广州公共图书馆读者满意度影响因素研究

该文通过调研问卷进行数据收集,构建了基于KANO模型的广州公共图书馆读者满意度影响因素分析模型,将读者满意度的影响因素分为3个类别,为广州地区的图书馆有效地提升读者满意度,编制读者满意度调查问卷提供了一定的理论依据.     

基于模糊层次分析法的高校图书馆读者满意度评估

应用模糊数学的原理与方法,建立了多层次读者满意度模糊综合评价模型,并给出了具体实例进行阐述,最终得出采用模糊层次分析法可构建良好的图书馆读者满意度评估体系的结论。本方法对于图书馆读者满意度评价体系的建立和实施具有重要的现实意义。     

高校图书馆读者满意度的层次分析模型

针对高校图书馆不同层次读者(教职员工、本科生、专科生、外来读者)的满意度,从馆员服务、馆藏文献、基本设备、馆内环境等方面,通过两两比较,得出了相应的成对比较矩阵,建立了读者满意度的层次分析模型,应用层次分析方法及特征向量的实用算法,得出了高校图书馆读者满意度各权重,最后,从读者满意度角度和模型结果方面,对高校图书馆工作提出了一些建议.     

基于结构方程模型的公共图书馆读者满意度评价研究 ——以首都图书馆为例

公共图书馆是利用政府税收,免费为市民提供服务的图书馆,也是一类典型的城市公共文化设施。以首都图书馆为例,以读者问卷调查数据为基础,根据影响读者满意度的因素,主观构建公共图书馆评价指标体系,采用结构方程模型评估指标体系,并通过拟合出来的因子负荷来分配指标体系维度以及指标权重,定量评价图书馆读者的满意度。结果表明,结构方程模型证实了图书馆服务内容、环境与设施设备、馆藏资源、图书馆馆员等对读者满意度的影响。馆藏资源对读者满意度影响最高,其效应值达到0. 76,说明馆藏资源对图书馆发展的重要性;服务内容对读者满意度的影响程度最低,效应值仅为0. 13,说明服务内容没有达到读者需求。通过加权平均的方法计算出图书馆的读者整体满意度为73. 8%,说明读者对首都图书馆的总体评价比较满意。     

浅谈图书馆读者满意度

介绍了读者满意度的理论基础,阐述了读者满意度的定义及内涵,分析了影响读者满意度的因素,探讨了提高读者满意度的措施。     

专门图书馆的读者满意度评价

图书馆读者满意度是衡量图书馆服务水平和服务能力的重要标准。介绍了读者满意度的内涵及图书馆读者满意度的构成要素,分析了图书馆读者满意度评价流程,探讨了专门图书馆提高读者满意度的方法。     

引入ACSI模型的读者满意度测评应用研究

以美国消费者满意指数(ACSI)模型为基础,详细论述了读者满意度测评方法。     

基于读者满意度的图书馆预警机制研究

读者满意度是图书馆管理中的重要内容。图书馆预警机制的构建尤其应将读者满意度作为重要因素考虑进去。在阐述读者满意度的含义和评价标准的基础上,从读者信息调查和需求分析、建立读者信息数据库、分析影响读者满意度的因素、构建读者满意度评价数据库等方面进行了基于读者满意度的图书馆预警机制的研究,通过预警机制的构建,明确了现代图书馆的服务理念,为提升图书馆读者满意度、更好地搞好图书馆工作提供了参考。     

图书馆读者满意度的研究与意义

阐述了图书馆的概念与读者满意度的概念,通过对读者满意度的调查分析,探讨了读者满意度对图书馆的意义,提出了通过建设和完善图书馆的运营管理机制,提高读者满意度的具体方法与措施。     

浅谈如何提高图书馆读者满意度

图书馆服务质量是决定读者满意程度的关键因素。阐述了读者满意度调查的必要性,指出了影响读者满意度的主要因素,探讨了提高读者满意度的有效途径。     

浅析国内图书馆读者满意度研究现状

从文献计量分析和文献内容分析的角度,通过对论文的年代、主题、布拉德福分布、被引次数等的统计分析,简述了国内图书馆读者满意度的研究热点、核心论文、常用的评价方法等,指出了以往研究的局限性,并预测了读者满意度的研究趋势。     

图书馆读者满意度的模糊综合评判

运用模糊数学理论在已有的读者满意度评价指标体系基础上,提出了一种全新的读者满意度评判方法——模糊综合评判法,该方法能够比较客观公正地对图书馆读者服务的满意程度进行评价,为图书馆全面质量管理评估的开展提供新的可行性评价方法,并通过实例验证了该方法的有效性。     

以人为本——高校图书馆科学发展观的主线

以高校图书馆科学发展现的主线--以人为本为出发点论述了其文化渊源、读者满意的宗旨和员工发展,认为以人为本是在党的科学发展观指导下的图书馆发展的主线,是实现资源协调发展、服务互动共进、管理科学有效的基础.     

