高校图书馆占座乱象久而有之,有限的图书馆座位资源与读者不断增长的使用需求之间的矛盾一直存在,为优化座位使用和提高利用率,很多高校图书馆引进座位管理系统来辅助日常的管理,实现座位预约、入馆自动激活、座位自助暂离和释放等功能,从而最大限度地提升图书馆座位使用效益.目前在高校图书馆座位管理的研究领域,大部分基于图书馆管理者的业务视角出发,从开发辅助管理系统、座位配置优化、业务系统联动和座位利用博弈等角度开展探索.然而,在当前图书馆面临新的变革和转型环境下,读者使用行为的变化给高校图书馆带来了精细化和个性化服务的挑战.如何增强图书馆的馆舍空间服务能力,高校图书馆可以从读者使用座位的行为数据开展用户细分,把握选座读者的群体结构和各个差异市场,针对异质市场提供个性化和差异化的座位使用方式和选座功能,不断提升读者的使用体验,实现读者座位利用价值的最大化.本文的将RFM分析和K-Means聚类应用于高校座位管理系统的用户市场细分，从用户行为数据的角度分析了图书馆用户的选座行为和分布特征，然后选取RFM分析的关键指标和用户自然统计属性等变量组成K-Means聚类的公因子，通过判别分析的方法确立最终的市场细分方案，对于获取的子市场阐述了差异化的营销推广策略。但是，对于获取的用户细分结果的普适性尚未深入展开具体研究。今后的研究可以利用判别分析定位和识别读者所在的子市场群体，根据制定的营销策略有针对性的对此类用户开展差异化的营销推广或公开培训活动，持续收集与跟踪此后每个子市场用户的使用行为和用户的市场转换，不断改进与完善本研究市场细分方案的适用性和精确性，有效提升图书馆的精细化服务能力。