基于动态模糊分析法的高职高专数字图书馆评价研究.doc

基于动态模糊分析法的高职高专数字图书馆评价研究毕朝晖，王慧，刘星星南京交通职业技术学院图书馆 江苏南京 211188摘要:以某高职图书馆数字资源评价为研究实例，对高职院校数字图书馆进行评价研究。首先建立高职高专数字资源评价指标体系，其次运用AHP法确定各评价指标的权重，然后运用动态模糊综合评价法，对体系中的定性指标与定量指标分别计算其隶属度，最终通过数据合成运算得出评价结果以及动态发展趋势。关键词：高职高专；数字图书馆；数字资源评价；AHP；动态模糊分析分类号：G250Vocational digital library evaluation studies based on dynamic fuzzy setsBI Zhao-hui, WANG Hui, LIU Xing-xing(Library of Nanjing Communications Institute of Technology, Nanjing 211188 , China)Abstract: Case study of a vocational librarys digital resources assess, the paper did the evaluation study of vocational digital library. First, establish the evaluation index system of vocational digital resources, followed by the use of the AHP method to determine the weight of each evaluation, and then use the dynamic fuzzy comprehensive evaluation method to calculate the degree of qualitative indicators and quantitative indicators, at last, by the data synthesis operation obtained the evaluation results and the dynamic development trend.Keywords: vocational; digital library; digital resource assessment; AHP；dynamic fuzzy sets1 引言近年来，随着社会对专项性人才需求的不断提高，高职高专院校作为提供专业技术人才的基地，具有良好的发展潜力。而图书馆作为高职院校的一部分，同样处于不断发展的动态过程中。数字资源因其广泛的可存取性和阅读的便利性，越来越受到读者的青睐，因此高职院校图书馆十分重视自身的数字图书馆建设，购买的数字资源数量、种类也不断增多，然而目前对于高职高专院校数字资源的动态模糊评价的研究甚少，不免使得其数字资源建设带有一定的重复性和盲目性。针对这些实际问题，本课题结合层次分析法，将动态模糊综合评价引入图书馆数字资源绩效评价中，并通过图书馆的具体评价案例对动态模糊评价法进行实证研究，以期为高职高专院校图书馆数字资源评价过程中的动态模糊性找到切实有效的解决途径，为高职高专数字图书馆绩效评价研究提供一套更加客观、公正的评价方法1。2 动态模糊综合评价法概述在图书馆电子资源评价的实践过程中，存在着一些无法用定量方法衡量的指标，如资源类型丰富程度、读者满意程度、图书馆硬件设施等等，这些指标具有模糊数据的特性，同时我们还发现这些模糊数据是处于一个不断变化发展的动态过程之中，如基础设施“渐渐变好”、供应商提供的服务“逐渐变差”、资源类型“不断丰富”等等，其中“模糊性”是指“好”、“差”、“丰富”等这些不能用定量方法衡量的指标，而“动态性”则是指“逐渐”、“越来越”、“不断”等这些动态发展的过程。因此，本文采用了动态模糊综合评价法来解决图书馆电子资源评价过程中指标具有模糊性和动态发展性的问题。DFS(dynamic fuzzy sets)是在模糊集合(FS)理论基础上的推广，在定义元素模糊性的同时考虑了其动态性。设在论域U上定义一个映射（,）：（,）0,1,()(,),记为（,）=，则称（,）为（,）上的动态模糊集，简称DFS，称(,)为隶属函数对（,）的隶属度2。