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K-means聚类算法在高校图书馆读者群细分中的应用研究

Clustering Methods in Data Mining
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摘要 K-means算法是聚类分析中的重要算法。运用K-means算法依据高校图书馆读者的借阅行为、借阅习惯等方面的明显差异,把读者划分成若干个读者群,找出不同读者类群的需求特点,重新配置服务资源,为图书馆充分获取读者信息、制定策略提供理论和方法指导。 The K-means algorithm is in the cluster analysis important algorithm. K-means algorithm is based on the use of College Library's borrowing behavior, lending significant difference in the areas of customs,the reader is divided into a number of readers to identify the needs of different groups of characteristics of the reader,re-allocation of resources and full access for the library readers information,develop strategies to provide theoretical and methodological guidance.
作者 刘敏
出处 《中国科教创新导刊》 2010年第22期254-254,共1页 CHINA EDUCATION INNOVATION HERALD
关键词 K-MEANS算法 图书馆 读者群细分 K-means algorithm Library Reader group segmentation
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参考文献1

  • 1薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社,2007.

共引文献29

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