基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，包括：建立智慧服务质量影响因素模型，制作调查问卷，包含各种影响因素的高校图书馆智慧服务数据库；对调查问卷表结果进行信效度检验，验证问卷数据可靠性；利用随机森林算法特征选择出对高校图书馆智慧服务质量评价结果影响较大的特征；将问卷调查结果汇总的数据集划分为训练集和测试集；通过训练集建立基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务评价分类模型；通过测试集验证模型的准确性和泛化能力，最终输入实际问卷数据对高校图书馆智慧服务评价结果进行预测；本发明专利技术在实际实践中可应用于高校图书馆智慧服务质量评价，为他同类问题的应用提供理论参考。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图书馆智慧服务质量评价，特别是一种基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法。

技术介绍

1、高校图书馆作为学校的文献信息中心，是学校的一种学术性机构，其主要职能就是为学校师生读者们的教学科研服务。高校图书馆服务质量是高校赖以生存和发展的基础之一，服务是图书馆工作的核心。针对高校图书馆智慧服务质量的影响因素进行分析与评价，不仅有助于高校图书馆改进和完善服务体系、提高服务质量，而且具有广泛的现实意义和参考价值。

2、国内对于高校图书馆学科服务的研究主要聚焦于三个方面：高校图书馆学科服务现状研究；高校图书馆学科服务团队研究；高校图书馆学科服务评价指标及服务效果研究。伴随着网络的迅速发展，基于图书馆智慧服务质量影响因素的研究相续展开。目前针对高校图书馆智慧服务质量评价多为基于调查问卷和数据分析，很难克服适用不同范围的评价体系。将图书馆服务质量评价指标作为特征输入变量，评价得分区间作为输出指标，基于机器学习算法的预测模型的性能明显优于传统的预测模型，并具有良好的推广应用前景。如何通过相关指标的选择以及运用高效精准的模型进行预测，是本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，步骤1中，所述高校图书馆智慧服务数据库包含22种指标特征，具体包括主体因素、客体因素、系统因素、技术因素和环境因素；其中，主体因素包括服务意识、服务效率、知识技术和科研指导；客体因素包括知识需求、智慧素养、服务需求和感知收益；系统因素包括资源结构、信息推送、信息建设、信息查询、网络建设和智慧空间；技术因素包括便捷性、安全性、交互性和体验感；环境因素包括阅读环境、基础设施、智慧布局和政策制度。

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【技术特征摘要】

1.一种基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，步骤1中，所述高校图书馆智慧服务数据库包含22种指标特征，具体包括主体因素、客体因素、系统因素、技术因素和环境因素；其中，主体因素包括服务意识、服务效率、知识技术和科研指导；客体因素包括知识需求、智慧素养、服务需求和感知收益；系统因素包括资源结构、信息推送、信息建设、信息查询、网络建设和智慧空间；技术因素包括便捷性、安全性、交互性和体验感；环境因素包括阅读环境、基础设施、智慧布局和政策制度。

3.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，步骤1中，根据评价体系及指标特征创建调查问卷，同时收集调研对象的基本情况，通过spss软件分析验证问卷数据的可靠性。

4.根据权利要求3所述的基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务质量评价方法，其特征在于，所述调研对象包括学生、图书馆员、高校教师和科研工作者。

5.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的高校图书馆智慧服务...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亚敏，范聪聪，刘燕，马玉荣，张娅婷，高颖楠，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：