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基于数据挖掘感知读者借阅规律的智慧型图书馆建设
引用本文:王雪,金玲,苏晓宏.基于数据挖掘感知读者借阅规律的智慧型图书馆建设[J].大连民族学院学报,2016,18(4):433-436.
作者姓名:王雪  金玲  苏晓宏
作者单位:1.大连民族大学 图书馆,辽宁 大连 116605;
2.大连海事大学 图书馆,辽宁 大连 116026
基金项目:国家自然科学基金项目(61374170);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划(LJQ2013125)。
摘    要:以大连民族大学所有本科生读者两年借阅流通数据为研究对象,利用数据挖掘与统计分析的方法,通过天、周、年三个时间尺度深入分析了读者借阅行为的时间特性与周期特性,进而感知读者需求与目前服务的不匹配之处,最后对应优化各种业务流程使图书馆更加智慧地为读者提供服务。研究表明,通过大数据分析方式来感知读者借阅行为规律,对于提高图书馆服务水平、建设智慧型图书馆具有非常重要的意义。

关 键 词:借阅行为  数据挖掘  智慧型图书馆  

Smart Library Construction by Perceiving Readers’ Borrowing Regularity Based on Data Mining
WANG Xue,JIN Ling,SU Xiao-hong.Smart Library Construction by Perceiving Readers’ Borrowing Regularity Based on Data Mining[J].Journal of Dalian Nationalities University,2016,18(4):433-436.
Authors:WANG Xue  JIN Ling  SU Xiao-hong
Institution:1.Library of Dalian Minzu University, Dalian Liaoning 116605, China;
2.Library of Dalian Maritime University, Dalian Liaoning 116026, China
Abstract:In this study, we focus on all the undergraduate readers’ circulation data within two years in Dalian Minzu University, and thoroughly analyze the time regularity and periodicity of readers’ borrowing behavior at day, week and year time scales by utilizing the methods of data mining and statistic analysis. And we can perceive that our current service does not match readers′ demand. Finally by correspondingly optimizing various work flow, the library can provide smarter service for readers. This study illustrates that perceiving the time regularity of readers’ borrowing behavior by big data analysis is significant for improving the service and construction of smart libraries.
Keywords:borrowing behavior  data mining  smart library  
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