基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價研究

汪勉

(濟寧市科學技術(shù)情報研究所， 山東 濟寧 272000)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟水平的不斷提高，國家對一些高校和大型的圖書館投入越來越多，它們每年都要采購大量的圖書館文獻，在圖書館文獻資源采購過程中，不同的圖書館文獻資源供應商，他們提供的圖書館文獻資源質(zhì)量以及服務(wù)均不一樣，圖書館的管理者希望在同等價格的條件下，獲得更優(yōu)的圖書館文獻資源[1-3]。圖書館文獻資源供應商的好壞對圖書館文獻資源供應質(zhì)量產(chǎn)生重要的影響，因此如何對圖書館文獻資源供應商進行準確評價，從中選擇最優(yōu)的圖書館文獻資源供應商具有十分實際的經(jīng)濟價值，成為當前人們關(guān)注的焦點[4-6]。

當前圖書館文獻資源供應商評價方法眾多，最具代表性的為專家系統(tǒng)的圖書館文獻資源供應商評價方法，它們通過一些專家對圖書館文獻資源供應商資質(zhì)進行評價和打分，然后根據(jù)打分結(jié)果，得到圖書館文獻資源供應商優(yōu)劣情況，該方法的評價過程十分繁瑣，耗時比較長，尤其當圖書館文獻資源供應商的數(shù)量比較多時，不僅圖書館文獻資源供應商評價效率極低，而且圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果的偏差有時很大，評價結(jié)果不穩(wěn)定，不客觀[7]；另一類為基于人工智能的圖書館文獻資源供應商評價方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖書館文獻資源供應商評價方法，層次分析法的圖書館文獻資源供應商評價方法，它們的圖書館文獻資源供應商評價客觀性要優(yōu)于專家系統(tǒng)，成為當前圖書館文獻資源供應商評價的主要工具[8-10]。在實際評價過程中，影響圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果的影響因素很多，即評價指標數(shù)量多，當前認為每一種指標對供應商評價結(jié)果影響一樣，即平均權(quán)值法，這與實際情況不相符，因為有的指標對圖書館文獻資源供應商評價影響程度大，有的指標對圖書館文獻資源供應商評價影響小，使得圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果有待改善。

為了對圖書館文獻資源供應商進行更加精確的評價，提出變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價方法，并采用具體應用實例分析了其性能。

1 基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價方法

1.1 圖書館文獻資源供應商評價指標體系的構(gòu)建

指標體系是圖書館文獻資源供應商評價建模的前提，對圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果影響十分關(guān)鍵，參考一些專家的經(jīng)驗和相關(guān)文獻，建立了一個3層次結(jié)構(gòu)的圖書館文獻資源供應商評價指標體系，如圖1所示。

圖1 圖書館文獻資源供應商評價的指標體系結(jié)構(gòu)

1.2 因子分析法

設(shè)有p個圖書館文獻資源供應商評價指標，用m個評價指標和一個獨特評價指標者線性加權(quán)表示圖書館文獻資源供應商評價，如式(1)。

Ti=ωi1X1+ωi2X2+…ωimXm+εi

(1)

式中，εi為獨特因子；ωij為因子載荷。

因子分析法的工作步驟如下。

Step1：計算對圖書館文獻資源供應商評價數(shù)據(jù)(tij)相關(guān)系數(shù)矩陣判斷，如式(2)。

(2)

式中，rij表示圖書館文獻資源供應商評價指標的相關(guān)系數(shù)。

Step2：計算圖書館文獻資源供應商評價指標的相關(guān)系數(shù)矩陣特征值λi和特征向量，如式(3)、式(4)。

(3)

(4)

Step3：計算指標對圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果的貢獻率。

Step4：根據(jù)貢獻率得到圖書館文獻資源供應商評價指標的權(quán)值。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種帶有誤差反向傳播的前饋型模式識別方法，包括正向和誤差反向傳播兩個過程，工作步驟如下。

Step1：第i層的第j個神經(jīng)元輸入和輸出計算公式，如式(5)、式(6)。

(5)

Oij=f(netij)

(6)

式中，W(i-1)jk為神經(jīng)元間的連接權(quán)值，b(i-1)k表示閾值。

Step2： 輸出層的誤差計算公式，如式(7)。

(7)

式中，dj和yj分別為網(wǎng)絡(luò)輸出值和期望輸出值。

Step3：基于輸出層的輸出誤差，對各層的連接權(quán)值進行細微調(diào)整，如式(8)。

ΔWijk=ηδikO(i+1)k=

η(dk-yk)yk(1-yk)Oij=

(8)

Step4：對各層的閾值進行細微調(diào)整，如式(9)。

η(dk-yk)yk(1-yk)=

(9)

