高校图书馆读者忠诚度提升与数据挖掘的融合研究

被引：7

作者：

姚婉燕

机构：

[1] 华中师范大学图书馆

来源：

情报科学 | 2010年 / 28卷 / 11期

关键词：

读者; 读者忠诚度; 数据挖掘; 高校图书馆;

D O I：

暂无

中图分类号：

G258.6 [高等学校、中等专业学校图书馆];

学科分类号：

130102 [艺术理论（艺术哲学、艺术史学、艺术批评学、艺术传播学、艺术心理学、艺术社会学、艺术教育学、比较艺术学等）];

摘要：

高校图书馆工作追求的目标,不仅仅是读者满意,而更应是读者忠诚。数据挖掘技术是提升读者忠诚度的保障。在构建基于数据挖掘的读者忠诚度提升模型后,还对基于数据挖掘的读者忠诚度提升模型运行的基本流程、数据挖掘的数据资源、数据挖掘的技术方法、基于模型的提升策略、模型运行的注意问题等进行了深入分析。

引用

页码：1646 / 1651

页数：6

共 11 条

[1]

Web日志挖掘中的数据预处理技术 [J].

李燕 ;

冯博琴 ;

鲁晓锋 .

计算机工程, 2009, 35 (22) :44-46+49

[2]

高校图书馆的数据挖掘技术应用与用户研究 [J].

朱立红 .

图书馆杂志, 2008, (06) :39-42

[3]

个性化信息服务与Web数据挖掘技术的契合 [J].

谭春辉 ;

汪全莉 .

情报杂志, 2007, (08) :82-85

[4]

服务质量评价:图书馆全面质量管理的关键一步 [J].

方丛蕙 .

南京理工大学学报(社会科学版), 2006, (04) :72-76

[5]

图书馆提高读者忠诚度的策略 [J].

温国强 .

中国图书馆学报, 2004, (06)

[6]

关于读者满意度的研究 [J].

卢盛华 .

情报杂志 , 2004, (06) :117-118

[7]

Data mining and the search for security: Challenges for connecting the dots and databases [J].

Seifert, JW .

GOVERNMENT INFORMATION QUARTERLY, 2004, 21 (04) :461-480

[8]

Customer retention via data mining [J].

Ng, K ;

Liu, H .

ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, 2000, 14 (06) :569-590

[9]

Whence Consumer Loyalty?.[J]..Journal of Marketing.1999,

[10]

数据挖掘与OLAP理论与实务.[M].林杰斌等编著;.清华大学出版社.2003,

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