信息技術的發(fā)展日新月異,讀者能獲得信息的渠道更加廣泛,公共圖書館面臨轉型,在龐大的信息流中,如何有效地提升圖書館的館藏利用率,適應廣大讀者需要的同時,提升公共圖書館自身的核心能力成為重點。公共圖書館讀者眾多,管理系統(tǒng)中有大量的讀者和圖書記錄,這些數(shù)據(jù)有著多方面的分析價值,本文以第三方的角色,結合讀者和圖書的雙重視角對公共圖書館的讀者借閱行為數(shù)據(jù)進行研究分析,利用機器學習中的聚類分析和關聯(lián)規(guī)則算法,建立公共圖書館雙向推薦模型,提出公共圖書館的館藏資源建設以及如何更好地向讀者進行推薦的建議。本研究主要有以下三點結論:第一,讀者的借閱行為偏好受到讀者年齡、性別及圖書出版時間、出版社和作者等雙向特征的影響。第二,公共圖書館目前的整體借閱率不高,借閱頻率高的讀者人數(shù)較少,流通次數(shù)高的圖書數(shù)量也較少,不同內(nèi)容圖書之間的借閱頻次差異較大,館藏資源建設不合理容易導致圖書資源的浪費。第三,讀者的借閱傾向差別較大,例如兒童的興趣愛好廣泛,傾向于借閱不同類別的圖書,符合兒童好奇心理以及全面發(fā)展要求,而成年人的借閱傾向則比較單一。男性跟女性讀者的借閱行為的傾向較為明顯,男性更愛借閱歷史、地理類圖書,女性更愛借...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 導論
    1.1 選題背景
        1.1.1 讀者閱讀選擇困難
        1.1.2 公共圖書館推薦服務轉型
        1.1.3 館藏資源的建設發(fā)展
    1.2 研究意義
        1.2.1 理論意義
        1.2.2 實踐意義
    1.3 國內(nèi)外文獻綜述
        1.3.1 借閱行為的相關研究
        1.3.2 閱讀推薦的相關研究
        1.3.3 圖書薦購的相關研究
    1.4 研究內(nèi)容與思路方法
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 研究思路
        1.4.3 研究方法
    1.5 創(chuàng)新與不足
    1.6 結構安排
第二章 基礎理論
    2.1 借閱行為相關概念
        2.1.1 借閱行為的定義
        2.1.2 借閱行為的特征
        2.1.3 借閱行為的影響因素
        2.1.4 借閱行為的偏好
    2.2 雙向推薦的基本內(nèi)容
        2.2.1 雙向推薦的定義
        2.2.2 雙向推薦的方法
        2.2.3 雙向與單向推薦的區(qū)別和聯(lián)系
第三章 借閱行為雙向推薦模型的構建
    3.1 圖書館和讀者雙向推薦模型
    3.2 讀者活躍度相似性聚類分析模型
        3.2.1 基于K-means算法的模型構建
        3.2.2 算法主體的實現(xiàn)
    3.3 圖書受歡迎度相關性關聯(lián)分析模型
        3.3.1 基于Apriori算法的模型構建
        3.3.2 算法主體的實現(xiàn)
第四章 數(shù)據(jù)的來源和處理
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 數(shù)據(jù)清洗
    4.3 數(shù)據(jù)轉換
第五章 面向讀者閱讀推薦的借閱行為分析
    5.1 讀者視角的借閱行為的特征統(tǒng)計分析
        5.1.1 讀者借閱人數(shù)分布差異分析
        5.1.2 讀者借閱圖書頻次差異分析
    5.2 借閱行為的影響因素相關性的驗證分析
        5.2.1 統(tǒng)計檢驗基本介紹
        5.2.2 Pearson相關性分析
        5.2.3 Logistic回歸分析
    5.3 基于讀者活躍度的聚類分析
        5.3.1 數(shù)據(jù)讀取
        5.3.2 k值確定
        5.3.3 分析結果
第六章 面向圖書館圖書推薦的方法分析
    6.1 圖書視角的借閱行為的特征統(tǒng)計分析
        6.1.1 圖書借閱量差異分析
        6.1.2 圖書被借閱頻次差異分析
    6.2 借閱行為的影響因素相關性的驗證分析
        6.2.1 統(tǒng)計檢驗基本介紹
        6.2.2 Pearson相關性分析
        6.2.3 Logistic回歸分析
    6.3 基于圖書受歡迎度的關聯(lián)分析
        6.3.1 數(shù)據(jù)格式處理
        6.3.2 模型訓練過程
        6.3.3 分析結果
第七章 面向讀者借閱和圖書館藏資源建設的雙向推薦
    7.1 基于讀者借閱圖書偏好雙向視角的綜合關聯(lián)分析
        7.1.1 模型訓練結果
        7.1.2 模型分析的結論
    7.2 面向讀者閱讀推薦的建議
        7.2.1 加大閱讀推薦宣傳力度
        7.2.2 為讀者打造特色推薦圖書活動
        7.2.3 對不同讀者分類個性化精準推薦
        7.2.4 健全閱讀推薦的評價反饋機制
    7.3 面向圖書館圖書薦購的建議
        7.3.1 細化圖書館薦購服務的設置流程
        7.3.2 增強圖書館對圖書薦購的宣傳
        7.3.3 完善圖書館讀者薦購的政策和規(guī)則
        7.3.4 靈活采用多種圖書薦購服務方式
    7.4 本章小結
第八章 結論與展望
    8.1 研究總結
    8.2 研究展望
參考文獻
致謝



本文編號：3770889