数据挖掘技术在图书馆流通服务中的应用

发布日期：2012 年7 月4 日

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：本文根据经典Apriori 算法思想编写了数据挖掘程序，并利用此挖掘程序对经过预处理后的数据进行了挖掘。在挖掘过程中为保证获得的关联规则真实、可靠，对同一组数据采用了不同的支持度计算方法，不同的数据细化粒度多次运行，结合详细的读者借阅信息对获得的关联规则进行综合分析，发现了一些有价值的关联关系。将获得的关联关系用于指导图书馆的流通服务工作，不断开拓流通服务工作的深度和广度，逐步提高读者满意度。

数据挖掘[1,2]的概念是上世纪80 年代被提出的， 90 年代我国开始对其研究，现已广泛应用在各领域。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从中挖掘有用的信息并为人们提供决策支持。数据挖掘技术不仅在商业界备受青睐，它还延伸到图书馆的建设领域当中，目前，国际上已经将图书馆的信息服务纳入电子商务行为，其广阔的应用前景也备受瞩目[3,4]。

但是国内大量的有关数据挖掘技术的研究讨论大都局限在理论上，研究具体实现的较少，其在图书馆服务领域*通讯作者。