读者借阅多维关联规则挖掘模型的建立与分析

为深入了解高校图书馆读者对文献资源的需求规律,提取了图书馆业务数据库中的读者借阅记录,将原始数据经过预处理流程获得读者借阅事务集,以Clementine 12.0为平台,建立了读者借阅多维关联规则挖掘模型。以青岛农业大学图书馆2007-2010年间读者借阅历史数据为基础,应用所建挖掘模型实例分析了读者身份、读者专业、图书类型等之间关联关系。根据获得关联规则可以深入了解读者需求,为读者提供个性化主动服务提供理论依据。     

信息化视角下高校图书共享借阅浅析

高校图书馆利用现代信息化手段，在切实保障图书信息安全和读者信息安全的基础上，深入拓展、整合图书资源，搭建相邻高校图书共享借阅信息化平台，实现跨馆图书资源信息共享和图书自助共享借阅，可大大提高馆藏图书利用率，满足师生日益丰富的个性化借阅需求。高校图书共享借阅模式的推行，对充分发挥图书馆教育职能、第二课堂阵地职能，营造良好、和谐的学术氛围，提高图书馆服务质量和水平，发挥积极的作用。     

图书馆借阅管理系统

图书馆管理系统的开发,目的在于可以满足用户随时录入和查询需求,同时为读者提供查询等一系列服务,进而能够使图书管理员轻松管理自己的图书信息,读者信息,及借阅信息。     

高校图书馆借阅服务新思考——以山东工商学院为例

借阅服务是高校图书馆工作的基础,其水平高低、质量优劣直接影响着图书馆全局,因此必须尽一切努力做好该项工作。但目前在实践工作中,仍存在各种问题,影响着图书借阅服务,高校图书馆应积极采取相应措施,改善提高服务,满足读者需求。     

基于数据挖掘的图书智能采购模式分析

图书采购是高校图书馆最重要的工作之一。文章通过对读者借阅数据进行关联规则数据挖掘,发现图书借阅频率及图书借阅数据间的关联关系,以及事实数据即图书需求信息表。将经过数据修正的图书需求信息表作为图书采购的决策依据,减少人为因素对图书采购工作的影响,使采购的图书能真实反映并满足读者对图书的个性化需要。     

SPSS Clementine决策树建模在图书馆中的应用

分析影响读者借阅量的因素,确定不同读者的借阅需求,进而依据需求定制差异化的借阅权限和服务。利用SPSS Clementine挖掘工具,采用C5.0决策树算法,对国际关系学院图书馆的读者借阅数据进行挖掘,建立读者决策树分类模型,将读者按借阅频度分为活跃读者、一般读者和沉默读者。结果表明,读者身份、专业、年级和性别对借阅量有重要影响,本科大三学生借阅需求较大,大四学生借阅需求小。决策树分类能对图书馆读者进行细分,可为调整读者借阅权限提供理论依据。     

读者行为分析及图书馆移动服务平台构建

移动图书馆能够提供个性化和便捷的移动信息服务,具有广阔的发展前景。在对读者借阅记录进行关联规则分析的基础上,研发了图书馆移动服务平台。该平台采用C/S结构,基于MVC开发模式,采用Java语言完成系统开发,使用Android布局技术完成UI设计,读者可基于智能手机实时进行图书查询、续借、借阅证挂失和个性化图书推荐等,实现读者基于Android智能手机获取图书馆服务的功能。     

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。     

人工智能技术下图书馆服务演化探索

随着人工智能技术的引入,图书馆的服务模式从传统借阅服务和数字资源查询服务,向以读者需求为中心,为读者提供知识聚合的智慧服务转变,包括向读者提供个性化推送,随时随地提供信息的泛在知识服务。对此,图书馆必须加强信息资源整合建设,合理创新服务模式,转变图书馆员的角色定位,推动图书馆服务向智慧化方向转变。     

规范化序列模式在读者借阅行为模式挖掘的应用研究

高校图书管理系统经过多年运行产生了大量借阅数据,为从借阅数据中发现读者借阅图书的行为模式和借阅规律,提出使用PrefixSpan算法对借阅数据进行序列模式挖掘。为平衡序列模式中支持度和长度各自的重要性,将挖掘结果进行规范化处理,得到带有权值的序列模式。通过对带有权值序列模式进行分析,可得到读者借阅图书的前后衔接关系和借阅规律,根据这些借阅规律可对读者进行借阅指导。     

