| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第5-9页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第5页 |
| 1.2 国内外研究进展及现状 | 第5-6页 |
| 1.3 文章结构 | 第6-9页 |
| 第二章 图书借阅信息的统计分析 | 第9-13页 |
| 2.1 利用描述统计学概念分析借阅数据 | 第9-10页 |
| 2.2 聚类分析 | 第10-13页 |
| 第三章 基于关联规则的数据挖掘在图书借阅信息中应用 | 第13-29页 |
| 3.1 关联规则的定义 | 第13页 |
| 3.2 Apriori 算法过程 | 第13-14页 |
| 3.3 关联规则中基于相关性的兴趣度模型 | 第14-15页 |
| 3.4 关联规则研究过程 | 第15-16页 |
| 3.5 单维关联规则结果分析 | 第16-24页 |
| 3.6 多维关联规则结果分析 | 第24-29页 |
| 第四章 基于协同过滤的数据挖掘在图书智能推荐中的应用 | 第29-37页 |
| 4.1 图书智能推荐服务背景及目标 | 第29页 |
| 4.2 推荐结果 | 第29-32页 |
| 4.3 评价分析 | 第32-35页 |
| 4.4 结论 | 第35-37页 |
| 第五章 基于网络和节点属性模型的大学生阅读倾向分析 | 第37-43页 |
| 5.1 网络关系和节点属性模型 | 第37-38页 |
| 5.2 研究过程 | 第38-41页 |
| 5.3 结论 | 第41-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第48-49页 |
| 附录 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
