基于数据挖掘技术的图书馆借阅记录分析研究-计算机应用技术专业论文.docx

学位论文独创性（或创新性）声明 秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指 导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所 罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得 西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。 本人签名： 日期 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的 复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影 印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥 写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。 （保密的论文在解密后遵守此规定） 本学位论文属于保密，在 年解密后适用本授权书。 本人签名： 日期 导师签名： 日期 摘 摘 要 摘 要 随着计算机技术的迅速发展和网络技术的广泛应用，“数据爆炸但知识贫乏” 的现象越来越突出。图书馆主要是为读者提供服务的场所，借阅图书是它的主要 功能。图书馆系统在长期运行中积累了大量的图书借阅数据，在读者个性化需求 逐渐增多的氛围下，如何利用这些图书馆系统中的借阅数据资源为流通、采购等 工作提供科学的决策，开展个性化服务，促进图书情报工作研究，数据挖掘技术 就是解决上述方法之一。利用数据挖掘技术可从大量数据中提取出可信的、新颖 的、有效的并最终能被人理解的信息模式处理过程，它涉及数据库、人工智能、 统计学、模式识别、可视化技术、并行计算等众多领域知识。数据挖掘技术应用 到图书馆是本文的初步尝试。 本文介绍了数据挖掘的概念、内容、对象、方法、任务、过程以及数据挖掘 工具的选择等，研究了关联规则、决策树、聚类、时间序列等几种算法。本文利 用西安财经学院近年来读者的借阅数据，结合本馆的实际情况，针对如何提供给 读者个性化服务作了深入研究。通过收集相关数据，认真分析，使用多种方法反 复试验，建立了读者借阅图书的挖掘模型，并经过验证。包括：读者借阅图书之 间关联模型、针对性别的借阅图书读者群划分模型和图书借阅繁忙程度周期模型， 分析了读者借阅图书特点和读者行为特征，给出了决策建议和相应的措施，希望 使资源利用率提高的同时，帮助提升图书馆的服务水平。 关键词： 数据挖掘 图书借阅记录 关联规则 聚类分析 Ab Abstract Abstract With the rapid development of computer technology and networking technology is widely used, the data explosion but lack of knowledge is increasingly prominent. Establishments that provide services primarily for readers of the library, borrow books are its main function. The library system has accumulated the massive borrowing books data in the long term, Under the atmosphere of increasing readers demands, How to use the library borrow data in the system, such as resource flows, procurement provides scientific decision-making, personalized service, to promote library and information studies, data mining is to solve one of the above methods. Using data mining techniques can be extracted from large amounts of data reliable, innovative, effective and ultimately, patterns of information handling procedures can be understood, it involves databases, pa