关联规则在高校图书馆借阅数据挖掘中的应用

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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。

关联规则在数据挖掘中的应用

关联规则在数据挖掘中的应用
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1
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目录
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CONTENTS
4
5
引言关联规则的定义关联规则的挖掘过程关联规则在数据挖掘中的应用
结论
1
引言
引言
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于发现数据集中变量之间的有趣关系，如购
物篮分析中经常一起购买的商品组合
关联规则可以揭示数据集中变量之间的潜在关联，从而帮助企业更好地理解客户需求、优化
5
结论
结论
关联规则在数据挖掘中具有广泛的应用前景，可以帮助企业更好地理解客户需求、优化产品组合、提高销售策略等
然而，关联规则挖掘也存在一些挑战，如处理大规模数据、处理高维数据等
未来，随着技术的不断发展，相信关联规则挖掘将会在更多领域发挥重要作用
-
谢谢观看
XXXXX
XXXXXX XXXXX
3
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程
关联规则的挖掘过程通常包括以下步骤
关联规则的挖掘过程
数据准备
首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等，以便为后续的关联规则挖掘提供合适的数据格式和结构
关联规则生成
基于频繁项集，可以生成关联规则。这些规则可以表示为“如果购买商品A，则购买商品B”的形式
商品或服务
03
金融欺诈检测
在金融领域，关联规则可以用于检测欺诈行为。通过对客户的交易记录进行分析，可以发现异常的交易组合或模式，从而及
时发现欺诈行为
04
医疗诊断
在医疗领域，关联规则可以用于辅助诊断。通过对患者的症状和病史进行分析，可以发现疾病之间的关联关系，从而为医生提

关联规则在高校图书馆管理的应用

２１数据预处理．
为读者提供及时有效的资源服务是图书馆的一项重要工作。者来到图书馆．往被浩如烟海的资料所读往淹没．以高效获得图书．图书馆对于读者需求不清难而
型作为建立关联规则的核心算法。设置最低条件支持
为８最低规则置信度为６％．到的关联规则如图％．０得
４５所示。、
的检查一Байду номын сангаас通过数据审核来完成。进行数据审核发现，
有效字段为３４２７条。
罔４Ｒ模型没置图ＧＩ图１数据类型设置
图书借阅信息数据经过预处理．如图１所示．以中图分类法２２大类为主的数据形式为了配合数据挖掘
ＧＩ联分析算法．要把２Ｒ关需２类图书变量类型设置为
收稿日期：０１６９２１～０ —０
修稿日期：０１０一Ｏ２１— ７１
竺
关联规则在高校图书馆管理的应用
吴旭东，．柳炳祥一
（．西陶瓷工艺美术职业技术学院，景德镇３３０；．１江３００２景德镇陶瓷学院，德镇３３０）景３４３
／／／
摘
要：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ＳＳｅｎｉｅ件的关ＰＳＣｌｍｅｔ软ｎ联规则模型，图书流通数据进行挖掘分析，出读者与各类图书的关系，高校图书馆提对找为

关联规则在高校图书馆中的应用研究

摘要：据挖掘是近几年发展起来的一种对信息资源进行开发和数据处理的新技术。关联规则是数据挖掘的核心技术。将数而关联规则应用于图书馆的流通数据，以发现读者在借阅文献的过程中隐舍的各学科之间的关联，对提高图书馆资源的利用可这
７．４
为。第三，分析的侧重点在于找差距。基于上述认识，我们的思路与树” 业绩” 摆” ，成绩 ” 至为” 甚晋升 ” 而策划” 科研成果 ”
编辑／樊延南
关联规则在高校图书馆中的应用研究
邓慧，思渝，颖，赖杨刘雪梅
（北医学院，川南充６７０）川四３００
３结论
一
中文图书中，０４年后采选的图书借阅率都较高。借阅频次２０
在前５以上的图书中，共有７９种是２０以后出版，Ｏ位６００年
２００４年以来采选的嘲仅此一例，。即可说明对待基础工作的态
度直接影响办馆效益。２３对以往工作和本次调研的反思．
次试验性的、为改进工作的探析，必能反映我校图未
本次调研是在我馆工作取得了明显改进的基础上，为了
明确方向、清差距、认持续发展而做的探析。以下方面值得有思考、讨论。
书馆工作全貌，却提示我们这样做很有价值。高教改革任但
重道远，探索正未有穷期。归纳调查结果正于同行，尚祈方家
基于以下指导思想：以维护读者权益为宗旨，以持续提高办馆效益为目标，以认清差距为着力点。维护读者权益，首先是

