基于数据挖掘的高校图书借阅分析系统随着高等教育信息化建设的深入推进,高校图书馆积累了海量、高维度、时序性强的图书借阅行为数据。然而,当前多数高校图书馆仍停留在基础借还管理阶段,缺乏对借阅数据的深度挖掘与智能分析能力,导致资源采购盲目、读者服务粗放、阅读推广低效等问题日益凸显。本研究以某省属重点高校2019–2023年真实借阅日志(含1,247,863条借阅记录、28,541种馆藏图书、42,319名注册读者)为数据基础,构建一套面向高校场景的图书借阅分析系统。系统融合关联规则挖掘(Apriori算法)、协同过滤推荐(基于物品的Item-C