摘要

本論文以讀者之借閱資料為探勘的資料來源，每一筆借閱資料包含讀者曾借閱過的書籍與其興趣度，並以某一讀者之借閱資料為分析的目標，利用資料探勘（data mining）技術中的分類分析（classification），探討如何發掘此一讀者個人化的書籍推薦。在探勘過程中，比對此一讀者借閱資料與其他借閱資料的相似度，依據其是否符合所設定的條件，來分別設定其與此一讀者借閱資料的關聯性為「高」或「低」，並視其他非此一讀者曾借閱過的書籍項目為影響屬性，然後對讀者的借閱資料進行分類分析。首先，只考量讀者曾借閱過的書籍項目，然後針對借閱資料進行分類分析，藉由所建立的決策樹（decision trees），可得知那些屬性與此一讀者之關聯性為高，藉以發掘出此一讀者個人化最適性的書籍推薦。再者，考量讀者對曾借閱過之書籍的興趣度，分別將每一書籍分解成其興趣度之數量的項目屬性，然後視分解後非此一讀者曾借閱過之項目屬性為欲分類的屬性，並進行分類分析，藉由所建立的決策樹，可得知那些分解後之項目屬性與此一讀者的關聯性為高，藉以發掘出包含有興趣度之此一讀者最適性的書籍推薦。此探勘結果，對圖書館在擬訂最適性之讀者個人化書籍推薦時，可以提供非常有用的參考資訊。

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