《表6 关联规则 (部分)》

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《基于购物篮理论的图书借阅数据挖掘》

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利用Apriori算法建模，得到图书关联规则，见表6。这里只列举了其中4个类型的8种规则，以提升度最高的“财政法→经济法”规则详细说明，在所有32 481名读者中，有4242人借过财政法类图书，占总读者数的13.06%（支持度），其中60.16%（置信度），2552人同时借阅了经济法类图书；同时借阅财政法和经济法类图书的用户占总读者数的7.86%（规则支持度）；读者在借阅了财政法类图书的同时借阅经济法类图书的概率，是随机读者借阅经济法类图书的2.8倍（提升度），提升度越高关联强度越大。根据Apriori算法得到的关联规则可以为图书摆放提供科学的数据支撑，图书馆员可以依据实际情况对图书上架进行精细化管理，把关联度较高的图书类型摆放在一起，方便读者的借阅。