由此可见，通过动态模糊评价方法，任何一个数a0,1,都可以动态模糊化为a=（,）,a=或，且min（,）=, max（,）=。如“资源类型丰富”，就可以表示为“”或者“”。“”表示数字资源类型丰富，但有下降态势；“”表示数字资源类型丰富，且有更加丰富的趋势。可见，动态模糊集可以在考察图书馆电子资源评价等级的同时考察出图书馆电子资源的发展趋势3。3 高职高专图书馆数字资源动态模糊评价案例本小节主要通过某高职高专院校图书馆电子资源评价的具体案例来介绍如何运用动态模糊综合评价法对高职高专图书馆数字资源进行绩效评价，动态模糊综合评价的主要步骤见图1:确定评价指标体系及权重确定评价指标集找出评语集构建模糊评价矩阵定性指标定量指标专家调查法建立隶属函数分层模糊评价总体模糊综合评价图1 动态模糊综合评价流程图3.1 高职高专图书馆数字资源评价体系及权重数字资源综合评价指标体系建立的目的在于给出可检测、可操作的判断4。本课题作者结合高职高专院校图书馆数据库数量少、文献资源以中文为主外文为辅、数据库以包库为主镜像为辅、校园网络设施水平不高、读者信息利用率不高、院校经费资源有限等特征对高职高专院校图书馆数字资源评价指标体系做了深入分析，从资源、技术、服务、投入产出四个角度构建了数字资源评价三级指标体系，共计4个一级指标，12个二级指标，36个三级指标。为保证权值确定的科学合理性，本文运用层次分析法对各指标的权重进行赋值，综合图书馆工作人员以及现有文献对于元素重要性的评判，由此产生的高职高专院校数字图书馆评估指标体系及权重，见表1.一级指标二极指标三级指标名称权重名称权重名称权重A1资源评价0.405B1资源数量0.52C1类型0.273C2数据量0.45C3资源重复率0.277B2资源质量0.401C4学科覆盖率0.648C5核心出版物比率0.122C6数据时效性0.23B3特色资源建设0.079C7自建数据库数量0.648C8多媒体数据库数量0.23C9系统软件的开发0.122A2技术评价0.126B4基础设施0.279C10服务器配置0.491C11存储设备0.125C12局域网设施性能0.384B5检索平台0.648C13检索效率0.105C14查全率与查准率0.637C15检索字段数量0.258B6用户交互0.073C16用户帮助0.455C17界面友好程度0.455C18个性化需求满足度0.091A3服务评价0.065B7供应商服务0.319C19数据更新0.581C20数字资源培训0.309C21数据库试用0.11B8读者服务0.559C22读者培训0.23C23网络课件服务0.122C24参考咨询服务0.648B9数据库系统服务0.122C25访问方式0.11C26最大并发用户数量0.581C27响应时间0.309A4投入产出评价0.405B10运营成本0.364C28数据库价格0.333C29数据库管理成本0.333C30设备购置成本0.333B11使用效益0.364C31读者访问数0.081C32读者人均检索次数0.188C33读者人均下载篇次0.731B12可持续性0.273C34数字资源经费投入占比0.548C35经费年度增幅情况0.194C36可存档资源占比0.258表1 高职高专图书馆数字资源综合评价指标体系3.2 建立评价指标集如表1所示的高职高专图书馆数字资源评价三级指标体系中，电子资源评价主要从资源、技术、服务、投入产出4个角度开展，而这4个一级指标又由若干二级指标组成。因此，和高职高专图书馆数字资源三级评价指标体系相对应，评价指标集共分为3个层次5：一级目标因素集: U = A1, A2, A3, A4二级目标因素集: A1 = B1, B2, B3; A2 = B4, B5, B6; A3 = B7, B8, B9; A4 = B10, B11, B12三级目标因素集: B1 = C1, C2, C3; B2 = C4, C5, C6;B3 = C7, C8, C9; B4 = C10, C11, C12; B11 = C31, C32, C33; B12 = C34, C35, C363.3 确定评语集 对于图书馆电子资源综合评价，此次运用模糊等级来进行评价，共分为五个等级：优秀，良好，中等，较差，很差。