关联规则在高校图书馆读者数据处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 插图清单 | 第10-11页 |
| 表格清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·数据挖掘的产生背景 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第13页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·高校图书馆中的数据挖掘 | 第13-17页 |
| ·高校图书馆工作中存在的问题 | 第14页 |
| ·个性化服务 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘在高校图书馆的应用 | 第15-16页 |
| ·图书馆数据挖掘研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容与组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第18-23页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘目前存在的问题及发展趋势 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘目前存在的问题 | 第21-22页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 关联规则 | 第23-36页 |
| ·关联规则的概念 | 第23-25页 |
| ·基本定义 | 第23-24页 |
| ·关联规则的分类 | 第24页 |
| ·关联规则挖掘步骤 | 第24-25页 |
| ·经典的关联规则算法—Apriori算法 | 第25-30页 |
| ·Apriori算法基本思想 | 第25页 |
| ·Apriori算法分析 | 第25-26页 |
| ·Apriori算法描述 | 第26-28页 |
| ·Apriori算法的优缺点 | 第28页 |
| ·Apriori算法的改进 | 第28-30页 |
| ·FP-growth算法 | 第30-35页 |
| ·FP-growth算法的基本思想 | 第30页 |
| ·FP-growth算法分析 | 第30-31页 |
| ·FP-growth算法描述 | 第31-35页 |
| ·FP-growth算法的优缺点 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 关联规则在图书借阅数据中的应用 | 第36-55页 |
| ·数据挖掘任务 | 第36页 |
| ·数据预处理 | 第36-46页 |
| ·数据选取与导入 | 第36-38页 |
| ·数据集成 | 第38-39页 |
| ·数据清理 | 第39-41页 |
| ·数据筛选 | 第41页 |
| ·数据转换 | 第41-44页 |
| ·数据归约 | 第44-46页 |
| ·Microsoft关联算法 | 第46-49页 |
| ·主要参数 | 第46-47页 |
| ·关联模型 | 第47页 |
| ·挖掘过程 | 第47-49页 |
| ·图书馆个性化服务系统原型设计及实验 | 第49-54页 |
| ·系统实现 | 第49-50页 |
| ·实际应用 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·工作总结 | 第55页 |
| ·工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61页 |
