2022采访质量控制数学模型研究.docx

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1、2022采访质量控制数学模型研究 为实现图书馆采访质量限制，可以建立数学模型。该模型粒度细、易操作。它对采访工作的指导作用是：调整采访政策，按价值构成调整购书经费安排，用最少的钱购回读者最须要的文献，兼顾馆藏建设。公式1。表5。参考文献2。实践探讨Inthispaper,theautho1采访质量限制的重要性采访工作的一个重要方面是采访质量限制。采访质量限制的重要性体现在两个方面。（1）采访质量限制保证馆藏建设的原则、方针得以正的确施。每个馆一般都有自己的馆藏原则。比如买什么，不买什么；藏什么，不藏什么；剔除什么，保留什么等。馆藏建设包括购入与剔除两个互逆的动态过程，目的是形成一种有特色的和有

2、生命力的馆藏1。其中，购入方面，就是采访工作。提高馆藏质量，就得提高采访质量，志向状态下是保证每种书都符合馆藏规则。事实上，这是很难办到的。这既有客观因素，比如馆藏原则本身描述不清晰，很难把握；预定书目内容不具体，无法了解每一种书原委有什么内容，这些内容是否与馆藏原则相关；也有主观因素，比如采访工作人员素养偏低，既不了解馆藏体系，也不了解读者需求，采访回来的书，确定很少有读者借阅，效益不高。有了采访质量限制数学模型，把馆藏原则作为一项因素考虑到数学模型中去，借助于计算机，以量化的方式来限制采访质量。（2）采访质量限制是提高文献信息服务质量的保证。在前一条的基础上，可以采访回来与馆藏原则相关，同

3、时又兼顾读者需求的文献，满意读者需求方面，就简单了。假如采访质量没有限制，采访回一堆于馆藏无益，于读者无用的文献，形成“读者须要什么，馆藏没有什么”的局面，这是很可悲的，这不仅是对购书经费的奢侈，更是造成读者流失的缘由。从理论上讲，这是馆藏利用率下降的主要缘由。2采访质量限制数学模型在谈采访质量限制之前，先要说明一个概念：书的价值。这个问题比较困难，可以从社会效益上讲，也可以从经济效益上讲；作者、出版商、读者各自的相识都不一样。但是，什么样的图书是有价值的？这个问题的回答是确定的：利用率越高，而书价越低的图书是有价值的。用于指导工作就是：用最少的钱，买回读者最爱读的书。正如刘仲英指出：目前图书

4、馆经费紧缺，文献价格不断上涨的状况下，如何使有限的资金发挥最大效益，值得关注2。2.1图书价值的构成因素一种书的价值可以由8个因素来刻画：（1）被借次数。这是最基本的因素。假如没有任何读者借过这种书，这种书的价值确定不高。（2）拒借次数。读者来借某种书，而这种书的复本被借完（暂不考虑装订、修补等状况），称为拒借。（3）预约次数。在实际工作当中，预约次数几乎等于拒绝次数，因为读者被拒借之后，第一反应是预约。我们用其中一个因素就可以。（4）复本量：不同种的书，其复本量可能不同，这就有可能造成被借次数不一样。（5）读者级别。同一种书，被教授读过一次和被本科生读过一次是不一样的，即体现的价值是不一样的

5、：教授在选书时，已经进行了去粗取精的过程，但仍要借这种书，说明这种书的价值高，而一般读者在借书时，没有对比的概念，读者本人也不清晰这种书与同类书的其他种有何区分，属于“随意借一本”。本文后面的算法实例中，提出一个读者级别赋分表，就是来体现不同读者对图书的贡献度。（6）书价。对出版商而言，书价越高，越有价值，但是对图书馆而言，状况不会是这样，有可能出现低价格、高质量的书；也有可能是高价值、低质量的书，比如某些烫金的礼品书就是这种状况。（7）入藏时间。不同种书的入藏时间有早有晚，这可能造成被借次数不一样。（8）馆藏特色。每个馆都有自己的藏书建设原则，要维持肯定的购买方向。本文后面的算法实例中，提出

