基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高職院校圖書館讀者滿意度測(cè)評(píng)研究

摘 要：在ACSI的基礎(chǔ)上建立了讀者滿意度指標(biāo)體系，通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的方式對(duì)某高職院校圖書館的讀者滿意度進(jìn)行了調(diào)研，在對(duì)問(wèn)卷的分析處理的基礎(chǔ)上建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高職院校圖書館讀者滿意度評(píng)價(jià)模型，并用R語(yǔ)言對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，為高職院校讀者滿意度測(cè)評(píng)提供了一種較為有效和實(shí)用的方法。

關(guān)鍵詞：讀者滿意度 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) R語(yǔ)言

中圖分類號(hào)：G258 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082 （2017） 04-0023-02

高職院校圖書館要承擔(dān)高職院校教學(xué)、科研和向廣大師生提供信息服務(wù)的重任。圖書館提供服務(wù)的質(zhì)量的優(yōu)劣程度會(huì)直接影響到職業(yè)教育的效果。評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量的方法之一就是建立一套完善的圖書館讀者滿意度測(cè)評(píng)體系。所謂的讀者滿意度就是讀者通過(guò)使用圖書館得意實(shí)現(xiàn)閱讀欲望和獲取知識(shí)信息的完善程度。客戶的滿意度來(lái)源于客戶的評(píng)價(jià)，但這一的評(píng)價(jià)無(wú)法直接進(jìn)行觀測(cè)或計(jì)量。文獻(xiàn)[1]指出，美國(guó)學(xué)者Danuta Nitecki 最先將SERVQUAL應(yīng)用到圖書館的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究。文獻(xiàn)[2-4]將結(jié)構(gòu)方程模型的方法應(yīng)用到圖書館讀者滿意度是測(cè)評(píng)當(dāng)中，并在客戶滿意度指數(shù)模型的基礎(chǔ)上提出了圖書館讀者滿意度指數(shù)。文獻(xiàn)[5]在建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上分析了超市顧客滿意度和各個(gè)結(jié)構(gòu)變量之間的關(guān)系，得出了影響滿意度的各指標(biāo)因素的排序。本文參考ACSI的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并結(jié)合高職院校的特點(diǎn)，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高職院校圖書館讀者滿意度測(cè)評(píng)模型。通過(guò)某高職院校圖書館的調(diào)研數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的有效性和實(shí)用性。

一、原理與方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)算法是學(xué)習(xí)規(guī)則（誤差校正學(xué)習(xí)算法），算法的特征是利用輸出后的誤差來(lái)估計(jì)輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差，再用這個(gè)誤差估計(jì)更前一層的誤差，如此一層一層的反向傳播下去，就獲得了所有其他各層的誤差估計(jì)[6]。這里我們以典型的三層BP網(wǎng)絡(luò)為例，如圖1所示的是一個(gè)有三個(gè)輸入點(diǎn)，4個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)和一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的一個(gè)三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

正向傳播時(shí)，輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)隱層的處理后，傳向輸出層。若輸出層節(jié)點(diǎn)未能得到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入誤差的逆向傳播階段，將輸出誤差按某種子形式通過(guò)隱層向輸入層返回，并分給隱層的4個(gè)節(jié)點(diǎn)和輸入層的三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，從而獲得各層單元的參考誤差，作為修改各單元權(quán)值的依據(jù)。當(dāng)然，最開(kāi)始的權(quán)值是隨機(jī)給予的-1到1的隨機(jī)數(shù)。通過(guò)權(quán)值的不斷修改，誤差逐漸減少到可以接受的范圍或者達(dá)到了設(shè)定的訓(xùn)練（運(yùn)行）次數(shù)為止。

二、實(shí)證分析

1.評(píng)價(jià)指標(biāo)

要科學(xué)地對(duì)讀者滿意度進(jìn)行測(cè)評(píng)，必須有一套適合高職院校圖書館的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。本文根據(jù)文獻(xiàn)[3]的模型，共設(shè)置滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)11個(gè)：A館藏資源（圖書種類A1、圖書總量A2、期刊種類A3）；B圖書館服務(wù)（流通服務(wù)B1、資料查找B2、閱覽座位B3）；C圖書館環(huán)境（資源部局C1、環(huán)境舒適性C2、開(kāi)放時(shí)間C3）；D工作人員（服務(wù)態(tài)度D1、服務(wù)效率D2）。因變量指標(biāo)為：E總體滿意度（總體滿意度E1，與期望相比E2，圖書館對(duì)個(gè)人發(fā)展的影響E3）

2.建立模型

設(shè)置滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)是11個(gè)，即輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為11個(gè)。輸出層的輸出結(jié)果為讀者滿意度所處的等級(jí)，分為非常滿意、滿意、一般滿意、不滿意、非常不滿意五個(gè)等級(jí)，結(jié)果比為其中之一，所以輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1個(gè)。對(duì)于隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇，目前沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的確定方法，通常按照如下經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)確定

其中，為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，為1到10之間的常數(shù)。通過(guò)多次的比較，我們選取的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12個(gè)。

3.數(shù)據(jù)采集與分析

本次研究通過(guò)發(fā)放紙質(zhì)問(wèn)卷的形式對(duì)在校學(xué)生進(jìn)行調(diào)查。共發(fā)放100份問(wèn)卷，有效回收100份，有效率100%。得出數(shù)據(jù)樣本后，我們將原始數(shù)據(jù)樣本（專家樣本）隨機(jī)選取80%作為訓(xùn)練樣本，剩下的20%作為測(cè)試樣本。分析語(yǔ)言為R語(yǔ)言3.3.2版本，分析工具為開(kāi)源免費(fèi)的RStudio1.0.44。在R語(yǔ)言中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種常用的分類預(yù)測(cè)算法之一是通過(guò)nnet程序包中的nnet（）函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

3.1 數(shù)據(jù)劃分

對(duì)專家樣本隨機(jī)選取20%作為測(cè)試樣本，剩下的80%作為訓(xùn)練樣本。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

訓(xùn)練樣本建模的混淆矩陣如表1所示，分類準(zhǔn)確率為96.2%，將一次真實(shí)值為“一般滿意”判斷為“滿意”；兩次“不滿意”判斷為“一般滿意”。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的代碼見(jiàn)附錄代碼清單2。測(cè)試樣本建模的混淆矩陣如表2所示，分類準(zhǔn)確率為75%。出現(xiàn)五次誤判：將兩次真實(shí)值為“滿意”判斷為“非常滿意”；將一次真實(shí)值為“一般滿意”預(yù)測(cè)為“滿意”；一次將真實(shí)值為“滿意”預(yù)測(cè)為“一般滿意”；一次將真實(shí)值為“一般滿意”預(yù)測(cè)為“不滿意”。

三、結(jié)論

以上數(shù)據(jù)，均通過(guò)R3.3.2計(jì)算得到。對(duì)于訓(xùn)練樣本，如上的模型分類準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，對(duì)于測(cè)試樣本的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了80%。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分類評(píng)標(biāo)決策能夠很好地處理問(wèn)題，較為準(zhǔn)確的得出預(yù)測(cè)結(jié)果，不但能充分發(fā)揮專家的作用，也能夠盡量地避免個(gè)人主觀猜測(cè)所帶來(lái)的錯(cuò)誤結(jié)果。

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