关联规则挖掘在高校图书馆借阅流通中的应用

前提和结论。
其基本原理可以表述为：规则Ａ＝Ｂ在事务集Ｄ中成立，＝＞具有
支持度ＳＳｐｏｔ和置信度ＣＣｎｉｅｃ）其中ＳＤ中事务包含（ｕｐｒ）（ｏｆｎｅ，ｄ是ｕＢ的百分比，ＰＡｕ。以表示为ＳｐｏｔＡｊ口＝（ｕＢ，即（）可ｕｐｒ（）ｐＡ）
的联系，据此联系进行商品货架设计、存安排等。根货
Ｒｄｉ４Ｒｄｉ５
梅科类、数学类，数学类计算机类．数学类
根据韩家炜等观点，联规则定义为：Ａ是一个项集，务Ｔ关设事（）２我们这里设定最小支持度为４％，０对原始数据库进行全局扫包含Ａ当且仅当ＡｃＴ。联规则是形如Ａ＝Ｂ的蕴涵式，中描，生候选项集Ｃｌ如表～所示。关＝＞其产，２ＡｃＢｃ，并且ＡｎＢ：。Ｂ分别称为关联规则Ａ＿Ｉ，，Ａ，＞Ｂ的表一候选项集Ｃ１２
信度分别大于用户事先给定的最小支持度和最小置信度的关联规这些项集组合成频繁项集Ｌ，表一所示。１如３则，才算是强规则，即有用的规则，这也就是关联规则挖掘的任务。表一３频繁项集Ｌ１２２关联规则的经典算法Ａｐｉｒ．ｒｉｏ书目类别支持度
应用研究
。与未ｌ应执蛳用
关联规则挖掘在高校图书馆借阅流通中的应用
张红燕

关联规则技术在数据挖掘中的应用

关联规则技术在数据挖掘中的应用
关联规则技术在数据挖掘中有广泛的应用，常见的应用包括：
1. 购物篮分析：关联规则被广泛应用于购物篮分析，可以帮助商家识别商品之间的关联性，帮助商家制定促销策略和优化产品布局。

2. 电信行业：关联规则在电信行业中可以用于分析用户的通话模式，识别不同用户群体之间的通话习惯，从而为用户提供更好的服务。

3. 医疗行业：关联规则可以用于医疗数据的分析，帮助医生识别疾病之间的关联性，提高疾病的诊断和治疗准确性。

4. 营销和广告：关联规则可以帮助营销人员了解消费者的购买模式和偏好，从而制定针对性的广告和推销策略，提高营销效果。

5. 网络安全：关联规则可以用于网络安全领域的入侵检测和异常行为识别，帮助识别和预测潜在的网络攻击。

6. 人员定位：关联规则可以应用于人员定位系统中，帮助识别人员之间的关联关系和行为模式，为人员定位和监控提供支持。

总之，关联规则技术在数据挖掘中可以帮助我们挖掘数据之间的关联性和模式，从而为各个领域提供更好的决策支持和业务优化。

数据挖掘技术在图书管理中的应用

数据挖掘技术在图书管理中的应用摘要:大学图书馆在日常的图书流通中会产生大量的读者服务数据,这些流通数据能够客观反映不同读者阅读习惯、读书兴趣等方面的规律和特点。

数据挖掘技术中的关联规则、聚类分析、分类和预测分析等方法对发现和挖掘这些规律和模式有着独特的优势。

把这些技术应用在图书管理中,可以发现图书流通环节隐藏的潜在规律,提高图书流通效率。

同时为领导决策、馆藏图书配置以及文献结构体系建设提供科学的指导。

关键词:数据挖掘技术图书管理技术分析方法1 数据挖掘随着各行业事务处理的计算机化,我们产生和收集数据的能力正在迅速提高。

我们已经被各种数据所淹没,如科研数据、商业数据、气象数据、居民日常消费数据、图书借还历史数据……我们没有时间和精力把这些数据逐个查看。

用什么手段来处理和应付这些数据已经成为我们当前的兴趣所在,因此我们就必须找到一套行之有效的办法,来对这些数据实现自动分类、分析和汇总,自动地发现和描述数据中的规律和趋势,并发现和标记数据的异常情况。

数据挖掘技术的出现和发展,为我们提供了解决这一问题的有效方法。

数据挖掘是将隐含的、尚不为人所知的、同时又是潜在的信息从数据中提取出来,建立计算机程序,自动在数据库中扫描,以发现规律或者模式,即找出数据中的模式或规律的过程。

这个过程是自动的或半自动的,数据的总量通常是相当可观的,同时从中发现的模式或规律需要是有意义的,并且能产生一定的效益。

数据挖掘通常又称为数据中的知识发现,是方便地提取代表知识的模式或规律;这些模式或规律通常隐含或记录在各种数据库、数据库集、网页日志、应用软件或通信数据流中。

不能把数据挖掘看作是简单的数据库查询技术。

数据挖掘要求在海量数据中,挖掘出的信息是新颖的、潜在实用的、正确的和最终是可理解的、并且是非平凡性的;它不同于在电话本上查找电话号码和在搜索引擎上查找特定的网页内容。

