关联规则在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

文章用数据挖掘中的关联规则技术对高校图书馆学生的借阅数据进行挖掘分析,从而挖掘出读者的阅读兴趣,发现书籍借阅的关联规则,科学地进行建议借阅和图书推荐等服务,以提高图书馆管理效率。     

基于遗传算法的数据挖掘技术在图书馆中的应用研究

图书馆作为信息的传统提供者,在长期的服务过程中积累了丰富的数据信息资源。将先进的数据挖掘技术引入图书馆行业,可以从现有数据资源中发掘有价值的信息,从而更好地优化馆藏、满足读者的需求和为图书管理人员提供决策支持。本文首先介绍数据挖掘和关联规则挖掘的概念,接着将遗传算法应用于关联规则挖掘中,最后通过实例挖掘图书馆读者和图书之间的关联规则。     

图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用

关联规则是数据挖掘中的核心技术。本文从关联规则的定义入手,利用Apriori算法,对读者借阅图书的关联情况、借阅规则进行了实际挖掘和分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆中的应用。     

基于数据挖掘的个性化网页推送服务模式研究

为满足用户及时获取个性化信息的需求,利用数据挖掘中的聚类分析方法对Web日志数据进行聚类,对网站已有用户的访问行为进行划分,得出各类别用户网页推送的数据集;采用关联规则方法提取聚类结果中各个簇的访问规则,完成个性化页面推送服务。结果表明该模式能够实现网站个性化页面推送的功能。     

基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型

针对图书馆服务自动化感知效果不佳，导致无法实现学生个性化推荐的问题，提出将最近邻搜索K-means聚类算法与关联规则算法相结合，构建一个基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型。首先，基于读者借阅行为，采用最近邻搜索K-means聚类算法(NNSK-means)分别从个体层次和集体层次进行聚类分析，挖掘出读者的阅读趋势和阅读兴趣；然后通过基于Apriori关联规则算法进行图书间与院系间关联规则挖掘；最后基于挖掘结果进行读者借阅不同种类图书概率反映和分析，从而提升自动化感知和个性化推荐效果。结果表明，采用提出的基于大数据挖掘技术的图书馆服务自动化感知模型后，热门图书推荐服务与学生个性化推荐服务的准确率和学生满意度分别保持在98%和90%以上，表明构建的模型可实现图书馆服务自动化感知，模型性能良好，可为学生提供更加精准的个性化推荐服务。     

关联挖掘在图书借阅数据库中的应用

对图书馆中的图书借阅数据库进行挖掘能给图书管管理人员提供许多有用信息。本文介绍了数据挖掘中的关联规则的基本概念,关联规则的挖掘过程,并给出了Apriori算法。以德州学院图书馆为例,分析了关联挖掘在图书馆中的应用。     

数据挖掘在图书管理方面的应用

随着高校图书馆图书的大量购买和招生人数的增多,图书管理运行系统产生了大量数据,利用传统的方法无法对这些海量数据进行研究分析。而数据挖掘正是解决此类问题的先进技术,对数据挖掘从定义、功能、应用方面进行了比较详细的阐述,尤其是在应用方面重点介绍了Apriori算法和K-means算法,讲述了其基本思想和工作过程。结合图书馆的数据,进行聚类分析和关联规则分析,得出最优的馆藏布局,为读者提供更好的主动的、人性化的服务。同时对数据挖掘在图书管理中的前景作了瞻望。     

基于关联规则算法的数据挖掘技术分析与研究

随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用.数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象.对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术的特点及应用进行了研究,结合关联规则算法的具体应用特点,对基于关联规则算法的数据挖掘技术进行了分析与研究.     

分组Apriori在图书借阅系统中的应用研究

简要介绍了数据挖掘技术产生的背景及其分类,阐述了数据挖掘技术中的一个重要分支-关联规则挖掘,研究分析了Apriori算法的不足。利用分组技术对原算法改进,然后把分组Apriori算法应用到数字化图书馆借阅系统中,对读者提供个性化的图书推荐服务。利用某高校已有的图书借阅历史信息,对分组Apriori算法和Apriori算法测试,证明分组Apriori算法相比于Apriori算法确实提高了数据挖掘效率。     

浅析图书馆智能推荐系统数据挖掘技术

随着社会的发展和科技的进步,应用在图书馆领域的先进技术也与日俱增,图书馆能够为用户提供的服务越来越受到业内人士的关注。通过研究笔者发现,传统的数字图书馆一般无法给顾客提供个性化的准确图书推荐服务,因此本文中笔者提出了一种图书馆智能推荐系统,通过数据挖掘技术来实现智能推荐功能,分析数据挖掘技术中关联的适用原因和规则,并介绍设计框架和结构,最后得出结论,以期能够为业内的研究和应用者提供参考和借鉴。     

