基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的館藏推薦系統(tǒng)研究和應(yīng)用.pdf

1、本論文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，把圖書館對數(shù)據(jù)低層次的聯(lián)機(jī)查詢操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測等更高級的應(yīng)用水平。通過在自動化系統(tǒng)中記錄的業(yè)務(wù)操作數(shù)據(jù)，進(jìn)行微觀、中觀及至宏觀的統(tǒng)計、分析、綜合與推理，挖掘數(shù)據(jù)問的關(guān)聯(lián)性和一般性的概況知識，并預(yù)測未來趨勢。所挖掘的知識可以指導(dǎo)圖書館高層次的服務(wù)工作，提高管理水平和讀者的滿意度。 本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和一些經(jīng)典的挖掘算法，系統(tǒng)地進(jìn)行研究分析，特別針對圖書館流通數(shù)據(jù)挖掘的需要，對Apriori算法

2、作了必要的改進(jìn)，減少一些無關(guān)項目組的計算。 在改進(jìn)Apriori算法的基礎(chǔ)之上，設(shè)計實現(xiàn)一個“圖書館個性化館藏推薦系統(tǒng)”，運用分類和聚類挖掘技術(shù)，依據(jù)讀者的身份、單位、借書冊數(shù)和借書種類，形成背景屬性和興趣相近的讀者群，進(jìn)而運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)找出同類群中最感興趣的書目，作為圖書館提供主動推薦服務(wù)的參考。實際測試結(jié)果表明，系統(tǒng)采用先分群后推薦，并且依據(jù)讀者的興趣過濾挖掘結(jié)果，這樣的挖掘方案設(shè)計是合理的，系統(tǒng)響應(yīng)速度較快，推薦的書