基于数据挖掘技术的图书馆借阅信息关联分析

摘要：利用关联规则，对吉林农业大学图书馆产生的图书借阅记录进行数据挖掘，对工程技术学院和人文学院学生的借阅信息进行关联性分析，从而使图书馆更好地为读者提供有价值的个性化服务。

关键词：数据挖掘；关联规则；借阅信息；个性化服务

0引言

随着信息技术在高校图书馆的广泛应用，图书馆数字信息化程度不断加强，信息资源环境与数量的变化加剧了信息的变化。同时，高校学科专业知识不断更新，并且科学研究过程中追溯过去文献、跟踪最新进展，需要筛选和辐射相关文献，使高校读者对信息的需求表现出多元化和个性化的特点。传统的服务模式难以满足读者的信息需求，高校图书馆应根据用户提出的个性化要求开展信息服务，对用户个人特征和借阅行为的日常记录进行认真分析，在此基础上预测读者需求的变化趋势，从而发现其潜在的需求，据此为他们主动地提供个性化的信息服务。

1研究内容

利用关联规则挖掘技术对吉林农业大学图书馆部分流通数据进行深入分析，发现隐含的关联，据此开展图书对其进行检查与更新。

对企业数据库的维护和更新速度较慢，而且对实时信息没有及时更新，一般都是一年或者两年更新一次。但产品的更新换代速度快，很多新一代的产品已经出现，还有的企业已经倒闭，或者产品已经下

浅析数据挖掘在数字图书馆信息服务中的应用

第8卷第2期2009年6月高校图书情报论坛 A cademic Librar y and Information Ser vice V ol.8 No.2 June.2009 浅析数据挖掘在数字图书馆信息服务中的应用梁田 (华中科技大学图书馆湖北武汉 430074) 摘要:介绍了数据挖掘的概念及其形式,阐述了数据挖掘在数字图书馆信息服务中的作用及功能,并指出数据挖掘在数字图书馆应用中需要注意的问题。关键词:数字图书馆;数据挖掘;信息服务中图分类号:T P274 Application of Data Mining in Information Services of Digital Library LIAN G Tian (H uaz hong Univ er sity of Science and T echnology,H ubei W uhan430074) Abstract:Introduces the co ncepts and form s o f data m ining,discusses the roles and func tions of data m ining in inform ation serv ices o f digital libraries,and points out so me questions w hich should be taken no tice. Key words:digital library;data mining;information serv ices 自从数字化的生存方式逐渐为人们所了解和接受以来,数字图书馆的研究也开始吸引越来越多人的关注。当前对数字图书馆的定义很多,概括来讲,数字图书馆就是基于计算机网络、信息提取、(图书)分类、法律、管理等技术,集数字信息收集、整理、保存、保护、使用于一体化的综合智能数字信息资源管理和服务系统,其中涉及了大量的人工智能、互联网、数据库、人机界面、图书情报学等技术。数字图书馆的信息服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。它首先应该是一种能够满足数字图书馆用户个体信息需求的一种服务;其次应该是一种培养个性、引导需求的服务,以促进社会的多样性和多元化发展。当前国内外数字图书馆的信息服务系统的研究已逐步深入,信息服务的应用也迅速发展。数据挖掘在图书馆中的应用将为数字资源的组织和管理,服务质量的提升和服务方式的拓展等方面提供技术支持,并显示强大生命力。1 数据挖掘形式数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前信息技术领域中的一个热门课题。所谓数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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。何为知识?从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律等看作知识,把数据看作是形成知识的源泉,好像从矿石中采矿或淘金一样。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等,也可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。

2017年图书馆外借统计分析借阅数据盘点

市图书馆2017年借阅数据盘点 2017年市图书馆坚持免费开放，全馆职工想读者之所想，急读者之所急，尽量延长开放时间，中午不休，全天开放长达9个半小时；在接待读者人次及借阅量等方面都有了很大的提高。目前为止我馆已有99918位注册读者，分布于各行各业及不同年龄阶段。全年共接待读者近200万人次，其中有260802名读者，借还纸质图书680323册次，平均每天达到2160册次。全年借阅次数超过50次的有1430人，超过100次的有275人，超过200次的有27人，超过300次的有2人，借阅次数最多的读者年内借阅367次。在12月23日市图书馆推出了“信用免押金免办证，扫码借书”服务，只要芝麻信用分满足600分，市民就能通过支付宝免押金免办证，扫码借书，为读者提供了更多更便利的借书渠道，受到广大读者的好评。 2017年市图书馆文献外借量统计表

