大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析

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传统行为分析方法存在预测能力不足、分析片面化,获取的行为特征数据规律性较差等问题,导致得到的分析结果与实际不符。基于此,提出大数据挖掘技术的图书馆移动用户行为分析方法。该方法将获取的大数据预先清洗、筛选,并利用转换算法集成特征数据;使用BP神经网络适应度函数构建评估预测模型,挖掘行为特征规律,根据预测结果将特征相互信息值排序;通过聚类算法捕捉具有关联的数据,利用交叉分析法分析用户行为内在性质,实现全面的图书馆移动用户行为的全面挖掘。实验结果表明,与传统方法相比,所提分析方法挖掘用户行为特征数据的能力更强,
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