馮璐

摘 要： 針對(duì)采用當(dāng)前方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)時(shí)，難以獲取圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀和客觀權(quán)重的重要系數(shù)，存在實(shí)際操作復(fù)雜、圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)誤差大的問(wèn)題，提出一種基于最優(yōu)組合權(quán)重的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。該方法首先獲取圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集，利用熵值法計(jì)算出圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵，在此基礎(chǔ)上結(jié)合主觀與客觀賦權(quán)法對(duì)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)主觀與客觀權(quán)重集合，利用矩估計(jì)理論對(duì)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的期望值進(jìn)行計(jì)算，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量的各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主客觀權(quán)重的重要系數(shù)，由此建立大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠在圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中減少隨機(jī)誤差以及系統(tǒng)偏差，在提高圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果可信度的同時(shí)具有較強(qiáng)的應(yīng)用性。

關(guān)鍵詞： 圖書館； 圖書質(zhì)量； 權(quán)重； 信息熵； 在線評(píng)價(jià)； 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)： TN99?34； G251 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2018）01?0129?04

Abstract： The current method used to perform the book quality online evaluation for large library is difficult to acquire the important coefficients of the subjective and objective weights of the book quality evaluation indexes， and has the problems of complex actual operation and big book quality evaluation error. Therefore， an optimal combination weights based design method of the book quality online evaluation system for large library is proposed. With the method， the book quality evaluation index set of the library is acquired， and the entropy method is used to calculate the information entropy of the book quality evaluation index. On this basis， the subjective and objective weighting methods are combined to empower the evaluation index of the book quality， and obtain the subjective and objective weight sets of the book quality evaluation for large library. The moment estimation theory is adopted to calculate the expected value of the subjective and objective weights of the book quality evaluation index to get the important coefficients of the subjective and objective weights of each book quality evaluation index for large library， so as to establish the book quality online evaluation system for large library. The experimental results show that the proposed method can reduce the random error and system error in book quality evaluation process， improve the credibility of the book quality evaluation results， and has strong applicability.

Keywords： library； book quality； weight； information entropy； online evaluation； system design

0 引 言

近年來(lái)，隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，圖書館作為圖書的“集中地”，也是讀者深入化學(xué)習(xí)獲取知識(shí)信息的最好場(chǎng)所。圖書對(duì)社會(huì)進(jìn)步和人們文化知識(shí)的獲取具有重要的貢獻(xiàn)，也是人類文明與發(fā)展的重要產(chǎn)物[1?2]。近年來(lái)我國(guó)圖書出版量存在較大幅度的增長(zhǎng)，同時(shí)在快速增長(zhǎng)的成績(jī)背后存在著眾多由經(jīng)濟(jì)利益驅(qū)動(dòng)所引發(fā)的隱患，最主要的表現(xiàn)為圖書質(zhì)量的直線下降，跟風(fēng)出版以及圖書中相似內(nèi)容重復(fù)出版的現(xiàn)象比比皆是，以至于國(guó)內(nèi)的圖書質(zhì)量參差不齊，圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)是大型圖書館中一項(xiàng)重要且復(fù)雜的工作任務(wù)，如何對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)、客觀的評(píng)價(jià)，是大型圖書館圖書管理工作中的一個(gè)重要課題[3?4]。

由于國(guó)內(nèi)信息通信技術(shù)的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，大型圖書館中圖書信息化管理已經(jīng)成為當(dāng)前圖書管理改革和發(fā)展的主旋律之一。

在這種情況下，需要有效地進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，建立一套完備、科學(xué)的大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，來(lái)甄別大型圖書館中圖書質(zhì)量，讓更多的優(yōu)秀圖書能夠脫穎而出。由于大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法具有深遠(yuǎn)的發(fā)展意義，因此也成為了專家學(xué)者們研究的熱點(diǎn)課題，并受到了廣泛的關(guān)注[5?6]。endprint

文獻(xiàn)[7]提出一種基于云模型的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。該方法綜合考慮大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中存在的模糊性與隨機(jī)性的特點(diǎn)，構(gòu)成大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)的定性與定量之間的映射，根據(jù)大型圖書館中圖書質(zhì)量的評(píng)價(jià)因子，生成隸屬于各因子的大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)級(jí)別的云模型，由此完成大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該方法對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)精度較高，但是存在圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)局限性較大的問(wèn)題。

文獻(xiàn)[8]提出一種基于層次分析的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。該方法先對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)層級(jí)結(jié)構(gòu)中各狀態(tài)參量的權(quán)重進(jìn)行量化分析，建立基于層次分析法的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)的狀態(tài)量化模型，由此組建大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該方法對(duì)圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)效率較高，但存在計(jì)算過(guò)程較為繁瑣、耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。

