数据挖掘技术在高校图书管理中的应用

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数据挖掘技术在高校图书管理中的应用

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数据挖掘技术在高校图书管理中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
· 研究背景和意义	第9-10页
· 研究背景	第9页
· 研究意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 数据挖掘技术的发展	第10-11页
· 数据挖掘技术的应用	第11-12页
· 数据挖掘存在的问题	第12-13页
· 研究的主要内容	第13-14页
· 论文组织结构	第14页
· 本章小结	第14-15页
第二章数据挖掘技术	第15-25页
· 数据挖掘技术概述	第15-19页
· 数据挖掘技术的概念	第15页
· 数据挖掘的实施步骤	第15-17页
· 数据挖掘结构	第17-19页
· 数据挖掘的方法	第19-20页
· 聚类分析	第20-21页
· 关联规则	第21-24页
· 关联规则挖掘定义	第21-22页
· 关联规则挖掘步骤	第22-23页
· 关联规则挖掘算法	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章高校图书馆数据挖掘系统的分析与设计	第25-35页
· 高校图书馆数据挖掘系统的需求分析	第25-27页
· 高校图书馆数据挖掘系统的必要性和可行性分析	第25-26页
· 高校图书馆数据挖掘系统需求分析	第26-27页
· 高校图书管理系统功能	第27-28页
· 高校图书馆数据挖掘系统构建的目标和构建原则	第28-29页
· 系统构建目标	第28-29页
· 设计原则	第29页
· 系统的结构设计	第29-30页
· 高校图书馆数据挖掘系统数据仓库模型设计	第30-34页
· 数据仓库ER 模型建立	第30-31页
· 数据仓库逻辑模型设计	第31-32页
· 数据仓库物理模型设计	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
第四章数据挖掘技术在图书管理系统中的实现	第35-64页
· 系统开发环境	第35-37页
· J2EE 概述	第35页
· JavaBean	第35-36页
· JSP 技术	第36-37页
· 聚类分析算法实例研究	第37-42页
· 聚类分析算法（k-means）	第37-40页
· 实验结果	第40-42页
· 关联规则算法实例研究	第42-48页
· 关联规则算法	第42-45页
· 实验结果	第45-48页
· 数据处理模块	第48-54页
· 基本数据集	第48-50页
· 数据预处理	第50-54页
· 数据挖掘模块	第54-60页
· 图书聚类分析	第54-56页
· 读者聚类分析	第56页
· 图书的关联规则挖掘	第56-60页
· 数据挖掘结果应用模块	第60-61页
· 数据挖掘建议	第61-63页
· 基于挖掘结果的建议	第61-62页
· 对图书馆发展的建议	第62-63页
· 本章小结	第63-64页
第五章结束语	第64-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-68 页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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