| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1、引言 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究工作及论文组织结构 | 第12-14页 |
| 2、数据挖掘理论及研究现状 | 第14-25页 |
| ·本章目的 | 第14页 |
| ·数据挖掘技术的产生 | 第14页 |
| ·数据挖掘概论 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘主要任务 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘项目的生命周期 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第17-24页 |
| ·数据挖掘学术研究 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘技术应用研究 | 第19-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3、基于图书馆流通日志信息的维度建模 | 第25-36页 |
| ·本章目的 | 第25页 |
| ·多维数据模型:星型、雪花和事实星座 | 第25-26页 |
| ·维度模型的建立 | 第26-33页 |
| ·多维建模术语简述 | 第27-28页 |
| ·流通日志信息多维模型 | 第28-29页 |
| ·维度表属性 | 第29-33页 |
| ·嵌套表 | 第33-34页 |
| ·统一维度模型 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 4、基于SQL Server 2005的ETL | 第36-41页 |
| ·本章目的 | 第36-37页 |
| ·ETL概念简述 | 第37-38页 |
| ·DTS:Microsoft SQL Server 2000时代ETL | 第38页 |
| ·SSIS:Microsoft SQL Server 2005时代ETL | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5、点击流数据仓库 | 第41-52页 |
| ·本章目的 | 第41页 |
| ·点击流数据源 | 第41-44页 |
| ·数据预处理 | 第44-46页 |
| ·书目查询点击维度模型 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 6、基于图书馆日志信息的模糊聚类分析 | 第52-59页 |
| ·本章目的 | 第52页 |
| ·聚类概念 | 第52-53页 |
| ·聚类步骤 | 第53页 |
| ·聚类策略 | 第53-54页 |
| ·基于目标函数的模糊聚类分析 | 第54-56页 |
| ·应用效果比较和分析 | 第56-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 7、总结和展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |