图书馆类有关在职毕业论文开题报告,与基于关联规则算法图书馆读者借阅行为相关本科毕业论文格式

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摘 要 用关联规则算法对读者借书数据进行数据挖掘,在挖掘结果中进行读者行为分析,并在此基础上阐述数据挖掘结果对图书馆决策及服务的启示.

关 键 词 数据挖掘；关联规则；读者行为分析；Apriori算法

中图分类号：G252 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2013）03-0077-02

Application of Association Rules to Demand Analysis of Library’s Readers//Bai Han

Abstract In this paper, the author tells us how to realize the association rules algorithm to readers of data mining. Then the author analyse the results of mining and respectively expounds the data mining of library decision-making and service enlightenment.

Key words data mining； association rules； readers behavior analysis； Apriori algorithm

图书馆的服务对象是读者,图书馆的各项工作也是围绕读者展开的,因此,工作人员需要尽可能地了解读者的行为,并基于这些行为对图书馆工作进行调整.图书借阅是图书馆最传统的职能之一,读者与图书馆之间的交互最常用的功能就是图书的借还.

关联规则算法最典型的就是超市的购物篮分析,超市通过顾客购买商品的数据,可以得出一些对于超市非常有用的信息,对超市的商品排架、宣传等具有非常重要的意义.对于图书馆而言,这些信息一样非常重要.本文借用购物篮分析原理,采用Apriori算法对读者借阅行为进行关联挖掘分析.

1.Apriori算法

Apriori算法是迄今最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的关联规则算法.该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则.

算法主要分成两步：首先,找出数据中所有的频繁项集,这些项集出现的频繁性要大于或等于最小支持度；然后,由频繁项集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小置信度.算法的总体性能由第一步决定,第二步相对容易实现.

第一步主要是基于Apriori性质：频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的.因此,这一步主要由连接和剪枝两个过程组成.

连接：频繁项集Lk-1与自己连接产生候选k-项集的集合Ck.假定事务和项集都按字典次序排序.连接Lk-1Lk-1,Lk-1中的l1和l2项是可连接的,如果（l1[1]等于l2[1]）∧（l1[2]等于l2[2]）∧等∧（l1[k-2]等于l2[k-2]）∧（l1[k-1]
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剪枝：若一个候选k-项集的（k-1）-子集不在Lk-1中,则该候选集不可能是频繁的,可由Ck中删除.Ck可存在hash-tree中.

第二步由频繁项集产生关联规则：对每个频繁项集l,产生l