數(shù)據(jù)挖掘技術的研究及在圖書借閱系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著計算機技術特別是數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)信息以海量形式存在，由此給感興趣數(shù)據(jù)的分析與提取帶來了諸多困擾，高校圖書管理系統(tǒng)即為典型狀況之一。一方面，圖書館的讀者成千上萬，他們性別不同，專業(yè)不同，閱讀興趣和愛好也各不相同；另一方面，面對目前出版商和書店堆積如山的圖書，如何了解各個專業(yè)學生的借閱習慣，借閱習慣與學習成績間是否有一定關聯(lián)等，均日益成為圖書館管理層必須面對的一個重要問題。了解并掌握了類似的信息，管理人員就可以有針對性的進行學

2、生借閱習慣的培養(yǎng)與教育，并能充分利用有限的購書經(jīng)費采購到令讀者滿意的圖書，有利于學生綜合能力與成績的提高，。 本文基于本校圖書館的實際業(yè)務需要，針對學生借閱信息和學生成績等信息資源，利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析技術及數(shù)據(jù)挖掘技術對學生借閱數(shù)據(jù)進行分析，從而實現(xiàn)對學生借閱狀況了解，并力圖發(fā)現(xiàn)學生借閱習慣與成績間的關系，進而為后期學生學生借閱習慣的指導與培養(yǎng)、圖書的選購等提供相關的參考與支持。 文中實現(xiàn)了基于學生借閱信息的數(shù)據(jù)倉庫

3、的設計，并運用DTS工具實現(xiàn)了異構數(shù)據(jù)轉換，解決了大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)轉換及聯(lián)機分析處理問題。在這個數(shù)據(jù)倉庫上建立了多維數(shù)據(jù)集，確立了分析維度和度量。從多個維度與不同粗細粒度出發(fā)對學生借閱信息進行了多層次的分析，實現(xiàn)對學生借閱信息的聯(lián)機分析處理和輔助決策支持。 針對學生借閱興趣、習慣及其與成績間的分析預測問題，本文抽取了部分樣本數(shù)據(jù)，建立了決策樹分類模型。模型創(chuàng)建過程中，針對ID3算法的取值偏向問題，使用了基于規(guī)則的信息增益度優(yōu)化算法