【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,傳統(tǒng)文獻(xiàn)采訪已無法滿足讀者需求,現(xiàn)有的圖書薦購方式存在盲目性、個(gè)人偏好嚴(yán)重、利用率不高、較被動(dòng)等問題,對(duì)此,本文結(jié)合當(dāng)下數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展背景,提出了一種基于讀者行為數(shù)據(jù)分析的圖書薦購模型方法。詳細(xì)描述了模型的構(gòu)建流程,其中,改進(jìn)了本文所需的K-means挖掘算法、重點(diǎn)討論了活躍書籍的挖掘過程并給出了計(jì)算方法;綜合各種因素計(jì)算薦購結(jié)果中每本書的薦購指數(shù),最后實(shí)現(xiàn)了一個(gè)面向采購人員的圖書薦購決策支持系統(tǒng),根據(jù)應(yīng)用實(shí)例對(duì)研究方法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的主要工作和成果如下:1.討論了活躍書籍的挖掘過程。以高校圖書館讀者行為數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,分析出影響圖書活躍度的因素有被借閱次數(shù)、圖書出版社、借閱者身份、被檢索次數(shù)等,并給出了計(jì)算方法,使得圖書特征項(xiàng)量化,便于后續(xù)的聚類分析比較。2.改進(jìn)了K-means算法。針對(duì)活躍書籍挖掘的讀者行為數(shù)據(jù)特點(diǎn),本文選取了聚類算法中的K-means算法,由于傳統(tǒng)算法的聚類結(jié)果不穩(wěn)定且準(zhǔn)確率低,本文對(duì)傳統(tǒng)的K-means算法進(jìn)行了改進(jìn),通過與其他算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比,改進(jìn)后的算法使得聚類結(jié)果穩(wěn)定不變,聚類結(jié)果的準(zhǔn)確率有所提高。3.提出了一種圖書薦購模型方法。該模型由挖掘活躍書籍和匹配薦購書單2個(gè)過程組成:基于上述的活躍書籍挖掘過程;利用分詞、匹配等技術(shù)將活躍書籍與已有的薦購書單相結(jié)合,最終得到薦購書單。4.實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖書薦購決策支持系統(tǒng)�；谏鲜鰣D書薦購模型方法的思想,結(jié)合薦購指數(shù)的相關(guān)分析與計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖書薦購決策支持系統(tǒng),可以使圖書館主動(dòng)的獲取讀者的需求,大大地減輕了圖書館采訪人員的工作量。本文所提出的基于讀者行為分析的高校圖書館圖書薦購方法對(duì)圖書薦購方式進(jìn)行了有益補(bǔ)充,模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)證明了所提方法的有效性,滿足了高校圖書館圖書薦購的需求。
【圖文】：

圖 3-3 K=2 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響 圖 3-4 K=3 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響圖 3-5 K=4 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響（2）改進(jìn)算法與傳統(tǒng)算法的聚類結(jié)果比較

圖 3-3 K=2 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響 圖 3-4 K=3 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響圖 3-5 K=4 時(shí)的閾值參數(shù)對(duì)準(zhǔn)確率的影響（2）改進(jìn)算法與傳統(tǒng)算法的聚類結(jié)果比較
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13;G258.6;G253

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本文編號(hào)：2705773