Step5：不斷重復上述步驟，直接滿足終止學習條件為止。

1.4 基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價步驟

Setp1：建立圖書館文獻資源供應商評價指標體系。

Setp2：采用不同圖書館文獻資源供應商評價指標體系的數(shù)據(jù)。

Setp3：對圖書館文獻資源供應商評價指標體系的數(shù)據(jù)進行歸化一化處理，如式(10)。

(10)

Setp4：對圖書館文獻資源供應商進行打分，得到的打分值與圖書館文獻資源供應商評價指標具體數(shù)據(jù)構(gòu)成學習樣本。

Setp5：采用因子分析法確定圖書館文獻資源供應商評價指標權(quán)值，根據(jù)權(quán)值對學習樣本進行處理。

Setp6：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖書館文獻資源供應商評價學習樣本進行訓練，建立圖書館文獻資源供應商評價模型。

2 圖書館文獻資源供應商評價的實例分析

2.1 評價標準以及對比方法

為了測試基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價性能，采用具體實驗分析其性能，選擇圖書館文獻資源供應商評價精度對實例分析結(jié)果的好壞進行評價。在相同條件下，采用專家系統(tǒng)的圖書館文獻資源供應商評價方法、平均權(quán)值的圖書館文獻資源供應商評價方法進行對比測試。圖書館文獻資源供應商評價程序采用VC ++編程實現(xiàn)，采用平臺為Windows 10家庭版。

2.2 圖書館文獻資源供應商評價樣本

對一個圖書館，選擇20個圖書館文獻資源供應商作為研究對象，由于圖書館文獻資源供應商的評價指標取值不同，對它們進行歸一化操作，使它們的值處于[0，1]區(qū)間范圍內(nèi)，歸一化后的評價指標值與圖書館文獻資源供應商分值，如表1所示。

表1 圖書館文獻資源供應商評價樣本

2.3 計算供應商評價樣本的權(quán)值

采用因子分析法對評價指標和圖書館文獻資源供應商的分值之間的關(guān)系進行描述，確定圖書館文獻資源供應商評價指標的權(quán)值，由于篇幅有限，不可能把每一個圖書館文獻資源供應商評價指標的權(quán)值列出來，本文隨機選擇3個圖書館文獻資源供應商評價指標的權(quán)值作為代表，如圖2所示。

圖2 部分圖書館文獻資源供應商評價指標的權(quán)值

從圖2可以看出，不同的圖書館文獻資源供應商，其評價指標的權(quán)值之間有一定的差標，這表明本文方法通過引入因子分析法能夠描述每一種評價指標與圖書館文獻資源供應商之間的聯(lián)系，為后續(xù)的圖書館文獻資源供應商評價打下良好的基礎(chǔ)。

2.4 圖書館文獻資源供應商評價精度的對比

統(tǒng)計3種圖書館文獻資源供應商評價方法的精度，如圖3所示。

圖3 圖書館文獻資源供應商評價精度的對比

從圖3可以看出，本文方法的圖書館文獻資源供應商評價精度為92.89%，平均權(quán)值的圖書館文獻資源供應商評價精度為89.77%，專家系統(tǒng)的圖書館文獻資源供應商評價精度為85.89%，相對于專家系統(tǒng)和平均權(quán)值方法，本文方法的圖書館文獻資源供應商評價錯誤率分別減少了3.12%和7%，能夠獲得科學、可靠的圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果，同時也證明了本文方法引入了變權(quán)理論的優(yōu)越性。

2.5 對其它圖書館資源供應商評價結(jié)果分析

為了進一步驗證基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價效果，選擇50個圖書館作為測試對象，它們分別有不同數(shù)量的文獻資源供應商，統(tǒng)計它們文獻資源供應商評價的平均精度，如圖4所示。

圖4 本文的50個圖書館文獻資源供應商評價精度

從圖4可以發(fā)現(xiàn)，對于50個圖書館，本文方法的文獻資源供應商評價的平均精度都高于90%，且文獻資源供應商評價的平均精度變化區(qū)間很小，說明了本文方法的文獻資源供應商評價結(jié)果比較穩(wěn)定，具有十分良好的通用性。

3 總結(jié)

圖書館文獻資源供應商評價是圖書館文獻資源供應商選擇的基礎(chǔ)，為了獲得高精度的圖書館文獻資源供應商評價精度，針對圖書館文獻資源供應商評價指標權(quán)值確定的問題，提出了基于變權(quán)理論的圖書館文獻資源供應商評價方法，采用因子分析法合理確定每一個評價指標的權(quán)值，科學、客觀的描述了每一個指標對于圖書館文獻資源供應商評價結(jié)果的影響程度，與其它方法進行了對比測試，結(jié)果表明，本文方法的圖書館文獻資源供應商評價效果得到了明顯提升，解決了其它方法存在的圖書館文獻資源供應商評價誤差大的缺陷，具有更高的實際應用價值。