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高校图书馆文献采访决策辅助支持系统研究

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声明

1前言

1.1研究背景

1.2文献采访的研究现状

1.2.1文献采访的质量控制研究

1.2.2文献采访决策的定量研究

1.3文献采访工作现状

1.3.1文献采访工作概述

1.3.3文献采访的工作现状

1.3.4文献采访工作存在的不足

1.4研究目的

2数据挖掘在文献采访中的应用

2.1数据挖掘技术

2.1.1数据挖掘的概念

2.1.2数据挖掘的发展过程

2.1.3数据挖掘的功能

2.1.4数据挖掘的技术

2.2数据挖掘技术在文献采访中的应用

2.3本文设计的数据挖掘模型

2.3.1“核心出版社”挖掘模型

2.3.2“读者需求”挖掘模型

3文献采访决策辅助支持系统的设计

3.1设计目标和原则

3.1.1目标要求

3.1.2设计原则

3.2系统结构

3.2.1总体结构与功能

3.2.2模块结构和功能

3.3系统数据库和模型库的构建

3.3.1数据库中实体与属性设计

3.3.2数据局部E-R图

3.3.3数据全局E-R模式

3.3.4数据库安全设计

4系统的实现

4.1开发平台选择

4.2主要模块功能实现

4.2.1读者文献选荐功能的实现

4.2.2采访馆员操作功能的实现

4.2.3数据挖掘模块的实现

5总结与展望

5.1本文所做的工作

5.2论文存在的不足及展望

参考文献

附录1:

致谢

个人简历及发表的学术论文

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摘要

文献采访是高校图书馆文献资源建设的第一站,是决定文献资源建设质量的最重要的关键环节。目前文献采访工作面临着文献出版种类激增、高校采购经费相对不足,而学校学科专业交叉、读者层次多样、读者文献需求难于把握等状况,在文献采访决策中决策客观依据不足,决策主观性较强,馆藏与读者之间的供需矛盾较为突出等。为了使文献采访工作更客观、科学、合理,优化馆藏文献资源,本文在对文献采访质量控制、文献采访定量研究方面做了充分文献调研基础上,针对中国海洋大学图书馆文献采访工作,构建了基于数据挖掘技术的文献采访决策辅助支持系统。将数据挖掘技术纳入文献采访决策辅助支持系统中并实现历史数据挖掘,旨在从图书馆丰富的历史数据资源中挖掘出可用于辅助采访决策的客观因素指标。 文中首次从读者借阅角度提出从文献借阅历史数据中挖掘核心出版社信息的思路,并且综合了读者借阅、历史采购和专家推荐三个方面因素,采用层次分析法、加权平均法与最大归一法相结合,建立了“核心出版社”挖掘模型。采用层次分析法、加权平均法和最小二乘法等相结合建立读者需求挖掘模型。并根据上述挖掘模型围绕采访决策挖掘目标进行挖掘.将核心出版社的挖掘结果用于采访决策的量化指标中。 从文献采访业务角度出发,在已有相关研究成果基础上,结合海洋大学文献采访工作实际设计构建了经费分配模型、文献评价模型、文献需求强度模型等文献采访决策支持模型,用于实现对采访决策的量化辅助支持功能。 本文从结构、功能、数据库等方面对采访决策辅助支持系统进行了设计,给出了信息采集模块、数据挖掘模块、文献选荐模块和决策支持模块等主要模块的实现流程图,选择Delphi7.0、SQL Server2000和ASP作为系统开发平台,完成了系统的部分功能开发。

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