摘要
随着电子商务的兴起和数字技术的快速发展，图书销售从传统的线下模式逐渐转向线上线下融合的新模式。
海量的交易数据为深入了解读者图书购买行为提供了宝贵资源。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有用信息的关键技术，为我们分析图书购买行为、探索读者偏好、预测市场趋势提供了有效手段。
本文首先概述了图书购买行为分析和数据挖掘技术的相关概念，并回顾了国内外相关研究。
然后，重点介绍了常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等，并分析了这些方法在图书购买行为分析中的应用现状。
最后，对未来图书购买行为分析的研究方向进行了展望。
关键词：图书购买行为；数据挖掘；关联规则；聚类分析；推荐系统
#1.1图书购买行为图书购买行为是指读者在购买图书过程中表现出的一系列行为特征，包括购买动机、购买渠道、购买时间、购买数量、购买种类等。
分析读者图书购买行为，有助于了解读者需求，为读者推荐更符合其需求的图书，进而提高图书馆的服务质量和水平。
#1.2数据挖掘技术数据挖掘技术是指从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
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