基于时间序列算法的高校图书馆借阅数据预测及分析

作者：李蛟; 孟志强

来源：情报科学, 2022, 40(11): 133-147.

DOI：10.13833/j.issn.1007-7634.2022.11.018

• 图书馆
• 借阅数据
• 数据管理
• 时间序列
• 数据预测

【目的/意义】图书借阅数据的预测对于图书馆的资源建设和精准服务具有重要的指导意义。本文收集了中国东北地区某双一流高校图书馆管理系统十年的借阅数据，并分别按图书类别、借阅者所属学院分类，对未来的借阅趋势进行了预测。【方法/过程】本文使用一种基于时间序列的混合预测模型进行图书借阅数量的预测，其中混合预测是一元时间序列预测与多元时间序列预测的结合。【结果/结论】实验结果表明，时间序列算法用于高校图书馆借阅数据预测，2008年到2017年借书数量由300左右增加到近4000,2018年到2021年C、D、G、J、S、U、I类图书中，D类、S类图书的借阅数量下降幅度最大，U类图书借阅数量下降幅度最小，T类、E类借阅量的上升幅度最大，Q类、X类的误差率较大，研究结论供高校图书馆管理工作参考。【创新/局限】学界上针对图书馆馆藏资源建设和服务创新研究较多，但以一元时间序列与多元时间序列预测角度进行研究的相对较少，本文弥补了此方面的不足。