基于数据挖掘算法的图书馆读者行为分析与应用研究

摘要：随着信息技术的发展，图书馆积累了大量用户数据，传统管理方法难以应对其复杂性与多样性。为此，文章采用K-means聚类算法和Apriori关联规则算法对图书馆读者行为进行深入分析。研究结果表明，通过聚类分析，读者群体被划分为五类，不同群体在借阅频率和书籍偏好上表现出显著差异。关联规则分析揭示了不同书籍之间的潜在关联，尤其是在同一学科或兴趣领域内。通过数据挖掘技术，图书馆能够预测读者的潜在需求，优化馆藏布局，提升资源利用效率，并为个性化服务提供决策支持。结论表明，数据挖掘算法对图书馆管理具有重要的应用价值，能够帮助优化资源配置，提升读者满意度。

关键词：数据挖掘；图书馆；行为分析；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）02-0064-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

随着信息技术的飞速发展，图书馆积累了大量的用户数据，包括借阅记录和个人资料。这些数据的体量和复杂性促使图书馆管理者寻找更为有效的方法来分析和利用这些信息。传统的图书馆数据管理往往局限于基本的统计和检索功能，无法深层次揭示用户行为背后的规律和潜在需求。数据挖掘技术作为一种强大的信息处理工具应运而生，特别是在高校图书馆中，通过对用户行为数据的深度挖掘，可以发现借阅模式和用户偏好，为个性化服务提供有力支持。这不仅有助于优化馆藏资源的配置，还能提高图书馆的服务质量和资源利用效率。

关于数据挖掘在图书馆读者行为分析中的应用，学者们展开了相关研究。蒋一锄[1]通过采集读者的历史行为数据，利用数据库、网络数据、读者流、读者行为感知四个维度，深入挖掘读者的真实需求。贾彦玲[2]通过对图书馆借阅记录的深度挖掘，发现读者的借阅行为、图书分类、学科特点以及读者类型之间存在一定的关联性。但是，现有研究缺乏不同方法的整合与学科交叉规律的分析。

为此，在前人工作的基础上，本研究采用Kmeans聚类算法和Apriori关联规则算法，对图书馆读者行为进行更加细致的分析和应用探索。与以往研究相比，本研究的创新点在于：通过聚类分析，不仅细分了读者群体，揭示了各类群体在借阅频率和书籍偏好上的差异；还通过关联规则挖掘，发现了不同书籍之间的潜在关联，尤其是在学科交叉和特定领域内的借阅规律。这不仅能够提升图书馆资源利用效率，还为未来智能化推荐系统的设计提供了理论支持，具有重要的实践意义。

1 图书馆读者行为分析框架

图书馆读者行为分析的数据收集过程包括多个步骤。首先，通过图书馆信息管理系统，收集读者的个人资料、借阅记录、查询关键词等数据。个人资料包括姓名、学号、年级和专业等基本信息；借阅记录涵盖书籍的借阅时间、归还时间、图书类别和编号等信息；查询关键词记录用户在系统中的检索行为。接着，对采集到的原始数据进行清洗，删除重复和无效数据，并处理缺失值。随后，通过唯一标识符（如读者条码） ，将个人信息、借阅记录和查询行为进行整合，构建一个标准化的用户行为数据库，确保数据结构的完整性和规范性。

在读者行为分析中，聚类分析是核心步骤之一。K-means算法以其高效性和适应性广泛应用于大数据环境，特别适合处理图书馆读者行为的多维数据。因此，通过K-means算法，根据用户的借阅书籍类型、数量和频率等信息，将用户划分为不同的群体，不同群体的用户表现出不同的借阅偏好[3]。在此基础上，Apriori算法专门用于挖掘大数据中的频繁项集和关联规则，非常适合分析图书借阅记录中的书籍关联关系。通过应用Apriori算法进行关联规则分析，挖掘用户借阅记录中的关联关系，揭示不同书籍之间的联系[4]。图书馆读者行为分析框架如图1所示。

通过数据挖掘，图书馆能够预测读者的潜在需求，既可以描述用户当前行为，也预测未来借阅趋势，从而实现个性化图书推荐。

2 图书馆读者行为分析实践应用

2.1 数据采集

通过XX学院图书馆信息管理系统数据库抽取2023年10—12月的数据，主要包括学生信息、图书信息和借阅记录。最终获得原始学生信息4 897条，图书信息9 464条，借阅记录10 144条，部分信息如下。

2.2 数据预处理

数据清洗是数据挖掘前的关键步骤，旨在确保数据的完整性、准确性和一致性。首先，对缺失值进行处理，使用空值校验删除关键字段（如条码等） 为空的记录。对于部分字段缺失但能够推断出的数据，如根据读者条码补全分类号信息，则进行相应的填充。其次，剔除无用或失效的数据，如不相关的教职工、临时人员等信息。最后，进行异常值校验，筛选并删除明显不合理的记录。通过这些步骤，确保数据的准确性，以便后续的分析和挖掘工作顺利进行。

