ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对当前高校图书馆资源配置与读者需求匹配精度不足的问题，本研究以甘肃农业大学图书馆为例，通过集成图书属性、历史借阅与读者行为等多维度数据，构建基于随机森林（ＲＦ）算法的图书借阅量预测模型，系统评估模型精度并与传统方法进行对比分析。 实证结果表明：该模型预测性能优异（测试集Ｒ２＝０.９９３９，均方根误差＝０.４４３），显著优于广义加性模型与支持向量回归等传统方法，能精准揭示各类图书的流通规律，从而为文献采购决策、馆藏动态优化及跨部门资源协同提供科学依据，有助于提升图书馆服务效能与管理水平。
