基于数据挖掘技术的图书馆借阅量估计模型

摘要：

当前图书馆借阅量估计模型存在误差大等难题,为了提高图书馆借阅量估计的准确性,提出基于数据挖掘技术的图书馆借阅量估计模型.首先,对当前图书馆借阅量估计模型的国内外研究进展进行分析,并提取图书馆借阅量的数据;然后,采用RBF神经网络对图书馆借阅量数据进行学习,建立图书馆借阅量估计模型,并采用蚁群算法优化RBF神经网络的权值、阈值;最后,与其他图书馆借阅量估计模型进行对比实验.结果表明,所提模型可以获得高精度的图书馆借阅量估计结果,降低了图书馆借阅量估计误差,验证了所提图书馆借阅量估计模型的有效性和优越性.

关键词：估计模型、借阅量历史数据、数据挖掘技术、蚁群算法、图书馆管理、RBF神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP181

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：99-102,106