数据挖掘与应用-北京大学
数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究
数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，尤其在高校图书馆服务中，数据挖掘技术的应用逐渐成为研究的热点。
本文旨在探讨数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用及其效果，以期为提升图书馆服务质量和效率提供有益的参考。
本文首先介绍了数据挖掘技术的基本概念、原理及其在其他领域的应用情况，为后续研究奠定理论基础。
接着，分析了高校图书馆服务的现状及其面临的挑战，如用户需求多样化、信息资源海量化、服务效率要求高等。
在此基础上，本文深入探讨了数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用场景，如读者行为分析、图书推荐系统、学科服务等。
通过案例分析和实证研究，本文评估了数据挖掘技术在高校图书馆服务中的应用效果，并指出了存在的问题和不足。
本文提出了针对性的建议和改进措施，以期推动数据挖掘技术在高校图书馆服务中的更广泛应用和深入发展。
本文的研究不仅有助于提升高校图书馆的服务质量和效率，也有助于推动数据挖掘技术的进一步发展和完善。
二、数据挖掘技术基础数据挖掘（Data Mining）是从大量、不完全、有噪声、模糊、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。
数据挖掘涉及的技术方法很多，主要有数据清理、数据集成、数据变换、数据挖掘过程模型、数据挖掘方法和知识评价等。
数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、关联分析、序列模式挖掘、预测、时间序列分析和偏差分析等。
在高校图书馆服务中，数据挖掘技术的应用主要体现在以下几个方面：通过对读者的借阅记录、浏览行为等数据进行挖掘，可以分析出读者的阅读兴趣、习惯和需求，从而为读者提供更加精准、个性化的推荐服务；通过对图书馆藏书的利用情况、读者的借阅率等数据进行挖掘，可以评估图书馆的服务质量，发现存在的问题和不足，从而改进图书馆的管理和服务；数据挖掘技术还可以用于图书馆的决策支持，通过对大量的数据进行挖掘和分析，可以为图书馆的发展规划、资源配置等提供科学依据。
基于数据挖掘的高校数据式审计框架探究——以高校办学和科研业务为例
近年来，随着信息技术的飞速发展，数据信息的数量、类型、流转渠道等迎来了爆发式的增长或转变，审计信息化成为了审计工作的重要思路。
习近平总书记在中央审计委员会第一次会议中明确指出，要“善于运用新技术、新手段，坚持科技强审，加强审计信息化建设，积极推进大数据审计”。
审计信息化也将成为新时代审计发展的必然路径。
因此，如何充分收集信息、有效利用信息，缓解“信息不对称”的困境，切实提高审计效率、拓展审计范围、突破审计深度是审计工作当前乃至今后长期的重大课题。
一、高校数据式审计研究及应用现状审计信息化一般包括信息系统审计、数据式审计和审计信息管理系统建设。
审计署原审计长刘家义曾指出：“审计出路在于信息化，信息化关键在于数字化”。
因此，当审计对象、审计内容以及其所有的载体都信息化、数字化时，数据式审计也势在必行。
“数据式审计”的概念最早由石爱中等[1]提出，是指以数据为直接对象的审计方式，以系统内部控制测评为基础，通过对电子数据的收集、转换、整理、分析和验证，来实现审计目标。
以此为基础，诸多学者也探讨了数据式审计的内涵及价值，如黄型君[2]通过辨析数据式审计与信息系统审计的区别，提出数据式审计的客体是电子数据，是直接与审计目标相关联的审计方式；刘汝焯[3]提出对底层数据开展审计的价值远大于加工处理后的信息；秦荣生[4]提出数据式审计能够为各类常规审计和风险管理提供多维度、多样化、多种类的数据。
同时，还有部分研究者提出建设审计数据中心、采用文本挖掘技术和多维数据分析等方法均可以助力开展数据式审计[5-7]。
随着数据式审计的概念在商业审计中逐渐得以广泛应用，高浩玮[8]首先将其引入高校内审业务范畴，提出数据式审计是解决高校内部审计覆盖面与审计深度双重压力的上佳选择。
2017年，教育部正式出台《关于推进直属高等学校内部审计信息化建设的意见》（教财〔2017〕10号）[9]，要求“加快推进数字化审计方式，提升运用信息化技术发现问题、评价判断、宏观分析、支撑决策的能力”“探索创新审计模式方法，推动内部审计科学发展”。
北京大学信息科学技术学院考研考情分析及经验指导【盛世清北】
北京大学信息科学技术学院考研考情分析及经验指导【盛世清北】【简介】本文重点说明北京大学信息科学技术学院考研招生变化，复试内容及分数线，参考书，历年真题，盛世清北内部资料，北京大学信息科学技术学院考研经验等。
【考情分析】北京大学信息科学技术学院专业课历年考试难度大，考的深，考的活，即使是同一本教材，但是掌握程度与考生高校要求不可同日而语。
考什么，怎么考，怎么学，怎么考高分是在报考北京大学考生面前的拦路虎。
