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基于数据挖掘技术的图书馆用户借阅行为分析

摘要：为提高图书馆的服务质量，保证推荐的图书与用户需求之间具有高度适配性，基于数据挖掘技术的应用，以某图书馆为例，对其用户借阅行为的特征分析展开研究。通过采集、预处理用户数据，运用余弦相似度算法来评估借阅行为相似度，并聚类用户。结合业务需求，分配特征权重，计算喜好指数，实现个性化图书推荐。实验结果表明：本文提出的方法可以实现对用户借阅行为的精准分析，推荐图书与用户喜好的适配程度高达到90%。

关键词：数据挖掘技术喜好指数聚类相似度测量用户借阅行为图书馆

AnalysisofLibraryUserBorrowingBehaviorBasedonDataMiningTechnology

PANXiaoping

QuanzhouLibrary，Quanzhou，FujianProvince，362000China

Abstract：Inordertoimprovetheservicequalityofthelibraryandensureahighdegreeofadaptabilitybetweenrecommendedbooksanduserneeds，basedontheapplicationofdataminingtechnology，thisstudytakesacertainlibraryasanexampletoanalyzethecharacteristicsofitsuserborrowingbehavior.Bycollectingandpreprocessinguserdata，usingcosinesimilarityalgorithm，weevaluatedborrowingbehaviorsimilarity，andclusteredusers.Basedonbusinessneeds，allocatefeatureweights，calculatepreferenceindices，wecanachievepersonalizedbookrecommendations.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcanachieveaccurateanalysisofuserborrowingbehavior，andthedegreeofadaptationbetweenrecommendedbooksanduserpreferencesreaches90%.

Keywords：Dataminingtechnology;Preferenceindex;Clustering;Similaritymeasurement;Userborrowingbehavior;Library

图书馆在数字化时代面临数据利用挑战，数据挖掘技术成为提升服务的关键。吕忠闯等人[1]利用人工智能模型提升工作场所安全，但数据收集与模型泛化是难题。李书娴等人[2]通过ConvNeXt分类器识别异常行为，亦受限于数据质量与实时性。本文聚焦数据挖掘技术，以某图书馆为例，深入研究其用户借阅行为特征，通过精准分析借阅数据，旨在提升图书馆服务质量和用户满意度，推动图书馆管理的规范化与智能化。面对数据质量与实时性挑战，研究将探索有效策略，确保分析结果的准确性和实用性。

1图书馆用户借阅行为数据预处理

为满足图书馆用户借阅行为的分析，在设计方法中，需要采集用户的行为数据。采集数据类别包括用户基本信息、借阅记录、浏览记录、用户反馈等。

完成基础数据的采集后，对于缺失的字段，根据字段的重要性和数据的分布情况，对其进行填充。识别并处理异常值，如借阅时长过长或过短、年龄异常等，采取删除、替换或缩放到合理范围[3]。在此基础上，对完成清洗后的数据进行转换。将借阅时间和归还时间转换为统一的日期时间格式，并可能提取出年、月、日、小时等特征[4]。对图书标题、作者等文本字段进行清洗，去除不必要的空格、标点符号，在有必要的情况下，对数据要进行分词处理。在此基础上，使用独热编码，将分类变量（如性别、图书类别）转换为数值型。此过程如下计算公式所示。2行为数据相似度测量与聚类

完成上述设计后，引进数据挖掘技术，进行用户行为数据的相似度测量与聚类。在此过程中，从预处理后的数据中选择或构建合适的特征，利用数据挖掘技术中的余弦相似度算法，评估两个用户借阅行为相似程度。此过程可以用如下计算公式表示