文以图书馆管理信息系统中积累的大量的数据资源作为数据源,包括流通日志、读者信息、图书信息和浏览行为、web检索信息、书目检索记录等,采用数据发掘分析的聚类分析和关联规则的方法进行挖掘对读者进行兴趣推荐,同时也可以为管理者采购图书和配置馆藏提供科学的依据。
【关键词】：数据挖掘 公安院校 图书馆 个性化推荐
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP391.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.2.1 国外研究现状8
• 1.2.2 国内研究现状8-10
• 1.3 研究意义10
• 1.4 研究内容10-12
• 第二章 数据挖掘与图书馆个性化推荐12-20
• 2.1 数据挖掘相关理论12-18
• 2.1.1 数据挖掘概念界定12-13
• 2.1.2 数据挖掘过程13-14
• 2.1.3 数据挖掘的分析方法14-16
• 2.1.4 算法的选择16-18
• 2.2 个性化推荐系统相关理论18-20
• 2.2.1 个性化推荐系统的构成18-19
• 2.2.2 个性化推荐系统的研究内容19-20
• 第三章 图书馆个性化推荐系统分析与设计20-32
• 3.1 系统需求分析20-23
• 3.1.1 系统功能性需求20-22
• 3.1.2 系统非功能性需求22-23
• 3.2 设计目标23-24
• 3.3 个性化推荐系统结构设计24-25
• 3.4 主要功能设计25-26
• 3.5 数据库设计26-32
• 第四章 系统关键功能的实现32-43
• 4.1 系统总体实现32-33
• 4.2 用户管理模块功能实现33
• 4.3 数据处理功能33-40
• 4.4 热门图书推荐功能实现40
• 4.4.1 实现思路40
• 4.4.2 功能实现40
• 4.5 个性化图书推荐40-43
• 4.5.1 个性化推荐思路40-41
• 4.5.2 个性化推荐实现41-43
• 第五章 个性化推荐系统测试43-49
• 5.1 系统测试43-44
• 5.2 功能测试44-45
• 5.3 算法测试45-48
• 5.3.1 聚类挖据测试45-48
• 5.3.2 关联挖掘测试48
• 5.4 系统完善工作展望48-49
• 结论49-50
• 展望50-51
• 致谢51-52
• 参考文献52-54
• 攻读硕士学位期间研究成果54

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