基于数据挖掘的图书馆读者借阅行为分析

摘要

针对传统方法存在对图书馆读者借阅行为数据利用率低、对读者图书借阅行为分析不准确的问题,提出基于数据挖掘的图书馆读者借阅行为分析方法.采用基于相似系数矩阵的聚类算法,对图书馆读者借阅行为实施分析,采用Jaccard相似系数度量高维度图书馆读者借阅数据的相似度,对高维度读者借阅数据进行聚类分析,解决图书馆读者借阅数据维度高的问题.构建聚类算法时塑造了新矩阵,当新矩阵中的所有元素都大于初始阈值时,说明数据聚类过程结束,聚类算法的构建实现图书馆读者借阅行为数据的有效分类,针对读者设计个性化专属图书推荐服务.分析了所提方法的应用过程,对图书馆读者借阅图书信息数据实施预处理后,进行读者借阅行为分析.实验结果说明,所提方法能提高图书馆读者借阅行为数据的利用率,具有较高的执行效率和CPU利用率,对读者图书借阅行为分析能力强.