期刊文章详细信息
高校图书馆读者借阅趋势线性回归建模预测探析
Prediction of Reader Lending Trend in Academic Library by Linear Regression Modeling
文献类型:期刊文章
Wang Hong;Yuan Xiaoshu;Yuan Xiaoling;Huang Jianguo(Library,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006;School of Information,Shanxi University of Finance and Economics,Taiyuan 030006;Library,Taiyuan Science and Technology University,Taiyuan 030024;Taiyuan Daran Science and Technology Co.Ltd,Taiyuan 030006)
机构地区:[1]山西财经大学图书馆,太原030006 [2]山西财经大学信息学院,太原030006 [3]太原科技大学图书馆,太原030024 [4]太原大然科技有限责任公司,太原030006
基 金:国家社会科学基金项目“人工智能图书采访决策模型研究”(项目编号:17BTQ026)研究成果之一。
年 份:2020
卷 号:64
期 号:3
起止页码:59-70
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:[目的/意义]通过馆藏图书分类和流通数据,发现读者特征与馆藏流通之间的关联,建立关系模型,通过模型拟合与预测,探索读者与图书流通之间的隐含规律,为图书馆智慧管理提供技术与手段的支持。[方法/过程]采用聚类和相关分析技术,提取读者宏观可观测特征,建立读者特征与图书分类之间直接和间接的映射关系,进而建立读者特征与分类图书流通量的回归模型,并验证模型有效性和优化模型拟合优度。根据有效模型,探索图书馆流通趋势,并挖掘读者宏观特征层面下所隐含的知识建构本质与规律,以及对图书流通产生的影响程度。[结果/结论]具有代表读者社会角色要求的专业学习方向、代表读者间群体互动效应的入学批次、读者群体数量3个有关读者的分类特征,能够有效拟合和预测图书流通量。预测结果表明,模型准确率较高,能够作为有效工具,为图书馆开展知识服务提供可靠的技术支持。
关 键 词:高校图书馆 流通预测 数据挖掘 线性回归
分 类 号:G250[图书情报与档案管理类]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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