基于模糊聚类分析的图书馆选书决策方法

秦小铁，郑辉昌

基于模糊聚类分析的图书馆选书决策方法

秦小铁，郑辉昌

为使高校图书馆的购书决策能够更好地适合教师科研需要和学生阅读参考的需要，提出利用模糊聚类分析方法来确定最优方案。对拟选图书，根据图书价格、教学效果、科研价值、售后服务和学生爱好等条件进行模糊聚类分析，从而为图书馆提供最佳的选书方案。

高校图书馆；选书决策模式；模糊聚类分析法

在图书馆选书决策时，如何才能使所做决策符合教师教学需要，或者适合学生阅读或参考？这可以通过科学的分析来确定合理的答案。

聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些是模糊的。例如人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的，天气阴、晴之间的界限也是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时，就需运用模糊聚类分析方法。这里引入模糊聚类分析方法，对被选择的图书进行聚类分析，最后根据综合评价指标给出最佳选择方案。

一、模糊聚类分析模型

对海量数据进行模糊聚类分析，一般有数据标准化、建立模糊相似矩阵、聚类三大步，如图1所示。

图1 模型建立过程

第一步：建立数据矩阵和标准化。在实际应用中，不同的数据可能有不同的量纲。为了使不同量纲的数据也能进行比较，需要对数据进行适当的处理和变换。

设论域 U={u1,u2,…,un}为被分类的对象，每个元素有m个数据表示，对第i个元素有Ui={xi1,xi2,…,xim},（i=1,2,3,…,n），则对应的数据矩阵为：

经过变换后，每个变量的均值为0，标准差为1，并可以消除量纲的影响。

第二步：建立模糊相似矩阵。建立相似矩阵方法有很多，主要集中在相似系数法，距离法和主观评论方法。本文采用算数平均值最小法，得到模糊相似矩阵：

第三步：建立模糊等价矩阵。通过求传递包将n阶模糊相似矩阵改造成为n阶模糊等价矩阵，即从模糊矩阵R开始，依次求平方R、R2、R4…当第一次出现RkRk=Rk时，表明Rk具有传递性，Rk即为所求。部分代码如下：

第四步：选取不同λ值。根据不同的λ截矩，得到不同的分类，根据这些分类进行分析。选取分类水平（A）并根据模糊截矩阵确定聚类结果。

二、实例分析

问题：某高校图书馆计划新购一批计算机图书。计算机科学系王老师根据多年的教学经验，结合学生的兴趣爱好，计划从 A、B、C、D、E、F、G、H 等 8 类图书中选择一个。按照W（图书价格，教学效果，科研价值，售后服务，学生爱好）选择某一类图书。影响图书的几个指标有很强的专业性，因此采用专家主观评分法，对8类图书的基本情况进行打分，结果如表1所示。

采用公式2，得到模糊相似矩阵：

λ≥0.95， 分为八组，{A}，{B}，{C}，{D}，{E}，{F}，{G}，{H}。

当 0.9＞λ≥0.75， 分为 6 组，{A,F}，{C，D，E}，{B}，{F}，{G}，{H}。

当 0.7＞λ≥0.55，分为 2 组，{A，B，D}，{C，E，D，F，H}。

当 0.5＞λ≥0.25，分为 1 组，{A，B，C，D，E，F，G，H}。

通过不同的λ得到的分组，馆员可以综合分析选择最佳的图书。

表1 专家打分情况

三、总结

随着高校图书馆建设的不断发展，如何针对每个高校自己的特色，选择适合教师科研需要和学生阅读参考的图书，是图书馆面临的一项重要任务。利用模糊聚类分析的方法，对拟选图书根据给定的条件进行计算分析，为馆员提供最佳选择方案，从而让馆员在有限精力的条件下选择确定合适的图书。节省了馆员的时间，同时也可以使做出的购书决策更全面地符合实际需要。

[1]付长友.谈适合我国高校图书馆的选书决策模式[J].图书馆学刊，1999（5）.

[2]陈琼华.综合评价中的赋权方法[J].统计与决策，2004（4）.

G258.6

A

1673-1999（2011）11-0165-02

秦小铁（1979-），男，河南镇平人，硕士，重庆科技学院图书馆助理馆员；郑辉昌（1964-），男，江西人，重庆科技学院图书馆馆长，教授。

2011-03-06