在当今这个信息爆炸的时代，作家的创作风格与读者偏好的关联性成为了文学市场分析的热点，数据挖掘技术，作为从海量数据中提取有价值信息的重要工具，在揭示这一关联性方面展现出巨大潜力。
通过分析作家的历史作品，我们可以利用文本挖掘技术提取关键词、主题和情感倾向等特征，从而构建作家的创作风格模型，通过计算词语的共现频率和情感分析，可以识别出某位作家是否倾向于使用特定的语言风格或表达方式。
结合读者的反馈数据（如评论、评分、购买行为等），我们可以利用聚类分析、关联规则挖掘等方法，发现不同读者群体的偏好特征，通过分析读者的评论内容，可以识别出他们对某位作家作品的喜好类型或关注点。
将作家的创作风格模型与读者偏好特征进行关联性分析，可以揭示出哪些作家的创作风格更受哪些读者群体的青睐，这种分析不仅有助于作家更好地了解自己的受众，调整创作方向以吸引更多读者，也为出版商和文学市场分析师提供了有价值的决策支持。
利用数据挖掘技术挖掘作家的创作风格与读者偏好的关联性，不仅能够为文学市场带来更精准的洞察，也为文学创作和传播提供了新的思路和方法。
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通过数据挖掘技术，可以深入分析作家创作风格与读者偏好的关联性规律。
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