基于模糊控制的高校圖書館圖書剔除研究

孫 寶，張竣淞

(1.華北科技學(xué)院圖書館，北京東燕郊 101601;2.華北科技學(xué)院信息檢索教研室，北京東燕郊 101601)

0 引言

迫于本科院校評估中對圖書館藏書量的要求［1］［2］，高校圖書館每天都在購進(jìn)大量新書，但是庫容架位有限，只得不斷剔除陳舊破損的過時圖書，為新書上架騰出空間。同時，出于提高藏書利用率的目的［3］［4］，高校圖書館剔除的理論與實(shí)踐研究正在受到越來越多的關(guān)注。本文試圖引入模糊控制理論，從客觀的、定量化的角度研究探討一種新的圖書剔除方法。

1 客觀定量化的圖書剔除方法研究文獻(xiàn)綜述

圖書剔除，一般稱為圖書剔舊，二者差別不大。在中國知網(wǎng)中檢索圖書剔舊文獻(xiàn)，有17篇論述了客觀定量化的圖書剔舊方法，大多選擇基于出版年的書齡和借閱率作為剔舊標(biāo)準(zhǔn)［5］［6］。徐敏綜合考察了出版年、圖書利用率等十一個因素，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)圖書剔舊模型及軟件系統(tǒng)［7］［8］［9］。張琳對書齡、流通率等影響因素進(jìn)行了分析和排序，根據(jù)重要性程度構(gòu)建并驗(yàn)證了等級藏書剔舊模型［2］。鄭磊計(jì)算出圖書半衰期和利用率(即本文中之借閱率)，建立了圖書剔舊輔助決策系統(tǒng)模型及軟件系統(tǒng)［10］。張惠玲構(gòu)建了圖書平均借閱次數(shù)和書齡之間的回歸模型，計(jì)算出各類圖書剔舊書齡［11］。信丹丹為時間因素、流通因素等賦以不同指標(biāo)權(quán)重，生成了圖書剔舊指數(shù)［12］。蔡璐計(jì)算了環(huán)境科學(xué)類圖書半衰期，統(tǒng)計(jì)分析了流通頻次，確立了圖書剔舊方案［13］。汪躍春對圖書借閱頻次與書齡進(jìn)行回歸，計(jì)算出各類書老化半衰期，應(yīng)用于圖書剔舊［14］。谷永清和夏明順統(tǒng)計(jì)分析了借閱頻次與圖書老化的規(guī)律，確定了各類圖書剔舊年限［15］。胡敏對出版時間、流通頻次等量化指標(biāo)賦以權(quán)值后求和，輸出剔舊清單［16］。魏俊貂設(shè)計(jì)出文獻(xiàn)剔舊計(jì)算機(jī)輔助程序，根據(jù)圖書出版年、文獻(xiàn)利用率(本文中稱為借閱率)確定剔舊清單［17］。王萬起根據(jù)借閱量計(jì)算出圖書半衰期，指導(dǎo)圖書剔舊［18］。葉林根據(jù)利用率(即借閱率)、半衰期等圖書老化指標(biāo)，開展藏書剔舊工作［19］。譚忠頂指出圖書被借概率隨時間作倍速遞減原理，并給出了將其應(yīng)用于圖書剔舊時的估值［20］。陶然、王樹文、張亮建構(gòu)了圖書文獻(xiàn)“采購、流通、剔舊”系統(tǒng)灰色預(yù)測模型，輸出了未來三年的剔舊文獻(xiàn)量［21］。

2 模糊控制理論簡介

模糊控制是一種先進(jìn)的智能控制技術(shù)，以模糊集合理論和模糊推理為基礎(chǔ)，模擬人腦的模糊思維方法，把基于豐富操作實(shí)踐總結(jié)出的、用自然語言表述的控制策略或者通過大量實(shí)際操作數(shù)據(jù)歸納總結(jié)出的控制經(jīng)驗(yàn)，通過模糊理論轉(zhuǎn)換為用語言變量描述的控制規(guī)則，用邏輯推理去處理各種模糊性的信息，獲得對被控量的控制，用計(jì)算機(jī)予以實(shí)現(xiàn)的自動控制［22］。模糊控制器的實(shí)現(xiàn)主要由以下三個過程組成。