人数册数如图所示，每月借阅人数均在20000左右，借阅册数除9月份均超50000。全年借阅高峰期在7月8月，正值暑假期间，图书馆为读者提供了舒适的阅读环境，以至于天天座无虚席，一座难求。最低峰在9月份开学季，其它时间均保持着稳定的人流量和借阅量。一、成人借阅： 2017年借阅部流通图书中，前五类为I 、K 、B 、F 、T ，借阅量分布情况与以往大体一致，其中文学类、历史地理类占借阅总量的比重最大，文学类借阅量遥遥领先，这是公共图书馆的普遍特点。

借阅量前十的图书中，除历史类《明朝那些事儿》外，其余全是文学类，而且多为多册连载图书，体现了公共图书馆读者的阅读品味，前十图书作为推荐书籍，体现了推荐书架较强的荐读作用，要继续发挥其引导作用，同时，注意突出荐读书目的文学性、艺术性。二、少儿借阅据系统显示，2017年共有30211名读者借阅了少儿部的416498册图书，每位读者平均借阅量为13册，少儿部日均借出图书量为1330册。在少儿部的借书人群中，2017年借书超过10册的有13459人，超过50册的有1166人，超过100册的读者有160人。其中，少儿部借阅量最高是一位黄姓读者，借阅图书达到361册。

图书馆服务统计分析报告

图书馆服务统计分析报告 Prepared on 22 November 2020

麦积区图书馆2013年服务统计分析报告随着社会的发展、技术的进步，公共图书馆在服务方面需进行不断的创新，不断发现新的服务群体、新的服务方式，以更好地实现“一切为读者“的服务宗旨,实现公共图书馆的可持续发展。麦积区图书馆（以下简称我馆）不断创新服务方式，提供优质服务，赢得社会和读者的赞誉。现将2013年年业务数据及读者活动作一统计和分析，以期总结经验，找出不足，更好地改进工作。一、读者服务工作读者服务工作随着社会的发展、技术的进步,图书馆在服务方面进行创新。馆内机构随业务拓展进行优化调整,使图书馆服务功能更趋于完善。通过不断拓展新的服务群体、新的服务项目，更好地实现图书馆的宗旨, 实现公共图书馆的可持续发展。近年来，较好地完成了各项服务指标，以下将2013年年的业务数据作一统计分析。表1 为我馆2013 年全馆读者外借册次统计表，表2 为全馆2013年读者到馆量（总流通人次）统计表。以下就读者服务部门进行逐个分析：表一2013年读者外借册次统计表

表二2013年读者到馆量（总流通人次）统计表（1）综合借书处：从表1、表2可以看出，综合借书处流通册次约占总流通的50％左右，说明基层公共图书馆阵地借阅服务还是图书馆的主要服务方式。流通人次占全馆总流通的%，相对占比不高，其原因是参与图书馆活动、就地阅览的读者占很大的比例。

（2）成人阅览室：本馆成人阅览室除为读者提供现刊就地阅览服务外，还为读者提供过刊合订本借阅服务。从表1、表2的数据反映出，过刊借阅占总流通册次的％左右。流通人次占%，阅览室期刊主要以休闲娱乐杂志为主，说明休闲类浅阅读在读者中占不小的比例。（3）未成年人阅览室：在当下整体阅读下滑的大环境下，我馆专门成立未成年人阅览室，提供现场阅读、图书借阅，成为最大的阅读群体。从小培养孩子们的阅读兴趣，效果显着，从表1、表2反映出，图书流通册次占30．26%，占比不小。未成年服务是我馆读者活动的重点，培养他们的阅读兴趣成效显着。（4）政府大楼文献信息室分馆：政府文献信息室分馆成立于2006年10月，是我馆拓展馆外服务工作的一大创新，多年来服务成效显着，2013年流通册次达20800册，占总理通的%。流通人次12746，占总流通的%。（5）地方文献阅览室：全年流通图书200，占总流通的% 。流通人次480人次，占%。从数据看占比不高，原因是地方文献具有地域特点，其资料主要为对地方人文历史、史料研究的读者提供服务。（6）电子阅览室：我馆电子阅览室有读者使用终端30台，主要为读者提供文化共享工程数字资源、数字图书馆

