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    采訪質量控制數學模型研究

    時間:2006-11-21欄目:數學論文

    【內容提要】為實現圖書館采訪質量控制,可以建立數學模型。該模型粒度細、易操作。它對采訪工作的指導作用是:調整采訪政策,按價值構成調整購書經費分配,用最少的錢購回讀者最需要的文獻,兼顧館藏建設。公式1。表5。參考文獻2。
    【摘  要  題】實踐研究
    【英文摘要】In  this  paper,  the  autho

          1 采訪質量控制的重要性
      采訪工作的一個重要方面是采訪質量控制。采訪質量控制的重要性體現在兩個方面。
      (1)采訪質量控制保證館藏建設的原則、方針得以正確實施。  每個館一般都有自己的館藏原則。比如買什么,不買什么;藏什么,不藏什么;剔除什么,保留什么等。館藏建設包括購入與剔除兩個互逆的動態過程,目的是形成一種有特色的和有生命力的館藏[1]。其中,  購入方面,就是采訪工作。提高館藏質量,就得提高采訪質量,理想狀態下是保證每種書都符合館藏規則。事實上,這是很難辦到的。這既有客觀因素,比如館藏原則本身描述不清楚,很難把握;預定書目內容不詳細,無法了解每一種書究竟有什么內容,這些內容是否與館藏原則相關;也有主觀因素,比如采訪工作人員素質偏低,既不了解館藏體系,也不了解讀者需求,采訪回來的書,肯定很少有讀者借閱,效益不高。有了采訪質量控制數學模型,把館藏原則作為一項因素考慮到數學模型中去,借助于計算機,以量化的方式來控制采訪質量。
      (2)采訪質量控制是提高文獻信息服務質量的保證。  在前一條的基礎上,可以采訪回來與館藏原則相關,同時又兼顧讀者需求的文獻,滿足讀者需求方面,就容易了。如果采訪質量沒有控制,采訪回一堆于館藏無益,于讀者無用的文獻,形成“讀者需要什么,館藏沒有什么”的局面,這是很可悲的,這不僅是對購書經費的浪費,更是造成讀者流失的原因。從理論上講,這是館藏利用率下降的主要原因。
          2 采訪質量控制數學模型
      在談采訪質量控制之前,先要說明一個概念:書的價值。這個問題比較復雜,可以從社會效益上講,也可以從經濟效益上講;作者、出版商、讀者各自的認識都不一樣。但是,什么樣的圖書是有價值的?這個問題的回答是肯定的:利用率越高,而書價越低的圖書是有價值的。用于指導工作就是:用最少的錢,買回讀者最愛讀的書。正如劉仲英指出:目前圖書館經費緊缺,文獻價格不斷上漲的情況下,如何使有限的資金發揮最大效益,值得關注[2]。
        2.1 圖書價值的構成因素
      一種書的價值可以由8個因素來刻畫:(1)被借次數。這是最基本的因素。如果沒有任何讀者借過這種書,這種書的價值肯定不高。  (2)拒借次數。讀者來借某種書,而這種書的復本被借完(暫不考慮裝訂、修補等情況),稱為拒借。(3)預約次數。在實際工作當中,  預約次數幾乎等于拒絕次數,因為讀者被拒借之后,第一反應是預約。我們用其中一個因素就可以。(4)復本量:不同種的書,  其復本量可能不同,這就有可能造成被借次數不一樣。(5)讀者級別。同一種書,  被教授讀過一次和被本科生讀過一次是不一樣的,即體現的價值是不一樣的:教授在選書時,已經進行了去粗取精的過程,但仍要借這種書,說明這種書的價值高,而一般讀者在借書時,沒有對比的概念,讀者本人也不清楚這種書與同類書的其他種有何區別,屬于“隨便借一本”。本文后面的算法實例中,提出一個讀者級別賦分表,就是來體現不同讀者對圖書的貢獻度。(6)書價。對出版商而言,書價越高,越有價值,但是對圖書館而言,情況不會是這樣,有可能出現低價格、高質量的書;也有可能是高價值、低質量的書,比如某些燙金的禮品書就是這種情況。(7)入藏時間。不同種書的入藏時間有早有晚,  這可能造成被借次數不一樣。(8)館藏特色。每個館都有自己的藏書建設原則,  要維持一定的購買方向。本文后面的算法實例中,提出一個館藏特色相關度賦分表,就是來體現各類書與館藏特色的貼近程度。
        2.2 各因素與圖書價值的關系
      (1)同樣的入藏時間內,被借次數越多,書的價值越大;  被借次數越少,書的價值越小。書的價值與被借次數呈正相關關系。(2  )被借次數相同,入藏時間越長,書的價值越小;入藏時間越短,書的價值越大。書的價值與入藏時間呈負相關關系。(3)相同入藏時間內,  同樣被借次數情況下,復本量越大,書的價值越小;復本量越小,書的價值越大。書的價值與復本量呈負相關關系。(4  )我們在強調購書經費短缺時,可認為書的價值與書的價格呈負相關關系,如果購書經費十分充足,可以不考慮價值因素。(5)館藏特色這個因素,  可以用館藏特色相關度來描述:與館藏原則貼合的書的館藏特色相關度為1.0,  不太貼合的書的館藏特色相關度取小于1.0的值。  書的價值與館藏特色相關度呈正相關關系。(6)考慮到本數學模型的可操作性,  暫不考慮預約次數因素。許多圖書館自動化系統并不提供某種書的被預約歷史查詢/輸出功能。如果有讀者感興趣,可以認為書的價值與被預約次數呈正相關關系。(7)讀者級別。  本數學模型主要依據圖書借還日志來進行計算,如果圖書館自動化系統能提供某種書的被借歷史查詢,就可使用本算法。而某種書的被借歷史查詢的記錄中,記錄的是某借書證號(讀者)在某年某月某日借過某種書的某個復本,而讀者證號一般表達了該讀者的級別。綜上所述,一種書的價值可以表達為:
      Value=(Count×Relative)/(Period×Copy×Price)
      其中,
      Value:某種書的價值;
      Count:該書的被借次數,且已經考慮了讀者級別;
      Relative:該書的館藏特色相關度;
      Period:入藏時間,即從此書入藏到計算時的時間,一般按年度計算;
      Copy:該書的復本量;
      Price:該書的價格。
        2.3 進行采訪質量控制
      按上述算法,得出的是每一種書的價值。用這樣的數據來指導工作,顯然是不合適的:因為量太大,每個館都有上萬種,甚至十幾萬種圖書。正常的做法是按大類來指導工作。比如,科學院圖書館,一般會說,科技圖書有多少種多少冊;古籍有多少種、多少冊;石油大學圖書館,一般會說,石油石化類圖書有多少種多少冊。因為這樣稱呼(劃分)能

