基于讀者薦購的采訪決策支持系統設計

〔摘 要〕基于讀者薦購的采訪模式，構建了相應的決策模型，在圖書館自動化系統的基礎上設計了采訪決策支持系統#65377;通過賦予權重和量化評分，運算得出圖書文獻采集的理想度相關性值，以輔助采訪人員進行決策#65377;

〔關鍵詞〕高校圖書館;讀者薦購;決策支持系統

〔中圖分類號〕G253.1 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821(2009)08-0149-04

Design of Collection and Decision Support

System Based on Reader RecommendationXia Qing He Xiaoping

(Library，Nanchang University，Nanchang 330031，China)

〔Abstract〕With a book acquisition mode based on reader recommendation，a

corresponding decision model was constructed and a decision supportive system fo r acquisition was designed basing on library automation system.Weight coefficien t and some special value were assigned in the system and then the ideal values o f relevant books were worked out to support librarians decision.

〔Key words〕university library;reader recommendation;decision support system

文獻采訪，就是高校圖書館根據本校的性質和任務，結合館藏實際，收集支撐教學科研的各種載體文獻資源#65377;以紙質書籍為例，一般流程是:采訪人員先將收集到的各種書目信息加以整合，再依據館藏原則和采訪標準進行選訂，并向圖書供應商報送訂單#65377;在此過程中，對書籍的遴選工作主要是由采訪人員自己完成#65377;由于受專業#65380;學科知識面和自身業務素質所限，采訪人員對文獻價值及其與教學科研的相關性把握不好，所購文獻往往不能滿足師生的需求，館藏建設的質量受到影響#65377;一些高校館發動學科專家參與現采，但受成本#65380;時間等因素制約，效果并不理想#65377;本文在“讀者網絡薦購”的前提下，構建了相應的采訪決策模型，并在圖書館自動化系統的基礎上建立了采選決策子系統，將其應用于選書實踐中，以提升采訪績效#65377;

1 文獻選取要素

本模型采用定性分析和定量評分相結合的方法進行計算，綜合評分值較高的文獻優先考慮購買#65377;模型中，文獻的選取要素是從文獻內在價值#65380;文獻外部要素#65380;相似文獻館藏情況三方面予以衡量#65377;本文認為，文獻的內在價值不是由采訪人員，而是由推薦此文獻的相關專業讀者的層次水平來決定#65377;

1.1 讀者層次

讀者層次包括學歷#65380;職稱#65380;所屬學科#65380;學術水平等因素#65377;根據它們的級別和水平賦予不同分 值#65377;前三項都是客觀要素，學術水平的高低可針對讀者在過去幾年發表科研成果的數量#65380;級 別來主觀判定#65377;

1.2 文獻外部要素

文獻外部要素包括價格水平#65380;出版社#65380;出版年代等#65377;價格是文獻選取必須考慮的因素之一，價格過高或過低的文獻一般不利于選購#65377;同時，國家級出版社及新近出版的圖書往往更受青睞#65377;

1.3 相近文獻館藏情況

相近文獻的館藏情況是指與所推薦的文獻學科面相同或相近的文獻(中圖分類號近似)在本館的流通率和館藏量#65377;通過了解相近文獻的館藏情況，來確定對應文獻的選取分值，流通率較高的獲得的評分就高，而館藏量大的獲得的評分就低——相關文獻應減少采購#65377;流通率和館藏量可以通過本館的書目數據庫獲取#65377;

2 系統分析與設計

2.1 系統總體目標

系統的總體目標是:在圖書館現有管理信息系統基礎上開發出一套能夠依據專業讀者對文獻的推薦#65380;文獻外在形態#65380;現有館藏及其利用情況等信息，對采訪工作進行決策支持的自動化系統#65377;它能在圖書館經費有限的情況下輔助采訪人員選購最需要的文獻#65377;

