基于数据挖掘的高校数字图书馆信息资源管理
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·高校数字图书馆应用数据挖掘的意义 | 第10页 |
| ·本文研究的主要内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第12-21页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12页 |
| ·数据挖掘的主要任务 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘应用 | 第13-14页 |
| ·SAS语言简介 | 第14-19页 |
| ·SAS系统对数据的管理 | 第14-15页 |
| ·SAS程序的数据集 | 第15-16页 |
| ·SAS宏 | 第16页 |
| ·SAS数据步与过程步 | 第16-19页 |
| ·SAS数据挖掘主要过程 | 第19页 |
| ·影响数据挖掘效果因素分析 | 第19-21页 |
| 第三章 SAS的聚类分析和关联规则分析 | 第21-43页 |
| ·聚类分析的概念及算法划分 | 第21-23页 |
| ·聚类分析的概念 | 第21-22页 |
| ·聚类分析算法的划分 | 第22-23页 |
| ·谱系聚类法 | 第23-25页 |
| ·谱系聚类法算法 | 第23-24页 |
| ·谱系聚类法统计量分析 | 第24-25页 |
| ·聚类实现过程 | 第25页 |
| ·基于SAS的读者群体聚类分析 | 第25-35页 |
| ·读者数据的获取与数据预处理 | 第25-26页 |
| ·SAS模式挖掘 | 第26-34页 |
| ·模式分析 | 第34页 |
| ·知识或规律 | 第34-35页 |
| ·SAS关联规则分析 | 第35-43页 |
| ·关联规则的概念及分类 | 第35-36页 |
| ·经典频集算法Aprior | 第36-38页 |
| ·基于SAS的图书借阅数据关联规则分析 | 第38-43页 |
| 第四章 基于SAS的Web使用日志数据挖掘 | 第43-67页 |
| ·Web数据挖掘的概念及分类 | 第43-45页 |
| ·Web数据挖掘的概念 | 第43页 |
| ·Web数据挖掘的分类 | 第43-45页 |
| ·Web使用挖掘方法 | 第45页 |
| ·Web使用日志分析 | 第45-50页 |
| ·高校数字图书馆Web日志的特点 | 第45-46页 |
| ·日志格式分析 | 第46-49页 |
| ·典型的日志记录形式 | 第49-50页 |
| ·基于SAS的Web使用日志数据挖掘 | 第50-67页 |
| ·基于SAS的Web使用日志数据挖掘过程 | 第50-51页 |
| ·数据收集和预处理 | 第51-57页 |
| ·SAS模式挖掘及结果分析 | 第57-67页 |
| 第五章 结束语 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第71页 |
