大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析

摘要：

传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符.基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法.该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集成特征数据;使用BP神经网络适应度函数构建评估预测模型,挖掘行为特征规律,根据预测结果将特征相互信息值排序;通过聚类算法捕捉具有关联的数据,利用交叉分析法分析用户行为内在性质,实现全面的图书馆移动用户行为的全面挖掘.实验结果表明,与传统方法相比,所提分析方法挖掘用户行为特征数据的能力更强,分析结果准确度更高,可应用于现阶段图书馆移动用户行为分析.

关键词：图书馆移动用户、行为分析、大数据挖掘技术、数据获取、预测建模、交叉分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN919-34;TP392

资助基金：国家自然科学基金项目;吉林省教育厅"十三五"社会科学项目

在线出版日期：2020-09-23（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：164-167,171