循证视角下基于深度学习的外文学术图书采访决策模型研究与实证

摘要/Abstract

摘要：

为探索公共图书馆外文图书采访工作的智慧化转型,本文运用循证图书馆学的研究方法,对相关文献进行证据评级和质量评价后,获取符合具体实践的指标内容,再通过专家问询确立以证据为核心的采访决策指标体系。以上海图书馆为例,研究全连接神经网络技术在外文图书采选决策模型的应用。通过构建模型,揭示书目信息特征及影响力衍生特征对采访决策的影响程度,并预测图书潜在采选价值,为优化外文图书采访决策提供合理、客观的参考依据。该模型可有效辅助采访馆员做出更科学的采访决策,促进馆藏资源的高质量发展,将会为公共图书馆外文学术图书智慧化馆藏建设提供新的视角和方法。

Abstract:

This research introduces the concept of evidence-based librarianship to construct an evidence centered decision-making indicator model for foreign language academic book acquisition in public libraries. This research takes Shanghai Library as a case study explores the application of fully connectedneural network technology in the decision-making model of foreign language book selection reveals the key indicators affecting the acquisition work predicts the potential value of books and provides a new perspective for the construction of foreign language collection in the era of smart libraries. The proposed approach can effectively assist librarians to make more scientific decisions and promote the quality oflibrary collection and provide a new perspective and method for the intelligent development of foreign language academic books in public libraries.

Key words:

Public libraries, Foreign language book acquisition, Evidence-based librarianship, Deeplearning, Intelligent library

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