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关于高校图书馆类论文怎么写 与面向数据开发的高校图书馆服务质量评价方法与应用有关论文怎么写

分类:硕士论文 原创主题:高校图书馆论文 发表时间: 2022-11-30

面向数据开发的高校图书馆服务质量评价方法与应用,本文是关于高校图书馆类本科论文怎么写跟高校图书馆和质量评价和应用研究类专升本论文范文.

(河南牧业经济学院图书馆,河南郑州450000)

[摘 要]将数据开发引入高校图书馆服务质量评价中,对高校图书馆服务质量评价方法做了深入分析,并通过将面向数据开发的神经网络应用于高校图书馆服务质量评价方法中,建立了面向数据开发的高校图书馆服务质量神经网络评价模型.该方法可以快速有效地实现高校图书馆服务质量的评价.

[关键词]数据开发高校图书馆服务质量评价方法

[分类号]G252

20世纪90年代,随着企业竞争力的不断提高,商业资料库逐渐得到人们的重视,这类资料库主要用于存储企业重要客户信息和交易资料等[1].资料中隐藏着许多企业决策或者消费者决策信息,如果图书馆能够从中挖掘出隐藏的知识信息,将有利于企业的发展,至此数据开发应运而生[2].该技术主要应用于企业营销或者客户关系决策等方面.对于高校图书馆来讲,随着用户数量的不断增多以及服务项目的不断扩展,高校图书馆所存储的资料信息数量也极为庞大.为了提高高校图书馆信息资源的利用效率,达到切实服务读者的目的,高校图书馆需要对所有用户关系进行梳理与管理,而数据开发技术可以很好地解决这一问题.高校图书馆通过数据开发技术制定决策机制,全方位了解图书馆使用者的使用习惯,发掘新的关系,为图书馆发展规划和服务水平提升打下基础[3-4].笔者结合神经网络技术,提出了面向数据开发的高校图书馆服务质量评价方法,旨在为高校图书馆服务质量的提升提供依据.

1 数据开发概述

数据开发是指将对象信息进行分类重组,列出对象信息之间特征数据的内在联系,并根据所列数据关系对其进行重新排序,进而找出隐藏在数据关系之中的新信息[5-6].通常来讲,这类新信息对数据开发者非常重要,它可能预见不同事物之间的某种联系.常见的数据开发技术主要有如下方法.

1.1 分类分析法

分类分析法是建立在对事物属性分析的基础之上,它通过对集合内部事物全部属性进行分析和分类归纳,找出不同事物属性的内在联系,然后根据这一内在联系对新事物进行预测.集合内部事物常见的有:企业交易资料、企业客户信息、图书馆读者资料等.该分析方法是找出这些资料中的内在联系,从而建立一种资料中未体现的,但是确实存在的一种信息间的隐性关系,方便对集合中事物信息进行深入理解,同时对新出现的信息进行分类.

1.2 集群分析法

集群分析法是建立在对事物相似性分析的基础之上的,该方法首先对集合内所有事物之间的特征进行总体分析,找出它们之间特征类似的事物关系,也就是说找出特征相似度较高的事物.在这类事物找出之后,打破原有事物间关系,对其进行重新分类,使得类别内的事物相似性较高,而不同类别事物之间的相似性较低.该方法的主要目的就是找出集合内部事物之间的差异性和相似性.它不存在固定的类别划分,对事物的分类都是根据事物彼此相似性来进行的.

1.3 关联分析法

该方法有两个核心参数,即信度和支持度,这两个参数决定了关联分析法的使用效果.关联分析法主要是根据集合内所有事物的这两个参数值来判断事物之间的相似及关联程度,进而为分析此类事物之间的内在联系提供有力依据.比如:当顾客在某大型超市购物时,一般会如何挑选商品,也就是说对于商品搭配有什么要求.关联分析法可以很好地解决这一问题,它通过对一段时间内超市顾客购物信息进行汇总分析,罗列出所售商品之间的内在联系,这将为商品的摆放及顾客推荐提供参考依据.

1.4 次序分析法

该分析法是建立在有序交易分析的基础之上,它可以从那些有序交易循序出现项目中找出规律.这些有序交易可以是日常交易,也可以是重大物品交易.而循序出现项目指的是那些前后交易存在联系的项目.比如多数客户在购买新房一个月后购买厨房用品.该分析方法能够从特定时间段内的资料中,找出物品交易之间的内在联系,并对客户产生这种购买行为心理倾向进行分析,从而找出客户与物品之间的相依性.

