基于OPAC搜索的高校图书馆图书资源需求预测

发布时间：2023-04-28 05:59

　　论文通过对高校图书馆OPAC搜索的数据挖掘,构建了以国图分类号划分的图书资源需求量预测模型。首先设计了针对OPAC关键词的分类方法,对读者外借、预约及OPAC搜索三个预测器的数据分布进行统计分析,然后完成基于搜索量的线性回归预测模型设计,并与基础预测模型进行伪样本外预测检验,验证了加入搜索关键词变量后的模型能够提供更准确的数据预测结果。最后,提出了基于需求预测结果的采购决策模型,为图书采购的比例分配提供数据参考。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 研究现状综述
    1.1 图书采购需求预测研究
    1.2 图书馆OPAC搜索研究概述
2 需求预测模型的变量分析
    2.1 变量选择
    2.2 源数据采集与分类
    2.3 变量检验
        (1)相关性分析。
        (2) 数据分布检验。
3 图书需求预测模型构建
    3.1 模型设定与估计
    3.2 模型验证
4 基于需求预测的采购分配算法
5 基于需求预测分析的采购建议
    (1) 保持对时代的敏感性。
    (2) 建立快捷采购通道。



本文编号：3803886