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1　概论1

1.1 背景1

1.1.1 国外研究与应用1

1.1.2 国内研究与应用3

1.2　意义8

1.3 内容10

1.3.1 聚类分析10

1.3.2 关联分析10

1.3.3 图书馆数据搜集与预处理11

1.3.4 实现数据挖掘技术在图书馆中的应用13

2　数据挖掘技术14

2.1　数据挖掘系统的组成14

2.2　数据挖掘的定义15

2.3　数据挖掘的任务17

2.4　数据挖掘的功能19

2.4.1 自动预测趋势和行为19

2.4.2　关联分析20

2.4.3 聚类分析20

2.4.4　概念描述20

2.4.5 偏差检测20

2.5　数据挖掘的实施21

2.5.1 数据挖掘环境21

2.5.2　数据挖掘的过程21

2.6　数据挖掘的难点22

2.6.1 动态变化的数据22

2.6.2 噪声23

2.6.3　数据不完整23

2.6.4　冗余信息23

2.6.5　数据稀疏23

2.6.6　超大数据量23

2.7　数据挖掘的主要应用领域24

3　聚类分析及系统功能25

3.1　聚类算法简介25

3.1.1 聚类算法的一般分类25

3.1.2 噪声与孤立点27

3.1.3 聚类算法的典型要求28

3.2　新聚类算法理论研究29

3.2.1 新聚类算法的整体思路29

3.2.2 新聚类算法的相关定义31

3.2.3 新聚类算法的算法描述32

3.3　新聚类算法实验分析33

3.3.1 不同尺寸和密度的簇聚类效果实验33

3.3.2　埋藏在“噪声”中的簇聚类效果实验34

3.3.3 实验结果总结36

3.4　新聚类算法系统功能36

3.4.1　菜单栏介绍36

3.4.2　属性相关性检验窗口38

3.4.3　数据标准化窗口38

3.4.4　聚类窗口40

3.4.5　模式评估窗口42

3.5　新聚类算法聚类过程解析42

3.5.1 数据选择44

3.5.2　数据预处理44

3.5.3 数据变换44

3.5.4　数据挖掘44

3.5.5　结果解释47

4　关联分析与系统功能49

4.1　关联分析简介49

4.2　Clementine关联简介50

4.3　新关联规则算法研究51

4.3.1 新关联规则算法的提出51

4.3.2 新关联规则算法的相关定义53

4.4　新关联规则算法设计56

4.5　新关联规则系统功能57

4.6　新关联规则挖掘过程解析58

4.6.1 数据选择58

4.6.2　数据预处理58

4.6.3 数据变换58

4.6.4 数据挖掘58

4.6.5 数据解释59

5　现代化管理中的聚类应用60

5.1　纸质调查问卷数据聚类分析60

5.1.1　纸质问卷的设计与数据整理60

5.1.2　数据预处理69

5.1.3 学科资料需求聚类分析71

5.1.4　馆藏基本需求聚类分析78

5.1.5　读者借阅行为聚类分析87

5.1.6 图书馆服务满意度聚类分析95

5.1.7 决策建议97

5.2　网络调查数据聚类分析99

5.2.1 网络数据收集与数据整理100

5.2.2　数据预处理101

5.2.3 高校图书馆人力资源聚类分析104

5.2.4 高校图书馆资源聚类分析111

5.2.5　决策建议115

6　现代化管理中的关联应用116

6.1　通用图书馆集成系统简介116

6.2　借阅流通日志中读者属性与图书类别的关联分析117

6.2.1 数据收集与数据整理122

6.2.2　数据预处理123

6.2.3 关联规则挖掘127

6.2.4　挖掘结果分析129

6.2.5　决策建议130

6.3　借阅流通日志中图书与图书间的关联分析131

6.3.1 数据收集与数据整理131

6.3.2　数据预处理135

6.3.3　关联规则挖掘135

6.3.4　挖掘结果分析136

6.3.5　决策建议140

6.4　读者借阅记录中图书大类间的DAR关联分析140

6.4.1 数据收集与数据整理140

6.4.2　数据预处理142

6.4.3 关联规则挖掘142

6.4.4　挖掘结果分析144

6.4.5　决策建议150

6.5　纸质问卷学科间的DAR关联分析151

6.5.1 数据收集与数据整理151

6.5.2　数据预处理151

6.5.3　关联规则挖掘152

6.5.4　挖掘结果分析154

6.5.5　决策建议159

7　结论、建议、展望160

7.1 图书馆数据挖掘的决策过程160

7.2　新算法达到的功能161

7.3 图书馆数据的搜集整理工作161

7.4　挖掘结果的分析与建议162

7.4.1 调查问卷数据的聚类分析与建议162

7.4.2 网络数据的聚类分析与建议163

7.4.3 图书馆集成系统数据的Clementine关联分析与建议163

7.4.4 图书馆集成系统数据的DAR关联分析与建议164

7.4.5 调查问卷馆藏资料数据的DAR关联分析与建议164

7.5　展望165

附录167

附录A 图书馆资源建设、利用与服务情况问卷调查167

附录B　高校图书馆信息调查表174

附录C　图书借阅次数统计表176

附录D　读者借阅次数统计表177

参考文献178