2 面向数据开发的高校图书馆服务质量评价体系构建

在图书馆服务不断提升的同时,高校图书馆服务质量成为社会各界广泛关注的对象.高校图书馆服务种类较多,目前常见的有推荐服务、个性化服务等.这些服务的总体特点是环节多且专业化程度高,每项服务均有自身的特点.比如推荐服务的时效性比较强,同时该服务所涵盖的数据特征较多.

高校图书馆服务质量主要是指图书馆所提供的服务过程及服务产品的好坏程度.对于图书馆所提供的服务过程和服务产品,用户评价最为关键,用户对图书馆所提供服务的满意程度将作为整个高校图书馆服务质量评价体系中的关键一环.多数用户对高校图书馆质量的评价主要是根据所接受到的服务来判断图书馆服务质量的优劣.用户所接受到的服务不仅包括服务结果,也包括服务过程.因此在构建面向数据开发的高校图书馆服务质量评价体系的过程中,要对图书馆内所包含的数据资源、信息服务、效果估量等进行综合评定,同时综合高校图书馆中所隐藏的或是动态的因素,只有这样才能构建出合理、科学的评价体系,如图1所示.

图1中,X1表示为图书馆硬件、X2表示为图书馆馆员业务素质、X3表示为图书馆网站首页、X4表示为馆藏信息资源、X5表示为所有学科机构主页、X6表示为图书馆数据库、X7表示为馆藏资源检索、X8表示为资源咨询服务、X9表示为资源远程协助、X10表示为用户个性推荐服务、X11表示为各学科资源服务、X12表示为馆际资源传递服务、X13表示为服务提供的时效性、X14表示为服务提供的完整性、X15表示为用户对服务的满意程度.

3 面向数据开发的高校图书馆服务质量评价关键技术

作为数据开发的一种综合性方法,神经网络技术被广泛地应用于国内外多个领域.该技术通过模拟人类大脑处理外界信息的方式和方法,对获取的信息进行分类处理.而对于那些复杂的信息,该方法可以有效地实现信息特征和属性的提取,同时分析所提取出来的特征和属性的关系,进而提高系统对外界信息的评判和分析能力.该技术在实际应用当中主要由3层结构构成:数据输入层、数据输出层和隐含数据层.每个数据层所包含的数据之间是没有联系的,而两个相邻的数据之间却存在紧密联系,这样可以通过连锁式传导实现数据综合开发利用.

网络神经技术在高校图书馆服务质量评价中的应用,将对图书馆服务质量评价体系及评价方法的提升产生重要影响.它可以实现数据资料信息的特征全识别和数据资料信息的属性全提取,这将为后续数据隐藏关系的发掘与监理、数据特征的排序及新数据信息的确定等打下基础.其主要工作原理为:将获取的数据信息转化为特定的输入数据信号,通过相邻数据间的关系特征进行数据间信号传导,进而获取输出数据信号端数据信息.在整个数据关系特征传导过程中,存在一些非线性变换过程.该变换过程的主要作用是将输入数据信号中所隐含的数据特征信息转化为显性特征信息,并对其进行相邻传导.在整个输入数据信号传导过程中,由于存在非线性变化和关系传导误差,所以所得的输出数据信号可能存在少量误差.此时,可以通过不断调整输入层节点数量和关键节点间关系来进行传导校正,使整个传导控制在误差范围之内.通过神经网络技术,服务质量评价系统可以完成资源对象的关系特征比对和资源对象的重新分类,为提高高校图书馆服务质量打下坚实基础.

4 面向数据开发的高校图书馆服务质量评价方法及应用

面向数据开发的高校图书馆服务质量评价体系的关键一环是图书馆用户的切身感受,也就是说用户是整个服务质量评价的主体.通过不断将用户反馈的满意程度信息与高校图书馆服务质量体系数据进行比对,进而实现高校图书馆服务质量体系的不断完善.

对于所有输入信号而言,用户感受可以作为其中一个关键的输入数据信号.除此之外,输入信号中还应当包括馆藏所有资源之间的关系特征数据.只有这些数据的存在,才可以使得整个服务质量评价体系,能很好地完成对比并正常运行.笔者将从质量评价体系功能模块构成和质量评价模型建立两个部分,来阐述面向数据开发的高校图书馆服务质量评价体系.

