基于Weka读者借阅行为分析

图书管理系统借阅数据直接反映了读者的借阅行为,对其研究可以了解读者的借阅习惯。使用Weka软件,运用其关联分析、聚类中的不同算法对华南师范大学2008年研究生图书借阅数据进行分析,获取了一些有益的分析结果,对提高图书馆的服务起到一定的帮助作用。     

后疫情时代高校图书馆图书借阅率提升探讨——以西南科技大学图书馆为例

高校图书馆借阅率是检测图书馆文献采购质量以及资源配比是否科学合理的重要指标，文章以西南科技大学图书馆近5年图书借阅率逐步下降为例，分析了图书借阅率下降的原因，并对如何提高借阅率提出了自己的见解。     

一种面向高校图书馆的个性化图书推荐系统

个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和内容相似度计算以及标签信息获取方法的基础上,研究多种不同的图书推荐方法,以挖掘用户的潜在信息需求。最后利用图书馆的真实数据设计面向高校图书馆的个性化图书推荐系统,同时以标准网络数据集通过实验验证来评估推荐方法的有效性。     

基于画像分析的公共图书馆少儿精准阅读推广研究

[目的/意义]构建以用户借阅行为画像为导向、与馆藏图书资源画像内容挖掘相结合的精准阅读推广模式,进而有效地推广阅读。[方法/过程]基于江苏省公共图书馆大数据服务平台,以2021年某市公共图书馆7 728名读者、84 754条借阅数据为研究对象,借助Excel、FineBI和微词云等工具,分析读者的历史行为数据建立用户借阅行为画像,同时采取结合图书特征和资源标签的方法建立资源画像,在此基础上进行图书推荐。[结果/结论]根据用户画像和资源画像的特征相似度进行推荐图书,可以提高阅读推广服务精准化和增加用户黏性。     

基于Markov链的图书推荐系统的研究与设计

本文在分析了读者借阅行为和马尔可夫预测模型的基础上,介绍了基于Markov模型的图书推荐系统的设计与实现。该方法根据读者借阅特征,通过统计原理并充分利用读者借阅历史进行预测。实践证明该系统取得了满意的结果。     

图书馆服务场景下中文图书被引特征的挖掘、分析与应用——以G类图书为例

[目的/意义]多角度分析图书被引行为，可展现图书在学术应用场景的特点，提高图书关联评价、采购入馆的准确性和科学性。[方法/过程]本研究以南京大学图书馆G类中文图书为研究对象，采集书目数据、点击量、借阅量及其在中国社会科学引文库中的引文数据，从引用类型、引用规律、引用网络等方面，展现了图书的自引、跨学科引用、被引半衰期、知识广度、知识深度等各项隐性指标的分布特征及相关性，进一步剖析了图书采购、借阅行为的特点。[结果/结论]结果表明，当前读者借阅行为普遍缺乏方向感，图书馆优先采购涉猎广泛的图书，缺乏对图书知识深度及学界认可度的重视。为此，有必要在图书推荐和采购过程中纳入引文评价、关联指标，提升读者阅读体验，优化图书馆馆藏质量。     

提高图书馆借阅率的几点思考

文章结合实践,针对图书借阅率的问题进行了分析,从采购、宣传、引导、阅读氛围、提高网络使用率等方面提出了几点看法和建议。     

基于Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测

运用混沌理论对高校图书馆图书借阅流量数据时间序列进行相空间重构,分析得出高校图书馆图书借阅行为的演化具有明显的混沌特征。针对图书借阅流量在不同时间粒度各时期中的波动特点,构建了基于最大Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测模型。通过对中国矿业大学图书馆图书借阅流量的验证表明,混沌预测模型的预测结果较为合理。     

一种高校读者借阅偏好的个性化图书推荐

现有个性化图书推荐没有考虑受纸质图书的复本,构建读者及纸质图书属性矩阵、读者借阅偏好矩阵,定义基于页数的借阅时间、新书、图书类别的借阅权重。建立读者借阅偏好矩阵和读者属性矩阵的关联、读者借阅偏好矩阵和纸质图书属性矩阵的关联。根据教育部对高校大学生专业课程设置的特点、读者借阅记录的统计,在图书馆书库存在复本的情况下区分专业、非专业纸质图书推荐。在真实的借阅记录数据集上,实验验证提出方法的有效性。     

基于借阅统计的采购量建模研究

以H语言类图书的借阅量和藏书量为例,通过借阅量和借阅率之间的数量关系,介绍如何确定一类图书下一学年度采购量及采购量置信区间的步骤和方法,为高校图书馆采访决策提供参考。     

一种基于ASP.net的图书借阅管理系统设计

本文采用Browser/Server运行模式,使用ASP.net工具开发,C#语言实现了一个图书借阅管理系统,系统能保证数据的实时更新,完成图书的借还功能,能实现前后台的交互.其普通用户功能有:浏览图书,查询图书,续借图书,修改个人资料;后台用户功能有:添加、删除图书,添加、删除用户,查询图书,浏览图书,超期处理,借书处理,还书处理.     

