工作研究 | 机器学习在外文电子资源评价中的应用
工作研究 | 机器学习在外文电子资源评价中的应用
摘要:建立科学、高效的电子资源评价方法是高校图书馆资源建设与服务质量提升的重要工作内容。文章以外文电子资源为研究对象,建立了外文期刊全文数据库和外文文摘数据库两种不同类型的评价指标体系。运用机器学习模型,针对指标数据建立特征工程,对数据进行归一化、降维、特征筛选,然后进行模型构建和训练,以及不同模型的调优与评估。最终确定KNN算法为最优模型,并对外文电子资源进行客观评价。研究结果表明,机器学习模型与传统电子资源评价方法相比预测结果更加准确、高效,指导电子资源结构优化更具客观性,可以为图书馆作出基于数据的决策。