简述关联数据挖掘在农业数字图书馆中运用

论文导读：24实例浅析32-354.1数据收集与预处理32-334.2关联规则挖掘334.3结果浅析33-355结论35-36第五章结束语36-37参考文献37-40致谢40-41作者介绍41攻读学位期间主要的探讨成果41
摘要：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,由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。由此,快速而有效的优化藏书布局结构对广大师生的学习与探讨显得尤为重要。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运用及探讨浅析。面对如此繁杂而又众多的数字信息,如何主动的进行数据浅析探讨,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不足。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,提升读者满意度,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。本论文以湖南农业大学图书馆中的已有信息为依据,将数据挖掘技术运用到农业数字图书馆,深入探讨了数据挖掘技术在图书管理中的具体运用策略和实现历程。运用聚类浅析算法,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,以而得出利用频率较高的图书分类。运用关联规则算法,发现借阅流通日志中图书之间的关联,以而指导读者的借阅行为和提供个性化服务。通过实验浅析获得的相关规律和结论,为图书馆数字资源的采购、引进以及个性化服务推荐提供有力的数据依据和决策管理支持。关键词：数字图书馆论文数据挖掘论文聚类浅析论文关联规则论文个性化服务论文
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Abstract5-8
第一章 绪论8-14
1 探讨背景及作用8-10
2 数据挖掘探讨近况及进展走势10-13

2.1 数据挖掘探讨近况10-11

2.2 数据挖掘在图书馆运用探讨近况11-12

2.3 数据挖掘在图书馆运用进展前景12-13

3 论文组织结构13-14
第二章 数据挖掘技术综述14-20
1 数据库技术与数据挖掘14
2 数据挖掘的定义14-15
3 数据挖掘介绍15-20

3.1 数据挖掘的浅析策略15-16

3.2 数据挖掘的分类16

3.3 数据挖掘的算法16-18

3.4 数据挖掘技术的运用18-20

第三章 聚类浅析在图书馆中的运用20-29
1 聚类浅析技术由来20
2 聚类浅析的定义20-21
3 主要的聚类策略21-23

3.1 基于划分的聚类策略21-22

3.

2. 层次聚类策略22

3 基于密度的策略22-23

3.4 基于网格的策略23

4 实例浅析23-28

4.1 数据准备与预处理23-25

4.2 K-均值聚类算法步骤25-26

4.3 挖掘实验及浅析26-28

5 小结28-29
第四章 关联浅析在图书馆中的运用29-36
1 引言29
2 关联规则算法探讨近况29-30
3 关联规则算法30-32

3.1 关联规则概念30-31

3.2 Apriori算法描述31-32

4 实例浅析32-35

4.1 数据收集与预处理32-33

4.2 关联规则挖掘33

4.3 结果浅析33-35

5 结论35-36
第五章 结束语36-37
参考文献37-40
致谢40-41
作者介绍41
攻读学位期间主要的探讨成果41