    代表自己的館藏特色,指導工作時,操作性很強。因為不同的館,其館藏特色不同,所以各館的大類劃分也不一樣,比如,有的館按少兒圖書、社科、港臺圖書來劃分;有的館按文學、政治法律、經濟來劃分,不一而足。各館的大類劃分都可以歸宗于“中圖法”,只需建立一種對應關系,比如,文學類含“中圖法”的Ⅰ類和K8類;石油石化類含“中圖法”的P類和TE類。本文后面的算法實例中,  提出了館藏圖書分類表,就是來表達上述情況。我們在計算出單種圖書的價值后,可以通過求平均值辦法,得出每個大類的價值。通過計算不同時間段內圖書的價值,如果發現某類書的價值增大或變小,可以據此調整采訪政策,按價值構成來調整購書經費的分配,力爭用最少的錢,買回讀者最喜愛讀的書,而且兼顧館藏建設。這就是本數學模型對采訪工作的指導作用。
          3 采訪質量控制數學模型的算法實例
      本實例中的數據全部來自北京石油管理干部學院圖書館,圖書館自動化系統為IALS5.0。為了節省篇幅,在此列出每種書的被借歷史時,因為借出記錄與還回記錄成對出現,故刪去了還回記錄。另外也略去了經濟類(F)、文學類(I,K)和外語類(H)各隨機選取的2  種圖書的價值計算表。
      表1 讀者級別賦分表
      附圖
      注:分值是相對值,所以,最后的書的價值也是一個相對的值,即,這種書相對于其它書的價值。
      表2 館藏特色相關度賦分表
      (表達某類書與館藏特色的相關程度)
      附圖
      表3 館藏圖書分類表
      附圖
      表4 隨機選取的2種政治、法律類圖書
      附圖
      表5 采訪經費預算表(假設購書經費100萬元)
      附圖
          4 結束語
      本數學模型的特點在于粒度細、可操作性強,從最原始的圖書借還記錄,推導出采購經費預算方案,每一步都是可信的,建立在真實的數據之上,幾乎沒有個人經驗摻雜進來。而且,由于圖書館的讀者群相對固定,在一定的時限內,讀者的需求也是有規律可循的,其間根本沒有投機的因素,因而尋求定量分析的方法是可行的。在本算法提出之前,大部分采購

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