数据挖掘技术可以通过分类和预测分析的方法对海量数据进行直接数据挖掘;也可以通过关联分析、聚类分析、描述和可视化分析,以及复杂数据类型,如信息网络、web、图形图像和音频视频等的分析来进行间接数据挖掘。

统计分析及关联挖掘在高校图书馆流通数据中的应用

Ｂ称为规则结果。
析，发现各类文献间的关联规则或比例关系，为各学科
文献的采访工作提供分析报告和预测报告，优化信息
资源建设或馆藏结构，也可以为研究学科相互渗透现
① 基金项目：学院校科研资金（１００４武夷ｘ２１１）收稿时间：１－２０；到修改稿时间：０２０．０２１１－９收０２１．１２２０应用技术Ａｐｉｅｈｉｕ１ｐｌｄＴｃｎｑｅｅ
的基本过程Ｌ如下图１所示，由于步骤（）２】２不需要到数据库中去读取信息，故它的计算量不大，所以关联规
① 建立大类事务数据库：该课题相关的属性是与
读者证号、借阅图书在中图法中的分类，将借阅记录数据集中的图书分类号信息转化为二元数据形式【。
ｌｙｏｔｂｏｐｕｃａｅ，ｌｂａｙｔｆ，ｍａｐｗｅ，ｗｏｋｎｔｍｅｒａｅｎｓｉｒｌｖｔｅｏａｕ，ｏｋｒｈｓｓｉｒｒｓａｆｎｏｒｒｉｇｉａｒｎｇｍｅｔｇｖｅｅｅａｒｃｍｍｅｄｔｏｓｎｎａｉｎ，ｒｃｍｍｅｅｏｋｓｔｅｐｍａｅｔｅｌｒｒｒｅｏｎｄｄｂｏｏｈｌｋｈｉａｙｗｏｋ．ｂＫｅｒ：ａｓｃａｉｎｍｉｉｇｔｔｓｉａｎｌｉ；ｅｎｉｅａｒｏｉｄｌｙｗｏｄｓｓｏｉｔｎｎ；ｓａｉｔｃｌａｙｓｓＣｌｍｅｔｎ；ｐｉｒｏａｍｏｅ
失去其指导意义。如何有效的利用这些数据成为一个问题，利用关联挖掘对读者的借阅日志进行分析，发现读者借阅一类图书时的其他借阅行为，可以在读者下次借阅时推荐其他相关的有价值的相关文献，可以

关联规则在图书馆管理信息系统中的应用

图１　图书与图书间的关联规则挖掘界面
点击“关联规则挖掘”后，显示节目如图2所示。

图２　图书与图书间的关联规则挖掘结果
5）挖掘结果分析。

可通过“查看挖掘结果说明”查看到详细的挖掘结果，如图3所示。

当最小支持度设为4%，最小可信度设为50%时，可以挖掘出关联规则1 889条。

在这1 732条规则中，最小可信50%，最大可信度为85.632%，最小支持度为4.089%
最大支持度为8.421%。

图书间的关联数代表关联强度，部分图书的关联强度如图3中的挖掘结果说明表，如借阅了I247.56/9图书的读者同时借阅了I247.57图书，并且同时借阅的次数为51次。

实验中将关联数大于30的设定为较活跃20～30的设定为活跃图书，10～20的设定为一般活跃图书，对于小于10的暂未考虑。

图３　图书与图书间的关联规则挖掘结果说明
从图3的挖掘结果表中可以看出，读者在借阅I247.56/9的同时，还会借阅I247.57/119、I247.56/8、I247.7/1382等图书。

