在数字时代，图书馆不仅是实体书籍的储藏室，更是海量数字资源的集散地，如何高效地管理和利用这些资源，以满足用户日益增长的个性化需求，成为图书馆数据挖掘领域的一大挑战。
通过分析用户在图书馆的借阅、浏览、搜索等行为数据，我们可以构建用户画像，进而预测其阅读偏好，如果一位用户频繁借阅科幻小说并搜索相关主题的论文，我们可以推断他对该领域有浓厚兴趣，未来可能更倾向于借阅或搜索相关内容。
我们还可以利用时间序列分析预测图书馆的热门书籍和主题趋势，提前做好资源采购和布局规划，在开学季前增加对教材和参考书目的采购，以应对学生群体的集中需求。
图书馆数据挖掘不仅有助于提升用户体验和服务质量，还能为图书馆的运营决策提供科学依据，通过深入挖掘用户行为数据，我们可以更好地满足用户的个性化需求，推动图书馆服务向智能化、精准化方向发展。
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通过分析用户浏览、借阅行为，图书馆数据挖掘能精准预测个人阅读偏好。
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