k—means聚類算法在提高圖書館數(shù)字文獻(xiàn)服務(wù)效能中的應(yīng)用

常盛

摘 要

讀者如何在海量數(shù)據(jù)文獻(xiàn)的檢索中準(zhǔn)確找到自己感興趣的文獻(xiàn)資源是現(xiàn)代圖書館服務(wù)效能的重要指標(biāo)，換而言之，將符合用戶閱讀習(xí)慣的文獻(xiàn)有針對(duì)性推送給不同的讀者群體是數(shù)字文獻(xiàn)服務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。本文通過(guò)k-means聚類算法討論了數(shù)字文獻(xiàn)借閱的關(guān)聯(lián)性以及讀者閱讀傾向的關(guān)聯(lián)性。

【關(guān)鍵詞】聚類 奇異值分解 k-means 圖書館