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ISSN1009-3044E-mail：wltx@

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第21卷第2期(2025年1月)

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Vol.21,No.2,January2025Tel：+86-551

基于数据挖掘算法的图书馆读者行为分析与应用研究

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刘润嘉，陈浩宇

(1.辽宁财贸学院，辽宁兴城125100；2.天津浩伦气体有限公司，天津300000)

摘要：随着信息技术的发展，图书馆积累了大量用户数据，传统管理方法难以应对其复杂性与多样性。为此，文章采用

K-means聚类算法和Apriori关联规则算法对图书馆读者行为进行深入分析。研究结果表明，通过聚类分析，读者群体

被划分为五类，不同群体在借阅频率和书籍偏好上表现出显著差异。关联规则分析揭示了不同书籍之间的潜在关联，

尤其是在同一学科或兴趣领域内。通过数据挖掘技术，图书馆能够预测读者的潜在需求，优化馆藏布局，提升资源利用

效率，并为个性化服务提供决策支持。结论表明，数据挖掘算法对图书馆管理具有重要的应用价值，能够帮助优化资源

配置，提升读者满意度。

关键词：数据挖掘；图书馆；行为分析；应用

中图分类号：TP311文献标识码：A

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

文章编号：1009-3044(2025)02-0064-03

0引言借阅规律。这不仅能够提升图书馆资源利用效率，还

为未来智能化推荐系统的设计提供了理论支持，具有

随着信息技术的飞速发展，图书馆积累了大量的

重要的实践意义。

用户数据，包括借阅记录和个人资料。这些数据的体

量和复杂性促使图书馆管理者寻找更为有效的方法1图书馆读者行为分析框架

来分析和利用这些信息。传统的图书馆数据管理往图书馆读者行为分析的数据收集过程包括多个

往局限于基本的统计和检索功能，无法深层次揭示用步骤。首先，通过图书馆信息管理系统，收集读者的

户行为背后的规律和潜在需求。数据挖掘技术作为个人资料、借阅记录、查询关键词等数据。个人资料

一种强大的信息处理工具应运而生，特别是在高校图包括姓名、学号、年级和专业等基本信息；借阅记录涵

书馆中，通过对用户行为数据的深度挖掘，可以发现盖书籍的借阅时间、归还时间、图书类别和编号等信

借阅模式和用户偏好，为个性化服务提供有力支持。息；查询关键词记录用户在系统中的检索行为。接

这不仅有助于优化馆藏资源的配置，还能提高图书馆着，对采集到的原始数据进行清洗，删除重复和无效

的服务质量和资源利用效率。数据，并处理缺失值。随后，通过唯一标识符(如读者

关于数据挖掘在图书馆读者行为分析中的应用，条码)，将个人信息、借阅记录和查询行为进行整合，

学者们展开了相关研究。蒋一锄[1]通过采集读者的历构建一个标准化的用户行为数据库，确保数