因此，考生要了解和掌握北京大学考试风格，考试题型，考试重点，难点，突破跨越顶尖名校的障碍。
由于北京大学考试要求及难度大于其他高校，因此，北京大学专业课程的备考，也可用于其他高校通科目专业课程备考使用。
【2021招生目录】【院系招生变化】对比北京大学信息科学技术学院2021年与2020年招生目录，总结出：1、招生专业不变；2、各专业研究方向不变；3、信号与信息处理、计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术专业的招生目录备注增加招生计划人数情况；4、考试科目由801计算机专业基础变为408计算机学科专业基础综合；912半导体物理或934 数字与模拟电路变更为838电子线路或 855半导体物理；5、统招人数发生变化：电磁场与微波技术专业的招生人数增加1人，通信与信息系统专业招生人数增加1人，信号与信息处理专业招生人数减少1人，计算机软件与理论专业招生人数增加3人，其他专业招生人数不变；6、科目代码发生变化，即866变更为838，806变更为805，总数，北大信息科学技术学院招生变化较大，备考考生注意报考。
【复试分数线】【复试内容】一、复试规则1. 复试基本内容：包括专业知识、科研能力、逻辑思维与表达能力、英语听力及口语测试等。
2. 成绩权重：初试成绩占总成绩的50%，复试成绩占总成绩的50%。
3. 外语听力及口语测试均在复试中进行，成绩计入复试总成绩。
4. 总成绩计算公式：总成绩=50%×初试总成绩/5+复试成绩(百分制)×50%。
北京大学学生学业成绩表
【北大考研辅导班】北大软件与微电子学院考研招生专业招生科目考研分数线拟录取考研经验
【北大考研辅导班】北大软件与微电子学院考研招生专业招生科目考研分数线拟录取考研经验一、北大软件与微电子学院简介-启道根据教育部、科技部教高[2003]2号文件：关于批准在北京大学建立“国家集成电路人才培养基地”的精神，北京大学经2004年4月20日第531次校长办公会研究决定，将“北京大学软件学院”与“北京大学国家集成电路人才培养基地”结合，“北京大学软件学院”更名为“北京大学软件与微电子学院”。
2003年12月，在教育部组织的对全国35所示范性软件学院中期评估中，北京大学软件学院综合评比排名第一，被誉为“示范中的示范”；2004年11月9日，学院荣获“北京大学教学成果一等奖”；2004年12月9日，荣获“北京市高等教育教学成果一等奖”；2005年9月,荣获高等教育“国家级教学成果一等奖”。
北京大学软件与微电子学院按照建设世界一流大学的总体规划来建设，是按新模式建立、新机制运行的北京大学直属学院，学院实行理事会领导下的院长负责制，探索多途径合作办学的管理体制与运行机制，与国内外企业合作，拉动社会资金投入，实行运作企业化，办学专业化和后勤社会化，实现培养高层次、实用型、复合型国际化人才的目标。
北京大学软件与微电子学院秉承北京大学“民主科学、兼容并蓄”的传统，坚持北大“勤奋、严谨、求实、创新”的学风，以坚持创新创业、坚持面向需求、坚持质量第一为建院宗旨。
经过一段时间的发展，初步形成了一个学院（北京大学软件与微电子学院）、两个学科（软件工程学科、集成电路设计与工程学科）、四个基地（国家软件人才国际（北京）培训基地、国家集成电路设计人才培养基地、软件工程国家工程研究中心北京工程化基地、无锡产学研合作教育基地）的综合性软件与微电子人才培养实体。
北京大学软件与微电子学院是经国家教育部、国家计委批准成立的“国家示范性软件学院”，也是教育部和科技部设立的“国家集成电路人才培养基地”。
软件与微电子学院从建院起，就以"创建世界一流软件与微电子学院"为己任。
2023年数据计算及应用专业考研方向和院校排名
2023年数据计算及应用专业考研方向和院校排名数据计算及应用是一个较为新兴的专业，旨在培养具有数据处理和分析能力、掌握各种数据分析工具和技术的人才。
随着大数据时代的到来，数据分析和应用的重要性不断增强，因此数据计算及应用专业考研方向也备受关注。
本文将为考生介绍2023年数据计算及应用专业考研方向和院校排名。
一、数据计算及应用专业考研方向1. 数据挖掘数据挖掘是数据计算及应用专业中的重要方向之一，数据挖掘的主要任务是发现数据中的模式和规律，用于解决实际问题和做出决策。
考生可以学习数据挖掘的算法和模型，了解回归、分类、聚类等数据挖掘方法的基本原理，并能应用数据挖掘工具进行数据分析。
2. 人工智能人工智能也是数据计算及应用专业中重要的一个方向，人工智能的研究主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
考生可以学习人工智能的基本原理和算法，熟悉神经网络、决策树等机器学习算法，并能应用Python等编程语言进行人工智能的开发。
3. 网络安全网络安全是数据计算及应用专业中的重要方向之一，主要研究信息的保密、完整和可用性问题。
考生可以学习网络安全的基本理论和技术，如加密算法、网络攻防、安全审计等，并能应用网络安全工具进行网络安全评估和防范。
二、数据计算及应用专业院校排名1. 北京大学北京大学是国内一流大学，其数据计算及应用专业是该校计算机科学与技术学院自主设置的本科专业。
