1、“.....能够有效的提高整个图书馆的图书利用率，同时也能够增加更多个性化的建设，对于整个学校文化建设以及学生综合能力的提升，都有定的积极意义。数据挖掘技术能够更加有效地解决传统图书馆管理方式的些缺点，高院校在进行图书馆管理的过程当馆管理系统当中的应用。关联性分析在高职图书馆管理系统当中的应用也是十分有效的，通过关联性分析可以得知学生对哪类书籍是十分的感兴趣，根据调查结果也可以知道学生们在阅读上有着怎样的习惯。据这些数据分析结果，图书管理者可以采用些巧妙的措施，来帮助学生养成更加健康的阅读习惯，也能够为学生提供更加优质的服务，增加更多能够吸引学生的数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统中的应用论文原稿者可以采用些巧妙的措施，来帮助学生养成更加健康的阅读习惯，也能够为学生提供更加优质的服务，增加更多能够吸引学生的书籍类型。排架管理方面......”。

2、“.....许多高职院校的图书馆都是按照中图法类别进行分类的。这种排练方式具有定的优势，它可以让读者更快的找到自己所要找的书籍，但是这种排练方式很难引起读者对其他类的技术的应用探索当代教研论丛，明伟菊数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统中的应用数字化用户，罗晓丽改进的数据挖掘算法在高职院校图书馆中应用科技和产业，丁丽，詹林，孙高峰，马健数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用绥化学院报，余建国，聂荣数据挖掘技术在图书馆中的应用电脑知识与技术，潘小枫数据挖掘技术及其在数字图书馆多个性化的建设，对于整个学校文化建设以及学生综合能力的提升，都有定的积极意义。数据挖掘技术能够更加有效地解决传统图书馆管理方式的些缺点，高院校在进行图书馆管理的过程当中，也要充分的应用数据挖掘技术，从而能够更好地了解到学生的需求，根据学生的需求，采取合适的措施，采购合适的书目......”。

3、“.....图书数据预处理。在进行第步数据预处理时，需要对具进行清理和集成两个步骤，清理主要是清理些具有噪音或是具有不致性的数据，集成步骤主要是将些主要的数据进行整合，重新得到个有效的数据。读者聚类分析。在图书馆当中可以对学生的借阅图书书本进行统计，从而可以判断出学生的活跃程度。图书馆管理者可以应用聚类分析，对这些学生的书本进行个数据的进行阅读。而图书管理者因为无法得知学生们对哪类书籍感兴趣，所以没有办法建设出比较个性化的方案来吸引更多的学生投入到读书当中。这是现在许多高职院校图书馆管理当中常聚到的几个问题，因为对数据没有大规模的挖掘，没有进行大规模的归纳，所以在推动整个图书馆的发展过程当中遇到了定的瓶颈。数据挖掘技术的概念数据挖掘又可以称为数据采掘和的应用情况进行合理的选择，从而能够将数据得到最大化的利用......”。

4、“.....做更多个性化的建设。数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统当中的应用，可以帮助学校进行个性化的建设。在学校，许多学生对于图书馆并不是十分的感興趣，那么图书馆就可以通过对学生的些数据进行分析，从而得出他们喜效的分析。第种是关联分析。关联分析是根据数据之间的种联系来进行分析。而数据之间的种联系是根据阈值的设定来进行确定的。第种是序列分析，序列分析主要是根据事情发生的时间顺序进行归纳和分析。第种是统计回归分析，统计回归分析其实是数学当中的种计算方式，他在许多学科当中都有广泛的应用，在数据挖掘技术当中，同样也是通过采用统计回瓶颈。数据挖掘技术的概念数据挖掘又可以称为数据采掘和数据开采，是指借助于定的技术和算法，对实际应用中具有随机性模糊性噪音不完整以及大量的信息数据进行处理，以便获得对人们有用的知识......”。

5、“.....每步当中又有许多的计算方式，从而可以准确地反映出些实际情况，有利数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统中的应用论文原稿数据开采，是指借助于定的技术和算法，对实际应用中具有随机性模糊性噪音不完整以及大量的信息数据进行处理，以便获得对人们有用的知识。数据挖掘过程可以分为数据预处理数据的选择与变换数据挖掘模式评估以及知识展示等。每步当中又有许多的计算方式，从而可以准确地反映出些实际情况，有利于做出正确的决策和判断。下面就对每步骤进行简单的说明术在高职院校图书馆管理系统中的应用论文原稿。个性化建设方面。图书馆的个性化建设其实也能够反映出个高职院校的文化建设。主要去图书馆进行文献或是书籍阅读学生，其实很多情况下都是十分喜欢阅读的，但是在学校当中还是存在些惰性学生，他们对于阅读并不是十分的感兴趣......”。

