Python实现图书数据挖掘系统(数据仓库)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python实现图书数据挖掘系统(数据仓库)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1选题背景及意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3发展趋势 2
第2章 系统需求分析 3
2.1任务描述 3
2.2需求分析 3
2.3 系统目标 4
第3章 系统概要设计 5
3.1 系统用户分析 5
3.2 系统功能分析 6
3.3 系统算法分析 9
第4章 系统详细设计 12
4.1 数据管理 12
4.2 数据采集的方法 12
4.3 数据预处理的方法 12
4.4 算法描述 12
4.5 个人模块详细设计 14
第5章 系统实现 22
5.1 系统界面的实现 22
5.2 系统调试及操作说明 23
5.3 测试与分析 24
总 结 26
参考文献 27
第2章 系统需求分析
2.1任务描述
对图书图书数据挖掘系统进行调研,采集读者图书资源的数据,运用数据挖掘技术,通过聚类分析和关联规则的使用,对图书归类分布、读者图书推荐、馆藏书籍采购决策等工作行成分析采集,然后进行设计。
主要任务包括:
第一,数据挖掘方法和技术:对数据挖掘方法和技术进行深入研究,并建立有效的处理模型。应用聚类分析,对图书数据进行数据处理和数据转换、数据筛选等操作,删除业务数据库中影响数据挖掘效果的项集。
第二,算法研究:通过改进Apriori算法减少对数据仓库的扫描次数,采用基于关系代数理论算法的良好并行性和可伸缩性,提高扫描率。要有具体的系统算法分析,包括关联规则算法,决策树方法。
第三,系统分析和设计:具体分析图书图书数据挖掘系统的需求,做出系统概要设计和详细设计。概要设计部分要按照数据挖掘的聚类思想规划出主要功能模块,详细说明需要设计的模块,用图示说明。详细设计部分包括数据管理,数据采集的方法,数据预处理的方法,给出个人模块的详细设计步骤。
第四,系统的实现:实现系统的具体界面,包括图书系统主界面,挖掘界面,信息查询界面等。附上系统主界面的运行结果,即测试结果图示。
2.2需求分析
随着科学技术的不断发展,计算机科学日渐成熟,计算机知识的普及使更多用户懂得利用计算机为自己的工作,生活提供方便。计算机其强大的功能已为人们所深刻认识,它己进入人类社会的各个领域并发挥着越来越重要的作用。采用计算机进行信息化管理已成为衡量高校图书管理科学化和现代化的重要标志,而图书馆图书管理的全面自动化、信息化则是其中重要的组成部分。
本系统是以建立一个以通过计算机数据管理图书数据管理为目的,以用户浏览图书信息的网站系统。本系统具有灵活、方便、快捷、界面友好等优点,更加方便的在线了解图书信息,以及图书图书。本系统研究的课题主要意义是通过完成这个图书管理系统,方便管理者的管理以及用户所需要查询的书籍,使大家在尽可能短的时间内完成对所需要图书的图书。大大的方便了用户的需求在很大程度上提升了高校的教学水平。因此,本文所研究的图书图书数据挖掘系统具有一定的使用价值和现实意义。
在图书图书数据挖掘系统中,管理员为每个读者建立一个账户,账户内存储读者个人的详细信息,并依据读者类别的不同给每个读者发放借书卡。读者可以凭借书卡在图书馆进行图书的借、还、续借、查询等操作。图书图书时,由管理员录入借书卡号,显示书号,现存量,会员编号等信息。归还图书时,由管理员录入借书卡号和待归还的图书编号,显示归还书号,现存量,会员编号等。图书管理员不定期地对图书信息进行添加、修改和删除等操作,在图书尚未归还的情况下不能对图书信息进行删除。也可以对读者信息进行添加、修改、删除等操作。
2.3 系统目标
自八十年代中期开始,关系数据库技术被普遍采用,新一轮研究与开发新型强大的数据库喜用悄然兴起,本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=13190并提出了许多先进的数据模型:扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等;以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数据库等;日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。
在这次图书图书数据挖掘课程设计中,我们要从数据管理、数据采集、数据预处理等方面来完成图书图书课程设计。
总体系统目标要做到以下几点:
采用关联规则中的Apriori算法对图书图书事务集合进行数据挖掘。
挖掘出的结果形如:数据库原理==> SQL Server 支持度2%,置信度 30%,或数据库原理、SQL Server==>Delphi 支持度0.5%,置信度 1%。
结果显示与解释评估。把挖掘出的结果以一种直观的方式显示出来,并对挖掘出的结果进行评价。

# 1.图书总入口
base_url = 'https://book.jd.com/booksort.html'

# 2.爬取的是 每个小分类的 链接
# 2.1 解析大分类的名字 -52个大分类 
    
# 2.2 解析小分类的名字和链接 --882个
    # 获取所有大分类标签 dt 
    dt_list = '//*[@id="booksort"]/div[2]/dl/dt'

    # 遍历52个大分类
    for dt in dt_list:
        category = './a/text()'
        # 根据大分类取小分类
        em_list = './following-siblings::*[1]/em'

        for em in em_list:
            small_category = './a/text()'
            # 注意点: 小分类的链接 需要拼接 
            small_link = 'http:' + './a/@href'

