数据挖掘在图书馆用户资源管理中的应用研究_周倩

资 源 简 介

数据挖掘在图书馆用户资源管理中的应用研究_周倩

详 情 说 明

数据挖掘技术在图书馆用户资源管理中的应用为现代图书馆服务提供了智能化转型的新思路。该研究聚焦如何通过数据挖掘技术优化图书馆的资源管理和服务模式。

在用户行为分析方面，数据挖掘技术能够处理读者借阅记录、检索历史等海量数据，识别读者的兴趣偏好和资源使用规律。例如，通过关联规则挖掘可以发现不同学科书籍之间的借阅关联性，为图书采购和推荐系统提供依据。

资源优化配置是另一个重要应用场景。利用聚类分析技术，图书馆可以对馆藏资源进行智能分类，评估各类资源的使用效率。同时，预测模型能够基于历史数据预估未来某类资源的需求量，实现库存的动态调整。

决策支持系统的构建也受益于数据挖掘。通过对用户投诉、咨询等非结构化数据的文本挖掘，图书馆能够及时发现服务短板；而借阅高峰期的时序分析则有助于科学安排开放时间和人力资源。

该研究体现了数据挖掘技术在提升图书馆运营效率、改善用户体验方面的重要价值，为智慧图书馆建设提供了技术参考框架。