基于數(shù)據(jù)挖掘的農業(yè)高校圖書館借閱數(shù)據(jù)分析研究.pdf

1、高校圖書館作為高校的重要組成部分,不僅是高校的文獻信息中心,還是學生們開展第二課堂學習的主要場所。圖書館的自動化系統(tǒng)中保存著大量讀者借閱圖書資源的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是讀者利用圖書館館藏文獻滿足自身信息需求的最佳記錄，蘊含著豐富的、有用的知識和信息。利用數(shù)據(jù)挖掘技術對這些數(shù)據(jù)進行挖掘，找出圖書資源的使用狀況和不同讀者、圖書之間隱藏的內在聯(lián)系和規(guī)律，可以為合理配置圖書館的圖書資源、提高資源的利用率、改進圖書服務質量、開展個性化信息服務提供數(shù)

2、據(jù)支持和決策參考。
　　本文首先闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論知識，并針對下文所選用的Apriori算法和K-means算法及SPSS Clementine數(shù)據(jù)挖掘工具進行了深入的研究分析。本文的研究數(shù)據(jù)來自河北農業(yè)大學圖書館讀者借閱數(shù)據(jù)，并依據(jù)挖掘的需要對其進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)集成等預處理。在具體挖掘時分別從借閱的時間、讀者、圖書類別三個角度入手，找到讀者圖書借閱的一些特征和規(guī)律。采用K-means算法從圖書和本?？?/p>

3、學生讀者、研究生讀者、教師讀者四個維度對讀者借閱數(shù)據(jù)進行了聚類分析，將讀者分為活躍、比較活躍、不太活躍三個群體，將圖書分為利用率高、較高、一般、低四類圖書，找出存在于不同讀者群體之間和不同圖書之間的讀者信息需求相關特征和模式。本文還采用Apriori算法對讀者借閱數(shù)據(jù)進行了關聯(lián)規(guī)則的挖掘，找出圖書大類之間、讀者單位與圖書大類之間、不同類型的讀者與圖書大類之間、圖書與圖書之間的關聯(lián)關系。最后依據(jù)挖掘的結果對圖書館各項工作提出具體的建議和改