浅谈读者服务工作失误后的补救策略

图书馆读者服务工作出现失误在所难免,在工作中,只要我们积极主动地做好补救措施,就能不断地提高读者的满意度,进而提升图书馆的价值。     

基于支持向量机的飞机备件消耗预测研究

针对影响飞机备件消耗的诸多因子难于在模型中体现的问题,采用支持向量机回归模型,应用于备件的消耗预测。该方法将影响备件消耗的主要因子作为支持向量机预测模型的输入因子,对应的备件消耗量作为输出因子,训练模型,然后输入测试样本进行预测。预测结果表明,相比于GM(1,1)模型和神经网络(ANN)模型,该模型具有较高的预测精度和动态适应性,可为相应的备件保障部门提供科学的决策依据。     

基于“数列灰预测”的输气管道腐蚀预测

输气管道腐独涉及因素较多,关系错综复杂,且随着条件的不同而变化较大,对于这些因素的确定也存在不确定性和模栩性。利用“数列灰预测”建立了管道腐性预测的新模型,介绍了三种常用的数据处理方式。将预测模型应用于四川气田某输气管道的腐蚀速度和腐蚀深度的预测结果表明:所建模型预测的误差小,可以用于现场实际工作中,为管道的腐蚀预测提供了一种新的方法。     

边坡稳定性评价的多层模糊模式识别方法

鉴于边坡稳定性分析中存在影响因素权重确定困难的问题,在多层模糊优选理论与模型的基础上,提出了多层模糊模式识别评价模型。整个评价系统分为三层,第一层由各影响因素组成,为输入层：第二层由若干子系统组成,每个子系统包括若干影响因素;第三层为输出层,由一个子系统构成。通过比较子系统内各因素的重要性和各子系统的重要性可分别确定子系统内各因素的权重和各子系统的权重,采用这种方式定权比直接对所有影响因素进行比较定权相对容易、合理。第一层和第二层的输出采用二级模糊模式识别模型计算,第三层的输出采用多级模糊模式识别模型计算。实例分析表明,应用该模型进行边坡稳定性评价能取得较好的效果。     

基于软传感器技术的海水富营养化监测

藻类的繁殖生长状态很难用一种传感器在线、实时地直接测量出来。影响藻类生长的环境理化因子众多,这些环境因子之间又相互作用,海洋生态环境是一个高度复杂的非线性系统,很难用传统的机理建模方法来描述。文中用T-S模糊神经网络描述这种复杂的非线性系统,通过构造软传感器来测量藻类的繁殖生长状况。将叶绿素a的含量作为描述藻类生长状态的直接指标,并作为系统的输出变量,通过相关性分析,将影响藻类繁殖生长的主要环境因子作为系统的输入变量,通过对样本的学习训练,构造基于T-S模糊神经网络的软传感器模型。实验结果表明,这种软传感器模型能较好地描述可测环境因子与海水叶绿素a含量之间的非线性映射关系,验证了这种软传感器在监测海水水质异常变化时的有效性。     

含模糊因素的患病风险预测模型

将数理统计方法和模糊数学方法相结合,建立了适合预测患病风险的含模糊因素的回归预测模型,并将所建立的模型和统计中的线性回归模型进行了比较．结果表明：含模糊因素的患病风险预测模型预测效果优于不含模糊因素的预测模型预测效果．     

基于群决策的基础设施可持续性影响因素评价

针对基础设施可持续性影响因素复杂,传统的可持续性评价方法难以客观评估基础设施可持续性影响因素的权重,构建了基于关联度的多属性群决策模型,引入综合权重修正矩阵,从信息偏差、一致性和信息熵三个方面对可持续性影响因素权重进行优化,并以实际项目数据为依据,通过实证分析验证了模型的有效性.该评价模型的应用有助于提高基础设施可持续性评价的客观性.