基于数据挖掘图书馆管理决策研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·数据挖掘技术在图书馆管理中的研究概况 | 第11-16页 |
| ·国外研究与应用 | 第11-13页 |
| ·国内研究与应用 | 第13-16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-19页 |
| 2 数据挖掘技术 | 第19-25页 |
| ·数据挖掘系统 | 第19-22页 |
| ·数据挖掘的功能及应用领域 | 第22-25页 |
| 3 数据挖掘方法介绍 | 第25-94页 |
| ·聚类方法介绍 | 第25-38页 |
| ·聚类算法简介 | 第25-27页 |
| ·基于密度和密度可达的聚类算法和算法描述 | 第27-30页 |
| ·基于密度和密度可达的聚类算法数据分布实验 | 第30-33页 |
| ·基于密度和密度可达聚类算法聚类过程 | 第33-38页 |
| ·关联方法介绍 | 第38-43页 |
| ·关联规则简介 | 第38页 |
| ·关联方法简介 | 第38-41页 |
| ·基于距离的量化关联规则挖掘 | 第41-43页 |
| 4 图书馆管理中的聚类应用 | 第43页 |
| ·调查问卷数据聚类应用 | 第43-59页 |
| ·问卷设计与数据预处理 | 第43-47页 |
| ·图书资料需求聚类应用 | 第47-53页 |
| ·馆藏基本需求聚类应用 | 第53-58页 |
| ·决策建议 | 第58-59页 |
| ·网络调查数据聚类应用 | 第59-72页 |
| ·网络数据收集与数据预处理 | 第60-63页 |
| ·高校图书馆人力资源聚类应用 | 第63-67页 |
| ·高校图书馆资源聚类应用 | 第67-70页 |
| ·决策建议 | 第70-72页 |
| 5 图书馆管理中的关联应用 | 第72页 |
| ·通用图书馆集成系统简介 | 第72-74页 |
| ·图书馆系统中读者属性与图书类别的关联分析 | 第74-81页 |
| ·数据收集与数据预处理 | 第75-78页 |
| ·Clementine 关联规则挖掘 | 第78-79页 |
| ·挖掘结果与决策建议 | 第79-81页 |
| ·图书馆系统中图书间的关联应用 | 第81-88页 |
| ·数据收集与数据预处理 | 第81-84页 |
| ·Clementine 关联规则挖掘 | 第84页 |
| ·挖掘结果与决策建议 | 第84-88页 |
| ·问卷中学科间的关联应用 | 第88-94页 |
| ·数据收集与数据预处理 | 第88-89页 |
| ·基于距离的量化关联规则挖掘 | 第89-90页 |
| ·挖掘结果与决策建议 | 第90-94页 |
| 结论 | 第94-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 附录A | 第102-107页 |
| 附录B | 第107-108页 |
| 附录C | 第108-109页 |
| 附录D | 第109-110页 |
| 在学研究成果 | 第110-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
