| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·需要关注的问题 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 技术基础 | 第16-24页 |
| ·数据挖掘及相关理论 | 第16-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第16页 |
| ·数据挖掘过程 | 第16-18页 |
| ·分析各类相关算法的挖掘能力 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘应用的必要性和可行性分析 | 第19-20页 |
| ·必要性分析 | 第19页 |
| ·可行性分析 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术应用分析 | 第20页 |
| ·个性化推荐服务理论综述 | 第20-23页 |
| ·系统构成 | 第20-21页 |
| ·个性化应用现状 | 第21-22页 |
| ·个性化推荐系统的基本特点 | 第22页 |
| ·推荐系统研究热点 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘在个性化推荐服务中的应用分析 | 第24-37页 |
| ·系统设计目的和原则 | 第24-25页 |
| ·设计目的 | 第24-25页 |
| ·设计原则 | 第25页 |
| ·个性化推荐挖掘模型需求分析 | 第25-29页 |
| ·高校图书馆特点 | 第26-27页 |
| ·高校图书馆借阅流程调查分析 | 第27-29页 |
| ·高校图书馆数据挖掘问题研究 | 第29-30页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·具体研究内容 | 第29-30页 |
| ·数据挖掘模型要做的工作 | 第30-31页 |
| ·数据挖掘模型为读者所提供的推荐服务 | 第30页 |
| ·数据挖掘模型需要完成的工作 | 第30-31页 |
| ·个性化推荐结构设计 | 第31-33页 |
| ·整体结构设计 | 第31页 |
| ·读者阅读个性化推荐数据挖掘体系结构 | 第31-33页 |
| ·挖掘工具选择 | 第33-34页 |
| ·使用 Microsoft Excel 数据透视表功能进行数据分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 读者阅读个性化推荐数据挖掘实施 | 第37-56页 |
| ·个性化挖掘实施概述 | 第37页 |
| ·图书馆数据挖掘数据准备 | 第37-38页 |
| ·借阅记录数据预处理 | 第38-43页 |
| ·借阅记录挖掘的算法选择 | 第43-46页 |
| ·聚类算法分析 | 第43-45页 |
| ·关联规则分析 | 第45-46页 |
| ·数据挖掘模型的建立及挖掘 | 第46-53页 |
| ·通过聚类算法对读者细分 | 第47-50页 |
| ·关联挖掘 | 第50-51页 |
| ·在已聚类的群中进行关联挖掘 | 第51-53页 |
| ·利用 Web 节点对数据进行分析 | 第53页 |
| ·基于挖掘结果的建议 | 第53-54页 |
| ·对图书馆发展的建议 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64页 |