摘要
K-Means是一种将相似的数据点划分到一个集群、不同的数据点划分到不同集群的聚类算法,Apriori算法则是一种频繁项集挖掘算法.高校图书馆为人才培养和科研服务提供重要助力.以高校图书馆为例,通过数据调查、问卷调查和访谈调查3种方式了解其借阅情况,利用K-Means与Apriori算法分别对借阅数据进行聚类与关联性分析.根据分析结果,提出通过调整采购方案、吸引读者兴趣、优化图书馆馆藏等途径提高高校图书馆资源利用率,实现图书馆投入费用的效用最大化.
基金项目
国家社会科学基金一般项目(2020)(20BKS201)
中国高教学会高等教育科研规划项目(2022)(22FD0202)
NETL
NSTL
万方数据