数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究热

数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究热 [ 作者：王路漫 | 转贴自：本站原创 | 点击数：335 | 更新时间：2009-8-18 | 文章录入：imste 2009年第 4 期 ] (北京大学医学部，北京 100191) 摘要：文章介绍了数据挖掘的主要技术，即关联规则和聚类算法，并针对北京林业大学数字图书馆数据的具体特点，将这两种关键技术运用到图书馆借阅信息挖掘过程中，通过分析挖掘结果，寻找借阅书刊一些潜在的规律，优化图书馆的馆藏布局，提高个性化服务质量。关键词：数据挖掘；关联规则；聚类算法；数字图书馆中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：[HT K]1007—6921(2009)04—0158—03 随着高校图书馆数据库中数据量的迅速增加，如何使高校图书馆朝着自动化、数字化和信息化的方向发展，已成为目前迫切需要解决的问题。如果将数据挖掘技术很好的运用到图书馆数据库中，将会使其职能相应地实现转型，即除了传统的服务和教育职能外，还可以为高校的决策、管理及建设发展提供信息咨询与服务。这样可以使高校图书馆逐步成为开放的社会化数字图书馆，为师生的学习及科研创造更好的环境和氛围。 1 数据挖掘及其关键技术 1.1 数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining,简称DM)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，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［1］。它主要研究发现知识的各种方法和技术，并利用各种分析工具在海量数据中分析发现模型和数据间的潜在关系。 1.2 数据挖掘中的主要技术 1.2.1 关联规则。关联规则是数据挖掘的主要技术之一。所谓关联规则，就是寻找数据库中数据项(属性、变量)之间存在(潜在)的关联规则。利用关联规则的数据挖掘技术，可以找出大量数据之间未知的依赖关系。例如：通过对读者借阅行为进行关联规则分析，可以分析出不同图书类别中的潜在关系。虽然数据挖掘中频繁项集挖掘算法对于一些非稠密数据库能够取得较好的性能，但对于稠密数据库或者支持度阈值比较小时，频繁项集的数量会以指数形式增长，使得找出所有的频繁项集成为不可能的任务。但实际上，在频繁项集中，存在着较多的冗余，最大频繁项集的规模是所有频繁项集中最小的，并且可以导出频繁项集。因此我们可以使用最大频繁项集数据挖掘，提高关联规则挖掘效率。 1.2.2 聚类分析。聚类是一种常见的数据分析工具，其目的是把大量数据点的集合分成若干类，使得每个类中的数据之间最大程度地相似，而不同类中的数据最大程度地不同。因此在数据进行聚类这一过程中没有指导，是一种无监督分类。聚类分析是用数学方法研究和处理所给对象的分类以及各类之间的亲疏程度，是在对数据不作任何假设的条件下进行分析的技术［2］。 2 数据挖掘技术在图书馆借阅信息中的应用数据挖掘在商业领域内的应用给图书馆带来了很大启发，图书馆读者的特点是数量巨大、读者的年龄不同、工作性质和专业方向不同、研究领域更是差别很大，这样的读者特点给图书馆提出了不同的个性化要求。如何满足读者的需求，提高读者的满意度，给读者更好的服务，是一个值得研究的问题［3］。在读者利用图书馆的资源过程中会留下诸如读者基本信息、借阅历史、检索历史等有价值的大量信息，这正是图书馆工作者获取读者信息需求、

(整理)数据挖掘-关联

数据收集及处理数据描述：本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。数据初步处理：本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行

处理。先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。首先应该去掉与本文研究不相关的信息。由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示：我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。因为没有销量的商品对本文的并无研究意义，因此我们只研究销售量大于0的商品。采用SQL语言将3日的交易数据合并，并选取所需变量，并且将相同的商品进行合并。 Proc sql; CREATE table Homework.JD as select * FROM Homework.JINGD1 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD2 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD3;

图书借阅调查报告

2014年寒假实践周调查报告题目：图书借阅调查报告学生：蓉夏颖任茹王磊薛嘉豪学号： 10 18 28 42 41 专业：统计学班级：统计1202 1302 指导教师：林梅完成日期： 2014年 12月 23 日

