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文檔簡介
1、隨著科技信息的發(fā)展,數(shù)字圖書館已經(jīng)成為圖書館建設的主流方向。數(shù)字圖書館中存儲的海量信息為數(shù)據(jù)挖掘提供廣泛的應用空間和更高的技術要求。如何高效地利用數(shù)據(jù)挖掘技術挖掘出這些數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的、有價值的信息是一個新興的課題研究方向。
本文結合目前高校圖書館的實際情況,通過研究多維關聯(lián)規(guī)則挖掘方法,并將其應用在數(shù)字圖書館個性化服務中,從而為不同類型的圖書館讀者和決策者提供更好的個性化、智能化服務。論文主要研究內容如下:
2、 (1)理解數(shù)字圖書館個性化服務的內涵和多維關聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系,根據(jù)個性化服務的特點,建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)模型系統(tǒng),通過基于謂詞索引多維關聯(lián)規(guī)則對數(shù)據(jù)進行挖掘處理。
(2)研究并分析了經(jīng)典FP-Growth算法,提出基于項對索引鏈表的IPILFPG優(yōu)化算法。在多維數(shù)據(jù)挖掘方面,該算法的時間和存儲效率有所提高。
(3)分析挖掘的結果,發(fā)現(xiàn)讀者的行為傾向和興趣模式,提供相應的預測報告、動態(tài)分析等。為讀者提供信息推送、關聯(lián)
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