数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-13页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·目前研究的不足 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| 2 理论基础综述 | 第15-26页 |
| ·数据仓库及相关理论 | 第15-18页 |
| ·数据仓库体系结构 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的数据元素 | 第16-17页 |
| ·数据仓库数据模型 | 第17-18页 |
| ·OLAP理论 | 第18页 |
| ·数据挖掘及相关理论 | 第18-22页 |
| ·数据挖掘过程 | 第18-21页 |
| ·相关算法的比较分析 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第22-26页 |
| ·预处理的主要功能 | 第22-25页 |
| ·预处理最新方法 | 第25-26页 |
| 3 高校图书馆服务中数据挖掘应用分析 | 第26-36页 |
| ·高校图书馆数据挖掘模型设计目的和原则 | 第26-27页 |
| ·设计目的 | 第26页 |
| ·设计原则 | 第26-27页 |
| ·高校图书馆挖掘模型需求分析 | 第27-31页 |
| ·高校图书馆特点 | 第27-28页 |
| ·高校图书馆借阅流程调查分析 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘技术在图书管理中的应用分析 | 第29-31页 |
| ·高校图书馆数据挖掘研究问题 | 第31-32页 |
| ·问题描述 | 第31页 |
| ·研究具体内容 | 第31-32页 |
| ·个性化推荐结构设计 | 第32-33页 |
| ·整体结构设计 | 第32-33页 |
| ·图书馆数据挖掘体系结构 | 第33页 |
| ·挖掘工具选择 | 第33-36页 |
| 4 图书馆数据仓库的建立及OLAP分析 | 第36-57页 |
| ·数据仓库体系分析 | 第36-38页 |
| ·图书馆数据仓库建立的必要性 | 第36-37页 |
| ·数据仓库主题的确立 | 第37页 |
| ·框架的选择 | 第37页 |
| ·数据源的获取 | 第37-38页 |
| ·粒度分析 | 第38页 |
| ·数据仓库模型 | 第38-44页 |
| ·维度表分析及级别的设置 | 第38-41页 |
| ·事实表分析 | 第41页 |
| ·雪花模型和星座模型的的建立 | 第41-44页 |
| ·数据仓库体系结构分析 | 第44页 |
| ·图书馆数据仓库数据预处理 | 第44-51页 |
| ·图书馆数据迁移 | 第45-46页 |
| ·空值处理 | 第46-47页 |
| ·图书馆数据清理 | 第47页 |
| ·图书馆数据的转换 | 第47-51页 |
| ·OLAP模型分析 | 第51-57页 |
| ·基于时间特性的OLAP分析 | 第51-54页 |
| ·基于图书类别的OLAP分析 | 第54-57页 |
| 5 图书馆个性化服务数据挖掘研究 | 第57-87页 |
| ·个性化挖掘实施概述 | 第57页 |
| ·图书馆数据挖掘数据准备 | 第57-61页 |
| ·数据集成 | 第57-60页 |
| ·数据标准化 | 第60-61页 |
| ·数据集属性分类 | 第61-69页 |
| ·属性分类目的 | 第61页 |
| ·数据属性特征 | 第61-64页 |
| ·属性的简约 | 第64-65页 |
| ·研究属性归约 | 第65-68页 |
| ·研究属性计算方法选择 | 第68-69页 |
| ·算法的选择 | 第69-72页 |
| ·聚类算法比较 | 第70-72页 |
| ·聚类算法分析 | 第72页 |
| ·通过聚类算法对读者细分 | 第72-77页 |
| ·基于读者的聚类挖掘 | 第73页 |
| ·聚类挖掘模型的建立 | 第73-77页 |
| ·聚类结果分析 | 第77页 |
| ·通过关联规则对图书进行强关联分析 | 第77-83页 |
| ·基于图书的关联分析 | 第77-78页 |
| ·关联挖掘模型的建立 | 第78-81页 |
| ·选取图书借阅数据进行关联挖掘 | 第81-82页 |
| ·在已聚类的群中进行关联挖掘 | 第82-83页 |
| ·Clementine模型发布 | 第83-84页 |
| ·挖掘分析的最终结果与解释 | 第84-87页 |
| 6 结论 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