文獻(xiàn)[9]提出一種基于模糊層次分析的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。該方法運(yùn)用層次分析法并結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)層級(jí)結(jié)構(gòu)權(quán)重，采用模糊綜合評(píng)價(jià)理論對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量的正負(fù)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行隸屬函數(shù)構(gòu)建，得出大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)矩陣和模糊變換算子，通過(guò)建立大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)的狀態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型計(jì)算出各子系統(tǒng)的圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的健康值，以量化大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)設(shè)備系統(tǒng)狀態(tài)，由此完成大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該方法較為簡(jiǎn)單，但是無(wú)法計(jì)算出圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)最佳權(quán)重，存在建模誤差大的問(wèn)題[10?11]。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于最優(yōu)組合權(quán)重的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠在圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中減少隨機(jī)誤差以及系統(tǒng)偏差，在提高圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果可信度的同時(shí)具有較強(qiáng)的應(yīng)用性。

1 圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

在進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，先對(duì)圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集進(jìn)行構(gòu)造，計(jì)算出大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)矩陣，結(jié)合加權(quán)處理法得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)分結(jié)果，再利用熵值法計(jì)算出大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)的信息熵，具體過(guò)程如下所述：

假設(shè)[U=u1，u2，…，um]代表大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)方案集，[V=v1，v2，…，vn]代表大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集，利用式（1）建立大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)矩陣：

[X=（xij）m×n=x11x12…x1nx21x22…x2n????xm1xm2…xmn] （1）

式中：[xij]代表大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的第[i]個(gè)方案的第[j]個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量值；[m]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)方案集中的方案?jìng)€(gè)數(shù)；[n]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集中的評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。由于不同方案的圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)具有不同的量綱，為消除掉不同圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱所帶來(lái)的不可比性，需要對(duì)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱引入從優(yōu)隸屬度，利用式（2）對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的量值進(jìn)行規(guī)范化處理，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的從優(yōu)模式：

[rij=xij-minxjmaxxj-minxj] （2）

式中：[i=1，2，…，m；j=1，2，…，n；][maxxj，minxj]分別代表第[j]個(gè)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值與最小值。由于每個(gè)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)所占的權(quán)重值不同，結(jié)合加權(quán)處理法得到圖書質(zhì)量評(píng)分結(jié)果為：

[A=WR] （3）

式中：[R=（rij）m×n]代表經(jīng)過(guò)規(guī)范處理后的圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)集的決策矩陣；[W=w1，w2，…，wn]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的各指標(biāo)的權(quán)重向量。設(shè)大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)有[n]種可能的評(píng)價(jià)狀態(tài)，每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為[pj（j=1，2，…，n），]結(jié)合熵值法可計(jì)算出圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵：

[E=-kj=1npjlnpj] （4）

式中：[0≤pj≤1，j=1npj=1，k=1lnm，][k]表示常數(shù)。

通過(guò)對(duì)式（4）進(jìn)行分析，可計(jì)算出第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)中第[i]個(gè)方案所占的比重：

[ξj=rijj=1nrij， i=1，2，…，m； j=1，2，…，n] （5）

假設(shè)[ej]代表第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值，則利用式（6）計(jì)算出大型圖書館中第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重：

[wj=（1-ej）n-j=1nej] （6）

1.2 基于最優(yōu)組合權(quán)重的圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)

在進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中，以1.1節(jié)獲得的大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重為依據(jù)，結(jié)合圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀與客觀賦權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)主觀與客觀權(quán)重集合，利用矩估計(jì)理論對(duì)主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的期望值進(jìn)行計(jì)算，得到大型圖書館中各項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀和客觀權(quán)重的重要系數(shù)，由此建立大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)，具體過(guò)程如下所述：

為了在圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)中既能反映圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的主觀性，又能體現(xiàn)圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的客觀性，需要對(duì)1.1節(jié)獲得的圖書館中不同圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行賦權(quán)集成，利用主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)原則對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，利用式（7）計(jì)算得到的大型圖書館中圖書質(zhì)量各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重集合為：

[Ws=ωsj1≤s≤l，1≤j≤m] （7）

式中：[ωsj]代表第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重；[s]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)原則種類；[l]代表從圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重總體和客觀權(quán)重總體中抽取的樣本個(gè)數(shù)。結(jié)合客觀賦權(quán)法對(duì)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，得到圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的各項(xiàng)指標(biāo)客觀權(quán)重集合，利用式（8）進(jìn)行表示：endprint

[Wb=ωbjl+1≤b≤q，1≤j≤m] （8）

式中：[ωbj]代表第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重；[b]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)原則種類；[q]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重樣本個(gè)數(shù)。由于圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重與客觀權(quán)重對(duì)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性及可靠性的重要程度不同，假設(shè)[α]和[β]分別代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的相對(duì)重要程度系數(shù)，利用式（9）組建圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的集成組合權(quán)重的優(yōu)化模型：

