[发明专利]一种基于CPN网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法

说明书

本发明涉及一种基于CPN网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法，适于在计算机设备中执行，包括如下步骤：设定用户满意度指标变量，根据用户对图书馆满意度评价的评价标准，设定多个用户满意度指标变量；设定用户满意度等级，用户满意度等级包含从低到高的多个等级；构建CPN网络模型，以用户满意度指标变量的数量作为输入层神经元数，以用户满意度等级的数量作为输出层神经元数，根据输入层神经元素和输出层神经元数选择竞争层神经元数，构建CPN网络模型；获取由用户满意度指标变量观测值和用户满意度值构成的样本集，并利用样本集对CPN网络模型进行训练，使用训练完的CPN网络模型对图书馆用户满意度进行评估。

技术领域

本发明涉及图书馆领域，特别涉及一种基于CPN网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法。

背景技术

用户满意度是衡量图书馆服务质量的一个重要指标。图书馆的定位正经历着从以资源为中心向以读者为中心的转变，需要不断提升图书馆服务水平，最大限度的满足读者的需求。因此，用户满意度代替过去的馆藏量、借阅量、流通率等评估指标成为检验高校图书馆服务质量的重要标准。然而，随着知识和信息时代的不断发展，读者的需求也在不断变化，到现在为止尚未形成统一的高校图书馆读者满意度评估指标体系。此外，用户对图书馆服务满意与否属于主观范畴，不易计量，有必要通过科学的方法，结合图书馆自身的特点，全面、客观的评估图书馆读者满意的程度。

目前，国外发达国家已经为大多数行业和企业建立了用户满意度评估工具，如欧洲顾客满意度指数和美国顾客满意度指数。对中国而言，虽然现在对用户满意度已经有所研究，但与国外相比仍存在一定差距：服务研究层面，对服务研究的深度和广度方面有所欠缺；用户满意度研究层面，体系构建、模型设计、方法改进等方面缺乏创新性；在实证研究层面，仍然处于浅层次的理念研究阶段，缺乏进一步的实践研究。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于CPN网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法，以力图解决或者至少缓解上面存在的问题。

本发明的技术方案如下：

一种基于CPN网络模型的图书馆用户满意度综合评估方法，适于在计算机设备中执行，包括如下步骤：

设定用户满意度指标变量，根据用户对图书馆满意度评价的评价标准，设定多个用户满意度指标变量；

设定用户满意度等级，用户满意度等级包含从低到高的多个等级；

构建CPN网络模型，以用户满意度指标变量的数量作为输入层神经元数N，以用户满意度等级的数量作为输出层神经元数M，根据输入层神经元素N和输出层神经元数M选择竞争层神经元数Q，构建CPN网络模型；

获取由用户满意度指标变量观测值和用户满意度值构成的样本集，并利用样本集对CPN网络模型进行训练，使用训练完的CPN网络模型对图书馆用户满意度进行评估。

进一步的，所述用户满意度指标变量包括多个一级指标变量，每个一级指标变量下还设有多个二级指标变量；所述一级指标变量包括设施环境条件、服务质量和资源建设三个变量；其中，所述设施环境条件中包括服务系统稳定性x₁、服务系统响应速度x₂、网络安全顺畅性x₃和资源获取便利性x₄四个二级指标变量；服务质量中包括服务流程规范性x₅、服务人员专业性x₆和服务内容个性化x₇三个二级指标变量；资源建设中包括信息资源权威性x₈、信息内容时效性x₉、资源结构完备性x₁₀和信息推送准确性x₁₁四个二级指标变量，以所述二级指标变量的总数量作为输入层神经元数N，且通过各所述二级指标变量生成输入层的输入向量。

进一步的，所述用户满意度等级从低到高依次包括低、较低、一般、较高以及高五个等级。