基于聚类的借阅模式分析

图书馆的读者借阅记录中通常会隐含读者的借阅兴趣和规律,如何有效地从中提取出读者对各类图书的兴趣,对读者的借阅模式加以区分,可以对图书的分类组织、图书的采购编目、以及读者服务等方面起到良好的指导作用。引入数据挖掘中的聚类思想,提出了一种基于聚类的借阅模式分析方法,在读者借阅记录上的实验表明通过读者对不同类别图书的兴趣作为度量对读者借阅模式加以区分的方法是行之有效的。     

读者借阅书目序列模式挖掘——以国际关系学院图书馆为例

基于国际关系学院图书馆的读者借阅数据,对数据进行预处理,采用SPSS Clementine挖掘工具对预处理后的借阅数据,实施序列模式挖掘,分析读者借阅书目间的序列关系,为图书馆预测读者借书需求、合理安排图书采购和对用户进行图书推荐提供建议,为数据挖掘实践提供经验。     

高职医学图书馆图书的借阅统计与分析——以江苏建康职业学院为例

通过对江苏建康职业学院图书馆2011年~2012年各类图书借阅数据和不同类型读者借阅数据进行统计分析,探讨了高职医学生的借阅倾向和阅读特点,以期为优化藏书结构,提高服务质量提供参考。     

体育院校图书流通借阅分析与对策——以武汉体育学院图书馆为例

根据武汉体育学院图书馆流通部的馆藏借阅情况开展了统计和分析,针对分类学科图书的流通量、院系读者的阅读倾向进行了调查研究,报告了体育院校读者使用文献资源的实际现状,提出了改善读者借阅率的有效方法。     

基于核聚类算法的高校图书借阅信息分类方法

针对高校图书馆读者借阅文献类型、流量实时监测问题，提出了一种基于模式识别中核聚类算法的自动分类和统计分析方法。首先按照中图法所列22个大类对馆藏图书类型和借阅记录情况进行量化编码，然后对编码后的数据进行规整处理。以流通系统的读者数据库为底层数据支持，采用本文提出的方法开发出流量分类统计和预报应用系统。对大庆石油学院图书馆流通数据进行实际处理，结果证明了该算法的有效性和可靠性。     

基于回归分析的高校图书馆平均复本量研究

在回归分析理论指导下,根据平均复本量与借阅率线性相关系数判定条件,以H语言类图书借阅、藏书数据为例,介绍如何求得其未来2008～2009学年度平均复本量点预测值和置信区间的基本方法.根据类似的相关系数判定条件,从37类图书借阅数据中,筛选出置信度在95%以上的20类图书数据,应用回归分析方法,求得这20类图书2008～2009学年度平均复本量点预测值和置信区间,作为图书采购部门确定采购复本量的参考依据.     

基于随机森林的图书采购决策模型

[目的/意义]为了最大限度地满足读者需求和优化馆藏的需要,辅助馆员进行图书采购决策。[方法/过程]综合考量图书采购的多种影响因素,对图书馆藏书和借阅数据进行挖掘,借助人工智能技术的研究成果,运用随机森林构建了图书采购决策模型。以湘潭大学图书馆近10年的采购数据作为样本,进行实验对比分析,并对模型进行反复调整与改进,形成新的采购模型。[结果/结论]实验结果表明该模型建设思路切实可行,具有较好的准确性,能够有效提高图书采购的资金利用率,为图书馆进行采购决策提供新思路和途径。     

基于BP神经网络的高校图书馆借阅与采购量化分析

介绍了BP神经网络的结构与算法,并以江苏城市职业学院图书馆语言类图书为实例,提出了运用神经网络预测下一年度图书借阅量和图书采购量的步骤和方法.     

关联规则挖掘技术在图书借阅服务中的应用研究

在概述关联规则挖掘技术的基础上,深入分析关联挖掘技术在图书馆借阅服务中的应用,通过关联规则挖掘技术统计与分析图书馆借阅服务信息,统筹借阅服务与采访服务,实现图书推荐服务等个性化信息服务方式,为提高图书馆信息服务层次与水平提出了一些建议与对策。