| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·数据挖掘的国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘在图书馆管理中的应用研究现状 | 第10-11页 |
| ·系统开发的可行性 | 第11页 |
| ·系统开发目标 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘概述 | 第13-24页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第13页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第13-14页 |
| ·决策树 | 第14-15页 |
| ·决策树方法概述 | 第14页 |
| ·C4.5算法介绍 | 第14-15页 |
| ·关联规则分析方法 | 第15-23页 |
| ·关联规则分析方法概述 | 第16页 |
| ·支持度和置信度 | 第16-17页 |
| ·频繁项目集和候选项目集 | 第17页 |
| ·关联规则算法 | 第17-23页 |
| ·Apriori算法介绍 | 第17-20页 |
| ·AprioriTid算法介绍 | 第20-22页 |
| ·FP-tree算法简介 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 高校图书智能推荐系统需求分析 | 第24-29页 |
| ·系统概述 | 第24页 |
| ·系统需求分析 | 第24-28页 |
| ·系统用例图 | 第24-26页 |
| ·读者用例图与图书管理人员用例图 | 第24-25页 |
| ·用例图说明 | 第25-26页 |
| ·系统活动图 | 第26-27页 |
| ·系统数据流图 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 高校图书智能推荐系统总体设计 | 第29-37页 |
| ·系统网络拓扑设计 | 第29页 |
| ·系统总体结构设计 | 第29-30页 |
| ·系统功能模块设计 | 第30-34页 |
| ·用户使用模块 | 第31-32页 |
| ·管理员管理模块 | 第32-34页 |
| ·系统数据库设计及E-R图 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 系统关键模块的设计与实现 | 第37-65页 |
| ·决策树算法挖掘模块 | 第37-46页 |
| ·数据选取 | 第37-38页 |
| ·数据预处理 | 第38-39页 |
| ·决策树挖掘设计 | 第39-45页 |
| ·属性信息处理 | 第39-41页 |
| ·信息增益率的计算 | 第41-44页 |
| ·生成决策树产生规则 | 第44-45页 |
| ·产生图书推荐 | 第45-46页 |
| ·关联规则分析算法挖掘模块 | 第46-60页 |
| ·数据选取 | 第47-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-53页 |
| ·数据清洗 | 第48-49页 |
| ·数据变化 | 第49-53页 |
| ·支持度和置信度的选择 | 第53-56页 |
| ·机器预设参数 | 第54-56页 |
| ·人工设置参数 | 第56页 |
| ·关联规则挖掘设计 | 第56-60页 |
| ·Apriori算法的实现 | 第56-59页 |
| ·Apriori算法挖掘效率分析 | 第59-60页 |
| ·APRIORI算法基于图书馆应用的改进 | 第60-64页 |
| ·基于图书馆应用改进的Apriori算法的基本思想 | 第60-61页 |
| ·改进后的Apriori算法的实现 | 第61-62页 |
| ·基于图书馆应用改进的Apriori算法的挖掘结果分析 | 第62-63页 |
| ·挖掘结果对比 | 第62-63页 |
| ·挖掘效率对比 | 第63页 |
| ·挖掘结果对用户的作用 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |