| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论知识和技术 | 第17-28页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第17-19页 |
| 2.2 K-means聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.3 Apriori关联规则算法 | 第20-24页 |
| 2.4 个性化推荐 | 第24页 |
| 2.5 中国图书馆图书分类法 | 第24-25页 |
| 2.6 核心开发技术 | 第25-27页 |
| 2.6.1 C | 第25-26页 |
| 2.6.2 ADO.NET数据访问技术 | 第26-27页 |
| 2.6.3 SQL Server数据库技术 | 第27页 |
| 2.7 小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图书推荐系统需求分析 | 第28-32页 |
| 3.1 系统背景概述 | 第28页 |
| 3.2 系统可行性分析 | 第28-29页 |
| 3.3 系统业务流程分析 | 第29页 |
| 3.4 功能需求 | 第29-30页 |
| 3.5 非功能需求 | 第30-31页 |
| 3.6 小结 | 第31-32页 |
| 第4章 图书推荐系统设计 | 第32-43页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第32-33页 |
| 4.1.1 系统整体架构 | 第32-33页 |
| 4.1.2 系统总体功能结构 | 第33页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第33-38页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第33-35页 |
| 4.2.2 读者信息挖掘 | 第35-36页 |
| 4.2.3 借阅信息挖掘 | 第36-38页 |
| 4.2.4 图书个性化推荐 | 第38页 |
| 4.3 数据库设计 | 第38-41页 |
| 4.4 开发环境 | 第41-42页 |
| 4.5 小结 | 第42-43页 |
| 第5章 图书推荐系统实现与测试 | 第43-68页 |
| 5.1 数据预处理 | 第43-47页 |
| 5.1.1 数据源选择 | 第43-46页 |
| 5.1.2 数据清洗 | 第46页 |
| 5.1.3 数据转换 | 第46页 |
| 5.1.4 数据集成 | 第46-47页 |
| 5.2 K-Means算法在读者聚类中的应用 | 第47-53页 |
| 5.2.1 K-means算法实现读者聚类的过程 | 第47-49页 |
| 5.2.2 K-means算法实现读者聚类的主要代码 | 第49-52页 |
| 5.2.3 读者聚类挖掘效果展示 | 第52-53页 |
| 5.3 Apriori算法在图书关联中的应用 | 第53-61页 |
| 5.3.1 Apriori算法实现图书关联的过程 | 第53-57页 |
| 5.3.2 Apriori算法实现图书关联的主要代码 | 第57-60页 |
| 5.3.3 图书关联规则挖掘效果展示 | 第60-61页 |
| 5.4 图书个性化推荐 | 第61-65页 |
| 5.4.1 面向未登录读者推荐 | 第61-64页 |
| 5.4.2 面向已登录读者推荐 | 第64-65页 |
| 5.5 图书推荐系统测试 | 第65-67页 |
| 5.6 小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |