规范化序列模式在读者借阅行为模式挖掘的应用研究
een the support degree and the length in sequence mode， the mining results will be normalized and the sequence patterns will be given with weights. Based on the weighted sequential pattern analysis， the linking relation and the borrowing rules can be obtained， and readers may borrow based on these rules.Key words： sequential patterns； prefixspan algorithm； normalization； borrowing rules0 引言数据挖掘又称为数据中知识发现，是从海量数据中获得有趣、有用、隐含在数据背后且可理解的相关知识[1]。数据挖掘中常见方法有关联规则、分类、聚类、序列模式、Web挖掘等，这些技术在图书馆的应用主要集中在关联分析和聚类分析[2]两方面，使用序列模式进行分析的较少。目前各高校图书管理系统经过多年运行生成大量借阅数据，通过对这些数据直接分析可得知哪些是热门书籍读者借阅图率、图书利用率等信息，但是要发现借阅数据背后的规律不是直接分析数据能够做到的。同时，图书馆是为读者服务的部门，应该主动掌握读者的借阅习惯、借阅规律和借阅倾向，主动为读者推荐书籍
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