作者：李雪瑩
**：《數字技術與應用》2023年第01期摘要：本文通過對圖書館新一代個性化服務的分析構建了評價指標體系，應用bp神經網路建立了個性化服務的總體評價模型，該模型是通過精選的帶標籤樣本完成神經網路的訓練，可輸出5級總體評價結果。
對樣本的評價結果進行分析可得出：建立的神經網路模型可以對輸入的每個服務物件的指標資料進行有效評價，並給出優秀、良好、中等、一般和較差的合理等級分類，能夠用於圖書館個性化服務質量的評估。
0 引言
目前國內圖書館都推出了具有自己特色的個性化服務，特別是網際網路、移動通訊的普及給圖書館個性化服務增添了新內涵[1-3]，個人圖書館、智慧型化推送等都成了新的服務內容，對圖書館服務的評估也應與時俱進，構建新的評價指標體系[4]，研究新的評價模型[5-7]，才能做出恰當準確的評價，用以指導圖書館服務質量的改進。然而由於圖書館的個性化服務與服務物件自身的屬性密切相關，如學生、教師、科研工作者等，對個性化服務的需求是有差異的，即使相同的服務對個性化服務質量的評價也不盡相同。因此構建的評價指標要盡可能考慮這種服務物件屬性的差異，使其能夠確切反映不同物件的需求。
個性化服務評價的核心問題是評價模型的建立，一般圖書館評價採用層次結構的二級指標分解，指標數量較多，採用分項評估，只是對單項服務的質量的考量，不同個體關注的重點也是不一樣，這樣就難以從單項評估中推測對個性化服務質量的總體評價。為此需要建立所有個性化評價指標到服務質量的對映關係，這種關係本質上是多對多的非線性對映。本文採用一種三層bp神經網路來實現這種多對多的評價模型的建立，並通過相關精選資料樣本的監督學習，完成bp神經網路的訓練，使其能夠有效地用於圖書館個性化服務質量的評價。
資訊構建圖書館個性化服務
摘要 圖書館個性化資訊服務已經應運而生但現狀不容樂觀。資訊構建是對資訊社會的海量資訊進行加工與選擇以及重組從而滿足資訊消費終端的需求，它對圖書館開展個性化服務具有重要的基礎性指導作用。關鍵詞 資訊構建 個性化 服務 中圖分類號 g252 文獻標識碼 a 文章編號 1006 026x 2012 07 ...
基於個性化服務下公共圖書館公共文化服務優化研究
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國內外圖書館個性化資訊服務研究現狀
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