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基于SVM和DS证据理论的图书馆读者借阅行为分析

Research on the Application of Support Vector Machine (SVM) and DS Evidence Theory in the Book Lending

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文章针对当前读者人数规模持续扩大且借阅行为日益多样化,而传统图书馆读者的借阅行为分析存在工作效率不高、精度低等缺陷已经难以满足要求等问题,提出一种基于支持向量机和DS证据理论的新型分析方法.首先,对当前学术界有关读者借阅行为的研究现状进行了深入分析,在此基础上将图书馆读者借阅行为特征进行了提取,同时完成数据聚类.其次,基于支持向量机来完成特征参数分类,再将其转化成DS证据基本信度.最后,基于DS证据理论实证分析读者借阅行为,结果显示本次研究准确率高达88％,明显高于其他分析方法.

姜笑楠

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大连职业技术学院图书馆 辽宁大连 116000

图书馆 借阅行为 读者 支持向量机 DS证据理论

2022

图书馆研究与工作
浙江省图书馆学会 浙江图书馆

图书馆研究与工作

ISSN：
年,卷(期)：2022.(2)
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