背景知識and數(shù)據(jù)挖掘前準備etc-預覽頁
【正文】 讓書庫經(jīng)常倒架排列，而增加工作人員的工作量； ——可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術對歷年相關數(shù)據(jù)進行分析，預測較大的圖書種類并為其預留架位； ——可挖掘關聯(lián)信息：借閱某種文獻的讀者很可能借閱其他一些文獻，可形成一定的借閱推薦； ——借閱推薦可在高校圖書館網(wǎng)站上宣傳，幫則讀者選擇文獻，增加讀者對文獻資源的使用率； ——由于經(jīng)費有限，各門學科之間如何配比、各種文獻載體形式如何均衡采購很重要； ——通過對流通記錄、檢索請求及館藏書目庫進行分析和挖掘，就能有針對性地補充、豐富、優(yōu)化館藏資源； ——將提問者提出的問題和解答者對問題的解答記錄在數(shù)據(jù)庫里，當未來讀者提出問題時，參考咨詢人員可利用數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則，從數(shù)據(jù)庫中挖掘出相關問題的答案結果，從而使讀者可以快速收到最相似的問題答案。 《 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡營銷中的應用 》 一、引言 網(wǎng)絡營銷： ——利用 Inter等網(wǎng)絡進行的營銷活動，是一種結合信息技術和營銷理論的新型營銷方式； ——全天候、適時、互動：迎合了現(xiàn)代顧客個性化的需要特征； ——網(wǎng)站構建：低成本、易維護、快速適應市場環(huán)境變化 etc特征； ——網(wǎng)絡營銷的無可比擬的優(yōu)勢：廣域性 ——覆蓋全球，交流通暢；適時性 ——即可到達，即時反饋；互動性 ——客戶參與，充分溝通；低成本 ——建設及維護費用低；支持其他營銷方式 etc； ——目前，我國網(wǎng)絡營銷發(fā)展的總體水平較低，仍停留在起步階段； ——大多數(shù)企業(yè)的網(wǎng)絡營銷僅僅是建立網(wǎng)站，而對網(wǎng)站、 DB中大量的數(shù)據(jù)卻視而不見，造成了網(wǎng)絡營銷資源的極大浪費，降低了網(wǎng)絡營銷的效果； ——So，如何從這些資源中挖掘出有助于提高網(wǎng)絡營銷效果、促進企業(yè)產(chǎn)品銷售的信息，成為十分重要的研究課題。 數(shù)據(jù)挖掘也有它無法辦到的事： ——它不能告訴你某個模型對你的企業(yè)的實際價值： DM只是個工具，只是幫助商業(yè)人士更深入、更容易地分析數(shù)據(jù)， DM中得到的模型必須在現(xiàn)實生活中得到驗證； ——DM不會在缺乏指導的情況下自動地發(fā)現(xiàn)模型：數(shù)據(jù)分析者必須知道你所選用的 DM工具是如何工作的，采用的算法的原理是什么； ——DM永遠不會代替有經(jīng)驗的商業(yè)分析師或管理人員所起的作用，它只是個強大的工具。 IT專家 /數(shù)據(jù)庫專家 ——DM項目的成果與否在很大程度上取決與數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)準備的質量的好壞， so需要 IT人員的參與，因為 IT人員知道如何儲存和存取數(shù)據(jù)； ——現(xiàn)在很多企業(yè)開始建立數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效管理，這更突出了 IT人員的重要性。 二、數(shù)據(jù)挖掘技術在讀者個性化信息獲取中的應用 １、讀者個性化信息概述（可通過讀者模型來描述） ２、讀者個性化信息獲取方法： ——關聯(lián)分析（零售業(yè)）； ——組合分析法（人工神經(jīng)元網(wǎng)絡、決策樹方法結合）； ——分類填表法（讀者信息的分類模型）； ——智能代理方法（考察上網(wǎng)記錄）。 《 電子商務中 WEB數(shù)據(jù)挖掘技術的應用 》 三類 Web挖掘： ——Web內容挖掘； ——Web結構挖掘； ——Web使用模式挖掘
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