侯松霞

[摘 要] 本文针对图书馆数据低效利用的现状，采用了基于R的数据挖掘技术对图书馆借阅数据进行了深入挖掘，以期发现这部分数据所隐含的价值。通过数据挖掘从借阅数据中探索其中隐含的规律，并将挖掘出的规律信息进行实际应用，从而实现数据挖掘对数据中价值的发现和高效利用。

[关键词] R；图书馆用户；借阅行为；数据挖掘

[中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037（2017）2-91-6

Data Mining Study of Library Users' Borrowing Behavior based on R

Hou Songxia

（Tianjin Transportation Vocational College， Tianjin 300112）

Abstract： The article aims at the status of inefficient use of library data， adopts R based data mining technology， and deeply evacuates the borrowing data of library， hoping to find the implied values of the data. In order to complete the efficient use of the value of the data by data mining， we explore the implied laws of the borrowing data by data mining and apply the mined laws into practical application .

Key words： R； library users； borrowing behavior； data mining

1 引言

评判一个图书馆服务水平的基本标准应当是借阅者的借阅需求满足情况。为尽可能满足借阅者的借阅需求，图书馆需要在馆藏文献管理及对借阅者提供个性化服务两个方面做出努力。因此，需要通过对用户借阅行为进行深入的数据挖掘，得到更加接近真实的用户需求情况。通过对用户的借阅兴趣、借阅习惯进行分析总结，在预测未来的借阅行为的基础上，发挥图书馆对用户的引导教育作用。

2 图书馆用户借阅行为分析数据特点

图书馆的服务对象主要可以分为：教师和学生。根据专业的不同，又可以进一步细分，如学生用户可以进一步細分为理工类学科与人文社科类学科等。显然，各类用户群对信息的需求层次差异很大，同一用户群中不同专业的用户信息需求也存在较大差异[1]。图书馆用户的学科专业性非常明显，信息需求主要集中在与专业领域紧密相关的专业文献上，不同专业的用户需求差异十分明显，可以根据挖掘数据的结……