一种基于数据挖掘的图书荐购方法

摘要

一种基于读者行为数据挖掘的高校图书荐购方法，该方法包括挖掘活跃书籍和匹配荐购书单两个过程，提出了一种基于改进的K‑means算法的活跃书籍挖掘方法，该方法通过设置可调节的阈值来确定样本集中的噪声点，然后再根据最大距离法选取样本的初始聚类中心，最后基于该算法得出活跃书籍。实验证明，相比传统K‑means算法，本发明改进的K‑means算法在活跃书籍挖掘过程中稳定性好、准确率高，满足了高校图书馆图书荐购的需求。