6）决策建议。

根据上述的分析，给出的决策建议如下。

提供个性化特色服务。

读者在借某本图书时，图书馆管理信息系统就将和这本图书有强关联的图书推荐给这位读者，让读者感受到图书馆主动服务的热情。

如读者在借阅I247.56/9时，推荐I247.57/119、I247/45、I247/44、I247.56/6等图书。

图４　读者应用模块界面。

数据挖掘在高校图书馆读者管理中的应用

维普资讯
科技情报开发与经济
文章编号：０５６３（０６０ — ０７０１０ — ０３２０）８０６ — ２
ＳＩＴＣＲＴＯＥＥＯＭＮＣ— ＥＨＩ ’ ＭＡＩＮＤＶＬＰＥＴ＆ＥＯＯＮＯＣＮＭＹ
在高校图书馆的读者管理中．以通过聚类分析．可把读者按照相似
性和差异性分为几个类别．使属于同…类别的滨者的相似性尽可能大．不同类别『的读者的相似性尽可能小聚类模式挖掘可应用到凄者群体｛１的聚类、读者属性和特征分析等工作环节２回归分析应用于读者需求分析．３
访问更加频繁。读者的年龄不同，作性质和专业方向不同，：Ｃ研究领域更是差别很大，图书馆提出了不少的个性化要求。给如何满足凄者的需求，提高读耆的满意度，从而给读者更好的服务，是一个值得研究的问题。图
分类模式用于提取能代表群体的特征属性在数据挖掘中，通过对
类参数（如距离等）进行分解、合并。得到的结果由领域专家进行甄别．如
大数据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
发现中的莺要技术，是数据库研究的新领域，它通过对查询内容进行模
式的总结和内在规律的搜索，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。数据挖掘技术还能够用于信息管理、询处理查
过程Ｉ，切需要应用分类模式、卡迫ｌ聚类模式、回归分析、序列、时关联规则、序列模式、ｂＷｅ挖掘等技术手段对信息进行深加工，为图书馆读者管

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

目前，国内的高校图书馆大都实现了日常业务的自动化集成管理，绝大多数图书馆都购买或建立了数据库管理信息系统。图书馆集成管理系统每天都会产生大量的统计数据和表单，它们对图书馆了解读者的借阅兴趣、图书采购、信息咨询等业务都有着很强的指导作用。如何充分利用这些日益增长的海量数据，中找到有用的信息，切需要一种强有力的数从迫据分析处理工具介入到图书馆自动化系统中来，图书馆工怍提供技术和为
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是从大量不完全的、噪声的、有模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是
潜在的、有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。据挖掘是对庞大的数据集或数据库进行分析，数目的是发现隐含在其中的、知的关系，以数据拥有者可以理解的方式将挖掘出的信息用未并于指导决策。挖掘技术可以帮助人们从数据库，别是数据仓阵的相关数据特数据集中提取出感兴趣的知识、规则或更高层次的信息，并可以帮助人们从不同程度上去分析它们，可以更加有效地利用数据库或数据仓库的数据。从而数据挖掘与传统分析工具不同，数据挖掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之间的重要联系，任务是从数据中其发现模式。据挖掘主要致力于知识的自动发现，知识发现研究在数数是据库系统中的延伸。随着网络的发展以及相关应用需求的提高，数据挖掘技术也呈现出其发展趋势，即可伸缩的数据挖掘方法、据挖掘系统数和Ｗｅｂ数据库系统的集成，可视化数据挖掘，复杂数据类型挖掘等。

关联规则在图书管理中应用论文

关联规则在图书管理中的应用探析【摘要】现代社会是知识经济的社会，信息的网络化正在逐步的改变着人们的生活。

网络图书馆、数字图书馆等现代科技应用在图书馆中，图书馆管理理念和组织结构都发生了巨大的改变。

为广大人民群众提供最便捷的服务，充分发挥图书馆的馆藏功能，是新时期图书馆的发展方向。

关联规则数据挖掘技术在图书馆的应用，就是网络图书馆、数字图书馆的具体体现。

【关键词】关联规则图书管理概念应用随着科技的进步，信息技术的飞速发展，图书馆也开始从传统化逐渐向数字化发展，传统的信息服务已经不能满足读者强烈的求知欲。

在图书馆中，每天都会有大量的图书流通数据，传统的图书管理系统已经不能满足现代社会的需求。

近年来发展起来的关联规则就是在这样的背景下逐渐产生的。

一、关联规则的相关概念。

关联规则是数据挖掘的主要技术之一，是数据挖掘中普遍关注的问题。

所谓的关联规则，简单的来说就是在数据库中数据项之间存在的有趣的关联，也就是数据项的属性和变量之间的关联规则。

利用关联规则，可以挖掘出大量的信息之间的相互联系、依赖关系。

举个简单的例子来分析一下：顾客在购买香烟的同时是否会买口香糖，使用关联规则挖掘技术，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个基础值，在此假设最小支持度为6%，且最小信赖度为80%。

