大数据背景下的图书馆读者借阅行为分析

图书馆读者的数量大、借阅行为复杂多变,而传统图书馆读者借阅行为分析方法精度不高,且工作效率极低,无法满足现代图书馆管理的要求。为了更好地刻画图书馆读者借阅行为,提高图书馆读者借阅行为分析的准确性,设计了大数据背景下的图书馆读者借阅行为分析方法。首先,分析图书馆读者借阅行为的研究现状,对图书馆读者借阅行为分析数据进行聚类分析,并提取图书馆读者借阅行为分析特征;然后,采用大数据分析技术——最小二乘支持向量机对图书馆读者借阅行为变化特点进行拟合,构建图书馆读者借阅行为分析模型;最后进行图书馆读者借阅行为分析实例验证。结果表明,大数据背景下的图书馆读者借阅行为分析精度超过93%,而当前其他分析方法的精度均小于90%,同时,减少了图书馆读者借阅行为分析时间,所提方法分析速度明显加快,具有显著的优势。