这种评价结果不是一成不变的，而是有一个动态变化的趋势，以数轴的圆点作为中心点，规定“”（箭头向左）表示相应评价指标有越来越差的变化趋势，“”（箭头向右）表示相应评价指标有越来越好的变化趋势6。相对应地，评价结果集需要用动态模糊集来表示，即评语集V=(,), (,), (,), (,), (,)。其中V1=优秀，V2=良好，V3=中等，V4=较差，V5=很差，表示评价等级为优秀，且有越来越好的发展趋势；表示评价等级为优秀，但有越来越差的发展趋势。3.4 确定评判隶属矩阵建立评判隶属矩阵，首先需要计算出各指标的隶属度，对评价指标Ui分别给出评价方案Vj的隶属度（，），组成隶属度向量Ri=（，），（，），（，），（，），（，）。i = 1, 2, 3, 4, 5代表第i个评价指标。其中（，）表示因素Ui具有（，）的程度 ，假设对3个因素进行综合评价，则结果是一个3行3列的动态模糊矩阵，称作评价矩阵R。矩阵中每一行代表某一个指标评价的结果，整个矩阵则包含评价因素集合U的评价等级7。R=隶属度的确定有两种方法：定性指标的隶属度用专家调查法，定量指标的隶属度则用隶属函数确定。 确定定性指标隶属度定性指标由于其无法用具体数值衡量，多采用专家评判法来确定其隶属度。专家评判法就是将评价因素以及打分的评判标准采用问卷调查表的方式发给多位专家，然后统计回馈结果形成隶属矩阵。在对某高职院校图书馆电子资源评价的过程中，将定性指标、指标内容解释、评判标准做成问卷形式，发给各专家，以指标 C10服务器配置为例，有1位专家选择了，2位专家选择了，1位专家选择了，1位专家选择了，则：rc10=（，），（，），（，），（，），（，），同理可得rc11、rc12等其他定性指标的隶属度8。 确定定量指标隶属度关于定量指标隶属度的确定可以通过隶属度函数来确定。隶属函数的确定方法有模糊统计法、二元对比排序法、指派法。本文运用指派法来确定隶属函数，以指标C3资源重复率为例，资源重复的比率越低，则整个图书馆的数字资源质量越高。定义资源重复率10%以下为优秀；10%-25%良好；25%-45%中等；45%-70%较差；70%以上很差。由此可得线性隶属函数如下9： 该院校图书馆资源重复率为15%，代入上面的线性隶属函数，可以得到rc3=（，），（，），（，），（，），（，）。同理可得其他定量指标的隶属度向量。3.5 数据合成综合评价矩阵R是综合评价矩阵，在实际评价过程中，由于高职图书馆数字资源评价是由三级指标构成的体系，因此综合评价为三层次的评价，应根据不同级别的因素集，由第三级别向第一级别依次形成各层次的动态模糊评价矩阵。根据表1，指标“B1资源质量”指标集为UB1=C1、C2、C3，指标“B1资源质量”权重集为WB1=0.273、0.45、0.277，由此可得：BB1=WB1RB1=0.273、0.45、0.277=（，），（，），（，），（，），（，）,依次可以得出B层次其他11个指标的值，分别根据B1、B2、B3的权重，计算A1层次的评价矩阵，得AA1=WA1RA1=（，），（，），（，），（，），（，）,同理可以得出A层次其他3个指标的值，再根据A1、A2、A3、A4的权重，得到最终评价结果=（，），（，），（，），（，），（，）。依据最大隶属度原则，该高职院校图书馆的最终评价结果是，说明该校图书馆数字资源建设是在不断努力的，在向着更好的方向发展10-11。4 总结随着数字资源的日益发展，对高职高专院校图书馆数字资源的评价成为重要的研究课题。模糊综合评价法打破了传统的定性评价的局限，对定性指标采用专家调查法计算隶属度，对定量指标采用隶属函数法确定隶属度，减少了主观随意性，使得评价结果更加客观、公正，提高可信度。通过对高职院校图书馆数字资源的评价，有利于确定电子资源的使用效果和存在的不足之处，可以有效减少数字资源建设的盲目性，为图书馆数字馆藏决策提供现实依据。参考文献1曹志梅.图书馆动态模糊评价与实证分析M.北京：北京图书馆出版社，2007.2唐小波.基于动态模糊集的高校图书馆网站综合评价J. 陕西理工学院学报(自然科学版)，2009，25（3）：69-72.3曹志梅.基于动态模糊集的图书馆动态模糊综合评价J.图书情报工作，2005，49（10）：52-54.4向英明，谭艺曼，林欢.电子资源综合评价指标体系及其数学模型的研究J.图书馆杂志，2004，23（1）：26-29.5吴育芳.高校图书馆电子资源服务模糊综合评价J.现代