在学生信息表的处理过程中，原本包含的7个属性经过筛选后，保留了对数据挖掘有用的“读者条形码”和“专业”字段，删除了姓名、年级、政治面貌等与数据挖掘无关的属性，以简化数据结构并提升后续处理的效率。同时，在借阅记录表中，删除姓名字段，并通过筛选“外借”和“还回”记录，分别生成两张表。利用读者条形码和单册条形码，对借还周期在一个月以内的记录进行内连接，合并成同一条记录，确保每本书的完整借还行为都体现在同一条数据中。

在数据集成过程中，将读者借阅记录表与学生信息表通过学生条码字段进行内连接，确保集成后的表中包含学生条码、学生专业等关键信息。此时，表格中已经包含读者所借图书的单册条码，但缺少索书号信息。因此，将生成的表格与图书信息表通过单册条码进行内连接，以此获取图书的索书号和分类号等信息。通过两次内连接操作，最终集成的表格将包含学生条码、学生专业、书籍条码以及书籍分类号等关键字段，为后续的数据挖掘操作提供便利。

2.3 读者群体聚类分析

采用K-means算法进行读者群体聚类分析，主要步骤如下所示。

1） 初始中心选择。从用户数据中随机选取5个用户作为初始聚类中心。

2） 距离计算与群体分配。对于每个用户，计算其到所有5个聚类中心的欧几里得距离，并根据距离将其分配到最近的聚类中心。

3） 更新聚类中心。计算每个群体内用户的均值，即通过所有分配到该群体的用户的借阅数据计算出新的聚类中心。

4） 重复迭代。重新计算各用户与各中心的距离，再次进行群体分配。直到所有聚类中心稳定不再发生明显变化，或达到预设的最大迭代次数[5]。

读者群体聚类分析结果如表4所示。

根据读者群体聚类结果，用户可以被分为以下五类群体：

第一类是不活跃用户群体，其借阅次数最少。这类用户人数最多，占总人数的68.09%，显示出他们的借书行为极为不活跃。这部分用户对阅读的兴趣不大，或者受到课业等其他因素的限制。

第二类是较不活跃用户群体，占比19.75%。虽然他们的借阅行为比第一类用户稍微频繁一些，但整体上仍然不算活跃。

第三类是适中用户群体，其借阅次数居中，占比8.58%。这类用户有一定的阅读需求和兴趣，但借阅量仍有较大的提升空间。

第四类是较活跃用户群体，其借阅次数较多，占比2.68%。这类用户表现出较高的阅读欲望，频繁地使用图书馆的馆藏资源。

第五类是活跃用户群体，其借阅次数最多，占比0.90%。这类用户的借阅行为最为频繁，是图书馆的核心读者群体。

2.4 读者行为关联分析

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，常用于发现数据库中的频繁项集以及由此产生的关联规则。其基本原理是通过逐步扩展项集，筛选出满足支持度和置信度要求的频繁项集，再通过这些频繁项集生成关联规则。借鉴前人研究成果，我们设定支持度阈值为0.2，置信度阈值为0.15[6]，利用Apriori算法对图书借阅记录进行关联规则挖掘。这样能够有效筛选出在图书借阅数据中具有较高频率和可靠性的重要关联规则，具体结果见表5。

可以看出，在具有相似阅读兴趣的读者群体中，关联规则的挖掘效果相当理想。在所有读者的借阅记录中，不同书籍之间展现出较强的关联性，尤其是在同一专业或兴趣领域内。当读者借阅某类图书时，系统可以依据挖掘出的规则集，推荐与其相关联的其他图书。关联规则的分析结果为图书馆工作人员采购书籍提供了重要的参考依据，有助于优化馆藏结构，确保馆藏资源的合理配置，以更好地满足读者的需求。

3 结束语

基于数据挖掘算法，本文对图书馆读者的行为特征进行了深入分析。通过聚类分析，读者被划分为不同的群体，这有助于揭示各群体的借阅偏好，特别是在书籍类型、借阅频率等方面。Apriori算法则进一步挖掘了不同书籍之间的关联关系，揭示了读者在借阅某类书籍时倾向于借阅相关书籍的规律。借助数据挖掘的结果，图书馆能够更准确地预测用户需求，优化书籍的布局和推荐系统，从而提升资源的利用效率和用户体验。数据挖掘算法的应用具有重要的实践价值，它不仅帮助图书馆管理者更好地理解读者需求，还为个性化服务和资源配置提供了有力依据。

参考文献：

[1] 蒋一锄，曾德良.大数据挖掘背景下智慧图书馆读者行为数据分析模式研究[J].衡阳师范学院学报，2020，41（3）：49-53.

[2] 贾彦玲，杨柳，宋志阳.数据挖掘在图书馆大数据利用中的应用[J].科技资讯，2024，22（6）：224-226.

[3] 金国峰，潘英杰.基于K-Means与Apriori算法的资源利用率研究：以高校图书馆为例[J].图书馆学刊，2024，46（4）：62-68.

[4] 陈添源.高校读者借阅行为的关联分析及应用实践[J].情报探索，2018（12）：97-102.

[5] 刘璐璐，陈志飚，黄勇，等.基于Apriori算法的图书馆用户行为模式分析研究[J].现代信息科技，2022，6（2）：9-11，16.

[6] 李华群.基于改进Apriori算法在图书馆数据挖掘中应用分析[J].内蒙古科技与经济，2021（24）：66-68，73.

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