摘 要：針對(duì)目前圖書館數(shù)字資源采購過程中主觀意識(shí)強(qiáng)、科學(xué)規(guī)范與量化性差的問題，本文對(duì)重慶市科技文獻(xiàn)資源共享服務(wù)平臺(tái)重慶理工大學(xué)分中心2010年4月-2014年4月（四年）提供的文獻(xiàn)傳遞數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性分析，并確定新的評(píng)估指標(biāo)，然后采用改進(jìn)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。通過文章新提出文獻(xiàn)傳遞評(píng)估指標(biāo)找出使用頻率較多數(shù)據(jù)，從而來指導(dǎo)本校圖書館數(shù)字資源的采購方向。

關(guān)鍵詞：評(píng)估指標(biāo)；文獻(xiàn)傳遞；數(shù)字資源采購；遺傳算法；圖書館

中圖分類號(hào)：TP212.9

目前，各個(gè)高校在選擇數(shù)字資源采購模式上，沒有一個(gè)科學(xué)的規(guī)范與量化的比對(duì)，都是以人的主觀意識(shí)在采購。通常由用戶的數(shù)量和使用量的需求程度確定數(shù)字資源訪問級(jí)別高低并結(jié)合經(jīng)費(fèi)劃撥情況決定是否購買。也有一些高校針對(duì)數(shù)字資源質(zhì)量評(píng)價(jià)體系進(jìn)行研究，對(duì)數(shù)字資源采購起到一定的參考作用，但在實(shí)際操作中還存在一些問題。

新的評(píng)估指標(biāo)為解決數(shù)字資源采購問題，提供了采購參考依據(jù)，以達(dá)到對(duì)文獻(xiàn)傳遞數(shù)據(jù)全面分析。不同等級(jí)用戶滿意度指數(shù)不同，所有用戶最終加權(quán)總值能全面客觀、毫無遺漏地反映評(píng)價(jià)目標(biāo)綜合保障能力。評(píng)估指標(biāo)對(duì)于比較數(shù)字資源的學(xué)術(shù)質(zhì)量有實(shí)質(zhì)性效果，其評(píng)估結(jié)果能對(duì)高校數(shù)字資源庫采購起到量化參考作用。[1-2]

本文對(duì)重慶市科技文獻(xiàn)資源共享服務(wù)平臺(tái)重慶理工大學(xué)分中心4年（2010年4月-2014年4月）提供的文獻(xiàn)傳遞服務(wù)進(jìn)行研究，提出文獻(xiàn)傳遞服務(wù)的各種屬性并確定評(píng)估指標(biāo)，從圖書館文獻(xiàn)傳遞基本情況、文獻(xiàn)傳遞的文種、類型及學(xué)科分類等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，用于本校數(shù)字資源采購的數(shù)學(xué)模型，通過遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘文獻(xiàn)傳遞服務(wù)的各種屬性與是否被采購之間的潛在關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)更好地提供有效決策的預(yù)測(cè)分類。

1 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代地處理訓(xùn)練元組數(shù)據(jù)集，將每個(gè)元組的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與實(shí)際已知的目標(biāo)值比較。對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練樣本，修改權(quán)重使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和實(shí)際目標(biāo)值之間的均方差最小。其具體推導(dǎo)過程請(qǐng)參考文獻(xiàn)[3]-[5]算法流程見圖1。

2 模型的建立

2.1 數(shù)據(jù)來源

重慶市科技文獻(xiàn)資源共享服務(wù)平臺(tái)整合了重慶大學(xué)、西南大學(xué)、重慶醫(yī)科大學(xué)、重慶市標(biāo)準(zhǔn)化研究院、西南信息有限公司、重慶摩托車（汽車）知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息中心、重慶理工大學(xué)、重慶郵電大學(xué)等八個(gè)單位的所有文獻(xiàn)資源。平臺(tái)可檢索文獻(xiàn)記錄近2.6億條，包括期刊論文4374萬篇、學(xué)位論文167萬篇、中外專利2400萬項(xiàng)、中外標(biāo)準(zhǔn)27萬項(xiàng)、會(huì)議論文594萬篇。平臺(tái)2010年4月至2014年4月，平臺(tái)總訪問量為16752285人次，本校分中心文獻(xiàn)傳遞24601次，外文傳遞578次，標(biāo)準(zhǔn)傳遞236次。