该专业学生可以选择数据分析、数据挖掘、互联网安全等方向进行研究。
此外，该校还设有计算机科学与技术专业的硕士和博士研究生教育，研究生可以选择数据科学与技术方向进行深入学习。
2. 清华大学清华大学也是国内一流大学，其计算机科学与技术系设有数据科学与技术本科专业。
该专业主要培养计算机科学和数学等相关专业的全面学生，注重数据的处理和分析能力。
此外，该校还设有计算机技术研究生教育，包括计算机科学与技术、信息科学与技术、软件工程等专业。
3. 上海交通大学上海交通大学拥有优秀的计算机视觉、人工智能等研究团队，其电子信息与电气工程学院设有数据科学与工程本科专业。
2016北京大学计算机科学与技术(智能科学与技术)(信息科学技术学院)考研专业目录招生人数参考书目
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棵哈夫曼树的是
A．24，10，5 和 24，10，7 B．24，10，5 和 24，12，7
C．24，10，10 和 24，14，11 D．24，10，5 和 24，14，6
4．现在有一颗无重复关键字的平衡二叉树（AVL 树）,对其进行中序遍历可得到
书名 《计算机组成原理》
作者
出版社
唐朔飞 编 著
高等教育出版社年
《计算机组成原理学习指导与习题解 答》
唐朔飞 编 著
高等教育出版社
《数据结构（c 语言版）》
严蔚敏、吴 清华大学出版社
伟民编著
《计算机组成原理》
白中英 主 科学出版社
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学科专业基
2,0,2,9,3,4,2,8,2,3,8,4,5，若进程要访问的下一页的页号为 7，依据 LRU 算
法，应淘汰页的页号是（）
A．2 B．3 C．4 D．8
28．在系统内存中设置磁盘缓冲区的主要目的是（）
A．减少磁盘 I/O 次数
B．减少平均寻道时间
C．提高磁盘数据可靠性
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（）
Ⅰ．S1 会限制用户申请资源的顺序
Ⅱ．S1 需要进行所需资源总量信息，而 S2 不需要
Ⅲ．S1 不会给可能导致死锁的进程分配资源，S2 会
A．仅Ⅰ Ⅱ B．仅Ⅱ Ⅲ C．仅Ⅰ Ⅲ D．Ⅰ Ⅱ Ⅲ
27 ． 系 统 为 某 进 程 分 配 4 个 页 框 ， 该 进 程 已 访 问 的 页 号 序 列 为
Ⅲ. 左规时可能引起阶码下溢
Ⅳ. 尾数溢出时结果不一定溢出
A．仅Ⅱ Ⅲ B．仅ⅠⅡⅣ C．仅ⅠⅢ Ⅳ D．ⅠⅡ Ⅲ Ⅳ
数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究
2012年2月内蒙古科技与经济F ebruar y 2012 第3期总第253期Inner Mongolia Science T echnology &Economy No .3Total No .253数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究X吴 淼(西安财经学院图书馆,陕西西安 710100) 摘 要:高校图书管理系统中,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,结合目前高校图书管理系统的实际情况,给出了数据挖掘在图书管理系统中的具体应用实例。
关键词:数据挖掘;图书管理系统;关联规则算法;分类算法;应用 中图分类号:T P311.13 文献标识码:A 文章编号:1007—6921(2012)03—0083—02 随着信息技术的不断发展,数据挖掘在金融、保险、商业等领域已获得了较为广泛的应用,但是在教育信息数据的挖掘与知识发现方面的研究和应用还比较少。
在这种情况下,为了图书馆科学的发展和资源有效的利用与配置,作为图书馆信息技术部的工作人员,通过对目前多数图书MIS 系统的分析发现,虽然管理信息系统为图书馆工作信息化管理和服务带来了显著地效益,但这些系统主要是对图书馆一些事务性工作给以支持和管理,并没有对大量的数据进行分析和利用,因而对管理决策问题没有提供足够的支持。
而数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的技术,它能挖掘出数据键潜在的模式。
找出最有价值的信息和知识。
而数据挖掘工具可以方便简单的构建复杂的分析模型,并可以通过向导自动按照数据挖掘的各种技术对数据进行分析挖掘,而不必理会应用程序底层的复杂计算和数据挖掘方法的复杂公式和程序。
因此使用数据挖掘技术可以方便快捷的对海量信息进行深层次的开发,提取表面上庞杂无序的信息的内在联系,从而优化图书馆资源建设以及推动读者个性化服务。
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课程大纲数据挖掘与应用Data mining and application课程编号：02817130 授课对象：研究生学分：3 任课教师：张俊妮课程类型：必修开课学期：2017年秋先修课程：概率论、数理统计任课教师简历（500字左右）：张俊妮博士现任北京大学光华管理学院统计学副教授。