[minH（ωj）=αs=1l（ωj-ωsj）2+βb=l+1q（ωj-ωbj）2] （9）

式中：[ωj]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的各項(xiàng)指標(biāo)的集成組合權(quán)重，[0≤ωj≤1，1≤j≤m。]通過(guò)矩估計(jì)理論計(jì)算出大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的不同指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重期望值：

[E（ωsj）=s=1lωsjlE（ωbj）=b=l+1qωbjq-l，1≤j≤m] （10）

式中：[E（ωsj）]代表第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重期望值；[E（ωbj）]代表第[j]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重期望值，通過(guò)對(duì)式（10）進(jìn)行簡(jiǎn)化計(jì)算，得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的各項(xiàng)指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的系數(shù)[α]和[β]：

[α=E（ωsj）E（ωsj）+E（ωbj）β=E（ωbj）E（ωsj）+E（ωbj）] （11）

依據(jù)先驗(yàn)知識(shí)可知，大型圖書館中圖書質(zhì)量的每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重[H（ωj）]越小越好，為此對(duì)式（9）的優(yōu)化模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化，利用式（12）進(jìn)行表示：

[minH=H（ω1），H（ω2），…，H（ωm）s.t. j=1mωj=1， 0≤ωj≤1；1≤j≤m] （12）

結(jié)合等權(quán)的線性加權(quán)方法，對(duì)式（12）進(jìn)行求解，將大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)的多目標(biāo)最優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)最優(yōu)化模型，利用式（13）進(jìn)行表示：

[minH=μj=1mαs=1l（ωj-ωsj）2+j=1mβb=l+1q（ωj-ωbj）2s.t. j=1mωj=1 0≤ωj≤1，1≤j≤m] （13）

式中，[μ]代表圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率。通過(guò)對(duì)式（13）求解可得到大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的最優(yōu)組合權(quán)向量，以此為依據(jù)完成對(duì)大型圖書館中圖書質(zhì)量的在線評(píng)價(jià)。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了證明提出的基于最優(yōu)組合權(quán)重的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的有效性，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取北京大學(xué)圖書館的數(shù)據(jù)庫(kù)資源評(píng)價(jià)記錄，利用Matlab數(shù)學(xué)軟件對(duì)最優(yōu)組合權(quán)重方法和AHP方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行描述。

分別利用最優(yōu)組合權(quán)重方法和AHP方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。

以式（13）的計(jì)算結(jié)果為依據(jù)，經(jīng)過(guò)多次運(yùn)算，逐步提出關(guān)聯(lián)性較小的圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)因子，選取3個(gè)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)比兩種不同方法進(jìn)行大型圖書館圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)提取的評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，利用對(duì)比結(jié)果來(lái)衡量不同方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的綜合有效性，對(duì)比結(jié)果如表1所示。

通過(guò)對(duì)表1進(jìn)行分析可知，利用最優(yōu)組合權(quán)重方法提取的圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率要優(yōu)于AHP方法。

分別利用最優(yōu)組合權(quán)重方法和AHP方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。將兩種不同方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)精度對(duì)比，采用平均絕對(duì)誤差MAE和均方根誤差RMSE作為圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別利用式（14）和式（15）進(jìn)行計(jì)算：

[MAE=（h，i）∈δoh，i-ψh，iδ] （14）

[RMSE=（h，i）∈δ（oh，i-ψh，i）2δ] （15）

式中：[δ]代表圖書質(zhì)量評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集；[oh，i]代表圖書質(zhì)量評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集中讀者[h]對(duì)第[i]項(xiàng)圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)方案的實(shí)際評(píng)分值；[ψh，i]代表圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)給出的讀者[h]對(duì)第[i]項(xiàng)方案的預(yù)測(cè)評(píng)分值。比較兩種不同方法進(jìn)行大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差，其結(jié)果如圖1，圖2所示。

通過(guò)對(duì)圖1，圖2進(jìn)行分析可知，利用最優(yōu)組合權(quán)重方法進(jìn)行的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)的MAE和RMSE低于AHP方法。

3 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)當(dāng)前方法進(jìn)行圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)時(shí)，難以獲取大型圖書館中圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀和客觀權(quán)重的重要系數(shù)，存在實(shí)際操作復(fù)雜，圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)誤差大的問(wèn)題。為此，提出一種基于最優(yōu)組合權(quán)重的大型圖書館中圖書質(zhì)量在線評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠在圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)過(guò)程中減少隨機(jī)誤差以及系統(tǒng)偏差，在提高圖書質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果可信度的同時(shí)具有較強(qiáng)的應(yīng)用性。

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