本文是一篇图书馆学论文，本文通过对高校图书馆图书采购业务的调研以及对相关文献的调查分析，掌握了其相关基本理论知识。根据调研的结果，理顺图书馆应用读者决策采购中存在的问题，从而通过问题提出一种优化采购模式。结合读者需求度等 12 个要素指标，采用随机森林算法来构建采购模型，以此改善读者决策采购中的不足之处，让读者采购决策模式更加科学化，也更符合时代的需求。
第 1 章 引言
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
图书采购是图书馆文献资源建设最为重要的部分，自 90 年代以来，图书采购经过图书馆自主采购、校内招标采购及政府采购逐步走向了正轨，形成了主要两种采购模式：一种是书目圈订采购模式，主要是通过书商和出版社提供的书单数据，采购人员通过书目数据中提供的书名、著者、分类、内容提要等信息来勾选符合本校师生的图书。但由于这种方式提供的信息简单，采购人员在质量上很难把关。另外一种是采购人员现场采购模式，图书馆采购人员通过参加一些大型的采购会，直接现场订购图书，采购人员通过现场直接接触图书来判断图书质量[1]。在传统图书采购工作中，采购人员主要是依靠图书评论、出版社信誉和自身的专业经验、对读者需求进行预判等进行选书。但是在这种采购模式中，馆员只能依据自身经验来判断是否符合馆藏结构，不能准确预测读者需求来订购图书。在当今信息时迅猛发展的时代背景下，图书的种类、形态和数量均急剧上升，读者需求也发生了巨大的变化，传统的图书釆购手段已经无法跟上时代发展的趋势。传统图书采购工作方法已经相对落后，且依赖传统采购经验购置的图书利用率也大幅度降低。在国外，传统模式采购下所购买的图书一次都未曾借阅过的竟高达藏书的三到四成，这也导致了大量图书采购资源的浪费。
新形势下，图书馆由传统的“藏书式”采购向基于用户需求的服务型采购转变，用户需求成为图书馆采购决策中最为重要的关键因素[2]。在这种情况下，读者决策采购模式(Patron-Driven Acquisition，简称 PDA)应运而生。它最早由美国高校图书馆提出的一种按照读者需求进行采购的图书采购模式。读者决策采购模式是将读者的阅读需求根据一定的规则量化成相应指标，从而成为图书馆图书采购配置与馆藏结构优化建设的决策依据。读者决策采购模式虽然可以一时满足读者的个性化阅读需求，但大多数读者往往挑选的是一些热门文学图书，而且 PDA 仅以读者的点击率来作为选购的依据，那么购书总量和经费将随之大幅度增长。长此以往，这对于图书馆的学科化、系统化的馆藏长期建设极为不利。而关于对于读者决策采购的图书如何科学设置触发采购机制阀值，国内学者并未在具体工作流程上进行深入研究。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
笔者以“读者决策采购”、“读者需求采购”、“PDA”等词通过对中国知网数据库进行检索，截止日期至 2019 年 5 月 27 日。通过剔除不相关主题论文最终得到国内关于读者决策采购（PDA）的研究共计 353 篇，体情况如图 1.1 所示。通过梳理发现，目前国内对读者决策采购模式的研究领域主要在两种层面上：
第一，读者决策采购的基本认知上：
自 2011 年张甲与胡小菁[3]将 PDA 理念介绍到中国，便立即成为国内图书馆界的研究热点。孙向丽[4]通过运用 SWOT 分析法，提出读者决策采购是与传统的读者荐购相比，其资源利用上具有更强的针对性和有效性。王海荣[5]通过文献与网络调查方法，总结了国外兴起的读者决策采购 (PDA)的实施情况，分析了国外图书馆开展 PDA的成功经验，明确提出 PDA 模式能够对传统采购模式的进行有效对冲、对合理控制图书采购经费，提高资源利用率。蒋瑛[6]以中央戏剧学院为例，通过 PDA 来改进图书馆采购，对于有效调整馆藏资源建设策略、优化采购工作流程有着良好效果，同时还能提升图书借阅率和读者满意度。温娜[7]通过文献计量法来分析 PDA 的相关论文发表情况，分析 PDA 模式发展历程和趋势，提出了利用 PDA 技术可以提升读者的积极性，并提高馆藏资源质量。孙华[8]通过 SWOT 分析法对读者决策采购模式的内部因素和外部因素进行分析，发现相较于传统采购，读者决策采购能有效改善读者的阅读体验，缓解资源利用低于经费困难的矛盾。
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第 2 章 相关理论介绍
2.1 读者决策采购模型概述
2.1.1 读者决策采购的概念及运作流程
读者决策采购(Patron-drive acquisitions,PDA)，也叫做需求决策采购，是一种基于读者需求的决策采购理念[23]。它是传统图书采购中的一项重要变革，最初应用于电子图书。在这种模式下，读者可以自主选择自己需要的图书。这使图书馆从重视馆藏量转化为重视读者需求，满足了读者多样化和个性化的阅读需求，体现了“以读者为中心”。在传统图书采购模式下，馆员拥有图书馆资源选择和采购的双重权力。而读者决策采购模式却是完全将权力放在读者手中，馆员只需要预设文档，设置触发阈值即可。这种模式在一定程度上减轻了馆员地工作，同时能够快速响应读者需求，最大限度地保证了文献的及时性。