摘要此次，我们运用问卷调查的方式分析了财经学院大学生对书籍借阅频繁程度，借阅书籍类型，图书阅读情况，以及各年级对图书馆藏书的满意程度，各院系与过去一年图书借阅量的关系，各院系与图书借阅类型，各年级对管理制度的满意度。调查结果发现，我校大学生图书的借阅数量呈下降趋势。具体体现在以下三个方面：大学生图书借阅比例不高。就我校而言，在校生有很多学生其图书借阅记录为零，这类人从数据上看，所占比例较大，不可小觑，这也导致了图书馆的资源未能充分利用，成为了一个潜在的隐患。不同年级学生对图书馆藏书的满意度明显不同。大部分同学对我校图书馆的满意度还是相对较好的，但同时也存在着不同学院借阅图书数量不等，且同个学院学生层次存在较大差异。年级的不同导致出现许多不同的结果。就不同年级来说，分析资源丰富满意度度与书籍借阅频繁程度时就会出现不同的结果，不过都存在着相关关系。关键字：书籍年级满意度

“财经学院大学生图书借阅情况”调查方案大学生的阅读时间是整个学习生活的主体部分之一，通过大量的书籍阅读，不仅可以增加学生自己的眼界，同时还能很好的锻炼自我认识能力。我校图书馆越来越重视学生们对图书的利用情况和图书阅读情况，大学生在校期间获取知识的主要途径就是从图书馆借阅书籍。因此，信心123小组针对大学生校园借书情况进行一次详细的调查。一、调查目的通过调查，了解学生们的图书利用情况以及影响其借阅的各种因素；了解大学生学习状态；了解学生对图书馆的意见，为有关部门提供信息，以便更好地营造学习氛围。二、调查对象财经学院在校大学生。三、调查容 1.个人信息 2.学生借书情况：频次、类别、阅读情况 3.对图书馆藏书是否满意 4.图书馆数字化利用程度 5.图书馆的管理制度是否满意 6.图书馆哪些地方需要改进四、调查方法本次调查采取问卷调查方法，对财经学院在校大学生进行面谈访问。样本量为每个学生调查10份问卷。采用excel或spss对问卷进行处理与分析。五、调查时间 2014年12月12日——2014年12月20日。

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题，聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。细分就是聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术；从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘姓名：李圣杰班级：计算机1304 学号：1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程：

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

图书借阅调查研究报告

2014年寒假实践周调查报告题目：图书借阅调查报告学生姓名：张蓉夏颖任李茹王磊薛嘉豪学号： 10 18 28 42 41 专业：统计学班级：统计1202 1302 指导教师：李林梅完成日期：2014年 12月 23 日

摘要此次，我们运用问卷调查的方式分析了西安财经学院大学生对书籍借阅频繁程度，借阅书籍类型，图书阅读情况，以及各年级对图书馆藏书的满意程度，各院系与过去一年图书借阅量的关系，各院系与图书借阅类型，各年级对管理制度的满意度。调查结果发现，我校大学生图书的借阅数量呈下降趋势。具体体现在以下三个方面：大学生图书借阅比例不高。就我校而言，在校生有很多学生其图书借阅记录为零，这类人从数据上看，所占比例较大，不可小觑，这也导致了图书馆的资源未能充分利用，成为了一个潜在的隐患。不同年级学生对图书馆藏书的满意度明显不同。大部分同学对我校图书馆的满意度还是相对较好的，但同时也存在着不同学院借阅图书数量不等，且同个学院学生层次存在较大差异。年级的不同导致出现许多不同的结果。就不同年级来说，分析资源丰富满意度度与书籍借阅频繁程度时就会出现不同的结果，不过都存在着相关关系。关键字：书籍年级满意度

大学生的阅读时间是整个学习生活的主体部分之一，通过大量的书籍阅读，不仅可以增加学生自己的眼界，同时还能很好的锻炼自我认识能力。我校图书馆越来越重视学生们对图书的利用情况和图书阅读情况，大学生在校期间获取知识的主要途径就是从图书馆借阅书籍。因此，信心123小组针对大学生校园借书情况进行一次详细的调查。一、调查目的通过调查，了解学生们的图书利用情况以及影响其借阅的各种因素；了解大学生学习状态；了解学生对图书馆的意见，为有关部门提供信息，以便更好地营造学习氛围。二、调查对象西安财经学院在校大学生。三、调查内容 1.个人信息 2.学生借书情况：频次、类别、阅读情况 3.对图书馆藏书是否满意 4.图书馆数字化利用程度 5.图书馆的管理制度是否满意 6.图书馆哪些地方需要改进四、调查方法本次调查采取问卷调查方法，对西安财经学院在校大学生进行面谈访问。样本量为每个学生调查10份问卷。采用excel或spss对问卷进行处理与分析。五、调查时间 2014年12月12日——2014年12月20日。六、调查组织 1.调查设计：于斌、李林梅、王蕾 2.调查访问：西安财经学院统计学专业在校大学生 2.数据处理：西安财经学院统计学专业在校大学生 3.报告撰写：西安财经学院统计学专业在校大学生

