摘要
文章利用数据挖掘工具Weka的聚类分析和Apriori关联规则两种算法,对笔者所在院校图书馆读者借阅行为大数据进行分析。通过挖掘不同年级、专业读者的借阅行为特征,将算法分析结果应用于馆藏空间的改造、服务形式的创新及服务内容的延伸等方面。从数据资源利用角度为高校图书馆创新服务模式探索新路径。
This paper analyzes the circulation big data of readers in the library of the author's university by use of the K-means clustering analysis and Apriori association rules of Weka,a data mining tool.By mining the borrowing behavior characteristics of different grades and professional readers,this paper applies algorithm analysis results to the transformation of collection space,the innovation of service forms and the extension of service content.From the perspective of data resource utilization,it opens up a new path for the innovative service mode of university library.
作者
王蕾
高翔
马波
WANG Lei;GAO Xiang;MA Bo(Tianjin University of Commerce Boustead College, Tianjin 300384, China)
出处
《大学图书情报学刊》
2020年第6期107-110,120,共5页
Journal of Academic Library and Information Science
基金
天津商业大学宝德学院院级项目“图书馆读者行为数据分析系统”(BD20179101)。