读者决策采购的应用流程为：读者通过 OPAC 等平台来查询、推荐图书，以此向图书馆管理系统表达自己的借阅需求。管理系统将读者的借阅需求反馈给馆员，馆员通过收集读者的需求，整理成 MRAC 记录提供给书商。书商按照记录提供图书采购清单给图书馆，图书馆决定采购后，书商可以直接将书寄给读者。这一过程省去了中间文献编目、馆内流通的时间，读者可以第一时间进行阅读相关书目。
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2.2 机器学习算法介绍
2.2.1 决策树概述
决策树是一类常见的机器学习方法，它的生成算法可以被分为多种，例如 ID3、C4.5 和 CART 等[24]。在决策树算法中，使用树形图来标识问题的逻辑结果。通过决策树，我们可以从给定的训练集中学习得到一个模型，这个模型可以对新的数据集进行分类。决策树是从以自上而下的方式从根节点到叶子节点构建的，一般一棵决策树有三种类型的节点：分别为根节点、叶子节点和中间结点。根节点代表着整体样本数据集，叶子节点所对应的是最后决策结果，中间节点所对应于不同的特征属性测试[25]。决策树的目的是为了增强分类模型的泛化能力，它的基本流程采用了分治的思想。简单的二分类决策树如图 2.2 所示：
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第 3 章 指标体系和模型的构建...................................15
3.1 指标的选择与构成................................15
3.2 特征指标变量的选取与量化................................18
第 4 章 采购模型的实例分析........................................26
4.1 数据收集与样本选择.................................26
4.1.1 数据收集.............................26
4.1.2 样本选择............................27
第 5 章 总结与展望..................................35
5.1 总结...............................35
5.2 展望................................36
第 4 章 采购模型的实例分析
4.1 数据收集与样本选择
4.1.1 数据收集
用户访问图书馆 OPAC 平台以及日常借阅与归还图书等过程中会产生大量的数据信息。图书馆可以收集这些数据信息，并对这些信息进行挖掘，分析用户的行为，从而应用于图书馆的图书采购决策当中。
图书馆的用户信息可分为用户基本信息以及行为信息数据。用户的基本信息就是读者的个人信息以及借阅信息，而行为信息包括了用户通过信息检索图书而产生的信息、对数据库访问所产生的历史信息。另外，同时还可以按照对行为信息挖掘的难易程度，用户信息可分成显性信息和隐性信息两大类。显性信息代表着可以直接轻松获取的信息，如读者对图书的评价、搜索次数；隐性信息则是需要进行深入挖掘，如网页浏览过的信息、同类感兴趣的图书。如图书馆还可以通过对馆藏书目进行数据挖掘，得到馆藏设置。在对馆藏书目信息、借阅信息进行挖掘的过程中，可以看出哪种类型的图书出版社和作者更受读者青睐。根据每年的统计数据可以看出各类图书的借阅需求度，每个专业院系对图书的要求。如计算机相关专业，更青睐于出版时间较新的书籍。这些隐性信息大多不能直接观察，需要对现有数据进行分析，深入挖掘读者潜在阅读需求。
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第 5 章 总结与展望
5.1 总结
图书采购工作能够保证图书馆的供给，优化图书馆藏结构，有利于提升图书馆的文献服务能力，是高校图书馆工作中最重要的环节。随着科学技术的改革深化，“以读者为中心”的馆藏资源建设理念在图书馆发展进程中成为重要的指导思想，指引着图书馆前进的方向。要使图书馆藏资源能够充分发挥作用，从而为读者提供便捷的服务。国内图书馆在馆员采购的基础上试图建立读者辅助采购模式，并使用了馆际互借，用户推荐等方法，以最大限度地使读者参与到图书馆采购这一工作中。然而，基于客观条件的不足，如普及程度低、对相应措施的实际操作认识不清等局限。这些模型并未取得明显的效果，流通率低、成本高等问题无法从根源上得到解决。因此，要提高图书馆的
