基于數(shù)據(jù)挖掘算法的圖書(shū)館讀者行為分析與應(yīng)用研究

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摘要：隨著信息技術(shù)的發(fā)展，圖書(shū)館積累了大量用戶數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)管理方法難以應(yīng)對(duì)其復(fù)雜性與多樣性。為此，文章采用K-means聚類(lèi)算法和Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)圖書(shū)館讀者行為進(jìn)行深入分析。研究結(jié)果表明，通過(guò)聚類(lèi)分析，讀者群體被劃分為五類(lèi)，不同群體在借閱頻率和書(shū)籍偏好上表現(xiàn)出顯著差異。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析揭示了不同書(shū)籍之間的潛在關(guān)聯(lián)，尤其是在同一學(xué)科或興趣領(lǐng)域內(nèi)。（剩余3982字）