下载此文档

数据挖掘技术及其在图书馆书刊利用中的应用的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【数据挖掘技术及其在图书馆书刊利用中的应用的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘技术及其在图书馆书刊利用中的应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘技术及其在图书馆书刊利用中的应用的综述报告随着数字化时代的到来,图书馆书刊馆藏量的快速增长和读者的信息需求日益多元化,数字化资源和信息技术的应用也越来越广泛。其中,数据挖掘技术(DataMining)在图书馆书刊利用中的应用越来越受到重视。本文将从定义、应用、方法和案例等方面分别进行综述与分析。一、数据挖掘技术的定义及其应用数据挖掘技术是从海量信息数据中自动获取知识和模式的计算机系统技术,其目的是揭示数据背后的潜在规律和趋势,从而为决策提供支持和参考。数据挖掘技术在图书馆书刊利用中的应用可分为两类:一种是基于馆藏和借阅数据的数据挖掘服务,另一种是基于文献检索的数据挖掘服务。此外,数据挖掘技术还可以应用于图书馆的营销、服务、布局规划等多个领域。二、,它是数据挖掘成功的基础。预处理主要包括数据清洗、数据集成、数据筛选、数据变换等步骤,其中数据清洗是最基础的,也是最费时的任务。,它将数据集分成若干类别,使不同类别间的差异较大,相同类别间的差异较小。分类主要分为决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等多种算法。,使得同一组的数据彼此相似,不同组之间的数据差异较大。聚类主要分为K-Means算法、层次聚类算法等。。关联规则方法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。三、,可以得到读者所关注的主题和热点,了解他们的借阅行为、借阅喜好和影响因素,进而通过建立借阅记录数据挖掘预测模型,对读者的借阅兴趣进行预测,为馆藏规划、文献推荐和服务提供有益的参考。,提取在较短文本中隐藏的主题信息,从而使得文本检索结果更加准确、高效、智能。、借阅和咨询等行为数据,识别出读者对不同类型文献和领域信息的偏好,并依据这些偏好信息,给予读者有针对性的服务,为文献推广和服务提供了新的思路。总之,数据挖掘技术的应用能够帮助图书馆深入挖掘馆内资源和读者信息,实现馆藏管理和服务的自动化、智能化和个性化,提高馆员工作效率和服务质量,增强图书馆的创新和竞争力。

数据挖掘技术及其在图书馆书刊利用中的应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-16