王靜婷
〔摘 要〕本文首先介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,并構(gòu)建一個(gè)數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,在此基礎(chǔ)上提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型來對(duì)這項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。
〔關(guān)鍵詞〕數(shù)字參考咨詢服務(wù);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);服務(wù)評(píng)價(jià)
〔中圖分類號(hào)〕G250 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1 008-0821(2009)03-0167-03
參考咨詢服務(wù)是圖書館的核心競(jìng)爭(zhēng)力。隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,參考咨詢服務(wù)發(fā)生了深刻的變化,數(shù)字參考咨詢服務(wù)逐漸成為新時(shí)期圖書館開展參考咨詢服務(wù)的主要方式。數(shù)字參考咨詢服務(wù)(Digital Reference Services,DRS),也稱虛擬參考咨詢服務(wù)(Virtual Reference Services)、電子參考咨詢服務(wù)(E-reference Services)或在線參考咨詢服務(wù)(Online Reference Services),是一種基于Internet的各種信息交流手段的人工協(xié)調(diào)的提問——問答服務(wù)。其核心是一種分布式信息網(wǎng)絡(luò)中具有特定知識(shí)和技能的咨詢專家 對(duì)用戶的個(gè)性化服務(wù)。其服務(wù)模式主要包括基于E-Mail、Web表單的異步咨詢模式,基于網(wǎng) 絡(luò)聊天、網(wǎng)絡(luò)白板、共同瀏覽等的實(shí)時(shí)咨詢模式以及合作化綜合咨詢模式。為了更好地支持 這項(xiàng)服務(wù),使其服務(wù)質(zhì)量得到改進(jìn),更好地服務(wù)于用戶,就必須對(duì)其進(jìn)行合理有效的評(píng)價(jià), 同時(shí)也可以為評(píng)價(jià)圖書館整體服務(wù)質(zhì)量提供參考。
目前對(duì)數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)主要采用定性分析的方法進(jìn)行分析,用定量分析的方法很少。本文應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用定量與定性相結(jié)合的方法,建立數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)及其影響因素之間的非線性關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字參考咨詢服務(wù)綜合評(píng)價(jià),以便更加客觀準(zhǔn)確地反映數(shù)字參考咨詢服務(wù)質(zhì)量情況。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人腦而建立的,具有和人類大腦相似功能的具有學(xué)習(xí)功能的統(tǒng)計(jì)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上來說,數(shù)據(jù)流從前一層神經(jīng)元單向饋入后一層神經(jīng)元。其訓(xùn)練方法采用反向傳播算法,即BP算法,從輸出層開始進(jìn)行神經(jīng)元的鏈接權(quán)重的訓(xùn)練,然后反向更新前一層的鏈接權(quán)重,實(shí)現(xiàn)誤差信號(hào)的反向傳播。
如圖1所示,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練樣本包括輸入向量t1、t2…tn及與其對(duì)應(yīng)的期望輸出量c1、c2、…cm。數(shù)據(jù)流以輸入層→隱含層→輸出層方向進(jìn)行正向傳播,輸出層的實(shí)際輸出量若與期望輸出量存在偏差,則轉(zhuǎn)向誤差信號(hào)的反向傳播。正反向傳播交替進(jìn)行。實(shí)際輸出值與期望輸出值之間的偏差,通過調(diào)整輸入層節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)的鏈接權(quán)重wij和隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)之間的鏈接權(quán)重vjk,使誤差沿梯度方向下降,經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,確定與最小誤差相對(duì)應(yīng)的權(quán)值和閥值[1]。經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能對(duì)類似樣本的輸入量,自行處理輸出誤差最小的經(jīng)過非線性轉(zhuǎn)換的輸出量。
2 構(gòu)建數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
根據(jù)數(shù)字參考咨詢服務(wù)以用戶為中心的原則,參照目前國外流行的SERVQUAL評(píng)價(jià)體系、LibQUAL+體系以及VDR數(shù)字參考咨詢服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系,結(jié)合國內(nèi)已有的數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究[2-5],建立一個(gè)評(píng)價(jià)數(shù)字參考咨詢服務(wù)的指標(biāo)體系,從數(shù)字參考源、技術(shù)平臺(tái)、參考服務(wù)、咨詢隊(duì)伍、用戶滿意度5個(gè)角度來劃分,再分別根據(jù)其特征進(jìn)行指標(biāo)的細(xì)分。如表1所示。
3 建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動(dòng)歸納規(guī)則,獲得數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,與其他對(duì)數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)的方法相比,它避免了人為計(jì)取權(quán)重和相關(guān)系數(shù)時(shí)人為因素的干擾,使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀[6]。另外,它還具有自適應(yīng)、自組織等優(yōu)點(diǎn),善于對(duì)不確定的信息進(jìn)行推理,具有相當(dāng)?shù)娜蒎e(cuò)能力,這些都非常符合數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的特征。本文采用目前應(yīng)用最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)造數(shù)字參考咨詢服務(wù)的評(píng)價(jià)模型。
3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化