6、“.....集成步骤主要是将些主要的数据进行整合，重新得到个有效的数据。个性化建设方面。图书馆的个性化建设其实也能够反映出个高职院校的文化建设。主要去图书馆进行文献或是书籍阅读学生，其实很多情况下都是十分喜欢阅读的，但是在学校当中还是存在些惰性学生，他们对于阅读并不是十分的感兴趣，那么图书馆就欢哪类型的书籍，这样的话，图书馆可以根据相对应的书籍推出些活动，从而吸引更多的学生来图书馆主动阅读学习。比如分析借阅数据，对于活跃读者可以增加最多借阅本数，增大借阅权限对于不活跃读者，找到时期内最受欢迎图书，开设好书介绍栏目，进行好书介绍和推荐。这样就能够有利于提高学生的阅读能力，让更多的学生参与到阅读当中。数据挖掘技归分析。借助于已有的数据值进行未知变量值的预测。般情况下，进行标准统计可以采用线性回归的方式进行。第种是分类预测分析......”。

7、“.....其可以映射具体的数据项与数据集。树形结构是分类模式应用较多的表现形式，其数值的搜索是从数的根部开始，结合数的节点和分支进行遍历，最终获得预测结果。这种方法都能根据实际于做出正确的决策和判断。下面就对每步骤进行简单的说明。数据挖掘方法。第步是数据挖掘方法。数据挖掘方法是数据挖掘技术的核心。主要有以下几种方式。第聚类分析，从聚类分析个字的表面意思我们可以知道，它的分析主要是根据数据的些特征来进行归纳，总结到他们在之前并没有明确的归纳和是分类的特殊规则。聚类分析也就是根据数据的些特征进行有可以通过个性化的建设来吸引更多是有惰性的学生来图书馆进行阅读。而图书管理者因为无法得知学生们对哪类书籍感兴趣，所以没有办法建设出比较个性化的方案来吸引更多的学生投入到读书当中。这是现在许多高职院校图书馆管理当中常聚到的几个问题，因为对数据没有大规模的挖掘，没有进行大规模的归纳......”。

8、“.....马健数据挖掘技术在高职院校图书管理中的应用绥化学院报，余建国，聂荣数据挖掘技术在图书馆中的应用电脑知识与技术，潘小枫数据挖掘技术及其在数字图书馆建设中的运用图书馆理论与实践，。数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统中的应用论文原稿。数据预处理。在进行第步数据预处理时，需要对具进行清理和集成两个步骤，清理主中，也要充分的应用数据挖掘技术，从而能够更好地了解到学生的需求，根据学生的需求，采取合适的措施，采购合适的书目，这样的话能够提高整个图书馆的资金利用率，图书藏书利用率。数据挖掘技术在高职图书馆管理系统当中的应用前景是十分广泛的，但是在实际应用的过程当中，可能还会存在些问题，相信在未来，随着技术的不断成熟，整个数据挖掘技术书籍类型。读者聚类分析......”。

9、“.....从而可以判断出学生的活跃程度。图书馆管理者可以应用聚类分析，对这些学生的书本进行个数据的统计计算，最后得出學生们的活跃程度。最后可以根据整个学生的活跃程度比例来采取合适的方法来帮助学生对图书产生更多的兴趣。这样方面可以了解读者对图书馆资源的利用程度，另书籍感兴趣，这样的话，对于人才的综合性培养也会有所影响。采用中图法那边进行分类时，要需要根据书架对每类书预留定的空间，但是在实际当中可能会因为些书籍数量不够，就会造成些空间的浪费，要不就会出现预留空间不足的现象，总之就会给整个的排列造成定的困难。同时经常的去排列些书籍的话，可能会使书籍破损的更加严重。关联性分析在高职图书建设中的运用图书馆理论与实践，。数据挖掘技术在高职院校图书馆管理系统中的应用论文原稿。关联性分析在高职图书馆管理系统当中的应用......”。