基于数据挖掘技术的高校图书馆用户行为模式应用研究——以南京工业大学为例

数据挖掘技术在众多行业领域已得到广泛应用,图书馆行业也在积极探索利用大数据分析加强和提高自身业务和服务水平。基于数据挖掘算法和大数据分析,详细分析了大学生在校期间在图书馆的借阅行为模式,并得到了一系列模型结果。这些结果可为图书馆为师生提供有针对性的个性化服务提供相应的决策支持,加快图书馆服务方式由被动服务向以用户需求驱动的主动服务方式的转变。     

数据挖掘:原理、方法及其应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。首先介绍了数据挖掘的基本概念和处理过程, 然后分别分析了数据挖掘所发现的主要知识类型和使用的技术方法, 最后对基于Web 的几个数据挖掘应用系统进行了较为细致的剖析, 并指出数据挖掘技术和搜索引擎技术的结合对网络信息的发现、搜集和管理、利用具有巨大的发展前景。     

企业数据挖掘工具的分析与选择

本文首先比较分析了几种有较大影响的数据挖掘工具，在此基础上阐述了企业如何从企业需求状况和数据挖掘工具性能两方面选择合适的数据挖掘工具。     

多维多息特征数据挖掘方法研究——以中药指纹图谱数据为例

利用R开源统计分析软件平台,以中药HPLC指纹图谱数据为例,构建多维多息特征数据挖掘模型并进行可视化处理分析,研究结果显示主成分分析降维后的综合主成分能够反映多维多息特征数据的规律,并且验证主成分聚类模型及神经网络模型用于揭示多维多息数据的信息特征的有效性与实用性。最终根据主成分聚类分析结果,建立未知产地川芎样晶的产地预测鉴别模型,从而为川芎质量控制提供参考     

基于数据挖掘的高校图书馆读者行为研究——以西南交通大学图书馆为例

数字图书馆改变了传统图书馆的服务模式,同时也积累了大量的读者信息,为个性化服务提供了数据基础。提出了数据挖掘方法在高校图书馆读者借阅行为分析中的具体应用。     

提高图书利用率的数据挖掘策略——以西南大学图书馆为例

通过利用数据挖掘技术对图书馆读者服务中产生的大量用户数据进行科学分析,不仅可以发现读者的借阅规律、借阅特点,而且可以引导读者进行正确的学习,发挥图书馆的教育功能;同时还可以为图书馆科学管理提供事实依据,丰富图书馆的馆藏资源,提高图书馆资源利用率。     

企业门户网站中的数据挖掘研究

本文从管理企业外部知识资源的角度出发 ,讨论了企业门户网站的功能和分类。并从竞争情报的角度讨论了企业分析竞争对手门户的重要性。针对Web挖掘的特点 ,指出适合对企业门户网站挖掘的Web挖掘方法。文章给出了Web结构挖掘分析的一般方法 ,同时在Web内容挖掘方面比较了现在比较成熟的数据挖掘方法 ,并最终以竞争情报分析为目的建立了一个企业门户网站数据挖掘的系统模型     

数据挖掘助力科技期刊选题策划——以《大气科学学报》为例

基于《大气科学学报》2016年第6期和2019年第1期2期专刊策划实践,发现数据挖掘可有效提升科技期刊专刊的学术影响力和社会影响力;基于数据挖掘,科技期刊专刊可实现特色化的选题策划、精准化的组稿策划和个性化的运营策划.通过数据挖掘策划专刊出版,应充分发挥编辑、编委(主编)和专家的作用与优势,并最终形成办刊合力.为此,要...     

数据新闻及其结构化:构建图式信息——以华盛顿邮报的地图新闻为例

华盛顿邮报近期推出的地图新闻,已经成为一项特色,其核心是用数据挖掘的手段获取各种结构化的信息,并以数据化地图的形式,呈现数据新闻.这种手段确实较之传统的文字、文本式报道,有了很大的不同.它是围绕数据站点和服务展开的生态系统工具和实践的一部分,已然成为世界新闻业正在极力建设的一项新事业.     

国内外同一学科领域间的研究滞后性分析——以数据挖掘领域为例

在同一学科领域内,国内外的研究水平与层次存在着差异,并在某种程度上表现出滞后性。本文通过分析在同一学科领域中国内外期刊论文所表征的研究主题与数量滞后性,有助于实现同一学科领域的横向对比,明确科学研究发展的水平与方向。本文设计了基于核心期刊论文的国内外同一学科领域研究主题滞后性和数量滞后性测度的方法与步骤;以数据挖掘领域为例,收集1996—2019年CNKI (China National Knowledge Infrastructure)数据库和WoS(Web of Science)数据库收录的有关数据挖掘领域的核心期刊论文数据,从两个维度对国内外同一学科领域间研究的滞后性进行分析:一是采用LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型进行主题抽取,并结合相似度,计算测度国内外数据挖掘领域研究主题层面的滞后性,揭示其滞后方向和滞后期;二是采用ARDL (auto-regressive distributed lag)模型对国内外期刊发文量构成的时间序列进行建模分析,测度国内外数据挖掘领域研究数量层面的滞后性,得出显著滞后方向和滞后期。实证研究发现,在研究主题...     

