(本文发表于《图书情报研究》2022年第4期106-114)

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。

关键词：数据挖掘；用户行为；机器学习；数字图书馆；聚类

2022-基于数据挖掘的数字图书馆用...究——以CADAL平台为例.pdf