2.2 系統結構和功能設計

本系統包含采選和決策支持兩個子系統，其工作流程是:讀者以授權身份登錄采選子系統，通過書名#65380;作者#65380;出版社#65380;出版年代#65380;ISBN號等方式查詢各待選文獻，并予推薦#65377;采訪人員在決策支持子系統中對推薦數據進行析取，系統根據數據庫中的讀者信息#65380;圖書信息#65380;館藏信息及相應的權值信息等，調用相關處理模型，進行薦購文獻評分，輸出經過排序的文獻目錄清單，輔助采訪人員進行決策#65377;總的處理流程如圖1所示#65377;

采選系統用來收集讀者對圖書的推薦信息#65377;系統采用Browser/Server方式，數據庫#65380;應用程序置于服務器端， 讀者和圖書館工作人員利用瀏覽器通過計算機網絡，在經過身份認證后登錄系統，進行相應權限內的操作[1]#65377;系統功能分為5個模塊:用戶信息#65380;書目中心#65380;采選管理#65380;推薦查詢和數據庫及維護，如圖2所示#65377;在一個完善的圖書采選系統中，應區分不同用戶角色——系統管理員#65380;采訪人員#65380;讀者，不同角色的賬號具有不同的權限#65377;

決策支持系統采用傳統的Client/Server結構，Client端負責數據的輸入#65380;管理與輸出，Server端負責數據的存儲和訪問等工作，全部數據存放在Server端，允許多用戶同時使用#65377;決策支持的第一步是提取讀者推薦源數據;第二步從中析取出決策所需要的數據存入DSS(決策支持)訂購庫;第三步選擇要運行模型的數據#65380;定義模型，然后運行模型;第四步根據模型運行結果做出決策，輸出決策結果供采訪人員參考#65377;各模塊間的關系如圖3所示#65377;

2.3 文獻薦購決策模型

在進行采訪決策前，需收集待選圖書信息——書名#65380;價格#65380;出版社#65380;出版時間#65380;中圖分類號等，給讀者(包括學科專家#65380;一般教師#65380;學生)[2]分配權限供其在線選書#65377;其定量模型如下:

(1)讀者層次中的學歷#65380;職稱#65380;所屬學科#65380;學術水平權重依次為0.2#65380;0.3#65380;0.3#65380;0.2#65377;學歷的層次分為博士#65380;碩士#65380;學士，得分值依次為1#65380;0.6#65380;0.3;職稱的層次分為教授#65380;副教授#65380;講師/博士生#65380;助教/碩士生，得分值依次為1#65380;0.7#65380;0.3#65380;0.1;所屬學科的層次分為國家級重點#65380;省級重點#65380;新增學科#65380;其他學科，得分值依次為1#65380;0.6#65380;0.4#65380;0.2;學術水平的層次分為高#65380;較高#65380;中等#65380;低，得分值依次為1#65380;0.8#65380;0.5#65380;0.2#65377;如果某文獻是由一位國家級重點學科的#65380;學術水平較高的#65380;具有博士學位的副教授所推薦，該項評分值為0.2×1+0.3×0.7+0.3×1+0.2×0.8=0.87#65377;

(2)文獻外部要素中包含的價格水平#65380;出版社#65380;出版年代權重依次為0.4#65380;0.2#65380;0.4#65377;價格水平分為較高#65380;中等#65380;偏低#65380;過高或過低，得分值依次為1#65380;0.7#65380;0.4#65380;0.1;出版社級別分為核心#65380;非核心重點#65380;其他，得分值依次為1#65380;0.6#65380;0.2;出版年代分為當年出版#65380;去年出版#65380;前年出版#65380;更早時間出版，得分值依次為1#65380;0.8#65380;0.5#65380;0.3#65377;如果上述文獻價格水平中等#65380;是去年由核心出版社出版，該項評分值為0.4×0.7+0.2×1+0.4×0.8=0.8#65377;

