浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用及优势

数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术。文章在论述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在高校图书馆的应用和优势。     

数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用

数字图书馆是图书馆模式的信息资源有序化组织和知识化管理,是下一代网络信息资源管理的主导模式。数据挖掘（数据库挖掘、文本挖掘、图像挖掘）技术就是信息资源管理的核心技术。本文针对数据挖掘技术在图书馆个性化服务管理中的应用进行探讨。     

浅谈数据仓库在图书馆信息资源中的关键技术

在互联网时代,图书馆信息资源快速增长,图书馆实现信息化管理成为必然趋势。数据仓库是一种能够优化图书馆信息资源的技术,能够为读者提供更加个性化的服务。数据仓库在图书馆信息资源中的关键技术包括联机分析处理技术与大数据挖掘技术,能够从不同角度、不同层面。不同纬度来实现对图书馆信息资源的高效管理,为读者提供更加理想的服务。     

聚类分析技术在数字图书馆服务中的应用

聚类分析模型是数据挖掘手段之一,对图书馆自动化系统中保存的大量流通历史数据进行数据挖掘,可以揭示隐藏在数据背后的读者阅读倾向的变化,提升图书馆服务质量和服务水平方面的发挥的重要作用。     

浅析数据挖掘在高校图书馆中的应用

随着图书馆事业的不断发展,如何更好的提高用户对图书馆资源的使用率,如何更好地、有针对性的为读者提供服务,已经成为图书馆今后发展中所面临的具体任务。应用数据挖掘技术将为图书馆的管理工作和个性化服务提供有效的技术支持,它可以从表面庞杂无序的数据中提取出重要的,可供参考的信息。     

浅谈关联规则在读者借阅规律中的应用

随着数字化图书馆的发展，数据收集与数据挖掘为图书馆制定政策与建立决策提供了具有高度参考价值的信息，文章利用软件spss和数据挖掘中的关联规则，按专业和读者类型分析了读者借阅规律。     

大数据时代高校图书馆服务功能新探

大数据的诞生给高校图书馆工作带来了机遇与挑战。高校图书馆要勇于面对,提高图书馆的技术水平,组建专业的馆员团队,建立馆藏文献分类数据库,运用数据挖掘技术,分析在校读者层次,预测读者的信息需求,建立读者需求数据库,用数据推送的方式,对读者进行阅读推广,高校图书馆利用大数据的新价值,开展创新性服务。     

浅析新时期图书馆仓储工作着眼点和发展

由于传统图书馆自身容量的限制,近年来出版行业的蓬勃发展使得大多数图书馆的容量已经趋于饱和。同时,随着电子信息化技术在图书馆管理和服务上的应用,包括数据库查询和应用在内的图书仓储技术也得到了一定的发展。本文通过对图书馆图书仓储工作现状及着眼点进行分析,进而分别从网络信息系统的完善、电子信息数据库在数据和信息检索的应用、电子信息数据的安全以及机构仓储的发展四方面对数字图书馆仓储的发展进行了讨论。最后对数据挖掘技术在数字仓储中的应用进行分析。     

基于数据挖掘的图书馆科学决策模型构建研究

随着我国公益性文化事业建设的深入,图书馆馆藏图书数量不断增加,也存储着越来越多的图书信息。但是,大多数图书馆数据信息只是长期存储于系统数据库中,没有深入挖掘出有价值的决策信息,难以为管理者提供更为科学有效的决策信息。基于此,文章提出了一种基于数据挖掘技术的图书馆决策支持系统构建方案,能够从海量图书信息中挖掘出有价值的信息,以期提高图书馆的管理水平。     

关于实现图书外包加工质量自动评估的探讨

外包是当前各地图书馆在图书加工过程中的常用方式,本文对外包加工中存在的问题进行了分析,并结合数据挖掘技术,对如何实现图书外包加工质量评估工作的自动化进行了分析和探讨。     

探究数据挖掘在大学图书馆管理系统中的应用

高校必不可少、具有重要意义的一个设施便是图书馆,图书馆内藏书量的多少往往是一所大学地位和名望的标志之一。图书馆内包含了来自世界各地的文献,其中蕴含的是每个作家的思想与心血,它既可以拓宽学生的视野、增加学生的知识面、完善学生的知识结构,又可以提高学生的人文素质与信息素质,学会利用图书馆内的丰富资源是每一个大学生必须掌握的技能。近些年来,信息数据的爆炸式增长为各行各业提供了新的挑战与机遇,面对如此巨大的信息量,人们往往既兴奋又害怕,兴奋的是可以补充更多的知识,害怕的是知识会完全淹没人类。数据挖掘成为现在炙手可热的一项技术,如何从这些庞大的、繁琐的数据中挖掘出有用的信息,成为当今社会重点关注的问题。高校图书馆也面临着数据量增多的困境,各高校需要充分应用数据挖掘技术,探索出有效对策以便更好地解决上述问题。     

试论数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,探讨了数据挖掘技术可有效的实现知识的提取,并利用数据挖掘技术可充分发挥知识管理的职能。     

数据挖掘关键技术探究

近年来,数据库技术与数据挖掘技术的飞速发展,引起了各个学科领域的研究人员的极大关注和重视,使得数据挖掘技术变得越来越重要,随即扩展到各个领域。当前,数据的挖掘已成为一个研究热点。本文就从数据挖掘技术入手,围绕数据挖掘的几个关键技术展开全面的分析和研究,最后还简述了当前数据挖掘技术的实际应用,以突出数据挖掘技术的应用价值和前景,以供借鉴参考。     

数据挖掘在计算机辅助审计中的应用

概括了数据挖掘的功能和方法,探讨了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用,介绍了数据挖掘软件工具,并给出了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用步骤。     

Web数据挖掘技术在远程教育中的应用

数据挖掘技术为针对学习者个性差异提供差异性教学安排提供技术支持。从数据挖掘技术的概念入手,分析数据挖掘技术在远程教育的常用方法,初步探讨现代远程教育中Web数据挖掘技术的应用问题。     

论利用数据挖掘技术提高商业银行市场风险管理水平

文章主要阐述了数据挖掘技术的基本原理及在国外银行业中的应用,分析了数据挖掘流程,并在此基础上提出了将数据挖掘技术应用于商业银行业务。     

数据挖掘技术在物流信息系统中的应用

伴随着信息时代的数据量剧增的显著特征，深化物流信息管理的最有效的方法是在其中引进数据挖掘技术。文中介绍了数据挖掘技术用于物流管理的优势．分析了数据挖掘过程及关键技术。最后，在论述数据挖掘技术在物流管理中的应用的基础上。指出数据挖掘技术将为企业物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘在审计数据分析中的应用研究

本文首先概述了常见的数据挖掘方法,阐述了传统审计数据分析技术的不足,提出了运用数据挖掘技术于审计数据分析中的必要性,在此基础上对数据挖掘在审计数据分析中的应用进行了研究,总结了应用数据挖掘实现审计数据分析的过程。     

基于客户关系管理的数据挖掘技术的应用

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在国内尚属一个全新的领域。文章从信息技术的角度,定义了客户关系管理的概念,总结了客户关系管理中常用到的数据挖掘的算法,制定了数据挖掘技术应用于客户关系管理中的具体流程,为企业的客户关系管理应用数据挖掘技术提供了有价值的参考。     

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘技术则是商业智能（BusinessIntelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。