【摘 要】
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传统的图书管理系统中所拥有大量的信息并没有进行深层次的应用及研究分析。本文应用聚类分析算法,帮助图书管理人员了解读者对不同类型书籍的喜爱程度和检索图书的类型,从而
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传统的图书管理系统中所拥有大量的信息并没有进行深层次的应用及研究分析。本文应用聚类分析算法,帮助图书管理人员了解读者对不同类型书籍的喜爱程度和检索图书的类型,从而得出使用频率较高的图书分类。通过实验分析获得的相关规律和结论,为图书馆数字资源的采购、引进以及个性化服务推荐提供有力的数据依据和决策管理支持。
The traditional library management system has a lot of information does not carry out deep application and research analysis. In this paper, cluster analysis algorithm is used to help library managers understand readers’ preference for different types of books and the types of books retrieved, thus leading to higher classification of books. Through the experimental analysis of the relevant rules and conclusions, for the library digital resources procurement, introduction and personalized service recommendation to provide a strong basis for data and decision-making management support.
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