因此满足需求的关联规则将必须要同时满足以上两个的条件。

通过挖掘过程找到的关联规则「香烟，口香糖」，满足下列条件，则可接受「香烟，口香糖」的关联规则。

因此，今后如果有某消费者出现购买香烟的行为，超市可以推荐该消费者同时购买口香糖。

这个推荐的行为则是根据「香烟，口香糖」关联规则，因为超市的交易纪录表明了大部份购买香烟的交易，会同时购买口香糖。

按照正常的思维方式，香烟和口香糖不存在必然的联系，但是通过关联规则，这样的联系就体现出来了。

二、关联规则在图书管理的应用。

面对一个诺大的图书馆，读者怎么样才能快捷、方便的找到自己想要的图书，一直是人们不断关注的问题。

基于关联规则的高校图书信息数据挖掘

望通过这种方法在海量数据中查找相关数据之间的联系，帮助做出决策，从而提高效率，缩短工作时间，增强数据利用率。
（三）Ａｐｒｉｏｒｉ算法
《机械制图》（自然类）ｔ高苷数学》（自然类）
《曾国藩传记》（Ｈ）
Ａｐｒｉｏｒｉ算法是一种经典的关联规则算法。它主要是基于
２．通过扫描数据库中的所有数据，找出所有的频繁ｌ项集，该集合记做Ｌ１；３．然后利用Ｌｌ找频繁２项集的集合Ｌ：，Ｌ找Ｌ，如此下去，直到不能再找到任何频繁ｋ项集。４．最后，再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户
近年来，随着专业设置的多元化以及科学技术的高速发展，高校不得不扩充图书信息资源。随着图书信息数据量的增大，以及处理图书借阅时间的突发性，使得改善高校图书管理系统的问题变得迫在眉睫。我们希望图书信息管理系统可以更加高效、智能。数据挖掘技术的广泛应用使人们认识
ＥＤＵＣＡＴＩＯＮＦＯＲＵＭ教育论坛
基子关联规则韵高校图书信息数据挖掘
◆王娜岳俊英
摘要：随着教学水平的提高和科学技术的不断发展，高校图书馆的书本存储量越来越多，学生对书本的需求量和使用量也急剧增高。这些现实因素给高校图书管理系统带来很大压力，在图书管理系统中使用数据挖掘技术变得迫在眉睫。本文以高校学生借阅图书为研究对象，针对高校图书管理系统提出Ａｐｒｉｏｒｉ算法，对图书的摆放方式提出相关建议，从而达到方便图书管理、便捷学生借阅的目的。关健词：数据挖掘；关联规则；Ａｐｒｉｏｒｉ算法

图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用

ｇａａｒｗｌ等人于１９年提出．９３目的是通过对商业领域些规则必须满足最小支持度和最小置信度。中每天产生的大量商品交易数据的分析．挖掘出１ｐｏ算法．Ａｆｆ２ｉｉ数据库中不同商品之间的联系．根据此联系进行Ａｒｒ算法是一种最有影响的挖掘布尔关联ｐｉｉｏ商品货架设计、货存安排以及根据购买模式对用规则频繁项集的算法其核心是基于两阶段频集户进行分类。思想的递推算法【该关联规则在分类上属于单２］设，ｉ …，是项的集合。设任务相关的数维、＿，／单层、布尔关联规则。这里，有支持度大于在所
２１０２年第６期
福建电
脑
１３４
图书馆管理中关联规则数据挖掘的应用
郑芸芸，王萍，游强华（．北医学院计算机数学教研室四川南充６７０１川３０７
２川北医学院图书馆四川南充６７０）．３０７
【摘要】关联规则是数据挖掘中的核心技术。本文从关联规则的定义入手，用Ａｒｒ：利ｐｉｉｏ算法，对读者借阅图书的关联情况、阅规则进行了实际挖掘和分析，借阐述了关联规则数据挖掘
在图书馆中的应用。【关键词】图书馆；：关联规则；ｐｉｒ算法Ａｒｉｏ是数据库事务的集合．中每个事务Ｔ其是项的随着信息技术的发展．图书馆对读者的借阅据Ｄ信息提出了更高的要求。读者已经不满足于简单集合，得ＴＩ使。每一个事务有一个标识符。作称的借阅．他们希望能有一些智能化的服务．如进行ＴＤ。设Ａ是一个项集，事务ＴＩ包含Ａ当且仅当Ａ

