植物园数据挖掘，如何通过游客行为预测其偏好？

在植物园这个充满自然魅力的环境中，游客的每一次驻足、每一次拍照、每一次互动，都蕴含着丰富的数据，如何利用这些数据，通过数据挖掘技术预测游客的偏好，进而提升游客体验，是植物园管理者面临的一个挑战。

我们需要收集并整理游客在植物园内的行为数据，包括游览路径、停留时间、互动项目等，运用聚类分析等无监督学习方法，将游客分为不同的群体，如“植物爱好者”、“摄影爱好者”、“家庭游客”等，通过关联规则挖掘等技术，发现不同群体在植物园内的共同行为和偏好，如“植物爱好者”更倾向于长时间停留在特定植物区域，“摄影爱好者”更倾向于在特定角度拍摄等。

基于这些发现，植物园可以优化导览路径、增加互动项目、调整开放时间等，以更好地满足不同游客群体的需求，通过实时数据分析，可以预测游客流量高峰期，提前做好应对措施，确保游客的安全和舒适度。

通过数据挖掘技术，植物园不仅能更好地了解游客需求，还能提升自身管理和服务水平，为游客提供更加个性化、贴心的体验。