她1998年毕业于中国科学技术大学，获计算机软件学士学位；2002年毕业于美国哈佛大学，获统计学博士学位。
她的研究领域为因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘以及统计在经济、金融、营销中的应用。
曾在国际主要学术期刊Journal of the American Statistical Association, Journal of Educational and Behavioral Statistics, Statistica Sinica, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Chemical Physics, 管理世界, 经济学季刊等国内外刊物上发表文章。
并有中文专著《数据挖掘与应用》。
她曾参与国家自然科学基金项目“品牌个性维度及其测量量表研究”，负责过北京大学光华管理学院与中国信达资产管理公司合作的“金融不良资产定价”课题研究项目和北京天健兴业资产评估公司“统计估值模型”的项目研究，主持国家自然科学基金项目“使用倾向分和主分层进行因果推断”，并且担任过担任美国国立卫生学院（NIH）国际研究合作基金项目“生活质量研究中的因果推断”的中方负责人。
在2010年“计量方法在经济中的应用”国际大会上，她是组委会成员之一。
她于2004-2009年担任Computation Statistics编委（Associate Editor）。
她至今仍担任北京哈佛校友会理事，是美国统计学会和全球华人统计学会成员。
任课教师联系方式：光华管理学院2号楼473办公室，电话：62757922，邮箱：zjn@助教姓名及联系方式：辅导、答疑时间：一、项目培养目标1 Learning Goal 1Graduates will be thoroughly familiar with the specialized knowledge andtheories required for the completion of academic research.1.1 Objective 1 Graduates will have a deep understanding of basic knowledge and theoriesin their specialized area.1.2 Objective 2 Graduates will be familiar with the latest academic findings in theirspecialized area and will be knowledgeable about related areas.1.3 Objective 3 Graduates will be familiar with research methodologies in their specializedarea, and will be able to apply them effectively.2 Learning Goal 2Graduates will be creative scholars, who are able to write and publishhigh-quality graduation dissertation and research papers.2.1 Objective 1 Graduates will write and publish high-quality graduation dissertation andresearch papers2.2 Objective 2 Graduates will be critical thinkers and innovative problems solvers.3 Learning Goal 3Graduates will have a broad vision of globalization and will be able tocommunicate and cooperate with international scholars3.1 Objective 1 Graduates will have excellent oral and written communication skills3.2 Objective 2 Graduates will be able to conduct efficient academic communication in atleast one foreign language4 Learning Goal 4 Graduates will be aware of academic ethics and will have a sense of socialresponsibility.4.1 Objective 1 Graduates will have a sense of social responsibility.4.2 Objective 2 Graduates will be aware of potential ethical issues in their academic career.4.3 Objective 3 Graduates will demonstrate concern for social issues.二、课程概述本课程主要从统计学的角度探讨与数据挖掘相关的理论与应用。
