改进的Apriori关联挖掘算法在图书馆管理中的实践应用
关联挖掘是数据挖掘技术的一种，旨在发现数据库中隐藏的关系模式。Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，通过挖掘数据库中的频繁项集，生成关联规则，指导图书馆管理的决策。
在图书馆管理中，关联挖掘可以应用于读者流通库的挖掘，发现读者之间的借阅行为模式，提供图书馆读者管理和图书资源采购的决策支持。
关联规则的研究有助于发现数据库中不同的商品之间的联系，找出顾客购买行为模式。在图书馆中运用关联规则分析可以细分出读者群，根据其借阅情况提供不同的服务，为图书馆的管理决策提供参考。
Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，它主要是利用逐层搜索的迭代方法来寻找数据库中频繁出现的项集。主要步骤是：第一步，产生频繁 1-项集 L1，扫描数据库D，出现在D 中各个数据项的集合就是频繁 1-项候选项集 C1，并统计出每个数据项出现的次数，次数大于最小支持计数定义的项的集合就是频繁1-项集 L1；第 K 步，产生频繁 K-项集 Lk，利用上一步产生的频繁-项集 Lk-1，与自己连接产生 K-项集候选集 Ck，扫描数据库事务库，计算Ck 中每个成员出现的次数，将小于最小支持度的候选项删除，最后产生频繁 K-项集。
改进的Apriori关联挖掘算法在图书馆管理中的实践应用可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更好的服务体验。
关联挖掘技术在图书馆管理中的应用前景非常广阔，可以挖掘出读者之间的借阅行为模式，发现读者之间的关联关系，提供图书馆读者管理和图书资源采购的决策支持。
改进的Apriori关联挖掘算法在图书馆管理中的实践应用可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更好的服务体验，是图书馆管理和读者服务的重要工具。
