高校图书馆流通数据的关联规则分析——以广东石油化工学院图书馆为例  

Analysis on Association Rule of University Library's Circulation Data: Case Study of Guangdong University of Petrochemical Technology Library

作　　者：赖思银[1] 

机构地区：[1]广东石油化工学院图书馆,广东茂名525000

出　　处：《情报探索》2016年第2期110-113,共4页Information Research

基　　金：广东省哲学社会科学"十二五"规划2013年度学科共建项目"茂名地方文献资源共建共享模式研究"(项目编号:GD13XTS02);广东石油化工学院青年创新人才培育项目"基于数据挖掘的图书馆信息推送系统研究"(项目编号:512102)成果之一

摘　　要：[目的 /意义]图书馆流通数据库存储了大量的读者借阅信息,通过数据挖掘技术尝试发现其中有价值的信息。[方法/过程]研究了Apriori关联规则挖掘算法,选取某高校图书馆2013年"T(工业技术)"类图书的流通数据,在数据挖掘软件平台上挖掘得到满足最小支持度为10%的关联规则。[结果 /结论]挖掘得到的关联规则可为图书推荐服务提供决策支持,推荐后的图书借阅概率是推荐前的2.7倍以上,实验结果可作为实际应用的有力依据。[Purpose / significance]Library’s circulation database stores a great amount of reader borrowing information. The paper attempts to find valuable information from it by data mining technology. [Method / process] It studies Apriori association rule mining algorithm, chooses ＂T（industrial technology）＂class circulation data of a university library in 2013 and mines the association rules with10% minimum support on data mining software platform. [Result / conclusion]The association rules can provide decision support for books recommending service of library, and probability of books lending with books recommending service is more than 2.7 times over that of without recommending service. The experimental results provide strong evidences for practical application.

关 键 词：关联规则 图书推荐 APRIORI 数据挖掘 频繁项集 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]