基于K-Means与Apriori算法的资源利用率研究——以高校图书馆为例

Research on Resource Utilization Based on K-Means and A Priori Algorithm——Taking University Libraries as an Example

K-Means是一种将相似的数据点划分到一个集群、不同的数据点划分到不同集群的聚类算法,Apriori算法则是一种频繁项集挖掘算法。高校图书馆为人才培养和科研服务提供重要助力。以高校图书馆为例,通过数据调查、问卷调查和访谈调查3种方式了解其借阅情况,利用K-Means与Apriori算法分别对借阅数据进行聚类与关联性分析。根据分析结果,提出通过调整采购方案、吸引读者兴趣、优化图书馆馆藏等途径提高高校图书馆资源利用率,实现图书馆投入费用的效用最大化。