《表1 图书馆用户集成数据》

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《大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析》

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现阶段的数据抽取方式主要包括全量抽取和增量抽取。本文提出的分析方法，在全量抽取的基础上，增量抽取insert，update或者delete数据[5]。通常，在这些庞大的用户信息数据中，包含有不完整、质量差的基本信息数据，从而无法从这些数据中获取有价值的信息。为了避免因数据采集错误、计算错误等失误造成噪声、不一致且重复数据的出现，需对这些数据进行过滤清洗，实现对数据的预处理[6-7]。首先将获取的数据清洗，通过清洗发现、纠正数据集合中的可识别错误，同时检查数据是否属性一致、真实有效。对于存在问题的集合，需要填补遗漏数据、消除异常数据以及平滑噪声数据，分别抽取、整合集合中的清洗数据，通过转换将数据集合统一格式，去除集合中冗余等数据，合并数据意义一致或属性类别相似的数据，再将数据集合到一个新的数据集中，实现对清洗数据的集成[8]。集成结果如表1所示。