由表1可以看出,評(píng)價(jià)指標(biāo)中有諸如數(shù)字參考源總量的定量指標(biāo),還有大量的定性指標(biāo),如數(shù)字參考源的穩(wěn)定性。為了使這些指標(biāo)具有可比性,我們需要對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。定量指標(biāo)可采用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行規(guī)范化處理和同趨化處理,定性指標(biāo)的值可通過專家打分法來確定[7]。
3.2 設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.2.1 確定BP網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)
Kolmogrov理論證明,若網(wǎng)絡(luò)的中間層節(jié)點(diǎn)數(shù)可任意選擇,那么用含有Sigmoid神經(jīng)元的三層網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任何連續(xù)函數(shù)。經(jīng)驗(yàn)也表明,在設(shè)計(jì)多層前饋網(wǎng)時(shí),一般先考慮設(shè)一個(gè)隱含層,當(dāng)一個(gè)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)很多仍不能改善網(wǎng)絡(luò)性能時(shí),才考慮再增加一個(gè)隱含層。因此本文選取三層結(jié)構(gòu)來建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型。
3.2.2 確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)
輸入層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量設(shè)定為經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)的二級(jí)指標(biāo)的總量,根據(jù)表1所示,輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定為53個(gè)。模型建立的最終目標(biāo)是對(duì)數(shù)字參考咨詢服務(wù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),因此將輸出層設(shè)定為1個(gè)節(jié)點(diǎn)。
3.2.3 確定BP網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)
對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說,隱含層節(jié)點(diǎn)的確定是成敗的關(guān)鍵。然而到目前為止,對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定尚無定論,但其遵守一個(gè)原則:在能正確反映輸入輸出關(guān)系的基礎(chǔ)上,應(yīng)選用較少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),以使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)盡量簡(jiǎn)單。本論文根據(jù)數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)體系的劃分情況,確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為一級(jí)指標(biāo)的數(shù)量,為15個(gè)。
由此,可以建立數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如圖2所示。
3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
根據(jù)表1所示數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,選取優(yōu)秀圖書館的數(shù)字參考服務(wù)為訓(xùn)練樣本,獲得其各項(xiàng)指標(biāo)值,并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,輸入上述模型。模型中初始權(quán)重的選擇可以采用在[-1,1]間生成的隨機(jī)數(shù)。依照BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理進(jìn)行樣本訓(xùn)練,訓(xùn)練完畢后可以確定各層神經(jīng)元間的權(quán)重。經(jīng)過訓(xùn)練后的模型,就可以處理其他類似樣本了,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字參考咨詢服務(wù)的綜合評(píng)價(jià)。
4 結(jié)束語
采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià),能夠透過權(quán)重觀察到評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總體服務(wù)質(zhì)量的不同影響程度,可以有針對(duì)性地改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量。通過模型得出的數(shù)字參考咨詢服務(wù)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,更加客觀真實(shí)地反映了數(shù)字參考咨詢服務(wù)的質(zhì)量情況,為新時(shí)期圖書館整體服務(wù)質(zhì)量的評(píng)估提供了客觀依據(jù)。
參考文獻(xiàn)
[1]叢爽.面向MATLAB工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用[M].合肥:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社,2003.
[2]Gray,Suzanne M.Virtual reference services directions and agendas[J].Reference&User Services Quarterly,2000,39(4).
[3]Xie,Hong,and Wolfram,Dietmar.State digital library usability:Contributingorganizational factor[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology,2002,(13).
[4]吳登生.AHPTOPSIS在數(shù)字參考咨詢服務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù),2006,(4):37-40,48.
[5]郭晶.數(shù)字參考服務(wù)質(zhì)量評(píng)估體系建立初探[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2003,(增刊).
[6]鞠建偉,梁花俠.高校圖書館服務(wù)用戶滿意度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立[J].情報(bào)雜志,2004,(8):103-104,109.
[7]李學(xué)萍,馮凱.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖書館服務(wù)用戶滿意度評(píng)價(jià)體系[J].情報(bào)雜志,2006,(3):87-88.