การเปรียบเทียบโมเดลในการวิเคราะห์ข้อมูลการยืมหนังสือในห้องสมุด ของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา เชียงใหม่

comparison of models for analyzing book loan data in the library of rajamangala university of technology lanna, chiang mai

66541207020-3

2567

อาจารย์หฤทัย  อาษากิจ

     การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริธึม apriori และ fp-growth ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการยืมทรัพยากรสารสนเทศของผู้ใช้บริการห้องสมุดมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา เชียงใหม่ โดยใช้กระบวนการเหมืองข้อมูล (data mining) ในการสร้างระบบแนะนำหนังสือที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาหนังสือที่ตรงกับความสนใจได้ดียิ่งขึ้น การดำเนินงานอ้างอิงกระบวนการ crisp-dm (cross industry standard process for data mining) ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของทั้งสองโมเดลโดยใช้เวลาในการประมวลผล และประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่พบว่า fp-growth มีประสิทธิภาพสูงกว่า โดยสามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดีกว่า และใช้เวลาในการประมวลผลน้อยกว่า apriori โดยใช้เวลาประมวลผล 1 นาที 5 วินาที ของหนังสือจำนวนหนังสือที่ถูกยืม 29,752 เล่ม จำนวนกลุ่มผู้ยืม 437 กลุ่ม นอกจากนี้ผลลัพธ์จากการใช้ fp-growth วิเคราะห์กฎความสัมพันธ์พบว่ามีกฎทั้งหมด 80,410 กฎ โดยกำหนดค่า minimum support ที่ 0.004 และค่า minimum confidence ที่ 0.04
          จากการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลตามขอบเขตที่ตั้งไว้ และการพัฒนาเว็บไซต์สำหรับการเปรียบเทียบโมเดลในการวิเคราะห์ข้อมูลการยืมหนังสือในห้องสมุดของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลล้านนา ประจำปี 2560 – 2567 พบว่าเว็บไซต์สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้ตรงตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้จริง โดยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการศึกษาค้นคว้าข้อมูลตามความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถนำข้อมูลจากเว็บไซต์ไปปรับปรุงเพิ่มเติมในอนาคตเพื่อเพิ่มประโยชน์ และคุณค่าแก่ผู้ใช้งานทั่วไปได้มากยิ่งขึ้น