基于关联规则的图书借阅数据挖掘

信息产业ｊｉｆ
刘琳
科
基于关联规则的图书借阅数据挖掘
（华北科技学院图书馆，河北三河０５０）６２１
摘要：利用关联规则算法对我院图书馆借阅历史数据挖掘进行了具体实现，并对挖掘的结果给予解释，而能使图书馆的图书购置得到更有效、从合理的分配，地提高服务效率和质量。更好
一
９１ —
算法，选择恰当的支持度与可信度是挖掘有效关联规则的关
键。由于各个学院学
０Ｔ —●■ ｔ ∞ ｌ
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供工：理有的一叠Ｉ宴习＝观有的＞桢英目理解２０２０ ±新版题＝砚的－謇２籍０８＞
关键词：高校图书馆；据挖掘：数关联规则
生的借阅信息之间的 ● ０仰混土结构设＝一力学＝观：拘＞结现的拮力学上 Ⅲ ＝观的）镕构力学Ｔ册：ｍ的 ■■——一ｌｇＴ３关联程度有很大的不拮构力学｛试要点髓｝解＝ｌ瑰的一结构力＝喱）学有的１ｅ０２镕构力学下册＝嘎韵一＞结自上 Ⅲ ：魂的 ■—■■＿１４土丰工程施工：现有的）结构力学＝啦的同，因此本系统中根＞建 ●●■■●—■ｌ２０２金工实习＝有的一筑环学：ｍ有的０据学生所属学院的不鲍一擞热Ｉ；＞白勺 ■●—■■—■● １２盒工实：３９面｝＝飒的＞立俸成＝ｍ育的钮戚 ●一１Ｂｌ０同，支持度和可信度图１建筑工程系最底支持度１，０概率Ｏ３的规则＿也各不相同。３数据挖掘的结果和分析本文所采用的数据均来自华北科技学院图书馆的数据库中品的影响。的原始资料，原始数关联规则是形如ＡＢ的蕴含式，中据包括３个表：流通其＾，，，［，Ｂ［并且ＡＢ＝。规则ＡＢ在事务日志表、读者库表以ｎ若集Ｄ中成立，则关联规则Ａ＝Ｂ具有支持度ｓ及书目库表。本文所｝和置信度ｃ设事务数据库Ｄ中有ｓ，％的事务同时选取数据为２００４年支持项集Ａ和Ｂ，ｓ％称为关联规则ＡＢ的支持到２００８年四年问所度，设事务数据库中支持项集Ａ的事务中有ｃ％有借阅记录，共计７００的事务也支持项集Ｂｃ，％称为关联规则Ａ＝Ｂ的多万条，其属性主要｝置信度，数学表达为：有：主键码、处理时ｓｃｕｉ＝ｏｎ（ＡｕＢ／）ＤＩＪ× １００％间、读者条码、条形图２所有链接ｃｃｕｔｈＵＢ）ｏｎ（ × １０＝ｏｎ（／ｕｔＡ）ｃ０％码、人号、作类型登操４结论．其中，ｏｎ（ｃｕｔＡｕＢ是包含项集（）ＡｕＢ的事等属性。对原始数据进行预处理后我们针对学生）Ｏｓｖｅ— 务数，）是数据库Ｄ中所有的事务数，ｕｔＡ）和教师的借书历史数据选用关联规则算法进行了本文首先简单关联规则概念，利用ＳＬＳｒＩＪ１ｃｎ（ｏ是包含项集Ａ的事务数。挖掘。ｅ０５ｒ０数据挖掘工具对从我院图书馆取得的流通２关联规则的数据挖掘主要目的是在数据库以建筑工程系为例：新建挖掘结构，选择建筑日志表、读者库、库，书目进行表的合并，数据的预中找出支持用户指定的最小支持度ｓ和最小置工程系表为事例表，通历史表为嵌套表，用关处理，流选选取关联规则算法进行了数据挖掘，得出了信度ｃ的关联规则，而指导人们的一些管理决联规则算法挖掘出各系读者的借书规则。在进行从些有用的借阅规则，这样既可以了解各系读者策。目前，关联规则的挖掘方法主要是找出数据库数据挖掘时需要设置算法概率参数和重要性阈值的特点和爱好，掌握一般借阅规律，从而可以为图中的所有频繁项集，然后由频繁项集产生关联规参数。这就需要设定最优的最低支持度和概率，根书馆的管理提供更好、更高效的服务方式。则。参考文献据各系人数多少和借书的多少能得到大概的参２数据挖掘过程数，通过比较，当最低支持度设为１，率设为［］０概１于光，文峰．李数据挖掘技术在图书馆用户管数据挖掘的具体过程如下：Ｊ图书情报工作，ｏ５１，０ — ０１２ｏ（）１０１３０．３时候最为适宜，得出的建筑工程系学生借书关理中的应用【．数据准备：收集原始数据，熟悉要挖掘的数联规则如图１。【】２朱根义．国内图书馆数据挖掘研究『．Ｊ现代情１据库对象。２０（）１８１３当一个建筑工程系学生借了《建筑环境学》报，０９１，２ — ３．，数学预处理：对原始数据进行加工处理，去他就有Ｏ７３的概率会借《．３金工实习》重要性为［】，３司徒浩臻．数据挖掘技术在图书馆信息服务除不必要的属性，保证数据的完整性和一致性。１４等。．１６中的应用［．Ｊ现代图书情报技术，０５（０１— 】２０，１）５８．确定数据挖掘的目：标根据用户的要求，确当最低支持度为１，０概率为０３＿时得到的规１定发现何种类型的知识。则依赖关系网络图如图２，图２左侧的指针是可ＪＪ云鹏．数据挖掘技术在图书馆中的应用【．４董Ｊ】确定数据挖掘算法：根据目标所确定的任以滑动的，２０，１）１１１２显示的是重要性的强弱。当指针在最上现代情报，０６（１：３ — ３．务，选取合适的数据挖掘算法。端时，显示的是所有符合要求的链接，从上到下越【】５梁循．据挖掘算法与应用［．数Ｍ１北京：北京大进行数据挖掘：运用所选算法，从数据库中来越重要。滑动指针得到：学出版社，０６２０．提取出用户所需要的知识，如规则等。当指针滑到最底下时，就剩下重要性最大的作者简介：刘琳（９１）女，１７～，北京工商大学模式解释及评价：发现的模式进行合理性链接，石春祯英语阅读理解２０篇，０８全新会计系本科毕业，华北科技学院图书馆技术部对即《２２０解释，并对所发现的知识进行评价。研信版题本》出《推石春祯英语阅读理解２０，０馆员，究方向：息技术。２篇２８０本文运用关联规则对图书馆管理系统中读全新版解析本》的重要性最强。者的借阅信息进行数据挖掘。关联规则算法有很对其他各系的借阅记录进行数据挖掘同样可多，文采用ＳＬＳｒｅ２０本Ｑｅｖｒ０５自带的Ｆ一树频集以得到相应的借阅规则数据挖掘，Ｐ在此省略。

