| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第9-10页 |
| 1.2 选题目的 | 第10-11页 |
| 1.3 选题意义 | 第11页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.6 论文组织 | 第14-15页 |
| 第2章 图书馆中的数据挖掘 | 第15-18页 |
| 2.1 数据挖掘概述 | 第15页 |
| 2.2 图书馆服务中存在的问题 | 第15-16页 |
| 2.3 图书馆中数据挖掘应用的必要性及可行性 | 第16-17页 |
| 2.3.1 必要性 | 第16页 |
| 2.3.2 可行性 | 第16-17页 |
| 2.4 数据挖掘在图书馆中的应用分析 | 第17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 聚类分析在图书馆读者聚类中的应用 | 第18-28页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 聚类概述 | 第18-19页 |
| 3.3 K-MEANS算法 | 第19-21页 |
| 3.4 实例分析 | 第21-27页 |
| 3.4.1 数据预处理 | 第21-23页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第23-27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 关联规则在图书馆图书关联性中的应用 | 第28-36页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 研究现状 | 第28-29页 |
| 4.3 基本原理 | 第29-30页 |
| 4.4 APRIORI算法 | 第30-33页 |
| 4.5 实例分析 | 第33-35页 |
| 4.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 并行 APRIORI 算法在图书馆图书关联性中的应用 | 第36-44页 |
| 5.1 引言 | 第36页 |
| 5.2 TBB+OPENMP 混合编程 | 第36-38页 |
| 5.3 并行 APRIORI算法 | 第38-39页 |
| 5.4 实验评估 | 第39-43页 |
| 5.4.1 数据集规模的影响 | 第40-42页 |
| 5.4.2 最小支持度的影响 | 第42-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第44页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 作者简介 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |