【摘 要】
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针对高校图书馆图书荐购无法满足读者需求的问题,设计了一种基于读者行为数据挖掘的高校图书荐购模型,该模型包括挖掘活跃书籍和匹配荐购书单两个过程。提出了一种基于改进的
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针对高校图书馆图书荐购无法满足读者需求的问题,设计了一种基于读者行为数据挖掘的高校图书荐购模型,该模型包括挖掘活跃书籍和匹配荐购书单两个过程。提出了一种基于改进的k-means算法的活跃书籍挖掘方法,该方法通过设置可调节的阈值来确定样本集中的噪声点,然后再根据最大距离法选取样本的初始聚类中心,最后基于该算法得出活跃书籍。实验证明:相比传统k-means算法,改进的k-means算法在活跃书籍挖掘过程中稳定性好、准确率高,满足了高校图书馆图书荐购的需求。
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