關聯規(guī)則在高校圖書館讀者數據處理中的應用研究.pdf

1、隨著數據庫技術的迅速發(fā)展以及數據庫管理系統(tǒng)在圖書館的廣泛應用，圖書館數據庫里積累了大量的讀者對圖書資源的歷史訪問數據，這些數據背后隱藏著許多重要的信息。但是，由于目前的圖書館管理系統(tǒng)缺乏數據的集成和分析能力，無法發(fā)現這些數據中存在的關系和規(guī)則。如何運用數據挖掘技術從圖書館數據中挖掘出有價值的信息，已成為數據挖掘應用的一個重要領域，也是數字圖書館建設中一個非常重要的研究課題。本文將關聯規(guī)則技術引入到高校圖書館讀者數據處理系統(tǒng)，試圖驗證數據

2、挖掘技術在這個領域中的可行性。本文的主要工作如下：首先，介紹了數據挖掘、關聯規(guī)則等相關基本理論及其研究現狀，并對兩種常見的關聯規(guī)則挖掘算法—Apriori和FP-growth 算法進行分析，討論了這兩種算法的基本思想、數據挖掘步驟、優(yōu)缺點等，評價了兩者的性能。其次，針對圖書館讀者借閱數據進行數據預處理，包括數據的選取、數據集成、數據清理、數據轉換和數據歸約，建立了算法所需的事務數據庫。最后，基于Microsoft 關聯算法對圖書借閱數據