基于遗传算法的关联规则挖掘研究

针对图书馆读者借阅信息复杂度过大的难点,采用遗传算法研究关联规则挖掘,并举例说明。     

关联规则挖掘在优化高校馆藏结构中的应用

简要介绍了关联规则挖掘以及Apriori算法,并将Apriori算法应用于高校图书馆流通数据,从读者需求的角度出发挖掘借阅图书之间的关联,为图书采购工作提供理论依据,优化图书馆的馆藏结构。     

基于数据挖掘技术的高校图书馆馆藏优化研究

简要介绍了数据挖掘以及过程,并将关联规则算法应用于高校图书馆流通数据,从读者需求的角度出发挖掘借阅图书之间的关联,从而优化图书馆的馆藏结构,提高图书馆服务质量。     

基于加权数据勘探技术构建图书馆阅读统计与评价体系研究

以读者和图书为勘探目标,利用数据勘探技术挖掘了图书被借阅的内涵规律,通过加权关联规则（The weighted association rules）算法,设计了一个图书馆阅读统计与评价体系,对读者图书借阅进行针对性推荐,提高了读者阅读效率。     

Apriori算法在新书推荐中的应用

图书馆新书推荐工作是利用关联规则的Apriori算法对读者信息、借阅记录等历史信息进行分析,了解不同读者群体的借阅模式,并采用改进后的关联规则对新书进行推荐工作,进而有效地提高图书馆服务的水平.     

多维关联规则算法在数字图书馆中的应用

介绍了数据挖掘中的多维关联规则算法,针对高校数字图书馆数据库的特点,对多维关联规则算法进行改进,并运用到挖掘过程中.通过分析数据挖掘结果,探索学生借阅书刊的一些潜在规律,优化图书馆的馆藏布局,为读者提供有特色的个性化服务.     

数据挖掘在图书信息管理系统中的应用

采用数据挖掘技术,通过挖掘某大学图书信息管理系统数据仓库中的借阅记录,运用并改进Apriori算法,比较、分析了读者需求的、按科目分类的各类图书资料间的关联;这些关联规则为图书管理员提供了有效地分析图书借阅状况、提高图书管理水平、提高图书馆服务质量等的办法.     

基于Visual FoxPro编程的图书流通关联规则挖掘研究与实现

对关联规则挖掘的经典Apriori算法进行了深入细致研究。在Visual FoxPro环境下,通过编程实现了经典的Apriori算法,完成了对辽宁石油化工大学近十年来图书借阅数据的关联规则挖掘,得出了专业图书间的借阅关联关系。为预测读者的借阅倾向、辅助采购决策、主动推送相关信息等服务提供了较为翔实的数据支持。     

个性化借阅服务的关联规则挖掘

个性化借阅数据挖掘和推荐为提高图书馆服务的有效性和智能性提供了可能,将关联规则技术应用到个性化借阅服务中,通过对以往借阅信息的挖掘以产生借阅书目的关联规则来实现个性化信息推荐服务。同时,图书类别关联规则的发现,对于图书购买、图书排架和图书推荐都具有深刻意义。     

基于数据挖掘的书目推荐研究

通过分析推荐书目的作用,在几种传统图书推荐服务方式的基础上,尝试将数据挖掘中的关联规则引入到图书馆书目推荐的工作中。基于借阅实例,利用关联原则和Apriori算法对读者借阅记录进行分析,从而为读者提供个性化的图书推荐服务。文章指出这种书目推荐方式对图书馆和读者都具有重要的意义。     

基于Apriori算法的读者行为分析

本文利用Apriori算法对图书管理集成系统产生的流通数据进行数据挖掘,找出读者借阅书目之间的关联规则,从而指导图书馆工作人员主动的向读者推荐满意的图书。     

高校图书馆读者借阅行为分析

高校图书馆的借阅数据库记录了读者的大量借阅信息,为分析读者的借阅行为提供了很好的依据。通过数据挖掘技术对图书馆读者的借阅记录进行了挖掘和分析,首先对图书馆借阅数据库的原始数据进行了整理和计算,进而分析了读者的借阅行为(包括借阅偏好、借阅次数及频率)及其与读者的专业、性别、年级等因素之间的关系,并基于这种关系分析为图书馆工作提出了有益的建议。     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

关联规则挖掘在高校图书借阅统计分析中的应用

把关联规则挖掘与统计分析相结合,应用在图书借阅数据的分析中,从而找出图书与图书之间以及读者和图书之间的一些关联关系,以确定图书采购的合理性,进一步提高图书采购质量。最后给出了相应的建议,作为高校图书馆改进服务时的参考,最终使高校为学生提供更专业更个性化的服务。     

关联规则挖掘在高校图书借阋统计分析中的应用

把关联规则挖掘与统计分析相结合,应用在图书借阅数据的分析中.从而找出图书与图书之间以及读者和图书之间的一些关联关系,以确定图书采购的合理性,进一步提高图书采购质量.最后给出了相应的建议,作为高校图书馆改进服务时的参考.最终使高校为学生提供更专业更个性化的服务.     

对高校图书馆读者借阅权限的思考

本文通过对高校图书馆读者借阅权限的现状及相关因素的分析思考,提出了根据读者需求,科学制定借阅规则,合理分配借阅权限,是最大程度体现"读者至上",最大限度利用图书馆资源的关键。     

基于关联规则的藏文文献流通特征研究——以西藏大学图书馆为例

文献流通数据记录了读者的借阅行为,文章在分析书目数据库存储结构的基础上,提取了西藏大学图书馆馆藏藏文文献的流通数据,提出了Apriori的改进算法,并使用改进后的关联规则算法分析了藏文文献流通数据,挖掘出流通事务数据中隐含的关联规则。     

基于数据过滤Apriori算法的图书推荐模型

可以从读者的图书借阅记录中挖掘有价值的数据,识别读书佦好,提供个性化的图书借阅推荐服务.Apriori算法存在单一用户的单一借阅记录在整体数据集中变成离群点,导致分析时间和内存开销显著增加的问题.通过设定置信度、支持度和过滤度的阈值,对原数据集进行过滤;再使用Apriori算法对新的数据集进行关联规则分析.带有数据过滤...     

FCM聚类算法在数字图书馆中的应用研究

运用模糊C-均值(FCM)聚类算法对数字图书馆的图书借阅数据进行数据挖掘,并使用误判率交叉估计法验证挖掘过程的有效性.通过分析聚类挖掘结果,寻找到读者借阅图书的潜在规律,并对各类图书的借阅质量进行判断,以提高图书馆的图书利用率,进一步优化馆藏.     

关联规则挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用

在高校图书馆进行数字化建设的今天,图书馆个性化服务已成为迫切需要。高校图书馆开展个性化服务的一个关键之处是如何有效自动获取读者的个性化信息需求,从而指导个性化服务。使用关联规则技术对图书馆服务过程中产生的事务数据进行挖掘,能够全面获取各类型读者的信息需求模式。个性化服务系统通过学习这些需求模式知识,可以为读者提供准确的服务。