数据挖掘在数字图书馆中的应用研究

数据挖掘在数字图书馆中的应用研究潘旭武　陈玲洪 (浙江工业大学图书馆　杭州　310014) 摘　要　数据挖掘技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。本文在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在数字化图书馆中应用的三个方面,说明数据挖掘技术在数字图书馆应用的必要性,并提出一个基于数据挖掘技术的数字图书馆的挖掘系统模型。关键词　数据挖掘　数字图书馆　结构挖掘　内容挖掘　用户使用记录挖掘 1　引言在现代科学技术推动下,高校图书馆正朝着自动化、数字化和信息化的方向发展。同时,其职能也相应地实现了转型:除了传统的服务和教育职能外,为高校的决策、管理及建设发展提供信息咨询与服务正逐步成为日益开放和社会化的高校图书馆的重要职能。数据挖掘,这种全新的技术,是为解决当前“信息丰富而知识贫乏”这一问题而出现的。目前,它已经在银行业、零售业、工程技术和医学等领域得到成功应用和空前发展,在这些领域的成功应用鼓舞着人们将数据挖掘技术应用到更多、更广泛的领域中去。数字图书馆是综合运用多方面高新技术的数字信息资源管理系统,从它产生起就得到广泛的关注和蓬勃的发展,目前,网络上数字图书馆越来越多,数字图书馆的数据挖掘和知识发现研究具有较大的实用价值。数据挖掘技术在图书馆中的应用将为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等方面提供了技术支持,并显示出强大的生命力。 2　数据挖掘概述数据挖掘(Data Mining,简称DM)是近10年来计算机科学研究的一个热点。它是指从大量数据中提取或挖掘隐含的信息或知识。数据挖掘可以在任何类型的信息载体或存储上进行。比如数据仓库、关系数据库、事务数据库、面向对象数据库、对象—关系数据库、空间数据库、时间数据库、文本数据库、多媒体数据库、Web数据库等等。这种从大型的数据库或数据仓库中提出隐藏的预测性信息的新技术,能挖掘出数据间潜在的模式,自动预测知识和行为、自动发现以前未知的模式。数据挖掘提取的知识可以表示为概念(C on2 cepts)、规律(Rule)、模式(Pattern)、约束(C on2 straints)、可视化(Visualization)等等。数据挖掘过程可分为3个阶段:数据准备、采掘操作、结果表达和解释。整个采掘过程是个反复精练的过程,离不开用户的参与。数据挖掘使挖掘大型数据库中的大量数据变得更加容易,挖掘人员并不需要经过多年的统计分析或数据分析方面的训练。数据挖掘和知识发现存在着一定的联系和差别。一般认为,数据挖掘是知识发现过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据库中抽取模式,然后通过系统解释和评价模块将模式转换成用户可以理解的知识。不过,广义的数据挖掘通 63

