【摘 要】
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[目的/意义]分析数据挖掘在读者研究中应用的国内外现状及发展趋势,探讨图书馆读者忠诚度特点及读者流失预测问题。[方法/过程]设计一种新的基于后验概率的支持向量机模型（PPS
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[目的/意义]分析数据挖掘在读者研究中应用的国内外现状及发展趋势,探讨图书馆读者忠诚度特点及读者流失预测问题。[方法/过程]设计一种新的基于后验概率的支持向量机模型（PPSVM）,将读者数据的后验概率引入到支持向量机中来预测读者流失情况,并进行测试。[结果/结论]改进后的PPSVM模型能够避免类别模糊的样本对分类器的影响,获得比传统支持向量机更高的分类准确率,同时对于非确定性分类的问题有更好的稳健性;高校图书馆通过读者流失预测可以更好地对读者进行个性化服务,提高图书馆服务的能动性,因此模型具有很强的实用性
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