淺析改進(jìn)的Ａｐｒｉｏｒｉ關(guān)聯(lián)挖掘算法的實(shí)踐應用

摘要：本文介紹了數據挖掘技術(shù)在圖書(shū)館中的應用，并運用改進(jìn)的Apriori關(guān)聯(lián)挖掘算法對安徽省圖書(shū)館自動(dòng)化系統中讀者流通庫進(jìn)行挖掘，并對挖掘出的結果及其意義進(jìn)行評價(jià)，從而為圖書(shū)館讀者管理、圖書(shū)資源的采購提供決策支持。

關(guān)鍵詞：數據挖掘 Apriori算法 圖書(shū)館管理 讀者管理
　　
　　數據挖掘技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域內的應用給圖書(shū)館帶來(lái)了很大的啟發(fā)。圖書(shū)館的數據庫可以運用數據挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規則分析、聚類(lèi)分析、決策樹(shù)、時(shí)間序列分析等數據挖掘方法，以找出數據庫中蘊藏的對于圖書(shū)館管理有用的潛在規則，并且通過(guò)描述和預測，為圖書(shū)館的圖書(shū)采購、讀者服務(wù)、館藏目錄設置等管理工作提供決策支持。
　　關(guān)聯(lián)規則是與多數人想象的挖掘過(guò)程中最相近的一種數據挖掘形式，即尋找在同一事件中出現的不同項的相關(guān)性。關(guān)聯(lián)規則的研究有助于發(fā)現數據庫中不同商品間的聯(lián)系，找出顧客購買(mǎi)行為模式。在圖書(shū)館運用關(guān)聯(lián)規則分析可以細分出讀者群，根據其借閱情況提供不同的服務(wù)，為圖書(shū)館的管理決策提供參考。關(guān)聯(lián)規則的核心算法是Apriori算法。
　　
　　關(guān)聯(lián)規則的基本概念及算法
　　
　　挖掘流通借閱事務(wù)數據庫中所有的關(guān)聯(lián)規則的問(wèn)題可以被劃分成如下兩個(gè)子問(wèn)題：
　　找出所有具有最小支持度的項集（即頻繁項集），可用Apriori算法來(lái)找出頻繁項集。由頻繁項集產(chǎn)生強關(guān)聯(lián)規則，對于每一個(gè)頻繁項集I，找出其中所有的非空子集，然后，對于每一個(gè)這樣的子集a，如果support（I）與support（a）的比值大于最小置信度，則存在規則a=