数据挖掘在高校图书馆用户行为分析中的应用——以山西大学图书馆为例

高校图书馆在每天的读者服务中都会产生大量的用户数据,这些数据隐藏着一些与用户相关的知识。而数据挖掘技术在分析处理数据方面有着自己强大的优势。通过利用数据挖掘技术对这些数据进行科学分析,不仅可以得出读者的借阅规律、借阅特点,而且可以发现读者在自主学习方面存在哪些方面的不足,为引导读者进行正确学习做出指导,发挥图书馆的教育功能;同时还可以为图书馆科学管理提供事实依据,丰富图书馆的馆藏资源,提高图书馆资源利用率。     

Web 数据挖掘中数据异构问题解决方法的研究

Web 是动态性极强的信息源,访问、分析信息必须研究异构数据的集成问题,并选择合适的技术进行数据 分析、集成和处理。怎样对Web 海量的数据信息进行深层次的应用已成为数据挖掘技术的研究热点。本文介绍了XML （可扩展标记语言）在Web 数据挖掘中的应用,探讨了Web 数据挖掘中的数据异构问题。通过XML技术建立数据抽取模 型,解决互联网上绝大多数因异构、非结构化所导致的Web 数据挖掘问题。     

基于数据挖掘的高校图书馆个性化服务研究——以中国地质大学(武汉)图书馆为例

文章以读者的进馆人次、借还人次两个行为属性为出发点,通过筛选统计中国地质大学(武汉)新图书馆自2015年1月开馆以来,全年不同类型读者的进馆和借还行为数据,总结了不同类型读者使用图书馆的不同行为特征,进而探讨了优化图书馆服务可以采取的若干举措.     

数据新闻:大数据时代新闻的变迁——以网易、搜狐、腾讯、新浪的数据新闻为例

与传统新闻相比,数据新闻是"在事实本身之上进行深入的挖掘而获得表面事实背后蕴涵的故事",其生产过程包含五个方面:新闻选题、收集数据、处理数据、可视化、故事化。本文分析了网易"数读"、搜狐"数字之道"、新浪"图解天下"、腾讯"数据控"等栏目的数据新闻,并随机选取网易70篇数据新闻对网易"数独"产品进行分析后发现,网易的数据新闻基于大量的数据进行新闻挖掘,"社会生活"为题材的新闻居多,而且大都用圆形类图标进行可视化呈现。     

构建社会舆情总体判断的大数据方法——以百度海量搜索数据的处理为例

大数据时代已经到来,使用大数据时代的数据挖掘技术手段,可以帮助我们从数据库的大量数据中揭示出隐含的、前所未有的并具有潜在价值的信息的价值聚合、提炼的过程.中国人民大学舆论研究所基于对百度搜索词数据所进行的、数据价值挖掘的方法,构建了反映社会舆情基本面状况的百度舆情指数.     

数据新闻：大数据时代新闻的变迁——以网易、搜狐、腾讯、新浪的数据新闻为例

与传统新闻相比,数据新闻是“在事实本身之上进行深入的挖掘而获得表面事实背后蕴涵的故事”,其生产过程包含五个方面：新闻选题、收集数据、处理数据、可视化、故事化。本文分析了网易“数读”、搜狐“数字之道”、新浪“图解天下”、腾讯“数据控”等栏目的数据新闻,并随机选取网易70篇数据新闻对网易“数独”产品进行分析后发现,网易的数据新闻基于大量的数据进行新闻挖掘,“社会生活”为题材的新闻居多,而且大都用圆形类图标进行可视化呈现。     

基于微博的学科热点发现、追踪与分析——以数据挖掘领域为例

指出依据传统信息源对学科热点进行分析研究存在时间上严重滞后的缺点,提出基于微博的学科热点发现、跟踪和分析机制,论证其可行性并给出实现方法和步骤。以基于新浪微博的“数据挖掘”领域学科热点的研究作为实例,将微博结果同传统研究结果进行对比,表明该方法同传统热点分析结论有重合部分,但又可以反映出传统方法所无法反映出的最新热点。     

基于数据挖掘的企业竞争情报智能采集策略研究(Ⅰ)——采集现状调查与分析

本文主要采用网上调查方法,通过查阅竞争情报系统提供商所提供的产品应用案例以及竞争情报业界所发表的实践报告、文献著作等,选取金融业、制造业、通讯、医药、咨询服务机构等多行业若干重点企事业单位作为研究对象,收集其竞争情报需求及采集现状,并根据调查结果,从企业竞争情报需求和企业所采取的竞争情报采集方法两方面分析企业竞争情报采集特点及存在的主要问题,提出融入数据挖掘等高新技术,构建科学的、智能化的采集机制、策略与方法,是获取高质量竞争情报的有效途径,为后文探讨企业竞争情报智能采集策略提供支持.     

企业网站推广的现状研究——以家电生产企业为例

网站推广的目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站,从而利用网站实现向用户传递营销信息的目的,用户通过网站获得有关产品和企业的信息,为最终形成购买提供支持。选择家电企业网站作为研究对象,对其推广现状进行调查,了解家电企业网站推广方式和存在问题。     

基于Streamlit的数据挖掘应用构建与设计——以经济责任审计项目为例

为缩短数据挖掘算法到实际应用的距离,通过设计、研发提出基于Streamlit框架,结合经济责任审计业务需求,构建的情报子系统具有秒级响应,将通过Python实现的数据挖掘算法模块转换为B/S架构的Web应用,项目私有化部署通过Docker技术予以实现。该技术方案使得数据工程师专注于业务、算法与模型的优化,为开发大型数据挖掘应用提供了完整可靠的解决方案。