6、一个馆藏特色相关度赋分表，就是来体现各类书与馆藏特色的贴近程度。2.2各因素与图书价值的关系（1）同样的入藏时间内，被借次数越多，书的价值越大；被借次数越少，书的价值越小。书的价值与被借次数呈正相关关系。（2）被借次数相同，入藏时间越长，书的价值越小；入藏时间越短，书的价值越大。书的价值与入藏时间呈负相关关系。（3）相同入藏时间内，同样被借次数状况下，复本量越大，书的价值越小；复本量越小，书的价值越大。书的价值与复本量呈负相关关系。（4）我们在强调购书经费短缺时，可认为书的价值与书的价格呈负相关关系，假如购书经费非常足够，可以不考虑价值因素。（5）馆藏特色这个因素，可以用馆藏特色相关度来描述：

7、与馆藏原则贴合的书的馆藏特色相关度为1.0，不太贴合的书的馆藏特色相关度取小于1.0的值。书的价值与馆藏特色相关度呈正相关关系。（6）考虑到本数学模型的可操作性，暂不考虑预约次数因素。很多图书馆自动化系统并不供应某种书的被预约历史查询输出功能。假如有读者感爱好，可以认为书的价值与被预约次数呈正相关关系。（7）读者级别。本数学模型主要依据图书借还日志来进行计算，假如图书馆自动化系统能供应某种书的被借历史查询，就可运用本算法。而某种书的被借历史查询的记录中，记录的是某借书证号（读者）在某年某月某日借过某种书的某个复本，而读者证号一般表达了该读者的级别。综上所述，一种书的价值可以表达为：Value（

8、CountRelative）（PeriodCopyPrice）其中，Value：某种书的价值；Count：该书的被借次数，且已经考虑了读者级别；Relative：该书的馆藏特色相关度；Period：入藏时间，即从今书入藏到计算时的时间，一般按年度计算；Copy：该书的复本量；Price：该书的价格。2.3进行采访质量限制按上述算法，得出的是每一种书的价值。用这样的数据来指导工作，明显是不合适的：因为量太大，每个馆都有上万种，甚至十几万种图书。正常的做法是按大类来指导工作。比如，科学院图书馆，一般会说，科技图书有多少种多少册；古籍有多少种、多少册；石油高校图书馆，一般会说，石油石化类图书有多少种

9、多少册。因为这样称呼（划分）能 代表自己的馆藏特色，指导工作时，操作性很强。因为不同的馆，其馆藏特色不同，所以各馆的大类划分也不一样，比如，有的馆按少儿图书、社科、港台图书来划分；有的馆按文学、政治法律、经济来划分，不一而足。各馆的大类划分都可以归宗于“中图法”，只需建立一种对应关系，比如，文学类含“中图法”的类和K8类；石油石化类含“中图法”的P类和TE类。本文后面的算法实例中，提出了馆藏图书分类表，就是来表达上述状况。我们在计算出单种图书的价值后，可以通过求平均值方法，得出每个大类的价值。通过计算不同时间段内图书的价值，假如发觉某类书的价值增大或变小，可以据此调整采访政策，按价值构成来调整

10、购书经费的安排，力争用最少的钱，买回读者最宠爱读的书，而且兼顾馆藏建设。这就是本数学模型对采访工作的指导作用。3采访质量限制数学模型的算法实例本实例中的数据全部来自北京石油管理干部学院图书馆，图书馆自动化系统为IALS5.0。为了节约篇幅，在此列出每种书的被借历史时，因为借出记录与还回记录成对出现，故删去了还回记录。另外也略去了经济类（F）、文学类（I，K）和外语类（H）各随机选取的2种图书的价值计算表。表1读者级别赋分表附图注：分值是相对值，所以，最终的书的价值也是一个相对的值，即，这种书相对于其它书的价值。表2馆藏特色相关度赋分表（表达某类书与馆藏特色的相关程度）附图表3馆藏图书分类表附图

11、表4随机选取的2种政治、法律类图书附图表5采访经费预算表（假设购书经费100万元）附图4结束语本数学模型的特点在于粒度细、可操作性强，从最原始的图书借还记录，推导出选购经费预算方案，每一步都是可信的，建立在真实的数据之上，几乎没有个人阅历掺杂进来。而且，由于图书馆的读者群相对固定，在肯定的时限内，读者的需求也是有规律可循的，其间根本没有投机的因素，因而寻求定量分析的方法是可行的。在本算法提出之前，大部分选购 12下一页本文来源：网络收集与整理，如有侵权，请联系作者删除，谢谢！第6页 共6页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页第 6 页 共 6 页