大数据时代高校图书馆读者借阅行为的数据挖掘分析.pdf

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大数据时代高校图书馆读者

借阅行为的数据挖掘分析

唐小玲

摘要探讨大数据技术在对高校图书馆读者借阅行为进行分析中的具体应用，包括数据分析和

挖掘技术概述、读者行为的多元化分类、数据采集与分析的多元化途径。通过构建个性化阅读清单

和智能推送系统，提出一系列基于大数据技术的优化策略，以提升高校图书馆的服务质量和用户

体验。

关键词大数据；高校图书馆；数据挖掘；个性化服务

中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（2025）370-0029-04

在信息化时代背景下，高校图书馆作为知识传噪声的数据中挖掘出隐藏的、潜在的、有用的信息。

播与学术交流的重要平台，其服务质量与读者满意该过程通常需要借助计算机强大的计算能力，结合

度成为衡量其效能的重要指标。随着大数据技术的多种算法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等，

广泛应用，高校图书馆迎来前所未有的发展机遇。来发现数据间的复杂关系和内在规律。在图书馆借

通过深入挖掘和分析读者借阅行为数据，图书馆能阅行为分析中，数据挖掘技术能够帮助高校图书馆

够更精准地把握读者需求，优化资源配置，提升服发现师生的借阅模式、图书之间的关联度甚至预测

[2]

务质量。未来的借阅趋势。

1数据分析和挖掘技术概述2读者行为的多元化分类

在大数据时代背景下，数据分析和挖掘技术已在高校图书馆的运作中，读者行为是评估服务

成为推动各行业发展的关键力量。数据分析作为一质量、优化资源配置及提升读者满意度的重要参考。

种系统的方法，通过正确的统计方式和逻辑推理，随着大数据技术的广泛应用，对读者行为的分类与

将收集到的大量信息进行处理、整理和分析，提取分析变得更加深入和细致。

出对决策制定有价值的知识和见解[1]。在图书馆领2.1到馆行为分析

域，数据分析技术的应用包括读者借阅数据、图书到馆行为作为读者与图书馆物理空间直接互动

馆流量数据、电子资源访问记录等，这些数据可以的体现，是高校图书馆服务的重要组成部分。随着

帮助高校图书馆洞察师生的借阅偏好、阅读习惯及高校图书馆功能的日益丰富，到馆行为已不能局限

潜在需求。于图书的借阅与归还，其涵盖多种形式的学术活动、

数据挖掘技术又称数据采集，其超越了简单的文化交流及休闲体验。借阅与阅读是到馆行为的核

数据查询和报表生成，专注于从大量、不完全、有心。读者通过亲自前往图书馆，浏览丰富的纸质藏

基金项目：四川工业科技学院校级科研项目“高校图书馆借阅行为大数据分析”（编号：GKY23A08）。

作者简介：唐小玲，讲师，四川工业科技学院电子信息与计算机工程学院，研究方向为程序设计、系统开发。

cpcst@126.com丨

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书，选择自己感兴趣的书籍进行借阅或现场阅读。问题。基于共同兴趣爱好的社交网络有助于促进读

该过程能够满足读者的知识需求，促进图书馆资源者之间的交流和合作，形成