【摘要】：當(dāng)前，高校圖書館中所存儲的信息量日益龐大，讀者對信息和文獻資料類型的需求越來越細致化、個性化、復(fù)雜化。為更好的做好高校圖書館的管理工作，為讀者提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，需大力發(fā)展個性化的信息服務(wù)，這也是目前我國各高校圖書館正大力開展的一項服務(wù)。高校圖書館個性化服務(wù)需要讀者的借閱興趣、借閱歷史和圖書間的隱性聯(lián)系等信息的支持，而這些信息能夠通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對圖書館的日常借閱數(shù)據(jù)進行分析和挖掘獲得。因此，研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館系統(tǒng)中的應(yīng)用具有非常重要的現(xiàn)實意義。 本文在簡單介紹了當(dāng)前高校圖書館個性化服務(wù)的國內(nèi)外現(xiàn)狀，和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有關(guān)概念、算法的基礎(chǔ)上，通過對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校圖書館個性化服務(wù)的應(yīng)用研究，結(jié)合筆者工作實際，提出了一個在高校圖書館系統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方案，該方案利用FP-growth算法來進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘。本論文詳細闡述了系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)處理、挖掘?qū)崿F(xiàn)算法以及挖掘結(jié)果的應(yīng)用。論文的研究成果，對高校圖書館探索個性化服務(wù)，提供圖書推薦服務(wù)，制定相應(yīng)的決策以優(yōu)化圖書館的館藏布局，有一定的意義。
【圖文】：

數(shù)據(jù)挖掘算法類圖

38圖 4-5 控制類圖4.3.3 系統(tǒng)核心用例順序圖本系統(tǒng)采用了三層 MVC 框架結(jié)構(gòu)的設(shè)計，View 層采用 JSF（JavaServerFaces）技術(shù)實現(xiàn)，Control 層采用 Spring Web Flow 技術(shù)設(shè)計，底層 Model 層采用 Hibernate 技術(shù)來訪問基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。在系統(tǒng)運行過程中，每一個 Use Case（用例）功能都對應(yīng)一個 WebFlow（控
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2599975