基于数据挖掘的数字图书馆用户行为特征研究——以CADAL平台为例  

Research on the User Behavior Characteristics of Digital Library Based on Data Mining:Taking CADAL Platform as an Example

作　　者：郭科远 刘桂锋[1] 包翔 Guo Keyuan;Liu Guifeng;Bao Xiang(Institute of Science and Technology Information,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China)

机构地区：[1]江苏大学科技信息研究所,镇江212013

出　　处：《图书情报研究》2022年第3期106-114,共9页Library and Information Studies

基　　金：国家社会科学基金一般项目“科学数据融合模式设计与体系建构研究”(项目编号:21BTQ080)的研究成果之一。

摘　　要：[目的/意义]随着大数据技术的进一步发展,传统的单一角度的用户分析无法满足对用户全方面描述,因此从不同角度使用数据挖掘技术对平台用户行为的分析方法显得尤为重要。[方法/过程]通过构建面向用户访问流程、利用CADAL平台信息,来分析平台基础数据,并利用漏斗模型展示各环节用户流失率。通过对用户价值使用K-Means无监督聚类方法分类,面向不同用户群体提供解决方案。[结果/结论]通过不同角度分析,平台应当把握好网络运维时间,根据各阶段用户流失情况以及用户分类,调整服务策略,优化资源配置。[Purpose/significance]With the further development of big data technology,the traditional single angle user analysis cannot meet the all-round description of users.Therefore,it is particularly important to use data mining technology to analyze the behavior of platform users from different angles.[Method/process]This paper analyzes the basic data of the platform by using the information of CADAL platform,and displays the user churn rate of each link by using the funnel model.By using K-Means unsupervised clustering method to classify according to user value,solutions are provided for different user groups.[Result/conclusion]Through analysis from different angles,the platform should grasp the network operation and maintenance time,adjust the service strategy and optimize resources according to the loss of users at each stage and the classification of users.

关 键 词：数据挖掘 用户行为 机器学习 数字图书馆 聚类 

分 类 号：G252[文化科学—图书馆学]