數(shù)據(jù)挖掘在讀者偏好研究中的應(yīng)用[park19].pdf

1、圖書館作為學(xué)校師生的一個(gè)重要知識(shí)庫，館內(nèi)藏書所涉及的領(lǐng)域非常廣泛；圖書館每年購入新書，因此圖書館藏書量也在不斷增多。師生們要在眾多的書籍中找到自己需要的相關(guān)圖書是一件非常困難的事情。因此，快速有效地優(yōu)化藏書布局對(duì)師生的學(xué)習(xí)與研究顯得尤為重要。論文的目標(biāo)就是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法和協(xié)同過濾算法，來優(yōu)化圖書資源。從讀者的歷史借閱數(shù)據(jù)中快速有效地挖掘出借閱書籍之間的關(guān)聯(lián)信息，來幫助管理員優(yōu)化藏書布局；從讀者評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)庫中挖掘出讀者的偏好，

2、來更好的為讀者推薦圖書、采購圖書。
　　 本文首先闡述了數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘中的一些經(jīng)典算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析，提出了新的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法MFP-Miner算法；然后根據(jù)程序數(shù)據(jù)接口的要求對(duì)圖書館歷史借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和提取、事務(wù)數(shù)據(jù)庫的建立；在此基礎(chǔ)上對(duì)事務(wù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘，得出借閱書籍之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法在效率上優(yōu)于其它算法。
　　 為了提高圖書資源的利用效率,論文中