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        基于灰理想關聯(lián)分析的數字圖書館用戶界面評價

        2014-12-04 07:51:30張瑞玲ZHANGRuiling
        價值工程 2014年33期
        關鍵詞:用戶界面權法關聯(lián)

        張瑞玲ZHANG Rui-ling

        (河海大學圖書館,南京 210098)

        (Hohai University Library,Nanjing 210098,China)

        0 引言

        數字圖書館是若干聯(lián)合機構的總稱,它可以使讀者直接地、快捷地存取全球網絡上以多媒體數字化格式存在的、數量巨大的,且在不斷增加的各種信息[1]。數字圖書館用戶界面是介于用戶與計算機系統(tǒng)之間的傳遞、交換信息的媒介,是一種用戶操作計算機系統(tǒng)的綜合系統(tǒng),用以體現計算機系統(tǒng)的輸入功能、輸出功能和控制功能[2,3]。數字圖書館的信息資源能否被廣大讀者所充分利用,在絕大程度上取決于用戶界面的友好、實用、方便、規(guī)范和有效程度。因此,為了提高高校數字圖書館用戶界面設計的綜合效果,有必要來對其進行系統(tǒng)、全面的綜合評價。

        影響數字圖書館用戶界面設計質量優(yōu)劣的因素較多,影響程度復雜難測,且影響效果又難以量化,目前并沒有統(tǒng)一的綜合評價方法。馮凱等[3]引進了指標均衡度的概念,利用改進TOPSIS 方法對高校數字圖書館用戶界面進行綜合評價。針對在高校數字圖書館用戶界面評價中存在不確定性和復雜性因素較多的問題,本文將熵理論和灰色理論結合起來進行研究,利用熵權法確定評價指標的權重在此基礎上,改進TOPSIS 法,構造基于熵權法的灰理想關聯(lián)評價模型,對高校數字圖書館用戶界面進行灰理想關聯(lián)評價。

        1 基于熵權法的灰理想關聯(lián)評價模型

        1.1 基本假設 設事件集為A={a1,a2,…,al},方案集為B={b1,b2,…,bm},評價指標集為C={c1,c2,…,cn},各評價指標的權重向量為W=(w1,w2,…,wn),且滿足評價的目的是對所選的高校數字圖書館用戶界面進行評價,并據此進行優(yōu)先排序。

        1.2 基于熵權法的灰理想關聯(lián)評價模型的構建 基于熵權法的高校數字圖書館用戶界面灰理想關聯(lián)評價模型的具體計算步驟如下:

        Step 1 基于熵權法確定各評價指標的權重,得到評價指標的權重向量W=(w1,w2,…,wn)。

        Step 3 對待評價數字圖書館用戶界面的高校進行排序。首先根據公式(1)計算各高校的加權效果向量與正加權理想效果向量的灰色正理想關聯(lián)系數:

        其中,ρ 為分辨系數,一般取值0.5。

        同理,可計算第j 個評價高校與負加權理想效果向量的灰色負理想關聯(lián)度R-j,則第j 個評價高校的灰色關聯(lián)相對貼近度可以表示為:

        基于灰色關聯(lián)相對貼近度越大越好的排序原則,根據灰色關聯(lián)相對貼近度的大小進行優(yōu)先排序。

        2 算例分析

        高校數字圖書館用戶界面綜合評價的基本思路是:立足于對相關影響因素的全面分析,利用有效的評價方法,結合已收集的用戶界面系統(tǒng)的潛在的、直接的可用性數據,對系統(tǒng)進行評價,以達到提高用戶界面友好性的目的。以網頁結構、頁面表現、人機交互、網絡性能為一級評價指標,并分解為20 個評價指標,對某四個高校數字圖書館用戶界面進行綜合評價。各高校圖書館的評價指標值[3]如表1 所示。

        表1 某四個高校數字圖書館用戶界面綜合評價的評價指標值

        Step 1 基于熵權法可得評價指標的權重向量為:

        Step 2 結合各評價指標的指標屬性,可得正、負加權理想效果向量為:

        Step 3 根據公式(1)和公式(2),可得某四個高校數字圖書館用戶界面的綜合評價結果,如表2 所示。

        表2 某四個高校數字圖書館用戶界面的綜合評價結果

        故圖書館1 為最優(yōu)局勢,即圖書館1 的用戶界面設計最優(yōu)。實踐證明,綜合評價結果與實際情況比較相符,取得了預期的評價效果。

        3 結語

        在傳統(tǒng)的灰色關聯(lián)決策中,僅考慮各評價對象的加權效果向量與正加權理想效果向量的灰色關聯(lián)度,并以此為單一排序標準來對評價對象進行優(yōu)先排序。本文以各評價對象的加權效果向量與正、負加權理想效果向量的灰色關聯(lián)相對貼近度為綜合標準,對評價對象進行排序,使得評價結果更加符合實際。

        [1]Fox,EA,Lunin,L .Introduction and Over view to Perspectives on Digital Libraries[J].I.A SIS,1993:24-28.

        [2]周紅.淺議數字圖書館及其用戶界面[J].現代情報,2004(11):105-107.

        [3]馮凱,李雪萍.基于改進TOPSIS 方法的數字圖書館用戶界面綜合評價[J].現代情報,2006(10):96-100.

        [4]丁嬌.高校圖書館用戶界面評價研究[D].吉林大學,2008.

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