基于Vague集的多属性多专家决策购书模型

高校图书馆的职能是为师生提供有效的信息以满足教学、科研的需要。图书馆每年纸质图书的采购是一项重要工作,所采购图书的品质直接影响教辅的成效及馆藏的质量。根据各学院教师对图书的各属性评判信息,引入Vague值的一些运算法则及得分函数,在专家权重给定的条件下,建立基于Vague值加权算术平均算子集结的图书优劣排序模型,为新书采购提供有效的参考信息。

基于学生偏好的多属性决策购书模型

高校图书馆的职能是为高校师生科研、教学提供有效信息,因此,在购书种类选择上,如何择优选出满足师生需求的书籍就成为购书最重要的环节。文章以学生为主体,根据学生对图书的主观偏好及其对图书各属性的评价信息,引入对方案的偏好信息为效用值的多属性决策情形,建立优化模型,对备选待购的图书进行择优排序,最大化地满足学生需求。

豆瓣中图书、标签、读者推荐构成的网络分布特征研究

尝试研究豆瓣中图书、标签、读者推荐构成的网络分布特征,根据标签的数量,推荐读者的数量对图书进行指标量化计算,根据网络示范简图计算图书在网络中的平均影响域,接近声望,点度中心度等,从而判断图书的重要性。对网络中不同类型的凝聚子群分析,为单位图书馆根据凝聚子群进行购买专业图书提供理论根据。