    # 访问爬取 每个小分类的数据--
    # 解析 列表页的书
    # 解析所有的数据 --60
    list_book = '//*[@id="plist"]/ul/li/div'

    # 遍历解析 60本书 个 详细信息
    for book in list_book:
        # 书名
        name = './/div[@class="p-name"]/a/em/text()'
        # 作者
        author = './/span[@class="p-bi-name"]/span/a/text()'
        # 出版社
        store = './/span[@class="p-bi-store"]/a/text()'
        # 价格
        price = './/strong[@class="J_price"]/i/text()'
        # 图片地址
        default_image = './/div[@class="p-img"]/a/img/@src'

# 3.图书列表页的翻页
    # 解析 下一页的网址 
    next_url = '//a[@class="pn-next"]/@href'
    如果没有值 代表当前小分类抓取完毕


python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计
python数据挖掘课程设计,数据挖掘,python,数据仓库,图书管理系统,毕业设计文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-527739.html

到了这里,关于Python实现图书数据挖掘系统(数据仓库)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据仓库与数据挖掘小结

    更加详细的只找得到pdf版本  填空10分 判断并改错10分 计算8分 综合20分 客观题 填空10分 判断并改错10分--错的要改 mooc中的--尤其考试题   名词解释12分 4个,每个3分 经常碰到的专业术语 简答题40分 5个,每道8分 综合 画 roc 曲线 类似于和计算相关的题目 C1 什么是数据挖掘?

    2024年01月22日
    浏览(50)
  • 数据挖掘(7.1)--数据仓库

    目录 引言 一、数据库 1.简介 2.数据库管理系统(DBMS) 二、数据仓库 数据仓库特征 数据仓库作用 数据仓库和DBMS对比 分离数据仓库和数据库 数据仓库的历史可以追溯到20世纪60年代,当时计算机领域的主要工作是创建运行在主文件上的单个应用,这些应用以报表处理和程序为特

    2024年02月08日
    浏览(39)
  • 数据挖掘|序列模式挖掘及其算法的python实现

    序列(sequence)模式挖掘也称为序列分析。 序列模式发现(Sequential Patterns Discovery)是由R.Agrawal于1995年首先提出的。 序列模式寻找的是事件之间在顺序上的相关性。 例如,“凡是买了喷墨打印机的顾客中,80%的人在三个月之后又买了墨盒”,就是一个序列关联规则。对于保险

    2024年04月09日
    浏览(60)
  • 数据挖掘和数据仓库之间的区别

    数据仓库是一种用于收集和管理来自不同来源的数据以提供有意义的业务见解的技术。它是技术和组件的混合体,允许战略性地使用数据。 数据仓库是企业对大量信息的电子存储,旨在进行查询和分析,而不是事务处理。这是一个将数据转换为信息并将其提供给用户进行分析

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • Python高效实现网站数据挖掘

    在当今互联网时代,SEO对于网站的成功至关重要。而Python爬虫作为一种强大的工具,为网站SEO带来了革命性的改变。通过利用Python爬虫,我们可以高效地实现网站数据挖掘和分析,从而优化网站的SEO策略。本文将为您详细介绍如何利用Python爬虫进行数据挖掘和分

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测

      本案例将根据已收集到的电力数据,深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况,分析各电力设备的实际用电量,进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘:入门进阶与实用案例分析》一书。   为了更好地监测用

    2024年02月08日
    浏览(44)
  • 机器学习——数据仓库与数据挖掘——期末复习(简答题)

    1 、试述真正例率(TPR)、假正例率(FPR)与查准率(P)、查全率(R)之间的联系。 查全率: 真实正例被预测为正例的比例 真正例率: 真实正例被预测为正例的比例 查全率与真正例率是相等的。 查准率:预测为正例的实例中真实正例的比例 假正例率: 真实反例被预测为正例的

    2024年02月10日
    浏览(63)
  • 我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版

    这是之前已经完成的任务,原本是我的数据仓库与数据挖掘课程的作业。里面都是比较入门的东西,没什么难度。之前学这门课的时候,上了一整个学期的课,几乎都在讲解数学原理。作为数学科目挂了四门的理工蠢材,我整个学期都听得云里雾里,到了学期末的时候突然告

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 仓库运行状况如何得知?数据挖掘是关键!

    库存、订单、出入库记录、物流信息、货物状态等数据,是仓库管理的重要组成部分。 仓库数据的重要性 做好仓库数据管理对企业的重要性不言而喻。通过有效地管理数据,企业可以更好地了解市场需求和库存情况,快速响应市场变化,提高库存周转率和客户满意度;此外

    2024年02月10日
    浏览(43)
  • 机器学习——数据仓库与数据挖掘复习(选择题、判断题)

    1. 以下不是分类问题的是(  B )。 A. 用户流失模型 B. 身高和体重关系 C. 信用评分 D. 营销响应 2. 对于回归分析,下列说法错误的是( D ) A. 在回归分析中,变量间的关系若是非确定关系,那么因变量不能由自变量唯一确定 B. 线性相关系数可以是正的,也可以是负的 C. 回归

    2024年02月06日
    浏览(59)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包