课程中将使用SAS等统计软件。
三、课程目标在学习完本课程之后，学生应理解数据挖掘的大框架以及数据挖掘中各种常用的方法，并可熟练使用统计软件进行数据挖掘。
四、内容提要及学时分配期末考试时间：五、教学方式课程讲授为主。
六、教学过程中IT工具等技术手段的应用课程提供pdf讲义，上课时用计算机演示讲义，并讲授及演示统计软件的使用。
学生做作业和期末项目时需要使用统计软件分析数据。
七、教材张俊妮（2009），《数据挖掘与应用》，北京大学出版社。
八、参考书目（1）实际应用1.Berry, M. J. A. and Linoff, G. (1997). Data mining techniques for marketing, sales andcustomer relationship management. Wiley Publishing Inc.2.Berry, M. J. A. and Linoff, G. (2000). Mastering data mining: the art and science of customerrelationship management. John Wiley & Sons.3.Kudyba, S. (Eds) (2004). Managing Data Mining: Advices from Experts. Cybertech Publishing. （2）数据挖掘综述4.Dunham, M. H. (2003). Data mining introductory and advanced topics. Pearson Education.5.Han, J. and Kamber, M. (2001). Data mining: concepts and techniques. Morgan KaufmannPublishers.6.Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J. (2001). The elements of statistical learning.Springer-Verlag.7.Weiss, S. M. and Indurkhya, Nitin (1998). Predictive data mining: a practical guide. MorganKaufmann Publishers.（3）数据挖掘的某些方面或某些数据挖掘方法8.Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. and Stone, C. J. (1984). Classification and regressiontrees. Chapman & Hall, New York.9.Kohonen, T. (1995). Self-organizing maps, 3rd edition. Springer-Verlag.10.McCullagh, P. and Nelder, J. A. (1989), Generalized linear models, second edition. Chapman &Hall/CRC.11.Pyle, D. (1999). Data preparation for data mining. Morgan Kaufmann Publishers.12.Ripley, B. D. (1996). Pattern recognition and neural networks. Cambridge University Press.13.Rubin, D. B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. John Wiley & Sons, Inc.14.Samarasinghe, S. (2006). Neural networks for applied sciences and engineering: fromfundamentals to complex pattern recognition. Auerbach.15.Zhang, C. and Zhang, S. (1998). Association rule mining. Springer-Verlag.十、课程学习要求及课堂纪律规范学生分为各小组，每个组由3~4人组成，在整个学期中互相合作与支持，并共同完成课程要求的作业和期末项目。
每次作业按照规定时间上交。
迟于规定时间24小时内上交的作业，扣除该次作业总分的50%。