图书馆决策支持系统中的数据仓库与数据挖掘技术应用

"本文档主要探讨了人工智能领域中的数据挖掘技术和数据仓库如何应用于图书馆决策支持系统。作者详细介绍了决策支持系统的基本理论，数据仓库的核心概念、构建过程，联机分析处理（OLAP）的原理，以及数据挖掘的关键概念和常用算法。最后，作者展示了这些技术在图书馆决策支持系统中的具体应用和设计方法。" 在第一章中，作者阐述了研究的目的和意义，即通过利用人工智能技术，特别是数据挖掘和数据仓库，提升图书馆决策支持系统的效能。这一部分还简要回顾了国内外在此领域的研究现状，并明确了论文的研究内容和组织结构。 第二章深入讲解了决策支持系统（DSS），包括其定义、结构、决策进程和发展趋势。此外，还介绍了决策支持系统中的一些新技术，如数据仓库、联机分析处理和数据挖掘，这些技术是现代DSS的关键组成部分。 第三章详细介绍了数据仓库。首先，定义了数据仓库的基本概念，然后探讨了其体系结构，包括规划、概念模型设计、技术准备、逻辑模型设计、物理模型设计，以及数据仓库的生成和维护过程。 第四章聚焦于联机分析处理（OLAP），解释了OLAP的基本概念和特性，区分了多维OLAP（MOLAP）和关系OLAP（ROLAP），并讨论了两者的选择评价。同时，还对比了OLAP与在线事务处理（OLTP）的区别，并介绍了SQL SERVER 2000的联机分析服务及其特点和体系结构。 第五章对数据挖掘进行了概述，包括其定义、与传统数据分析工具的差异，以及数据挖掘的典型过程。此外，还列举了四种常见的数据挖掘算法：关联规则、决策树、遗传算法和聚类算法。 最后一章，第六章，将前面的理论应用于图书馆决策支持系统。这部分详细分析了系统的需求，制定了设计原则和目标，提出了系统的体系结构设计，包括主题分析、数据估算、软件硬件选型、数据仓库设计、OLAP模块设计以及数据挖掘模块设计，全面展示了如何将数据仓库和数据挖掘技术融入图书馆的决策流程中。 总结来说，这份文档为读者提供了一个全面的视角，理解如何利用人工智能、数据挖掘和数据仓库技术来提升图书馆的决策效率，同时也为其他领域的决策支持系统提供了有益的参考。