| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的工作与组织结构 | 第12-15页 |
| 2 相关理论和技术概述 | 第15-26页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第15-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘的基本概念及发展历程 | 第15-17页 |
| 2.1.2 数据挖掘的流程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数据挖掘的分类 | 第18-19页 |
| 2.2 数据仓库技术及OLAP技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 数据仓库概念及其基本特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据仓库的系统结构 | 第20-21页 |
| 2.2.3 联机分析处理(OLAP) | 第21-23页 |
| 2.3 新技术应用于图书管理 | 第23-25页 |
| 2.3.1 数据挖掘应用于图书管理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 个性化服务应用于图书管理 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 高校图书管理系统的分析与设计 | 第26-35页 |
| 3.1 高校图书管理系统分析 | 第26-28页 |
| 3.1.1 系统拓扑图 | 第26页 |
| 3.1.2 系统总体结构 | 第26-27页 |
| 3.1.3 系统业务流程图 | 第27-28页 |
| 3.2 高校图书馆的特征分析 | 第28-29页 |
| 3.3 高校图书馆数据仓库设计 | 第29-34页 |
| 3.3.1 ER模型建立 | 第29-32页 |
| 3.3.2 数据仓库逻辑结构设计 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 关联规则及Apriori算法改进 | 第35-51页 |
| 4.1 关联规则基本概念 | 第35页 |
| 4.2 一些现有的关联规则的算法 | 第35-37页 |
| 4.3 Apriori算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 Apriori算法原理 | 第37-40页 |
| 4.3.2 Apriori算法具体实例 | 第40-42页 |
| 4.3.3 Apriori算法的缺陷及可改进的地方 | 第42页 |
| 4.3.4 从频繁项集推导关联规则 | 第42-43页 |
| 4.4 一种改进的Apriori算法 | 第43-46页 |
| 4.5 改进算法的实例 | 第46-49页 |
| 4.6 改进Apriori算法的实验 | 第49-50页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第49-50页 |
| 4.6.2 实验结果展示和分析 | 第50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 个性化服务及数据挖掘在图书馆中的应用 | 第51-61页 |
| 5.1 关联规则在图书馆中的应用 | 第51-57页 |
| 5.1.1 关联规则求解问题的思路 | 第51-52页 |
| 5.1.2 关联规则应用到图书馆工作中 | 第52-53页 |
| 5.1.3 改进Apriori算法挖掘借阅记录 | 第53-57页 |
| 5.2 系统实验分析 | 第57-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 进一步的研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |