基于數(shù)據(jù)挖掘的移動圖書館研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著3G、4G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和各種智能移動終端設(shè)備的廣泛使用，移動閱讀成為人們獲得資源的重要途徑之一。但移動圖書館的功能還要受設(shè)備硬件和移動網(wǎng)絡(luò)等因素影響，如何最大程度滿足移動終端讀者的需求將成為移動圖書館的挑戰(zhàn)。在讀者利用圖書館的資源過程中會留下大量有價值的信息，通過對數(shù)據(jù)的挖掘可以發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，但一些有價值的關(guān)聯(lián)信息卻不能被發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致了“數(shù)據(jù)豐富但知識貧乏”的現(xiàn)象。
　　本文通過數(shù)據(jù)挖掘中的Apri

2、ori算法對移動圖書館的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間存在的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以滿足移動圖書館用戶的基本需求。但一些書目使用頻率低或出現(xiàn)次數(shù)少其背后極具價值的關(guān)聯(lián)規(guī)則卻不能被發(fā)現(xiàn)，針對該算法挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則不全面這一缺陷，引入了權(quán)值這一屬性及加權(quán)支持度和加權(quán)置信度的概念，提出一種新的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法—加權(quán)Apriori算法，改進(jìn)后的算法能夠挖掘出現(xiàn)頻率低但是更具有價值的規(guī)則,使得挖掘出的信息更加滿足決策者的需求,也更加符合實(shí)際需要。設(shè)計(jì)系統(tǒng)主要

3、功能模塊及后臺數(shù)據(jù)庫，搭建系統(tǒng)所需環(huán)境，實(shí)現(xiàn)了書目檢索、個性化推薦、圖書預(yù)約、用戶登錄、我的圖書館、通知公告及圖書館簡介等功能，對功能模塊進(jìn)行了驗(yàn)證。并將Apriori算法與改進(jìn)的加權(quán)Apriori算法實(shí)例應(yīng)用到移動圖書館系統(tǒng)的書目檢索功能中，對得到的檢索結(jié)果進(jìn)行對比分析，實(shí)例證明了改進(jìn)的加權(quán)Apriori算法更具優(yōu)勢?？傊?移動信息服務(wù)和無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展,將不僅僅意味著圖書館信息服務(wù)的簡單擴(kuò)展與延伸,更是圖書館在信息化實(shí)踐發(fā)展