基于模糊贴近度的图书馆服务质量评价模型

流程主要是指读者经历服务的程序和服务作业流程。服务程序理应以方便读者利用为优先，并可以配合电脑科技的运用，从而提高服务的效率。图书馆服务过程中如需要读者参与，则应尽量标准化、制式化、公平明确且简单化。至于所提供的服务，则应从读者的角度来加以设计，例如缩短图书馆办证及借还书所需要的时间及简化办理程序等等。

综合上面内容，本文将主要从实体、人和流程这三个方面对图书馆服务质量进行细分和提炼，细分后特征因子主要包括：信息产品丰富程度、自有信息产品水平、无形服务水平、环境舒适度、服务资料丰富度、馆员服务意识、馆员专业能力、图书馆流程的便利性等8个因子。

为了对图书馆服务质量进行综合评价，首先需要建立以上8个特征因子的隶属函数。有关文献大多采用的是针对要素精确打分，然而实际上这些所谓的“精确的方法”本身就具有模糊性。考虑到模糊分布法中隶属函数确定的困难性和专家对要素进行精确打分的困境[9]，本文采用模糊统计法确定各特征因子的隶属度，以进行综合评价。模糊统计法通过n名专家评分、归类的方法，即只让专家就每个指标测定给对象的等价归类，确定（非常低比较低 一般 比较高 非常高）中的任何等级，如果其中m名专家将某一要素的等级归类为“非常高”，则该要素的隶属度A（非常高）＝m/n。论文参考。由此确定各个要素的隶属函数。

表1 图书馆服务质量的特征分析表

三、基于模糊贴近度的图书馆服务质量评价模型

设对应于特征因子的目标集合U＝｛u1，u2，……，um｝，而对应于图书馆服务质量的评价等级集合V＝｛v1，v2，……，vn｝下，决策对象的单个目标ui（∈U）评价为论域V上的一个模糊子集

ri＝｛r1i，r2i，……，rni｝T（1）

由此确定U×V上一个模糊关系的矩阵

本文研究的是在无法对图书馆服务质量各特征因子做精准判断的前提下，研究如何对图书馆服务质量进行综合评价。由于涉及多个目标，即8个特征因子，需要对各特征因子进行评价等级的分类，为此引入特征模糊子集Di

Di＝﹙0，0，…，0，1，0，…，0﹚（3）

其中第i个分量为1。

即通过Di对它所对应的决策对象进行决策时，应无可争议的将决策对象分在Vi等级，因而Di是最体现决策对象特征的模糊子集。论文参考。

研究表明用贴近度分析法进行决策分类时，对称贴近度按择近原则所得到的结果与用最大隶属原则进行决策的结果相同；而只有采用非对称贴近度才能避开最大隶属原则抛弃非最大分量而丢失信息的缺陷[5]。与常见的对称贴近度如格贴近度、欧氏贴近度、海明贴近度相比较[9]，不对称贴近度的定义为：

设决策对象在目标ui（ui∈U）下与各评价等级对应的特征模糊子集的非对称贴近度为

Zi＝（Z1i，Z2i，……Zni）T

＝（N（ri，D1），N（ri，D2），…，N（ri，Dn））T（5）

则在多目标U＝＝｛u1，u2，…，um｝下的决策矩阵为

Z＝（Zij）n×m＝（Z1，Z2，…，Zm）（6）

取参考等级v*与v－，使

C v*＝（C1*，C2*，…，Cm*）

C v－＝（C1－， C2－，…，Cm－）

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