聚类与GRNN算法在图书馆读者借阅行为分析中的应用

"本文主要探讨了如何利用聚类分析与GRNN(广义回归神经网络)算法对图书馆读者的借阅行为进行分析，以提升图书馆的管理效率和服务质量。研究以西安工程大学图书馆的读者借阅记录为数据基础，选取读者借阅图书类别和学院归属作为关键变量，通过聚类分析识别出具有相似借阅模式的读者群体。接着，基于聚类群组的借阅特征，构建GRNN模型，并得到高达94%的诊断准确率。该GRNN模型被用于读者借阅行为的深度解析，为图书馆的图书采购决策、馆藏资源优化以及个性化推荐服务提供有力支持，从而推动图书馆向智能化方向发展。" 在当前信息技术飞速发展的背景下，数据挖掘技术逐渐被广泛应用。在图书馆领域，通过对海量的读者借阅信息进行挖掘，可以发现有价值的规律，为构建智能化图书馆提供关键支持。本研究聚焦于读者借阅行为的个性化发展，采用聚类分析和GRNN算法相结合的方法，以解决这一问题。 聚类分析是一种无监督学习方法，旨在根据数据的内在特性将其分为不同的类别或群组。在这个案例中，聚类分析用于划分具有相似借阅习惯的读者群体，揭示不同群体的借阅特征和模式，这有助于理解读者的阅读偏好，为后续的分析和推荐提供基础。 GRNN是一种特殊的神经网络模型，其结构简单，训练速度快且精度高。在本文中，GRNN被用来分析聚类群组中的读者借阅行为，通过学习和预测图书类别之间的关联性，进一步优化推荐系统，确保推荐的图书更符合读者的兴趣。经过验证，GRNN模型的诊断准确率达到94%，证明了其在分析读者借阅行为方面的高效性和可靠性。 将GRNN模型应用于图书馆读者借阅行为分析，可以为图书馆的管理提供科学依据。例如，根据模型的预测结果，图书馆可以更有针对性地采购图书，满足不同读者群体的需求；同时，优化馆藏资源布局，确保各类图书的合理分布；此外，结合读者的借阅行为，图书馆能够提供更加精准的个性化推荐，增强读者的阅读体验，从而提升整体服务质量和用户满意度。 本文的研究不仅在理论层面深化了对图书馆读者借阅行为的理解，而且在实践层面为图书馆的智能化转型提供了切实可行的策略和技术工具。通过聚类与GRNN算法的结合，图书馆能够更好地适应信息时代的需求，提高服务效率，实现资源的优化配置，为读者创造更优质的学习和阅读环境。