农业院校图书馆网上荐购决策支持模型研究的中期报告一、研究背景和意义农业院校图书馆是农业科技创新的重要支撑力量，图书馆荐购决策是改善图书馆藏书质量和服务质量的关键环节。传统的荐购决策依靠经验和感性判断，不能充分发挥数据资源的价值和决策科学性，特别是在新时代图书馆进行数字化建设，数据信息爆炸的背景下，图书馆网上荐购决策支持模型具有重要的实践意义。因此，本研究旨在开展农业院校图书馆网上荐购决策支持模型研究，探索图书馆网上荐购决策的科学化和智能化方法，为提高农业院校图书馆服务质量和管理水平提供理论和实践支持。二、研究进展本研究已完成研究方法的选定和数据收集整理工作，并初步构建了图书馆网上荐购决策支持模型的框架。1.研究方法本研究采用文献资料法、问卷调查法和实验研究法相结合的方法，集成定量分析和定性分析的技术手段，旨在获取全面、系统的数据信息，构建科学合理的决策支持模型。2.数据收集通过文献资料法收集了国内外有关图书馆数字化建设和荐购决策支持模型的研究成果和实践案例，视为本研究的理论基础和实践参考。采用问卷调查法，对在校的教师和研究生进行调查，主要内容包括需求意愿、专业知识体系、信息获取途径和读者评价等，收集了荐购决策的主体数据和目标数据。通过实验研究法，利用农业领域的数据资源，进行图书馆荐购决策的实验模拟，获取了决策参数和数据分析结果。3.模型框架根据文献资料法、问卷调查法和实验研究法的研究成果，本研究初步构建了基于决策树的荐购决策支持模型的框架，包括决策目标、决策级别、决策节点和决策规则四个部分，具体如下：（1）决策目标：包括图书馆藏书质量、读者需求满足度和图书荐购效率三个指标。（2）决策级别：分为三个级别，即书目选择级别、专业领域筛选级别和经费限制级别。（3）决策节点：在每个决策级别下，根据收集的数据信息，设计了若干个决策节点，以实现对荐购内容、领域和质量等方面的选择。（4）决策规则：对每个决策节点进行概率分析和经验归纳，制定相应的决策规则和决策路径，以实现全过程的决策支持和优化模型。三、下一步工作下一步，本研究将深入开展数据分析和模型优化工作，完善荐购决策支持模型，进一步提高模型的决策支持能力和实用性。1.数据分析和评价通过收集和整理的数据信息，将采用定量分析和定性分析的手段，设计和实现相应的数据挖掘和数据分析方法，评价决策支持模型的参数和效力。2.模型优化和改进基于数据分析和评价的结果，对决策支持模型进行优化和改进，完善模型的决策规则和路径，增强模型的灵活性和智能性，提高决策效率和准确性。3.实践验证和推广应用本研究将在典型农业院校图书馆展开实践验证，并基于验证结果进行推广应用，以实现模型的普适性和可行性。