学校图书馆图书借阅情况调查表

表1学校图书馆图书借阅情况调查表中国古典四大名著《三国演义》（极多，且多为男生）、《水浒传》（较多）《红楼梦》（极多，且多为女生）、《西游记》（很少）中国古典作品集《苏东坡集》（少）、《二十四史》（无）、《四书五经》中国现、当代名家名著鲁迅（少）、张爱玲（少）、《围城》（少）、《雷雨》（少）余秋雨（多）、路遥（多）、三毛（多）其他校园文学《梦里花落知多少》（多）言情小说《像雾像雨又像风》（少）科幻小说《海底两万里》（多）推理小说《福尔摩斯探案集》（多）传记《雍正皇帝》（多）小小说、散文极多外国文学名著《钢铁是怎样炼成的》（多）外国诗歌《泰戈尔诗选》（无）非文学作品军事《武器》（多）政治经济无哲学尼采的著作多其他有关文化大革命的书籍读者无，很少有人阅读抗日战争或抗美援朝的作品这组学生还设计了“中学生课外阅读调查”和“中学语文教学大纲推荐书目阅读情况调查”两份问卷，在学校里进行问卷调查。调查对象涉及三个年级，共散发问卷100张，问卷全部收回后，学生们又一起对结果进行了整理分析，得到了几组数据，为我们的下步调查做好了准备。我们的调查问卷是这样设计的：卷1.中学生课外阅读调查问卷 1．你最喜欢的课外书是哪几类？（1）中国古典小说（2）外国文学名著（3）中国现当代小说（4）散文（5）古典诗词（6）现代诗歌（7）武侠小说（8）言情小说（9）青少年题材小说（10）名人传记（11）科幻和科普（12）童话和寓言（13）时尚杂志（14）卡通漫画 2．写出你最喜欢的三位作家的名字（1）（2）（3） 3．写出你最喜欢的三本课外书（1）（2）（3） 4．你读过的科普作品有（1）5本以下（2）5本至10本（3） 10本以上 5．你喜欢读的科普作品是（1）中国科普作品（2）外国科普作品 6．你喜欢一本书的理由通常是（1）故事生动，文字优美

数据挖掘关联规则分析报告

关联规则分析报告 2009年7月8日目录一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)

一前言使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)

