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数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用 |
[医药营销毕业论文]
【摘 要】随着信息技术的发展，数据挖掘技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。本文通过对数据挖掘技术以及图书馆个性化服务相关内容的介绍，探讨了数据挖掘在数字化图书馆中的应用，说明数据挖掘技术在数字图书馆应用的必要性，以及在提升图书馆服务质量和服务水平方面的发挥的重要作用。
【关键词】数据挖掘 个性化服务 数字图书馆
一、数据挖掘技术概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、新颖的、可被人理解的、但又是潜在有用的模式的过程 。其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘根据其主要研究对象的数据结构形式的不同，一般分为数据挖掘、文本数据挖掘、Web数据挖掘三类。
1.数值数据挖掘，通常称为数据挖掘，它的任务一般可以分为描述和预测两类，具体地说，挖掘功能包括发现概念/类描述、关联、分类、预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析。常见的数据挖掘方法主要有：归纳学习方法、仿生物技术、公式发现、统计分析方法、模糊数学方法、决策树、遗传算法、贝叶斯信念网络、粗糙集及可视化技术等，由于各种方法都有自身的功能特点以及应用领域。
2.文本数据挖掘是面向文本信息的数据挖掘。当数据挖掘的对象完全由文本类型组成时，结合使用数据挖掘算法与信息检索算法对巨量文本信息进行自动化信息处理与分析的过程叫文本数据挖掘。它包括特征提取、文本摘要、文本分类与聚类、概念操作以及探索性数据分析等工作。文本数据挖掘所应用的技术包含用于表示文档的词频反文献频率向量表示法、词串表示法，用于文本分类的贝叶斯分类算法、词集合算法,基于概念的文本聚类算法以及 K—最近邻参照分类算法等。
3.基于 Web的数据挖掘。Web数据挖掘的定义……
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| 投稿人：fd4rtf |
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最后编辑：admin46 |
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