决策树分类算法在个性化图书推荐中的应用

采用数据挖掘中的决策树方法,对图书馆的图书借阅数据进行研究和分析,提出了基于读者阅读兴趣的个性化图书推荐模型。实验表明,该模型能够为新老读者有针对性地推荐新书,较好地实现了图书馆的个性化的创新服务。     

高校图书馆流通管理常见问题浅析

流通部是图书馆的重要部门,是沟通图书馆与读者的桥梁,高校图书馆流通部,作为广大高校读者服务的前沿阵地,通过借阅流通图书文献发挥着图书馆的传统职能。由于高校图书馆人员流动大,图书借阅频繁,流通工作中经常会出现各种各样的问题,本文针对高校图书馆流通服务中存在的问题进行了分析,然后提出了一些解决思路。通过采取积极有效的应对措施激励员工的创新意识,改善流通部结构,提高他们的工作效率,使高校图书流通工作迈上新台阶。     

关于高校图书馆开架借阅存在的问题与对策分析

当前,高校图书馆大都实行了开架借阅,开架借阅不仅简化了学生借阅图书的手续,少占用读者的阅读时间,而且减少了图书馆工作人员的工作量,尤其是无谓的工作量,因此也就有效提高了馆藏图书的利用率。但是高校图书馆开架借阅,方便读者的同时,问题也寇着而来,比如乱放图书等,本文即分析高校图书馆开架借阅中存在的问题及对策。     

聚类分析在高校图书馆管理中的应用

收集图书流通数据并对收集数据进行预处理,采用SPSS Clementine软件的两步聚类模型.以班级和科室为单位,对读者的借阅次数进行聚类分析,得出借阅频率信息,把读者分成借阅频率较高、一般和较低3个类型,为图书馆个性化服务提供了基础.实验结果验证明了该方法的有效性和可行性,提出改进图书馆管理工作的建议.     

基于Android系统的图书自助借阅平台的设计与实现

图书馆扮演着重要的社会职能,图书馆传统的借阅方式已经无法满足人们快节奏的生活需求,图书馆的借阅方式和借阅效率亟需提升。本文针对图书馆现有借阅活动中的痛点,利用Android平台设计并实现图书自助借阅功能,旨在对现有的图书借阅的业务流程提供有益补充。     

改进的FP-growth关联规则算法及其在图书推荐系统中的应用

在FP-growth关联规则算法的基础上提出了基于动态二维数组的算法,引入可变二维数组结构,动态的将事务数据库存入该数组中,可以大大提高数据挖掘的效率。并以图书馆管理系统中的图书借阅数据作为训练数据,使用改进的FP-growth算法实现了高校图书推荐系统,本系统能够从图书馆图书借阅记录中挖掘和发现读者借阅行为中隐含的规律,得到读者与图书的频繁项集,从而可以实现对不同身份的读者推荐不同类型的图书功能。     

基于微信平台的图书个性化借阅服务研究

本文通过对基于微信平台开展图书个性化借阅服务的必要性和可行性进行分析,提出了基于微信平台的图书个性化借阅服务的各项功能设计,并指出了服务开展中应关注意的相关事项,以期能够更好地促进当前图书馆图书借阅服务的创新发展.     

基于WAP的高校图书馆服务系统设计

随着智能手机的发展,传统图书馆的服务模式面临着新的挑战和机遇,很多图书馆尝试运用新技术为读者提供移动图书信息服务。本文结合高校图书馆移动服务的需求,构建基于WAP的高校图书馆信息管理与服务系统。     

利用WiFi技术服务图书馆移动信息使用的研究

探讨把室内WiFi技术与图书馆服务相融合,更新图书馆传统的服务模式.利用室内WiFi服务,给使用智能终端用户提供更加方便舒适的学习条件,提高了图书馆的使用面积、图书的借阅率、借阅次数、好评率、推荐指数一目了然,同时减轻了图书馆工作人员的工作压力.     

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。