基于数据挖掘技术的图书馆借阅量估计模型

作者：杨英

来源：现代电子技术, 2020, 43(07): 99-106.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.07.024

• 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

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。

• 单位
  廊坊师范学院