2.2 改進(jìn)遺傳算法流程

算法中使用混合交叉產(chǎn)生新個(gè)體，再其使用混合變異。判斷是否滿足終止條件，滿足則停止算法，不滿足則進(jìn)入計(jì)算適應(yīng)度。圖2表示了改進(jìn)遺傳算法的基本過程：

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本文用matlab7[5]建立評(píng)估模型。首先通過文獻(xiàn)傳遞中形成的數(shù)據(jù)，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[6]研究，整理完成11個(gè)圖書館的評(píng)估指標(biāo)：文獻(xiàn)傳遞文種、文獻(xiàn)類型、文獻(xiàn)年代、學(xué)科分類、關(guān)鍵詞詞頻、引文次數(shù)、文獻(xiàn)作者、傳遞篇數(shù)、傳遞方式、用戶類型、滿足率、評(píng)價(jià)完成難度進(jìn)行評(píng)估，并將得到的評(píng)估指標(biāo)值、信息服務(wù)質(zhì)量值量化考核，以得出訓(xùn)練樣本。遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度收斂曲線如圖3。

3 結(jié)束語

本文將遺傳算法的全局搜索能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部搜索能力相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)文獻(xiàn)傳遞數(shù)據(jù)綜合水平的有效評(píng)估，從而能為圖書館的文獻(xiàn)傳遞質(zhì)量提供相對(duì)有效的、科學(xué)的綜合評(píng)價(jià)，最終為購建數(shù)字資源提出意見。但建立這樣的數(shù)學(xué)模型，評(píng)估指標(biāo)的確定的采集和準(zhǔn)確性本身就是一個(gè)難題，如何解決這一問題也是我們下一步工作的目標(biāo)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，基于本文的文獻(xiàn)傳遞質(zhì)量評(píng)估模型基本達(dá)到目的，希望該方法能為圖書館如何購買數(shù)字資源提供新的思路。規(guī)范、準(zhǔn)確、客觀，確保樣本數(shù)據(jù)真實(shí)性和科學(xué)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]馬曉亭.大學(xué)圖書館數(shù)字資源采購評(píng)估指標(biāo)體系研究[J].現(xiàn)代情報(bào)2010（10）：92-94.

[2]Guidelines for Statistical Measures of Usage of Web—based Information Resources[EB/OL].http：//www.library.yale. edu/eonsortia/state –mensanddocuments.htm1，2007-09-27：1-3.

[3]王小平，槽立.遺傳算法-理論?應(yīng)用與軟件實(shí)現(xiàn)[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，2000.

[4]唐淑香，李利.國內(nèi)文獻(xiàn)傳遞研究概述[J].圖書館下作與研究，20l0（10）：8-l1.

[5]聞新，周露，王丹力，等.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)[M].北京：科學(xué)出版社，2000.

[6]國家技術(shù)監(jiān)督局，國家科學(xué)技術(shù)委員會(huì).GB/T13745—1992學(xué)科分類與代碼[s]∥新聞出版署圖書管理司，中國標(biāo)準(zhǔn)出版社.作者編輯常用國家標(biāo)準(zhǔn).北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，1997：426-513.

作者簡介：胡欽文（1981-），女，重慶人，本科，館員，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、圖書館資料。

作者單位：重慶理工大學(xué)圖書館，重慶 400054

基金項(xiàng)目：此文為重慶理工大學(xué)高等教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（編號(hào)編號(hào)：2013YB64）。