高校图书馆借阅数据的关联规则挖掘研究

作昌；（４），合人研馆，工院书参咨部任京业学件程士者羿敏９一女西浦，究员西学图馆考询主，工大软工硕。简：－－，广介２１５戚１）６０副广北
维普资讯
广西工学院学报
第１卷８
储的是读者专业类型和读者借阅书刊的中图分类号数据。１２关联规则挖掘算法模块．数据挖掘引擎（关联规则挖掘算法模块）是关联规则挖掘系统最核心的部分，主要涉及了数据挖掘的算法。本系统运用关联规则对图书馆管理系统中读者的借阅信息进行数据挖掘。Ａｆｆ算法是关联规则的ｐｏｉｉ经典算法，当数据库中事务较多，目集较大时，项扫描计算量大，该算法耗时多、效率低【。本文采用的改进２］算法主要源于文献［该改进算法的主要思想是在精减候选集的同时，３，３］精减事务集，及时去掉冗余事务，使扫描数据库时计算量减少，从而提高效率。在候选集确定一个集合是否频繁，需要扫描整个数据库。如果当前数据库中有一些不必要的事务能够事先删除，则可减少扫描工作量。另外如果候选集中的元素能够尽量少，即在产生候选集前，把某属性先去掉，这样也能减少计算量。把两者结合起来一起考虑，即在产生忌一项频繁项集后，去掉一些非频繁项集，以免再次组合成候选项。去掉某些特殊的事务记录，它们在产生忌＋１一项频繁项集时不再被考虑计数问题。简化的过程类似于在矩阵中逐步去掉行和列。
Ｄｃ２０ｅ．０７
文章编号
１０ —４０（０７４０７．４０４６１２０）０ —０７０
高校图书馆借阅数据的关联规则挖掘研究
戚敏

关联规则分析在国内图书馆学领域的应用研究

３２０）６２０
近年来，据挖掘（ａｎｎ，称知识发现（ｎｗｅｇ数ｄｔｍｉｉｇ也ａｋｏｌｅｄｄｓｏｅｙｉｄｔｂｓｓ简称ＫＤ）受到当今图书情报领域的ｉｖｒｎａａＩＪ
关联规则分析在国内图书馆学领域的应用研究
洪碧云
（晋江市图书馆，建晋江福
摘要：关联规则分析是当前数据挖掘研究的重要模式之一，以定量地处理图书馆学领域中各类优化问题。文在可本简要介绍关联规则分析的基础上，流通信息、性化推送、从个文献计量、信息检索等方面总结了关联规则分析法在国内图书馆学领域的应用关键词：关联规则分析数据挖掘数字图书馆
广泛重视，主要目的就是设计算法，于从海量数据中发现其用未知的、在的、者感兴趣的有用信息。关联规则是数据挖潜读掘研究中的一个重要的研究课题。１联分析规则基本原理．关Ａｒｗｌ人（９３）最先发现了顾客交易数据库中的ｇａａ等１９年 … 项集间存在关联规则，其核心方法是基于频集理论的递推方法，它侧重于确定数据中不同属性域之间的联系找出频繁的数据属性域之间的相互关系。定义为：设Ｉ（，一，）项的集合，务数据库Ｄ＝Ｔ … … ，＝ｉｉ１ｉ事事Ｂ｛ＴＴｌ其中的每个事物Ｔ项的集合，，是Ｔ∈Ｉ并且每个事物Ｔ有，都个唯一的标识符ＴＤ。如果Ｘ∈Ｔ．称ｘ一个项集，果ＸＩ则是如中有ｋ元素，称Ｘ为是ｋ项集。关联规则是形如ＡＢ的蕴个则一涵式，中ＡＥＩＢ∈Ｉ且ＡｎＢ空。规则Ａ其，，为ｊＢ事物数据库在ＤＢ中的支持度（ｕｐ￣）是Ｄｓｐｏ，Ｂ中包含ＡｕＢ的事务占事务总数的百分比，即概率ＰＡｕＢ。一个项集Ｘ（）的支持度一般用ｓｐｕ（表示，则ＡＢＤＸ）规在Ｂ中的可信度（ｏｆｅｃ）是在Ｄｃｎｄｎｅ，ｉＢ中的那些包含Ａ的事务中，也同时出现的频率，Ｂ即条件概率ＰＢ（ＩＡ）。对于一个项集ｘ，如果其支持度 ≥ 用户给定的阈值ＭｉｎＳｐ则称Ｘ频繁项集（ＩＦｅｕｎｅｓｔ或频繁模式。ｕ，为Ｆ：ｒｑｅｔｔｅ）Ｉｍ此后人们对关联规则的挖掘问题进行了大量研究．包括对Ａｆｆ法优化、层次关联规则算法、值属性关联ｐｏ算ｉｉ多３多＿

