在数字化时代，图书馆阅览室作为传统知识殿堂的数字化转型前沿，面临着如何利用现代技术提升用户体验的挑战，一个值得探讨的问题是：如何通过数据挖掘技术，深入分析阅览室的使用情况，进而优化服务，满足读者日益增长的个性化需求？
通过收集阅览室内的借阅记录、浏览历史、停留时间等数据，可以运用数据挖掘中的聚类分析，识别不同读者的阅读偏好和习惯，这有助于图书馆为读者提供更加精准的推荐服务，如根据读者的历史阅读记录推送相关书籍。
利用关联规则挖掘，可以分析读者在特定时间段内的阅读行为模式，如哪些书籍常被同时借阅，哪些主题的书籍更受特定读者群体欢迎，这有助于图书馆调整书籍布局，将相关书籍放在一起，提高读者查找效率。
通过分析读者的停留时间和阅读深度数据，可以评估阅览室环境的舒适度和资源的吸引力，为改进环境设计和资源采购提供依据。
数据挖掘在图书馆阅览室的应用不仅有助于提升用户体验，还能为图书馆的运营决策提供科学依据，通过深入挖掘数据背后的故事，图书馆可以更好地服务于读者，让知识的海洋更加易于探索。
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图书馆阅览室利用数据挖掘分析用户阅读习惯，个性化推荐图书与服务。
图书馆阅览室利用数据挖掘技术分析用户阅读习惯，精准推送书籍与活动信息，提升用户体验的个性化服务。
通过数据挖掘分析用户阅读习惯，图书馆阅览室可个性化推荐图书与服务升级，
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