1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和电子商务的快速发展，人们的购物方式发生了巨大变化，线上购书已经成为一种主流趋势。

海量的图书交易数据蕴藏着丰富的用户购买行为信息，为深入了解读者需求、优化图书营销策略、促进文化产业发展提供了宝贵的数据资源。

本选题以数据挖掘技术为核心，深入研究图书购买行为，旨在揭示用户购买背后的潜在规律，为读者、商家和文化产业发展提供有价值的参考依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着大数据技术的兴起和电子商务的普及，国内外学者对图书购买行为分析进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图书购买行为分析领域的研究主要集中在以下几个方面：1.基于关联规则挖掘的图书推荐:许多学者利用apriori、fp-growth等关联规则算法挖掘图书之间的关联关系，构建图书推荐系统。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以大量真实的图书购买数据为基础，运用数据挖掘技术，对用户的购买行为进行深入分析，主要研究内容包括：1.数据收集与预处理:从大型图书电商平台、图书馆等渠道收集图书交易数据，并对原始数据进行清洗、转换、规约等预处理操作，以满足数据挖掘算法的要求。

2.图书购买行为特征分析:利用关联规则挖掘算法，分析不同图书之间的关联关系，例如哪些图书经常被一起购买，以及不同类型读者的购买偏好。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法，以数据挖掘技术为核心，具体步骤如下：1.数据收集:从大型图书电商平台、数字图书馆等渠道收集图书交易数据，例如用户购买记录、图书信息、用户评价等。

2.数据预处理:对收集到的原始数据进行清洗、转换、规约等操作，例如处理缺失值、数据格式转换、数据降维等，以提高数据质量，满足数据挖掘算法的要求。

3.数据探索性分析:对预处理后的数据进行探索性分析，例如描述性统计分析、数据可视化等，以了解数据的基本特征和分布规律，为后续的数据挖掘工作提供参考依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.数据源的多样性:本研究将整合来自多个渠道的图书购买数据，例如大型图书电商平台、数字图书馆、实体书店等，以构建更加全面和丰富的用户购买行为数据集。

2.数据挖掘技术的综合应用:本研究将综合运用多种数据挖掘技术，例如关联规则挖掘、聚类分析、深度学习等，以更全面地挖掘用户购买行为模式和潜在规律。

3.个性化推荐系统的优化:本研究将利用挖掘出的用户行为模式和潜在规律，对现有的图书推荐系统进行优化，以提高推荐的准确性和用户满意度，为用户提供更加个性化的阅读推荐服务。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张晓丽,郭海燕,王强.基于改进apriori算法的高校图书馆图书推荐系统研究[j].图书情报工作,2021,65(20):97-103.

[2]王凯,王晓峰,李晓东.基于关联规则挖掘的高校图书馆图书借阅推荐研究[j].图书馆理论与实践,2020(12):43-47 53.

[3]刘杰,王静.基于关联规则的图书馆读者阅读行为分析[j].图书馆工作与研究,2020(12):72-76 91.