数据挖掘在高校图书馆个性化信息服务中的应用研究.pdfVIP

4.6基于挖掘结果的个性化服务建议3333 4.7对图书馆发展的建议3333 4.8本章小结3434 第五章 总结与展望3535 5.1总结3535 5.2展望3535 参考文献3737 致 谢4040 附录：研究生阶段参加科研项目及发表学术论文情况4141 摘 要 随着数据库技术的迅速发展以及自动化管理系统在图书馆的应用,使得图书 馆管理系统中积累了大量的读者对资源的历史访问数据。这些数据背后隐藏着许 多重要的信息,如果能对此庞杂的数据进行科学的梳理和细分，挖掘数据背后隐 藏的信息，就可以更好地利用这些数据为读者服务。但是,目前的图书馆管理系 统缺乏数据的集成和分析,更缺乏对数据中隐含的关联进行归纳与揭示,无法发 现这些数据中存在的关系和规则,无法预测读者的信息需求,更谈不上辅助决策 和开展个性化服务。 通过对国内外图书馆个性化信息服务的各种调查，发现近年来虽然研究文献 增长迅速，但关于图书馆个性化信息服务实践方面的研究相对较少，特别是了解 用户的信息需求以及如何将这些个性化信息需求与图书馆的信息服务很好的结 合起来等实践方面的研究较少。因此，本文希望通过此次研究能够为用户的需求 与图书馆的服务搭起一座“桥梁”，并希望对高校图书馆开展个性化信息服务起 到一定的实践意义。 本文首先介绍了数据挖掘、个性化信息服务的相关概念、发展概况，并阐述 了数据挖掘应用到高校图书馆个性化服务中的必要性和可行性，然后从理论研究 的角度建立起个性化服务系统模型。在具体实现研究中，以遵义医学院图书馆的 历史借阅记录为具体挖掘对象，应用数据挖掘技术，研究了高校图书馆个性化服 务系统中的数据采集和挖掘分析的具体实现。主要从两个方面实施挖掘分析，再 根据分析结果进行个性化信息推荐。一方面采用关联规则挖掘对借阅记录数据进 行挖掘，挖掘出各专业、各年级、各学历层次的读者对图书馆图书资源利用的关 联规则，找出具有强关联性的各类图书，主动为读者提供相关借阅的其它书籍信 息。另一方面采用聚类分析，将读者进行有效的群分类，总结出不同群的特点进 行针对性的信息推荐，提高馆藏文献资源的利用率。 关键词:数据挖掘；关联规则；聚类分析；高校图书馆；个性化服务 I Abstract Abstract AAbbssttrraacctt Along with the rapid development of database technology and automation management system in library application, make the library management system accumulated a lot of resources of history for readers to access the data. These data contain many important information, if these large data could be managed and fractionized scientifically, mining the information contains in these data, we can service for readers better. However, at present, the data of the library management system lack of the integration and analysis, and lack of conclusion and unclosing of the relationship contains in these data, unable to predict the readers information requirements,letalonethedecision-making andindividualizedservices. Through investating various library in