基于数据挖掘的高校大学生读者阅读趋向研究

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5、案管理二级学科：情报学研究方向：数字图书馆学位类型：学术硕士东北师范大学学位评定委员会2016年6月摘要进入21世纪以来，社会的发展进程加快，读者受到来自社会各个方面的影响，读者的阅读趋向、阅读特征也在发生着变化，尤其是大学生读者，他们接受新鲜事物的能力强，阅读趋向、阅读特点变化的周期更短。高校图书馆作为高等教育的服务机构，应该充分了解读者的阅读趋向，掌握读者的阅读兴趣，这直接影响着高校图书馆的服务质量。目前图书馆管理系统中，缺乏利用读者借阅数据来分析读者阅读趋向的功能，而数据挖掘技术可以通过一定的算法发现隐藏在

6、数据背后的潜在规律，因此，数据挖掘为解决此问题提供了一种新的途径。本文总结和概括了数据挖掘、读者阅读趋向的研究现状，并对国内外的研究现状进行了对比，论述了数据挖掘的定义、任务、流程，对数据挖掘的方法进行了详细的介绍，主要包括聚类分析、关联规则方法、预测建模等。在此基础之上，本文选择某高校某一届本科生四年的借阅记录作为数据研究对象，利用SQLServer对数据进行了数据清洗，数据转换，数据集成，完成了数据的预处理工作。在数据挖掘阶段，本文主要从两个方面来研究读者的阅读趋向：一方面，利用聚类分析对读者阅读趋向进行研究

7、。首先，利用K-Means算法完成了对读者的聚类，根据读者的借阅数量、兴趣爱好将读者进行分类，同时对每一类读者的特点进行了分析，为后文的关联规则分析打下了基础；其次，根据图书被借阅次数将图书进行分类，并且分析了每一类图书的组成，可以为图书剔旧和采购提供一定的指导意见。另一方面，利用关联规则分析对读者阅读趋向进行研究。首先，在聚类基础之上对书目之间进行关联规则分析，进一步掌握了读者在大学不同阶段的阅读趋向，为读者进行更优质的图书推荐提供了可能；其次，对学院与书目之间、专业与书目之间进行了关联规则分析，掌握了不同学院

8、与不同专业之间的阅读趋向。本文结合数据挖掘结果为图书馆提供了一些建议，希望对图书馆能有一定的帮助。最后，总结了本文所做的工作、取得的成果，并展望了本文未来的研究方向。关键词：阅读趋向；数据挖掘；大学生读者；聚类分析；关联分析IAbstractSincethe21stcentury,thedevelopmentofthesocietyaccelerated,readersa