基于神经网络的图书馆个性化服务质量的评价.pdf

【基于神经网络的图书馆个性化服务质量的评价】 随着信息技术的发展，图书馆的个性化服务已经从传统的图书借阅扩展到网络化、移动化和智能化的全方位服务。针对这一转变，图书馆需要建立新的评价体系，以适应不同用户群体的需求。文章指出，个性化服务评价的核心在于建立一个能够反映用户需求差异和评价服务质量的模型。 文章采用三层BP（Back Propagation）神经网络作为模型的基础，BP神经网络是一种反向传播的学习算法，常用于复杂非线性问题的解决。在图书馆个性化服务的评价中，由于服务对象如学生、教师和科研人员对服务的需求各不相同，单一的评价指标无法全面反映服务质量，因此需要构建一个多对多的非线性映射关系，这正是BP神经网络的优势所在。 作者构建了一个包含18个指标的图书馆个性化服务评价体系，分为三个层面：个性化服务效果、个性化信息控制和个性化信息交互。这些指标涵盖了服务的网络化程度、专业性、及时性、智能化水平、设施现代化、信息推送的准确性和个性化交流的效率等多个方面，旨在全面评价图书馆的服务质量。 在模型建立过程中，使用带有标签的样本数据进行神经网络的训练，通过监督学习使得网络能够学习并理解各个指标与服务质量之间的关系。经过训练的神经网络模型可以对输入的用户指标数据进行有效评价，并将服务质量分为优秀、良好、中等、一般和较差五个等级，为图书馆改进服务质量提供了量化依据。 论文进一步分析了样本评价结果，证实所建立的神经网络模型能对不同服务对象的个性化需求进行合理评价，从而为图书馆的个性化服务质量评估提供了有效工具。同时，该模型的建立方法和应用对于其他领域提供个性化服务的机构也有一定的借鉴意义。 文章通过神经网络技术解决图书馆个性化服务质量评价的难题，展示了深度学习在服务质量评估中的应用潜力，为图书馆行业提供了一种科学、客观的评价方法，有助于推动图书馆服务的持续优化和提升。