图书馆数据挖掘服务系统中粗糙集算法的原理及应用.pdf

文章主要探讨了粗糙集算法在图书馆数据挖掘服务系统中的原理及应用。粗糙集算法是一种用于数据分析和知识发现的工具，通过对数据集的上下近似规则抽取，能够识别出数据中的潜在规律和信息。 文章对数据挖掘的概念进行了定义。数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊随机的历史数据和信息中，通过各种技术和方法抽取或识别出隐含其中的、事先未知的、具有潜在价值的新知识和新信息的过程。它的目的是帮助工作人员寻找数据间潜在的关联，并为决策和预测提供信息。数据挖掘的最大特点是无需明确假设前提下挖掘信息、发现知识，所得到的信息应具有事先未知、有效和实用三个特征。 文章接着介绍了数据挖掘的基本流程，以图书管理为例，阐述了如何进行数据挖掘任务的性质确定、数据选择、数据预处理与转换。在这个过程中，首先要熟悉应用领域的数据和背景知识，然后根据要求从数据库中提取相关数据，进行数据提取，去除噪声和孤立点，对数据进行标准化处理。 在此基础上，文章首次提出了粗糙集理论在图书馆数据挖掘中的应用，说明了粗糙集算法的原理和可行性，并通过实例详细论述了粗糙集算法的核心理论之一——基于上、下近似的规则抽取理论。粗略集算法通过识别数据集中的不可区分关系，将数据集划分为不同的等价类，然后通过这些等价类来定义上、下近似，实现规则抽取。上近似代表了确定性知识，即所有肯定属于概念的元素集合；下近似则代表了可能的知识，即可能属于概念的所有元素集合。 粗糙集算法在图书馆数据挖掘服务系统中的应用主要包括图书购买和存量设置。通过近5年来的图书借阅记录、图书订购记录、读者兴趣调查数据、各个院系学生数、课程设置、英语四、六级和计算机等级考试情况等数据，可以对订购图书的种类和数量进行定性和定量描述，对图书使用情况进行预测，以及为下一步修改模型提供预期。 文章还提到了粗糙集算法与决策树算法的结合使用。决策树算法是一种常用的分类方法，通过从数据集中学习并构建决策树模型，可以用于预测和分类。在图书馆数据挖掘系统中，决策树能够帮助管理者根据图书借阅和购买数据来预测哪些图书受欢迎，并据此进行采购决策。 文章的作者黄海云是河北科技大学图书馆的馆员，她主要从事图书管理与信息服务方面的研究工作。她在文章中提出并实施了基于粗糙集算法的图书馆数据挖掘系统，该项目得到了河北科技大学图书馆科研基金项目的资助。通过对实际图书馆管理工作中遇到的问题的深入分析，黄海云展示了粗糙集算法在提高图书馆资源采购和存量管理决策质量方面的潜力。