2.2 借阅活动调查分析。
借阅活动包括借出、归还、续借、预约。表1 是我馆 2007-2015 年借阅活动统计情况，其中每列中的 100%为该类活动总量最高年份，其他年份以此为参考对象。借阅和归还活动在2009 年达到顶峰，续借在 2011 年达到顶峰，预约在 2010 年达到顶峰，借阅总量在 2010 年达到顶峰，之后各类借阅活动呈逐年下降趋势，2013 和2014 年下降比较明显。究其原因，一是借阅量下降的趋势不可逆转；二是2013 年我馆大修，除去大修的客观因素，2015 年各类借阅指标仍低于2012 年，进一步说明借阅量下降的大趋势，该趋势与馆藏的增长情况形成强烈的反差。对此，我馆 2009 年开始采取多种对策，多次调整馆藏布局、修改借阅规则、开展阅读推广，并利用数据挖掘技术提供个性化精准推荐，以提高馆藏利用率。
2.3 本科生群体借阅情况。
针对图书馆各类借阅量下滑，本研究深入分析学生群体，找突破点。以华东师范大学本科生群体为研究对象，横向比较分析 2009-2015 年的借阅百分比趋势发现：不同届学生在大学中的相同时期借书比例呈下降趋势（见图 2）；而纵向比较则发现：同一届学生的借阅比例，大一最高，逐年降低，即阅读兴趣在大一时达到顶峰。如何保持读者阅读热情、调动学生阅读兴趣成为读者工作的重点。2013 年开始，我馆开展各类主题的阅读推广活动，每月一期，并通过实体书展和网上展厅两种方式推广。
2.4 读者借阅倾向调查分析。
以我校本科生为例，分别抓取理科（计算机科学与软件工程学院）、文科（人文学院）、优势学科（教育科学学院）近六年借阅历史，制作了三大学院的借阅倾向分析图（见图 3）。由图 3 可以看出，虽然理科、文科第一借阅的分类保持不变，但是每年的借阅百分比存在波动，借阅第二、第三分类的排名波动更加明显。具体到每位读者，借阅倾向变化更是千差万别，因此需要提供精确、有针对性、智能化的主动推送服务，以适应读者不断变化的需求。2015 年，我馆推出个性化图书精准推荐服务，通过在 OPAC 读者借阅账户页面嵌入推荐模块，达到引导、促发读者借阅行为的目的。
3 各类对策数据评估。
3.1 个性化图书精准推荐。