中国移动用户数据分析推送平台的设计与实现

基于海量用户信息空间分析出用户的个性化需求,有针对性的服务推送难度越来越大。针对这种情况,提出了一种智能化信息服务系统,通过用户建模技术对用户的个性化信息需求进行描述,并根据用户模型推送有针对性信息的定制服务。首先,建立客户画像的维度并利用画像数据进行数据挖掘,采用关联分析算法对移动客户感兴趣的网络内容进行统计计算,找出移动客户访问网络内容的潜在规律,然后,根据软件工程思想,对系统进行了详细的模块设计,主要对系统的数据挖掘模块及关联分析算法进行了实现,最后,完成了整个系统的部署和测试。实验结果证明,基于中国移动用户数据的分析推送平台,为用户提供更加精准的个性化信息推送服务,适应移动互联网信息服务的发展趋势。     

基于FP-Growth算法改进的多层次关联规则挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出了一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析了关联规则数据挖掘结构的基础上,给出了该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义。     

挖掘多关系关联规则

关联规则的挖掘是数据挖掘中的一项重要和基础的技术,已进行了多方面的深入研究,有着广泛的应用.传统数据挖掘算法是针对单表数据进行处理的,在应用于多关系数据挖掘时存在诸多问题.对多关系关联规则的挖掘问题进行了重新定义和总结.提出了多关系关联规则挖掘的一个框架,并对已有算法进行了分类.然后对各类代表性算法进行了描述、分析和对比,对尚存在的问题进行了分析和总结.最后,对该领域未来的研究工作提出了建议.     

数据挖掘技术在高校图书馆创新服务中的应用设计研究

数据挖掘技术是为解决信息量大而知识匮乏的问题出现的,已应用在医学、工程、银行业等领域,但在图书馆领域还没有普及。基于此,高校图书馆运用高新技术和现有的大量信息资源设计一套基于高校图书馆个性化服务的系统模型具有较高的实用价值。笔者首先阐述了数据挖掘技术的概念,进而分析了当前数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用现状,并根据存在的问题设计一套基于数据挖掘技术的高校图书馆个性化服务系统模型,最后分析了数据挖掘结果并提出了解决问题的具体策略。     

事务间数值型关联规则的挖掘

关联规则的发现是整个数据挖掘课题中的重要组成部分。在归纳现有关联规则研究的基础上提出了事务间数值型关联规则的数据挖掘问题，并对该问题进行了定义。应用模糊理论和相关的数据挖掘技术，提出了解决该问题的E—QA算法，并以实例对算法可行性进行验证，指出了算法存在的一些问题以及今后解决这些问题的思路。     

基于FP算法改进的多层次关联规则数据挖掘算法

针对FP算法的缺陷,将OLAP技术和Apriori关联规则相结合,提出一种针对FP算法的改进的多层次关联规则数据挖掘算法,在分析关联规则数据挖掘结构的基础上,给出该算法的思想与执行步骤,对于关联规则数据挖掘的研究具有一定的理论意义.     

快速挖掘最大频繁项集算法在图书馆管理中的应用

针对图书馆服务方式的滞后,图书馆与用户供需矛盾的现状,运用数据挖掘技术,调取借阅记录,采用DS-Eclat算法,挖掘其最大频繁项集,通过找出用户搜索信息中的内在关联规则,以此促进图书馆服务方式的转变。对比传统Eclat算法与本文DS-Eclat算法,结果表明DS-Eclat算法能很快地发现最大频繁项集,此最大频繁项集能促进图书馆个性化服务的发展。     

基于SAS／EM的图书借阅数据关联规则数据挖掘

以SAS数据挖掘系统EM模块中的Association节点为关联规则数据挖掘平台,对经过数据预处理的读者借阅数据进行关联规则数据挖掘,揭示数据间的关联关系,用来指导图书馆图书借阅工作和采购工作。     

数据挖掘在美容美体中心的应用

随着数据挖掘技术的发展,其应用领域也越来越广。介绍了数据挖掘技术的概念,并将数据挖掘技术应用到雅姿美容美体中心,具体阐述使用关联规则分析对顾客所选择的服务进行挖掘,发现顾客同时选择的多种服务间的关联关系,这样有利于将多种服务组合起来进行促销,对雅姿美容美体中心及其他美容美体中心的运营具有重要指导意义。     

关联规则算法在邮政商函客户关系中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,在信息化技术发展的今天其重要作用十分明显。基于全新的信息技术的管理理念——客户关系管理受到中国邮政的青睐。数据挖掘技术在邮政商函CRM系统中起着核心作用,关联规则算法是数据挖掘的核心技术,在数据挖掘中是关键应用技术。文中在对关联规则算法和邮政商函客户关系分析研究的基础上,通过把关联规则算法运用在实例中,证明了关联规则算法在邮政商函客户关系管理起到一定的作用,有很好的应用前景。