【摘要】： 隨著圖書館事業(yè)的不斷發(fā)展,圖書館的職能也隨之逐漸地發(fā)生了變化。如何更好的提高用戶對圖書館資源的使用率,如何更好地、有針對性的為讀者提供服務(wù),已經(jīng)成為圖書館今后發(fā)展中所面臨的具體任務(wù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將為圖書館的決策研究提供有效的技術(shù)支持,它可以從表面龐雜無序的數(shù)據(jù)中提取出重要的,可供參考的信息。 本文通過對制約用戶使用圖書館資源的影響因素:圖書館的資源因素、圖書館的管理因素、圖書館的設(shè)備因素、圖書館的環(huán)境因素等這幾方面因素在理論上進(jìn)行分析,為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供數(shù)據(jù)源。在此基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘決策樹算法進(jìn)行介紹并應(yīng)用此項(xiàng)技術(shù)對制約圖書館用戶使用圖書館資源的種種因素進(jìn)行挖掘,即從數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理著手,提出數(shù)據(jù)挖掘模型,對上面的各因素進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘處理,也就是利用實(shí)例把看似毫無關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測,得出部分影響其圖書館資源使用因素間的一些潛在性聯(lián)系,進(jìn)行結(jié)果可視化處理及分析。這種通過數(shù)據(jù)挖掘工具軟件得出的挖掘信息,可以為圖書館的發(fā)展得供科學(xué)的參考指標(biāo),為后面服務(wù)對策的改善提供充足,可靠的數(shù)據(jù),以期最大限度地發(fā)揮圖書館資源的利用率,更好的實(shí)現(xiàn)其為讀者服務(wù)的功能,為圖書館事業(yè)的發(fā)展起到科學(xué)分析預(yù)測的作用。
【圖文】：

產(chǎn)生任何現(xiàn)實(shí)意義。數(shù)據(jù)清洗。這將保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，可能會(huì)涉及到數(shù)據(jù)中干刪除合適的缺省值等更加深入的技術(shù)�？梢詫�(shí)例調(diào)查表中的不完換再錄入，或者把同一名詞的不同用法予以規(guī)范，從而解決一致性數(shù)據(jù)集成。將不同表或記錄的數(shù)據(jù)合并起來產(chǎn)生新的記錄或值實(shí)例的各個(gè)數(shù)據(jù)表匯總成一個(gè)錄入表，，將分散詳細(xì)的信息進(jìn)行整合進(jìn)行挖掘，使結(jié)果更加直觀。（三）執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘1．建立系統(tǒng)數(shù)據(jù)源連接在使用 Analysis Manager 之前，首先要在 ODBC 數(shù)據(jù)源管理器接，這樣才能把所要用到的數(shù)據(jù)庫的表連接到數(shù)據(jù)挖掘工具軟件的用。在控制面板的“數(shù)據(jù)源（ODBC）”中先選中“系統(tǒng) DSN”選項(xiàng)卡，本表，所以選擇“Microsoft Access Driver (*.mdb)”為其驅(qū)動(dòng)，然Access 表的路徑,進(jìn)行連接，以連接到指定的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表(圖

選擇“Analysis Manager”即可啟動(dòng)。首先需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫是存放多維數(shù)據(jù)集、角色、數(shù)據(jù)源、共享維挖掘模型的一種結(jié)構(gòu)，在 Microsoft SQL Server 的 Analysis Manager 下展開 AnalServices。建立與 Analysis Services 的連接后可新建一個(gè)數(shù)據(jù)庫，本實(shí)例的數(shù)據(jù)“zhu”，在樹窗格中展開服務(wù)器，然后再展開創(chuàng)建的“zhu”數(shù)據(jù)庫，能看見其庫含的項(xiàng)目：數(shù)據(jù)源、多維數(shù)據(jù)集、共享維度、挖掘模型、數(shù)據(jù)庫角色。這些組件可自身要求自行選擇應(yīng)用(圖 3)。
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：G252

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本文編號：2690747