4.1 服务质量评价功能模块构成

面向数据开发的高校图书馆服务质量评价体系,其主要目的是实现服务质量的评价,也就是首先需要建立服务质量评价对比数据库.在对比数据库的建立过程中,需要评价体系对现有资料信息进行归类分析,形成样本数据.通过运用神经网络技术,将样本数据进行神经网络学习,形成网络最佳阈值,这一阈值将成为对比数据库中的重要信息.当面对一个服务质量数据时,首先将这一数据进行特征转换,变为输入数据信号,也就是说对数据进行预处理.然后评价系统将预处理后的数据与对比数据库中数据进行比对,最终实现高校图书馆服务质量评价.

在整个体系构建和功能实现过程中,可以将其划分为两大部分,即数据处理部分和神经网络评价部分,如图2所示.通过这两部分的紧密配合实现高校图书馆服务质量数据的优劣评价,为提高图书馆服务质量提供帮助.

(1)数据处理部分

该部分主要包括两方面内容,即新数据输入和数据预处理.新数据输入指的是将用户需要评价的服务质量数据录入高校图书馆服务质量评价系统中,这些数据可以是电子数据,也可以是纸质数据.在数据录入时首先要将录入数据的格式进行转换,以特定的标准进行录入;数据预处理指的是将录入的数据进行特征和属性提取,将提取到的特征和属性信息进行数据转化,转变为系统可以识别的输入数据信号,以供后续数据对比分析.

(2)神经网络评价部分

该部分主要包括学习样本、神经网络学习、网络最佳阈值确定、神经网络评价和评价结果输出等内容.学习样本指的是系统将现有的资源信息进行分类总结,并提取其特征和属性信息;神经网络学习指的是将提取的特征和属性信息进行数据转换,转变成神经网络可以识别的数据信号.在此数据信号的基础上,建立相邻数据间的联系,并确定数据层划分;网络最佳阈值确定指的是对现有资源信息特征和属性信息转换后的数据信号进行最佳传导阈值确定,并形成相应的数据库;神经网络评价指的是将新录入的数据信号与数据库中的网络最佳阈值进行对比分析,得出对比结果;评价结果输出指的是将对比结果进行展示.

4.2 服务质量评价模型

在对高校图书馆服务质量评价过程中,评价指标的选择尤为关键.将定义好的指标进行分类,同时建立指标层次划分,也就是每个指标评级级别的确定.在本服务质量评价模型中,每个指标被分为5个级别,分别是优秀、良好、中级、较差、差.评价体系从高校图书馆馆藏资源中获取基础数据,也就是神经网络分析中的学习样本集.不同的学习样本集所采用的评价指标可能不同,这主要是不同样本集所涵盖的数据集合不同,所提取的特征和属性信息也不尽相同.本模型所建立的数据输入层共有15 个数据单元,每个数据单元代表了一个评价指标;数据输出层共有5个数据代表,它代表了5个评价目标等级;隐含层主要是提高学习效率和学习质量,本模型选择了3个隐含数据层,具体如图3所示.

5 结语

随着数据应用技术的不断发展,各种数据开发方法应运而生并被广泛使用.在常见的数据开发方法中,集群分析和关联分析可以极大地帮助目标群体实现数据的分类管理.笔者从面向数据开发的角度,将神经网络技术引入到高校图书馆服务质量评价体系建设中,通过将录入数据与数据库中最佳阈值的有效对比,得出服务质量评价结果,这将有利于高校图书馆服务质量的提升.然而,在实际应用过程中,由于最佳阈值存在很大的不确定性,这将导致对比结果差别较大.随着技术的不断发展,相信这一方面的问题将会得到有效解决.

参考文献:

[1] 施水才,孙丽华.基于数字纸张的信息检索和数字挖掘技术[J].现代图书情报技术,2005(1):9-11.

[2] 逯爱英.关于建构高校图书馆服务质量评价体系的思考[J].图书馆工作与研究,2007(1):74-75.

[3] 臧鸿妹.国外图书馆信息服务质量评价模型研究[J].情报杂志,2007(8):40-42.

[4] 宋姗姗.多层次模糊数学模型在图书馆服务质量评价中的应用.情报杂志,2007(8):46-48.

[5] 赵杨.基于多维度多层次法的数字图书馆移动服务质量评价模型构建[J].情报理论与实践,2014(4):86-91.

[6] 武海东.基于信息系统成功模型的数字资源统一检索系统评价[J].情报杂志,2013(4):177-182.

王彦慈女,1974生.本科学历,馆员.研究方向:数据库、数字资源、信息服务.

(收稿日期:2016-12-05;责编:杨新宽.)

本文点评:该文是一篇适合高校图书馆和质量评价和应用研究论文写作的大学硕士及关于高校图书馆本科毕业论文,相关高校图书馆开题报告范文和学术职称论文参考文献.

参考文献:

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