第五章 結論與未來研究方向
第二節 未來研究方向
本論文未來的研究方向有下列幾點：
1. 探討 GSP 演算法中的時間條件和讀者的社群關係之關聯性：在 GSP 的 演算法中提到了時間限制及滑動的時間視窗兩個條件，本論文中並沒有 針對這兩個條件做探討，未來的研究方向將針對這兩個條件來探索讀者 的社群關係和此兩個條件間的關聯性。
2. 採用類似“Amazon”的方式推薦讀者相關的館藏：由於“中國圖書分 類法”及“美國國會圖書分類法”的分類中，有些層次所包含的書目很 廣，有些層次所包含的書目則很少，因此在做分類時，若是以“中國圖 書分類法”及“美國國會圖書分類法”做分類，我們往往會不知道哪一 些類別該分到第幾層，所以採用主題(Subject)做為分類的依據似乎會來 得更方便，未來的研究方向可以針對這個分類方式做探討，找出最適當 的分類法則。
3. 加入讀者分類及館藏的分類：由於不同的讀者會有不同的借閱興趣，因 此若能針對讀者做分類，將相同興趣的讀者歸在同一類別裡，我們便可 更精確地提供讀者有用的館藏資料，推薦給讀者他所感興趣的館藏。另 外，由於讀者借閱館藏的目的不同時所借閱的館藏也會不同，如教科書 與休閒書，教科書可能只有在修課時會借閱，而休閒類的書則隨時會借 閱，如果我們將這些不同類型的館藏分開做探勘，則可針對讀者在不同 的時間給予不同的建議。
4. 找出一個更適用於圖書館的資料探勘演算法：本論文中採用 Apriori 演 算法及改進 GSP 的演算法提昇圖書館的經營與服務，此兩個演算法原 本都是應用在商店交易及其他領域中，然而圖書館的特性與商店是有所 不同的，例如：商店中同樣的物品會有很多個，圖書館中相同的書卻只 有一本或少數幾本複本，未來期望能針對這些不同的特性提出一個更適 合應用在圖書館上的資料探勘演算法。
5. 整合一個實作的系統：由於資料探勘應用在圖書館上所需要的記憶體很 龐大，因此必須在工作站上執行，但我們的工作站上並沒有資料庫的系 統，所以無法將資料庫及資料探勘結合起來，未來期望能找出一個更適 合應用在圖書館上的資料探勘演算法，減少記憶體並將其與資料庫結 合，整合出一個實作的系統。
6. 加入漸進更新(Incremental Update)之資料探勘演算法：由於資料探勘是 很耗時的，若有新的資料進來就要重新探勘一次會浪費很多時間成本。
在[7][9][11]中有提出如何只針對新進的資料做探勘而不將全部的資料 重新探勘一次，未來的系統裡期望加上此類演算法，節省時間的成本。
7. 結合個人化資訊環境：本論文中除了探索讀者的社群關係外，也針對個 人所借閱的館藏給予不同的推薦，若本系統能和個人化資訊環境結合，
便能針對個人的興趣給予不同的建議，提供讀者個人化的服務。
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附錄 利用資料探勘演算法所探勘出來的社群關係
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Windows 98 程式設計奧秘=Windows 98 programming secrets.2 25 <24 舞．舞．舞.(上)
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