【摘 要】
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高校图书管理系统中的数据具有庞杂性、隐晦性和关联性,传统的图书管理系统无法从这些数据中寻找到足够的有用信息以实现优化图书配置的目的。为了解决该难题,文中以某高校图
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高校图书管理系统中的数据具有庞杂性、隐晦性和关联性,传统的图书管理系统无法从这些数据中寻找到足够的有用信息以实现优化图书配置的目的。为了解决该难题,文中以某高校图书馆为例对数据挖掘技术在高校图书管理中的应用进行了研究,得到主要结论如下:第一,频繁书籍的挖掘对图书馆内书籍馆藏数目的优化尤为重要;第二,不同类别书籍间存在可信度较高的关联规则,同时馆藏数目有限和图书外借政策导致不同书籍间的支持度较低;第三,某图书馆图书外借记录的数据挖掘所得结果与现实中读者需求的吻合度非常高。
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