数据挖掘在农业数字图书馆中的应用

发布时间：2025-04-01 02:31

　　高校图书馆是高校师生的知识数据库,图书馆内拥有藏书所涉及的领域很广泛。图书馆每年都有新书购入量,因此馆内的藏书量也逐年不断的增加。由此,导致师生们要在大量的书海中找到自己所需的相关书籍是一件非常困难的事情。因此,快速而有效的优化藏书布局结构对广大师生的学习与研究显得尤为重要。 图书管理系统中所拥有大量的信息只是被简单的被存储起来,并没有进行深层次的应用及研究分析。面对如此繁杂而又众多的数字信息,如何主动的进行数据分析研究,利用已有的信息发现规律、提供信息的内在联系,这成为目前急需解决的问题。有效的运用数据挖掘技术可以为广大师生更好的提供个性化服务,提高读者满意度,指导图书馆中合理分布馆藏资源和挖掘各个学科间所隐藏的关联性。 本文以湖南农业大学图书馆中的已有信息为依据,将数据挖掘技术应用到农业数字图书馆,深入探索了数据挖掘技术在图书管理中的具体应用方法和实现过程。应用聚类分析算法,帮助图书管理人员了解读者对不同类型书籍的喜爱程度和检索图书的类型,从而得出使用频率较高的图书分类。应用关联规则算法,发现借阅流通日志中图书之间的关联,从而指导读者的借阅行为和提供个性化服务。通过实验分析获...

【文章页数】：41 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1 研究背景及意义
    2 数据挖掘研究现状及发展趋势
        2.1 数据挖掘研究现状
        2.2 数据挖掘在图书馆应用研究现状
        2.3 数据挖掘在图书馆应用发展前景
    3 论文组织结构
第二章 数据挖掘技术综述
    1 数据库技术与数据挖掘
    2 数据挖掘的定义
    3 数据挖掘简介
        3.1 数据挖掘的分析方法
        3.2 数据挖掘的分类
        3.3 数据挖掘的算法
        3.4 数据挖掘技术的应用
第三章 聚类分析在图书馆中的应用
    1 聚类分析技术由来
    2 聚类分析的定义
    3 主要的聚类方法
        3.1 基于划分的聚类方法
        3.2. 层次聚类方法
        3.3 基于密度的方法
        3.4 基于网格的方法
    4 实例分析
        4.1 数据准备与预处理
        4.2 K-均值聚类算法步骤
        4.3 挖掘实验及分析
    5 小结
第四章 关联分析在图书馆中的应用
    1 引言
    2 关联规则算法研究现状
    3 关联规则算法
        3.1 关联规则概念
        3.2 Apriori算法描述
    4 实例分析
        4.1 数据收集与预处理
        4.2 关联规则挖掘
        4.3 结果分析
    5 结论
第五章 结束语
参考文献
致谢
作者简介
攻读学位期间主要的研究成果



本文编号：4038804