关联规则数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用研究

Ｋｅｒｓａａｍｉｉｇｓｏｉｔｎｒｌｓｅｖｃｐｌａｉｎ；ｈｍａｉｅｅｉｅ；ｉｒｒｙｗｏｄ：ｄｔｎｎ；ａｓｃａｉｕｅ；ｓｒｉｅａｐｉｔｏｃｏｕｎｚｄｓｒｃｌａｙｖｂ
数据挖掘是一门广义的交叉学科，胎于计算机，然脱虽
（．阳职业技术学院电子信息系，西成阳７１０；．阳职业技术学院基础部，陕西成阳７１０１成陕１２０２成１２０；３成阳华兴电子有限公司陕西成阳７１００．１２０）
摘要：随着计算机技术、网络技术以及现代通信技术的蓬勃发展．据挖掘作为信息技术飞速发展的衍生物，数为数字
知识资源的有效管理提供了技术保障。文章通过对关联规则数据挖掘技术以及图书馆个性化服务相关内容的介绍。
探讨了关联规则数据挖掘在数字化图书馆中的应用，明关联规则挖掘技术在数字图书馆应用的必要性．说以及在提
的、颖的、被人理解的、又是潜在有用的模式的过程。新可但其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、换、析转分和其他模型化处理，中提取辅助决策的关键性数据。从
规则数据挖掘算法对于图书馆完成个性化、性化的服务具人

基于MFP—Miner算法的图书借阅数据关联规则挖掘

得到了很大的提高。
关键词：数据挖掘关联规则最大频繁模式频繁模式树
１引言
对高校图书馆图书历史借阅信息进行关联规则挖
掘可以发现一些比较有趣的规律，如，近在信息例最管理系的借阅记录中得到：３％的竞争情报借阅同有０
ＢａｓｄｏｎＭＦ — ＭｉｅｒＡｌｅＰ－ｎｇｏｒｔｉｈｍ
吕志芳王怀阳贾吉庆（中国海洋大学电子工程系山东青岛２６０）６１０
摘要：本研究利用关联规则挖掘的最大频繁模式算法对图书馆历史借阅数据进行快速有效地挖掘，以获取隐含在借阅数据中有用的关联信息，优化图书馆馆藏结构，发掘学科间的隐性联系和学科动向。由于该算法在挖掘过程中不需要产生候选项目集，因而节约了对候选项目集进行计数的时间，而使算法的效率从
们可以制订相应决策，同时被借阅的书籍整理在一把起，以优化馆藏结构、问分布，馆这样不仅可以辅助教
产生最大频繁候选项目集。即在进行最大频繁项目集挖掘前，首先将事务数据库中的每条事务所包含的频
繁项目按照支持数降序压缩存储到频繁模式树中。之
巨大的借阅历史数据库信息，针对此问题，文提出采本用最大频繁模式项集算法（ＭＦＭｉｒ即Ｐ— ｎ算法）ｅ对数目组成集合Ｘ；．ｏｅ— ａ然后，过Ｎ通
的同名节点链，出节点链中所有计数不小于ｍｉ找ｎ — ｃｕｔｏｎ的同名节点；后，历每条以同名节点为后缀最遍的路径Ｐ检查Ｘ是否存在于Ｐ中，，一旦发现了这样的路径，则可将在当前频繁模式（或条件频繁模式）中树