(3)相近文獻館藏情況包含的流通率和館藏量權重依次為0.6#65380;0.4#65377;流通率分為高#65380;中等#65380;低，得分值依次為1#65380;0.7#65380;0.4;館藏量分為少#65380;中等#65380;多，得分值依次為1#65380;0.8#65380;0.6#65377;如果與上述文獻內容相近的館藏文獻流通率低#65380;館藏量中等，該項評分值為0.6×0.4+0.4×0.8=0.56#65377;

(4)讀者層次#65380;文獻外部要素#65380;相近文獻館藏情況三者的權重依次為0.5#65380;0.2#65380;0.3#65377;因此，上述文獻最終評分值為0.5×0.87+0.2×0.8+0.3×0.56=0.763#65377;該值表示此推薦文獻相對于最理想文獻(評分值為1)的隸屬程度，亦即相關性#65377;分值越大，表示該文獻越接近理想文獻，應該優先考慮購買#65377;這里可以設定一個閾值水平λ，若大于λ則該文獻應該購買#65377;閾值可以事先給定，然后在實際工作中逐步調整[3]#65377;

2.4 數據庫設計

根據圖1所描述的系統流程，在對系統功能作詳細分析之后，從中抽象出系統的數據庫模型〔E-R模型〕，如圖4所示#65377;

2.4.1 采選子系統數據庫主要由圖示8個基本表組成

數據庫的設計完全按照BCNF范式設計，數據表中每個非主鍵字段都依賴于數據表的主鍵，所有不依賴于數據表的字段都將建立新的數據表，并以外鍵的形式(一對多關系)與中心事實表連接#65377;這8個表分別為圖書表〔Book〕——記錄圖書基本信息;圖書類別表〔Category〕——記錄圖書中圖分類號;出版社表〔Publisher〕——記錄出版社相關信息;讀者信息表〔Reader〕——記錄讀者相關信息;采訪人員信息表〔Libmember〕——記錄參與訂購需求處理的采訪人員的信息;讀者推薦表〔Recommend Orderrequire〕——記錄讀者推薦書目的相關信息;讀者推薦明細表〔Recommend Detail〕——記錄讀者推薦書目的具體內容;訂購需求表〔Orderrequire〕——記錄將進行訂購決策的書目相關信息#65377;

2.4.2 決策支持子系統主要由訂購庫#65380;模型庫和其他數據庫組成

(1)訂購庫

存放訂購決策所需要的書目信息，字段包括書名#65380;ISBN號#65380;作者#65380;出版社#65380;出版時間#65380;分類號#65380;價格#65380;讀者姓名#65380;讀者賬號#65380;推薦日期#65380;學歷#65380;所屬學科#65380;學術水平#65380;采訪人員賬號#65380;處理時間#65380;是否訂購#65380;相關性等，在本系統中與采選子系統數據庫為同一庫，主要由訂購需求表及相關表組成#65377;

(2)模型庫

文獻特征向量庫——存放運行模型時所需的文獻特征向量及其權值;

特征向量級別庫——存放文獻特征向量表中定義的文獻特征向量的取值及其量化值;

文獻外部要素信息庫——存放文獻外在的形態信息，包括價格水平級別定義表#65380;出版社級別定義表#65380;出版年代級別定義表等;

館藏情況級別庫——存放相近文獻館藏情況信息，包括流通率級別定義表#65380;館藏量級別定義表等#65377;

(3)其他數據庫

流通數據庫——存放館藏書目的流通信息，供采訪人員查詢分析館藏分布情況#65380;讀者借閱情況及流通趨勢等，作為確定流通率級別和館藏量級別的參考#65377;該庫利用圖書館現有管理信息系統的數據;

系統參數庫——存放系統參數，如最小閾值等#65377;

3 結束語

系統采用基于讀者薦購的采訪決策模型，由讀者在采選系統上先行推薦，再由采訪人員通過決策支持系統進行優化選擇，這樣首先保證了所有訂購均滿足讀者需求，同時也確保在經費有限情況下，采訪人員可優先選取綜合價值高的文獻，使經費得到充分利用，提高了采訪的科學性#65377;

參考文獻

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