数据挖掘技术在高校数字化图书馆中的应用

高校图书馆的数字化系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据。这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务。文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校的实际情况,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的应用价值,就如何应用数据挖掘技术进行了研究,并给出了利用数据挖掘技术在高校图书馆中优化馆藏资源和提供读者个性化服务的实现过程及方法。     

数据挖掘技术在特色资源库中的应用

提出了一种基于数据挖掘技术的文献自动推荐系统架构,分析了系统实现的关键技术,并完成了系统模块化设计和算法实现。经实践验证,该推荐系统在特色资源库中具有良好的文献推荐效果和广阔的应用前景。     

关联规则在高校图书馆管理的应用

在收集图书流通数据并对收集数据进行预处理的基础上,采用SPSS Clementine软件的关联规则模型,对图书流通数据进行挖掘分析,找出读者与各类图书的关系,为高校图书馆提供高质量的个性化服务。     

关联规则在高校图书馆管理的应用

在收集图书流通数据并对收集数据进行预处理的基础上。采用SPSSClemendne软件的关联规则模型,对图书流通数据进行挖掘分析,找出读者与各类图书的关系。为高校图书馆提供高质量的个性化服务。     

数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用研究

随着高校图书馆规模和馆藏量的快速增长,图书管理工作面临新的挑战。传统的图书管理工作仅担任被动服务的角色,图书馆管理系统采集到的大量数据只是被简单存储,并没有得到深层次的分析和利用。如何将数据挖掘技术应用到图书馆管理工作中来,为师生提供更加人性化、智能化的服务,是管理者迫切需要解决的新课题。本文首先介绍了数据挖掘技术的理论知识;在此基础上,详细分析了高校图书馆的工作服务特点以及数据特点,然后对数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用进行了研究。     

关联规则数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用

本文通过关联规则挖掘技术来探究读者的读书倾向,提供个性化服务,向读者进行借阅推荐。     

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。     

数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用

分析和指出了现有一些关联规则算法的优缺点，并进行改进，对教学信息库进行数据挖掘，寻找高校教学体制中各因素间的关联关系，为高校管理决策提供了科学依据。     

数据挖掘技术提升高校图书馆管理水平

在现如今这个知识大爆炸的年代,师生对知识的渴求越来越强烈,图书馆中的文献资料的信息和师生借阅量的信息正呈几何级增长。如何有效提取需求的信息然后进行充分利用并提升图书馆服务的水平成为亟待解决的问题。利用数据挖掘技术可以很轻松地解决上述问题。通过使用数据挖掘技术中几种算法对图书馆管理系统的数据进行聚类、预测、组合,得到了一个完整有价值的统计结果,进而根据统计结果对图书馆的管理进行改善,为学校师生提供更人性化、更个性化、更主动化的服务。     

关联规则技术在高校图书馆个性化信息服务中的应用

简要阐述了个性化信息服务的含义以及关联规则的概念,介绍了关联规则技术在个性化信息服务中的应用。     

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。     

数据挖掘技术及其在数字图书馆中的应用

深入讨论了数字图书馆系统中可视化数据挖掘的实现.提出了通过高阶关联分析来找到因素间内在的关系,采用属性相关分析挖掘数字图书馆的各种数据,并利用丰富多样的图表显示其结果,从而可以帮助图书馆的管理人员进行辅助决策,具有较强的实用性.     

数据挖掘在个性化学习系统中的运用

介绍了一种个性化学习系统，它是远程教育的一种新模式。它针对不同学生的个体差异，为学生提供不同的学习资料。个性化的基础是记录学生的学习过程及学习结果，并对这些数据进行挖掘，分析出学生的个性化特征。该系统就是通过运用数据挖掘技术来研究学生的个性，制订适合学生个性的学习内容，为学生提供个性化服务。数据挖掘技术在网上学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平，为系统的决策分析提供了智能的辅助手段。     

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。     

基于WEKA软件的图书馆数据挖掘研究

根据目前图书馆数据越来越多,而潜在数据很难开发并挖掘出来的现状。该文以数据挖掘技术为基础,利用WEKA软件作为图书馆数据挖掘工具,通过WEKA里的J48树算法和数据关联等算法,对图书馆的馆藏数据进行相应的分析,从海量数据中挖掘出用户需要的有用数据,并得到合理的统计结果。最终达到提高工作效率,能够科学管理的目的。     

关联规则在网络告警数据挖掘中的应用研究

从网络告警数据库中挖掘知识对网络管理和维护有重要作用.本文研究了将关联规则应用于网络告警数据挖掘的原理和算法,并给出具体实例.挖掘出的关联规则可以应用于告警过滤、告警关联、故障定位和故障预测等,可有效提高网络的智能化管理.     

关联规则挖掘在成绩录入、校对系统中的应用

为了达到实现数据录入、校对的准确和高效的目的，文章介绍了利用关联规则挖掘方法在成绩录入、校对与发布系统的设计思路、体系结构和实现要点，系统经过实际运行验证了该核心方法结论正确，达到了预期的目标，实现了数据录入、校对的准确性和高效性。     

数据挖掘技术在教育学中的应用

随着信息化时代的不断发展,数据挖掘技术日趋成熟,满足了人们对于大量信息的处理要求。目前,数据挖掘技术已经越来越多的应用于金融、通讯和交通等各行各业,但是在教育领域的应用相对较少。针对这一现状,在传统的分析方法上采用了关联规则挖掘,聚类挖掘等多种算法,对青少年同伴关系、人际关系和网络成瘾等各方面进行研究,得到不同性别的青少年同伴亲疏程度不同等一系列结论,提出了数据挖掘技术在教育学领域的应用的新前景。