高校图书馆管理系统中的聚类挖掘应用：读者与图书分类

"聚类挖掘在高校图书馆管理系统中的应用 (2012年)，通过Clementine软件使用K-means模型对读者借阅行为和图书流通情况进行分类，将读者分为‘活跃读者’、‘消极读者’和‘一般读者’，图书分为‘热门书’、‘冷门书’和‘一般书’，以提供个性化服务和管理策略。" 正文: 聚类挖掘是数据挖掘的一种重要技术，主要用于发现数据集中的自然群体或类别，无需预先设定类别，而是通过相似性度量和聚类算法自动将数据分组。在2012年的这篇研究中，作者韩存鸽探讨了聚类挖掘如何应用于高校图书馆管理系统，以优化服务和管理。 首先，文章介绍了聚类挖掘的基本理论。聚类分析旨在识别数据集中的内在结构，将相似的数据点聚集到同一类别，而与其它类别保持相对距离。K-means模型是最常见的聚类方法之一，它通过迭代过程不断调整类别中心，使得每个数据点与所在类别的中心点距离最小，从而达到最佳聚类效果。 在具体应用中，研究选取了武夷学院图书馆的流通数据作为分析对象。通过对读者借阅册数的分析，K-means模型将读者划分为三类：活跃读者、消极读者和一般读者。这些分类有助于图书馆了解读者的不同需求，为他们提供个性化的服务。例如，对于活跃读者，可以提供更多的新书推荐、预约服务和延长借阅期限；对于消极读者，可能需要通过举办活动、提供阅读激励等方式激发他们的阅读兴趣；而对于一般读者，则保持常规服务。 另一方面，通过对图书流通量的分析，将图书分为热门书、冷门书和一般书。这种分类有助于图书馆优化资源配置，对热门书增加采购和复制品，确保供应；对冷门书则考虑是否需要调整位置或进行推广，以提高其利用率；对于一般书，维持适当的比例，满足多样化的需求。 通过聚类挖掘的结果，图书馆可以更科学地制定服务策略和管理决策，比如调整开放时间、空间布局、采购策略等，以提高资源利用效率，提升读者满意度。此外，这种基于数据分析的方法也为其他领域提供了借鉴，如商业智能中的客户细分、市场策略制定等。 聚类挖掘在高校图书馆管理系统中的应用，不仅提升了服务质量，还促进了图书馆的精细化管理，体现了大数据和数据挖掘技术在传统领域的创新应用价值。