數據挖掘技術在高校圖書館綜合管理中的應用研究.pdf

1、如今，數據采集和存儲技術的發(fā)展使得許多數據庫的數據量極其龐大，要從中分析有價值的信息、知識變得越來越困難，而這種分析需求卻與同俱增。數據挖掘就是從海量數據中發(fā)現那些隱藏的、人們感興趣的具有特定規(guī)律的信息，是一種發(fā)現知識、提取有用信息的過程，這些信息可以用來預測和決策。
　　 高校圖書館與教師教學工作相輔相成的，在教書育人工作中起著不可估量的作用。同時，圖書館還可以幫助學生構建合理的知識結構，提高自學、使用信息和終身學習的能力。然

2、而，國內數據挖掘應用于圖書館的研究，還大多是對圖書館讀者行為和群體關系進行研究，沒有真正運用到實際生活中。高校圖書館館藏豐富，圖書館中數據量大，然而，數據庫中的數據一直沒有被充分利用，資源利用率低、信息開發(fā)不足。
　　 本文使用SAS數據挖掘軟件開展數據預處理和挖掘工作，在傳統(tǒng)的高校圖書館管理系統(tǒng)中增加聚類算法和關聯規(guī)則算法，實現讀者群體劃分的聚類，發(fā)現讀者借閱信息之間的關聯性。主要工作與成果有以下幾點：
　　 (1)總

3、結目前國內高校圖書館管理現狀，分析其存在的缺陷和不足，并簡要分析數據挖掘技術運用到高校圖書館綜合管理中的必要性。
　　 (2)收集和整理圖書館中讀者信息、借閱信息和館藏信息等數據，確定數據挖掘目標，對數據進行清洗、空缺值填補和噪聲數據剔除等預處理操作，根據需要將數據格式進行轉換并導入到SAS和SQL Server2000中，為后續(xù)挖掘工作的開展準備數據。
　　 (3)將SAS/EM模塊作為本文數據挖掘的分析工具，建立聚類