数据挖掘技术在电子期刊及数字图书馆中的应用

数据挖掘技术在电子期刊及数字图书馆中的应用发表时间：2010-08-04T16:54:40.607Z 来源：《价值工程》2010年第4月上旬供稿作者：朱京凤[导读] 近年来，随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，电子期刊作为一种新的期刊资源，由于其更新速度快朱京凤（江南大学，无锡 214122）摘要：本文介绍了数据挖掘的概念及主要技术，数字图书馆个性化服务的含义，分析了数据挖掘技术在电子期刊及数字图书馆中的应用。关键词：数据挖掘；电子期刊；数字图书馆个性化服务中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2010）10-0155-02 0 引言当前，随着网络技术的迅速发展，集信息资源的收集、创建、加工、服务和长期保存等于一体的数字图书馆因信息丰富，可实现真正意义上的资源共享，而且更新速度快等特点越来越受到人们的关注。不过拥有丰富信息的数字图书馆极容易陷入“数据丰富，但信息贫乏”的局面，因此，图书馆有必要增加对信息的处理能力以及对信息资源的组织能力，尤其是对海量信息的深层次开发，提取表面上庞杂无序的信息的内在联系供读者使用。因此，给图书馆提出了不少个性化要求。而利用数据挖掘技术因能为读者开展个性化服务，变被动服务为主动服务，因此在这个信息迅速发展的时代，有着重要的理论和实践意义。 1 数据挖掘的概念及主要方法 1.1 数据挖掘的含义数据挖掘是指从数据及数据库中抽取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程；也有人认为数据万巨额是数据库中的知识发现，是从大数据中集中快速高效地发现令人感兴趣的规则，数据挖掘是数据库知识发现中的重要技术，是数据库研究的新领域，它通过查询内容进行模式的总结和内在规则的搜索，帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。从而为决策行为提供有利的支持。 1.2 数据挖掘的主要方法数据挖掘的工具和方法，常用的有：分类、聚类、关联分析、偏差检测、孤立点分析、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。下面简要介绍一下我们用比较常用的方法：①分类②聚类③关联分析④偏差检测。 2 期刊服务形式的演变 2.1 传统期刊服务流程传统期刊服务流程如图1所示。在期刊管理周期中，期刊征订有着极为重要的作用。合理的期刊定购能够保证在有限的采购经费下最大限度的满足学校的教学和科研工作的需要。影响期刊征订的因素很多，传统的征订工作是在初步调研的基础上，主要通过读者使用频率的统计和读者使用意见的反馈来决定后续的征订的工作。 2.2 期刊来源的演变近年来，随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，电子期刊作为一种新的期刊资源，由于其更新速度快，检索和索取方便，正日益成为图书馆期刊管理的重要方式之一。期刊馆藏按照其存储介质的不同，分为纸质期刊和电子期刊两大类。电子期刊按照其信息类型，主要分为联机型电子期刊、光盘型电子期刊和网络型电子期刊。电子期刊按照其发行文字又可分为中文期刊和外文期刊。中文期刊的适用面较广，征订费用相对较少，着名的中文期刊主要包括中国学术期刊、重庆维普和万方数据库，因此一般院校均已定购。外文数据库由于种类繁多，价格高昂，合理的征订方案往往难以确定。 2.3 使用新技术的必要性目前，除少量综合性大学由于其学科齐全，资金雄厚，能够提供较为完善的电子期刊资源外，很多院校只是少数学科具备较强的科研实力，同时存在部分为适应国民经济和学校发展需要正在重点建设的学科。这就要求图书馆在资金有限的情况下，既要考虑到各学科的平衡发展，又要为本校重点发展的学科提供尽量完善的电子期刊资源。对于部分高等院校而言，由于受资金、场地等因素的影响，纸质期刊的征订数量正呈下降趋势，而电子期刊的征订数量和占用资金则呈上升趋势。传统的期刊征订准备工作是在期刊和数据库订阅之前，采取问卷调查和座谈会的形式，图书管理人员根据学校学科建设和学科发展需要，向领域专家、有关教师和科研人员征求各自学科的权威期刊或引用较高的期刊名称和出版单位等信息。这种方式获取信息只是一种感性程度的不精确信息。电子期刊的征订准备工作主要依赖于数据库使用。数据库试用是在综合了各学科反馈信息和采购成本之后，通过数据库提供商的简单介绍和培训，有数据库供应方给本校教师和学生提供一段时间的试用，以确定该数据库是否适合本校的教学和科研工作。由于试用时间较短，参与试用的人员有限，对数据库的适合程度的评判往往存在着一定的不完全性。电子期刊使用过程的统计分析则显得更为困难。统计分析作为一个有效的分析工具，分析得到的只是一些表面信息，对于整个学校在使用数据库的过程中保存下来的庞大记录则显得无能为力，无法获知数据内在存在的各种关联。 3 据挖掘技术在期刊服务中的应用 3.1 基于数据挖掘的期刊服务模式架构使用数据挖掘技术服务于期刊服务的流程示意图。在传统电子期刊征订前的用户需求信息搜集和数据库试用的基础上，充分利用用户在使用过程中留下大量浏览、搜索和下载记录。这些存储于服务器中的大量数据对于人而言只是抽象的数据，由于数量庞大，传统的统计方法所获得的各种报表形式的分析数据难以描述其中隐含的知识关联。数据挖掘技术主要任务就是挖掘大量数据中隐含的各种模式类型，从而为数据关联分析、聚类分析、演变分析以及各种数据分类和预测提供显式的知识表示形式，从而通过数据挖掘技术的使用，为更加科学高效的电子期刊征订工作提供一种有效途径。 3.2 基于数据挖掘的期刊服务模式提供的新服务 3.2.1 为期刊征订计划的修改提供直接的分析依据，利用数据挖掘技术，通过分析服务器中用户浏览和下载文献的记录，可以获取不同专业，不同层次人员使用数据库的偏好模式，从而可以为期刊征订工作提供直接的分析依据。 3.2.2 据用户检索和下载的文献记录，利用数据挖掘技术获取不同学科、不同专业人员的检索策略和下载记录，从而可以为后续用户的使用提供具有参考价值的检索策略和研究热点，提高检索效率，提升图书馆的服务质量。 3.2.3 使用数据关联分析和演变分析，获取适合本校教学与科研的相关数据，分析和预测不同期刊的贡献率，从而为更加科学的征订和使用数据库提供帮助。数据挖掘技术作为一门新兴的交叉学科，在商业、金融等领域已有成功应用的范例。数据挖掘技术是一项正在发展的复杂技术，将其用于期刊管理，应该结合具体的使用目标，根据用户的具体要求逐步开发。尽管数据挖掘技术仍然面临着许多有待完善的地方，但是随着技术的不断发展和电子期刊的大量使用，数据挖掘将对提升图书馆期刊管理和服务质量产生积极影响。 4 个性化服务的概念及方式

数据挖掘考试题目——关联分析

数据挖掘考试题目一一关联分析一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，们更应该注重数据中的相关关系，下哪个算法直接挖掘（） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性） B .剪枝 D.并行） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少算法使用到以下哪些东东（） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的查找剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置