การค้นหากฎความสัมพันธ์ของการใช้หนังสือด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล กรณีศึกษาห้องสมุด ศูนย์การแพทย์ปัญญานันทภิกขุ ชลประทาน มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
คำสำคัญ:
กฎความสัมพันธ์, การใช้หนังสือ,, เหมืองข้อมูล, อัลกอริทึมเอฟพี-โกรทบทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์หากฎความสัมพันธ์ของการใช้หนังสือของห้องสมุดศูนย์การแพทย์ปัญญานันทภิกขุ ชลประทาน มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ เป็นการวิจัยเชิงทดลอง โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล และขั้นตอนวิธีเอฟพี-โกรท (FP-Growth algorithm) ดำเนินการวิธีตามมาตรฐานกระบวนการพัฒนาเหมืองข้อมูล คือ คริสป์-ดีเอ็ม (CRISP-DM: Cross-Industry Standard Process for Data Mining) มีจำนวน 6 ขั้นตอน ได้แก่ 1) การทำความเข้าใจธุรกิจ 2) การทำความเข้าใจข้อมูล 3) การเตรียมข้อมูล 4) การสร้างแบบจำลอง 5) การวัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง และ 6) การนำแบบจำลองไปใช้งาน ผลการวิเคราะห์ข้อมูล พบว่า รายการหนังสือที่มีโอกาสยืมพร้อมกัน มีจำนวน 11 รายการ ด้วยค่าความเชื่อมั่นมากกว่าหรือเท่ากับร้อยละ 50
Downloads
References
Amornsiriphong, W. (2017). Big Data Technology and Libraries in the Digital Age. T.L.A. Bulletin. 63(1), 1-23. [In Thai]
Fuangkajorn, T. (2021). The Developing Book Recommendation Service Using Data Mining and Augmented Reality Technology. Thesis Master of Information Science (Information Science), Mahasarakham University. [In Thai]
Hiray, S. R., Bhosale, A., Patil, K., Gaikwad, A. and Deshmukh, R.(2021). Book Recommendation System Using Machine Learning. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 9(12), 1981-1983.
Jabjone, S. (2015). Data mining. Nakhon Ratchasima: Faculty of Science and Technology, Nakhon Ratchasima Rajabhat University. [In Thai]
Khademizadeh, S., Nematollahi, Z., & Danesh, F. (2022). Analysis of Book Circulation Data and A Book Recommendation System in Academic Libraries Using Data Mining Techniques. Library & Information Science Research, 44(4), 101191. doi: https://doi.org/10.1016/j.lisr.2022.101191
Khongtuk, T. (2017). A Comparison of Frequent Itemsets Mining Algorithms. Journal of Technology Management Rajabhat Maha Sarakham University, 4(1), 34-42.
Maneerat, S. (2015). Development of Book Recommendation for Library Information Using Apriori Algorithm. Independent Study Master of Science (Computer Science), Chiang Mai University. [In Thai]
National Digital Economy and Society Development Plan and Policy. (2019). National Digital Economy and Society Development Plan and Policy (2018-2037). Retrieved September 8, 2020, from https://www.etda.or.th/content_files/2/files/05_Thailand_Digital_Plan.pdf [In Thai]
Ngoendee, W. (2020). Book Recommendation with Data Mining Using Rapidminer. Project Master of Science (Information Technology), Srinakharinwirot University. [In Thai]
Olendorf, R. & Wang, Y. (2017). Big Data in Libraries. In Suh, Sang C. and Anthony, Thomas (eds.), Big Data and Visual Analytics (pp. 191-202). Cham: Springer International Publishing.
Saeyee, T. (2018). Prototype Development of Information Resources Services Supporting System with Data Mining Techniques. Thesis Master of Arts (Educational Informatics), Silpakorn University. [In Thai]
Songputh, T. (2013). Data Mining Techniques to Support the Library Service of Sisaket Rajabhat University. Thesis Master of Science (Information and Communication Technology), Sukhothai Thammathirat Open University. [In Thai]
The Economist. (2017). The world’s most valuable resource is no longer oil, but data. Retrieved September 8, 2019, from https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2023 วารสารห้องสมุด สมาคมห้องสมุดแห่งประเทศไทยฯ
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