1)精確變量的模糊化:目標(biāo)是將輸入的“精確”變量轉(zhuǎn)化為如“正大”、“正中”、“正小”等“模糊”變量。在這個過程中利用到了已經(jīng)建立好的模糊規(guī)則庫(查隸屬度賦值表)，通過比較判斷，將精確的輸入信號歸類入其中一個模糊子集，從而獲得對該精確變量的模糊描述，即模糊變量。

2)對模糊變量的推理:選用一種模糊推理方法(取舍歸類的原則)，由已經(jīng)獲得的模糊變量和建好的控制規(guī)則庫進(jìn)行推理，從而得到一個模糊輸出量集合，即模糊化輸出。

3)輸出的精確化計(jì)算:因?yàn)榭刂破鞯妮敵霰仨毷蔷_的控制量，所以需要將最能代表模糊推理結(jié)果的一個精確值(模糊子集中的)作為輸出量［23］。

3 高校圖書館圖書剔除的模糊控制模型

總結(jié)華北科技學(xué)院圖書館圖書剔除經(jīng)驗(yàn)和下架規(guī)則，選取每種圖書的出版年和各復(fù)本平均借閱頻次(此處稱為種次借閱率)作為圖書剔除模糊控制模型的兩個輸入控制變量，構(gòu)建相應(yīng)模糊集，得出館藏書目庫中正在流通借閱的每種圖書的剔除系數(shù)，輸出剔除冊數(shù)。

3.1 圖書剔除模糊控制模型結(jié)構(gòu)

圖書剔除模糊控制模型主要由種次借閱率和出版年模糊化、構(gòu)建模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理、解模糊器、輸出剔除冊數(shù)四個部分組成(見圖1)。

圖1 圖書剔除模糊控制模型結(jié)構(gòu)示意圖

3.2 種次借閱率模糊集

種次借閱率用p表示，用以衡量每一種圖書被讀者借閱的頻繁程度，計(jì)算公式為:

公式中i為下標(biāo)變量;N為某種圖書的復(fù)本量，即圖書館采購該種圖書的冊數(shù);Li為該種圖書每個復(fù)本被讀者借閱的次數(shù)，可以通過查閱流通日志庫中該種圖書的借閱歷史而獲知。

在本館技術(shù)人員協(xié)助下，統(tǒng)計(jì)了剔除到超級庫的65535種圖書的種次借閱率，并導(dǎo)出到Excel中對種次借閱率進(jìn)行了頻數(shù)分布分析，繪制了直方圖(見表1和圖2)。

圖2 剔除超級庫種次借閱率直方圖

表1 剔除超級庫種次借閱率頻數(shù)分布

圖書剔除模糊控制模型中有兩個模糊輸入變量，種次借閱率是其中之一。根據(jù)剔除超級庫65535種圖書的平均借閱頻次統(tǒng)計(jì)分布情況，把種次借閱率模糊化為3個模糊集:很少借閱(用P1表示)、借閱頻次低(用 P2表示)、頻繁借閱(用P3表示，3個模糊集隸屬函數(shù)示意圖見圖3)。

很少借閱模糊集P1的隸屬度函數(shù)為:

借閱頻次低模糊集P2的隸屬度函數(shù)為:

圖3 種次借閱率模糊集示意圖

頻繁借閱模糊集P3的隸屬度函數(shù)為:

這里的3個種次借閱率模糊子集隸屬度函數(shù)公式中，μ為隸屬度，p為該種圖書種次借閱率。

3.3 出版年模糊集

根據(jù)華北科技學(xué)院圖書館圖書剔除規(guī)則及慣例，把圖書剔除模糊控制模型中另一個模糊輸入變量——出版年模糊化為3個模糊集:很舊(用Y1表示)、較舊(用 Y2表示)、很新(用 Y3表示，3個模糊集隸屬函數(shù)示意圖見圖4)。

圖4 出版年模糊集示意圖

很舊模糊集Y1隸屬度函數(shù)為:

較舊模糊集Y2隸屬度函數(shù)為:

很新模糊集Y3隸屬度函數(shù)為:

這里的由出版年確定圖書新舊程度的3個模糊子集隸屬度函數(shù)公式中，μ為隸屬度，y為該種圖書出版年。

3.4 剔除模糊集

根據(jù)本館圖書剔除實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，參照有關(guān)參考文獻(xiàn)，把圖書剔除模糊控制模型中模糊輸出變量——剔除系數(shù)模糊化為4個模糊集:不剔除(用W1表示)、半數(shù)剔除(用 W2表示)、大部分剔除(用W3表示)、幾乎全部剔除(用W4表示，4個模糊集隸屬函數(shù)示意圖見圖5)。

不剔除模糊集W1隸屬度函數(shù)為:

圖5 剔除模糊集示意圖

半數(shù)剔除模糊集W2隸屬度函數(shù)為:

大部分剔除模糊集W3隸屬度函數(shù)為:

幾乎全部剔除模糊集W4隸屬度函數(shù)為:

這里的4個剔除模糊子集隸屬度函數(shù)公式中，μ為隸屬度，w為剔除系數(shù)，即剔除圖書冊數(shù)占該種圖書復(fù)本量的百分比。

3.5 模糊控制規(guī)則

在實(shí)現(xiàn)模糊控制的過程中，如何確定模糊控制規(guī)則庫是至關(guān)重要的一環(huán)，通常是將操作人員、專家的經(jīng)驗(yàn)整合到計(jì)算機(jī)之中而得到［23］。完備的模糊規(guī)則庫是傳統(tǒng)模糊控制的出發(fā)點(diǎn)，它涵蓋了足夠豐富的人工經(jīng)驗(yàn)或?qū)＜抑R，形成了從控制輸入到控制輸出的映射關(guān)系［24］。模糊控制規(guī)則庫的設(shè)計(jì)原則:當(dāng)偏差較大時，控制量的變化應(yīng)盡量使偏差減少;當(dāng)偏差較小時，除了要消除誤差外，還要考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性，防止系統(tǒng)產(chǎn)生不必要的超調(diào)，甚至震蕩［25］。

由于種次借閱率和圖書出版年分別被模糊化為三個模糊集，故需為圖書剔除模糊控制模型制定九條模糊控制規(guī)則:

規(guī)則l1:如果頻繁借閱P3而且很新Y3，則不剔除W1;

規(guī)則l2:如果頻繁借閱P3而且較舊Y2，則不剔除W1;

規(guī)則l3:如果頻繁借閱P3而且很舊Y1，則半數(shù)剔除W2;

規(guī)則l4:如果借閱頻次低P2而且很新Y3，則不剔除W1;

規(guī)則l5:如果借閱頻次低P2而且較舊Y2，則半數(shù)剔除W2;

規(guī)則l6:如果借閱頻次低P2而且很舊Y1，則大部分剔除W3;

規(guī)則l7:如果很少借閱P1而且很新Y3，則不剔除W1;

規(guī)則l8:如果很少借閱P1而且較舊Y2，則大部分剔除W3;

規(guī)則l9:如果很少借閱P1而且很舊Y1，則幾乎全部剔除W4;

將前述模糊控制規(guī)則庫的九條規(guī)則整理成模糊控制規(guī)則表，以便于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在運(yùn)行過程中檢索、識別、處理(見表2)。

表2 圖書剔除模糊控制模型控制規(guī)則表

3.6 中心平均解模糊器

中心平均解模糊器，又叫重心解模糊器、加權(quán)平均解模糊器［26］，是在模糊系統(tǒng)與模糊控制中最常用的解模糊器。它計(jì)算簡便，直觀合理，克服了最大隸屬度法、中位數(shù)法等其它解模糊器的缺陷［27］［28］。圖書剔除模糊控制模型采用中心平均解模糊器，由每種書的種次借閱率和出版年信息直接計(jì)算出剔除模糊集的剔除系數(shù)，其與該種圖書復(fù)本量的相乘之積可以作為該種圖書的剔除冊數(shù)。剔除系數(shù)計(jì)算公式為:

因?yàn)榉N次借閱率模糊集和出版年模糊集采用了全交疊三角形模糊化處理，前述剔除系數(shù)計(jì)算公式中分母為1，故可簡化為:

4 計(jì)算實(shí)例

下面以本館收藏的一種索書號為“H319.4/744=3”、國際文化出版公司出版的大學(xué)英語閱讀理解學(xué)習(xí)參考書為例，演示一下獲得該種圖書剔除冊數(shù)的過程。

步驟一、種次借閱率模糊化。該種圖書累積借閱量為128冊次，復(fù)本量為5本，種次借閱率為p=128/5，激活了很少借閱和借閱頻次低兩個模糊集，隸屬度分別為:

步驟二、出版年模糊化。該種圖書第1版出版于2002年9月，第3版出版于2004年2月，此處討論分析的是第3版，故而激活了很舊和較舊兩個模糊集，隸屬度分別為:

步驟三、選擇模糊控制規(guī)則。查對控制規(guī)則庫和控制規(guī)則表，得知激活了四條規(guī)則 l5、l6、l8、l9。

步驟四、計(jì)算剔除系數(shù)。根據(jù)中心平均解模糊器原理，計(jì)算得出該種圖書剔除系數(shù):

步驟五、輸出剔除冊數(shù)。將前述計(jì)算得出的剔除系數(shù)與該種圖書復(fù)本量相乘的乘積即為剔除冊數(shù):

從計(jì)算結(jié)果來看，輸出的剔除冊數(shù)一般會是一個小數(shù)，對其四舍五入，可知該種圖書最好剔除4冊，僅需保留1冊。

5 全部37類圖書剔除總冊數(shù)

華北科技學(xué)院圖書館金盤管理系統(tǒng)選用的是Oracle 10g數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，只需從客戶端登錄數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，執(zhí)行若干條SQL查詢和計(jì)算語句，就可輸出剔除的書名、著者、出版社、索書號、剔除冊數(shù)等重要信息，也可導(dǎo)出成Excel數(shù)據(jù)表文件。為了不影響本館日常采編、借閱業(yè)務(wù)，本人今年七月在一臺個人筆記本電腦中安裝了Oracle 11g數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，把金盤系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到其中，在技術(shù)人員協(xié)助下執(zhí)行SQL查詢語句，以入館收藏年份近似代替出版年，輸出了全部37類圖書剔除冊數(shù)及占該類圖書總冊數(shù)的百分比(見表3)。若輸出剔除冊數(shù)為小數(shù)，均已進(jìn)行了四舍五入處理。

表3 全部37類圖書剔除冊數(shù)及百分比

6 結(jié)論

借閱率(有時也被稱為流通率、利用率)和圖書出版年通常被視為圖書剔除中首選的、重要的影響因素，本文建立的圖書剔除模糊控制模型以借閱率和出版年為系統(tǒng)輸入變量，輸出了所有37類圖書的剔除清單、冊數(shù)，可以指導(dǎo)圖書館員據(jù)此清單在書庫中選擇剔除一些陳舊過時、利用率低的圖書，在圖書剔除的理論和實(shí)踐上進(jìn)行了有益的嘗試和創(chuàng)新。

一直以來，圖書剔除研究都非?；钴S，鑒于主觀方法的隨意性，普遍呼吁客觀量化方法的研究和探討。但是，客觀方法也會產(chǎn)生一些缺陷，會遺漏本該剔除的、破損嚴(yán)重的圖書，剔除清單中也會列入不該剔除的、有重要價值的圖書。因此，在剔除實(shí)踐中不能盲從客觀方法給出的剔除清單，需要專業(yè)人員根據(jù)實(shí)際情況加以補(bǔ)充和選擇。

本文討論的剔除理論與實(shí)踐沒有深入分析不同類別圖書在借閱率和出版年剔除標(biāo)準(zhǔn)上的差異，最好對不同類別圖書采取不同的模糊化方法，盡管這有可能增加輸出剔除清單的復(fù)雜性和繁瑣性。由于技術(shù)和安全的原因，本文僅提出圖書剔除模型及理論，未能直接利用鑫盤系統(tǒng)的實(shí)時流通和館藏數(shù)據(jù)輸出剔除清單，未能設(shè)計(jì)出實(shí)踐性更強(qiáng)的圖書剔除子功能。

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