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| 1 | 一种K-Means改进算法在图书馆主题挖掘中的应用研究显示文摘在现有图书借阅数据的基础上,对图书馆进行主题挖掘,来应对主动服务读者的要求。为减少主观因素对数据分析的影响,提高分析质量,采用传统K均值算法对图书馆主题挖掘是一种常用方法,但该算法本身存在一些固有的缺陷。为了改善图书馆主题挖掘效果,提出了一种基于K均值的改进算法。文章采用南通纺织职业技术学院1年的图书借阅数据对该算法和K均值算法进行了主题挖掘实验。结果表明,该算法在聚类准确度和收敛速度方面,相比K均值算法效果更好,聚类结果也更为合理。 | 宋楚平 李少芹 | 2014 | 情报理论与实践2014，37，11： | 5 |
| 2 | 基于聚类分析的高校图书馆读者分类显示文摘运用聚类分析方法,以某高校图书馆的读者数据为样本,以Statistic Analysis System(SAS)统计分析软件为工具,对高校图书馆读者进行分类,并进行信息行为特征分析。结果表明,聚类分析方法应用于图书馆信息化管理,对提高图书管理决策合理性具有科学的实践价值。 | 吕晓敏 李君艺 | 2013 | 情报探索2013，，10： | 2 |
| 3 | 加权聚类算法在图书馆中的应用研究显示文摘应用加权聚类算法对本校图书馆的图书借阅数据进行数据挖掘,分析研究读者的借阅行为,通过分析聚类挖掘结果,寻找到读者借阅图书的潜在规律,并对各类图书的借阅状况进行判断,获得对图书馆管理有用的信息,提高图书馆管理工作效率和资源利用率,进一步优化馆藏。 | 王盛明 卢秉亮 | 2015 | 微处理机2015，36，6： | 0 |
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