〔摘 要〕为了用阅读需求预测订购资金分配，本文提出了大学生阅读需求的主分量提取及分析方法。以上海电机学院为例，比较了重点学科所在学院学生与其他学院学生的阅读需求的主成分特点与差异。借助与重点学科主分量合集的借阅数据的相关分析结果建立了以阅读需求预测订阅资金分配的模型。
〔关键词〕阅读需求；主分量；并集（合集）；馆藏结构；模型
就我国目前获取信息资源的方法而论，虽然网络信息资源日渐丰富，但纸质图书仍然是在校大学生获得知识、提高素质、培养治学方法的主要基础信息资源之一。大学生的专业阅读兴趣，可以反映出专业特点、图书馆的馆藏建设和服务水平[1-4]、专业教育的情况。可为学校领导、有关学生管理和思想教育的部门、图书馆领导提供重要参考信息。大学生的专业阅读兴趣也可作为评价图书馆的服务质量、学生的治学素质的重要信息。
本文从学生的图书借阅数据（并假定他们都阅读过所借的图书）中挖掘出学生阅读需求的主分量，比较包括重点学科所在的电气学院及其他学院的本科生阅读需求的特点和差异，发现了一些存在的问题并提出了改进的建议。
1 数据来源
使用上海电机学院图书馆装备的广州图创计算机软件开发有限公司开发的Interlib图书馆集群管理系统输出2011年的流通清单，一共是11万多条借阅记录，取出本科生8万多条借阅记录作为本次文献资源利用效率分析比较研究的原始数据，如表2。
在Interlib记录中，共涉及我校8个二级学院，其中6个学院有本科生记录，见表1。电气学院为重点学科所在学院。2011年记录在校
2.2 借阅数据主分量
据表2所列，图书借阅数据排序的前五位分别为：（1）H类语言、文字（第8位）占借阅总数的26.4071%；（2）T类工业技术（第18位）占借阅总数的22.5683%；（3）I类文学（第9位）占借阅总数的14.7755%；（4）O类数理科学和化学（第13位）占借阅总数的12.0223%；（5）F类经济（第6位）占借阅总数的6.2857%。借阅主分量之和为82.0588%，共72 037册。全校学生借阅数据的主分量反映了学生的统计上的主要阅读兴趣。由于不同学院的专业不同，借阅主分量也可能不同。又由于各学院的学生数不同，学生数多的学院的借阅主分量的权重会更大一些。因此为避免这种弊端，我们将报告以生均值数据为基础的统计结果。
图2 馆藏数据主分量和借阅数据主分量的交集
2.3 馆藏数据与借阅数据的相关分析
3 不同二级学院学生生均阅读需求分析
由于专业的不同，各二级学院的学生的阅读需求是不同的，这与各二级学院的专业特色有关。由于各专业学院的招生规模不同，所以这里采用生均值分析法，体现不同专业学生间的平等，见表3。将只含阅读主分量（排序前5位）的图书类保留下来的结果如表4。
3.1 生均阅读需求的相关分析
以重点学科所在学院的电气学院为参照，与其余学院（包括全校总体计算和各学院的平均值）的生均借阅数和排序两参数分别进行相关分析结果如表3的R行（倒数第2行）。相关系数排序见表3的“序”行（倒数第1行）。其中生均借阅数的相关系数排序用阿拉伯数字，借阅数排序间的相关系数排序用罗马数字。电气学院的生均借阅数与其他学院（包括全校总体计算和各学院的平均值）生均借阅数的相关系数排序的次序为：（1）机械学院；（2）电子信息学院；（3）全校总体计算；（4）各学院的均值；（5）汽车学院；（6）商学院；（7）外国语学院。电气学院的生均借阅数排序与其他学院（包括全校总体计算和各学院的平均值）的生均借阅数排序的相关系数排序次序为：（Ⅰ）电子信息学院；（Ⅱ）机械学院；（Ⅲ）全校总体计算；（Ⅳ）各学院的均值；（Ⅴ）商学院；（Ⅵ）外国语学院；（Ⅶ）汽车学院。
表3 按学院的生均阅读需求分析
从考虑投入更倾斜于重点学科所在的电气学院而论，则以全校总体计算值分配投入（分配采购资金）为宜，因为不管是生均借阅数还是生均借阅数排序，全校总体计算数据都比各学院的平均数据有更高的相关性，见表3的R行。各学院的（生均借阅数的）均值数据则是更均等的数据（表3）。全校总体计算的数据和馆藏数据列于表2。由表2可知：
①各类图书的馆藏数据与借阅数据的百分比是不同的，差异（D）为21.5610%。
②各类图书的馆藏数据与借阅数据的百分比间的相关性是较差的，相关系数为0.4510。
③良好的馆藏分布，其各类馆藏图书的百分比应与借阅数据的百分比有高度的相关性，有很小的差异。按“由使用（借阅）确定投入”的原则，应按借阅数据的百分比（表2）确定投入分配。
④为加速馆藏数据适应于借阅数据，对于馆藏百分比大于借阅百分比很多的图书类，如T类工业技术，F类经济，D类政治法律等，应淘汰过时的和借阅量很少的“种”。
3.2 生均阅读需求的主分量分析
将各学院的生均借阅数进行排序，取排序的前5位为阅读需求主分量。将各学院的生均借阅数据的书分量对应的图书类收集在一起，获得表4，其中黑体为主分量。
表4 各学院生均阅读兴趣的主分量的合集
3.2.1 各二级学院学生阅读主分量
（1）电气学院学生阅读主分量
电气学院是重点学科虽在学院。学生借阅数排序的前5位称为阅读主分量。由表2可知：电气学院学生借阅数排序的前5位是阅读主分量为：①T类工业技术；②H类语言、文字；③O类数理科学和化学；④I类文学；⑤B类哲学和宗教。见表3、表4（下同）。
（2）电子信息学院学生阅读主分量
电子信息学院学生阅读主分量与电气学院学生阅读主分量完全相同。
（3）机械学院学生阅读主分量
机械学院学生借阅数排序的前5位称为阅读主分量。由表2可知：机械学院学生借阅数排序的前5位为：①T类工业技术；②H类语言、文字；③O类数理科学和化学；④I类文学；⑤K类历史和地理。
（4）汽车学院学生阅读主分量
汽车学院学生借阅数排序的前5位称为阅读主分量。由表2可知：汽车学院学生借阅数排序的前5位为：①H类语言、文字；②T类工业技术；③I类文学；④O类数理科学和化学；⑤U类交通运输。
（5）商学院学生阅读主分量
商学院学生借阅数排序的前5位称为阅读主分量。由表2可知：商学院学生借阅数排序的前5位为：①H类语言、文字；②I类文学；③F类经济；④O类数理科学和化学；⑤K类历史和地理。
（6）外语学院学生阅读主分量
外语学院学生借阅数排序的前5位称为阅读主分量。由表2可知：外语学院学生借阅数排序的前5位为：①H类语言、文字；②I类文学；③K类历史和地理；④B类哲学和宗教；⑤F类经济。
3.2.2 生均阅读需求的主分量的相关分析
以重点学科所在学院的电气学院的生均阅读需求（借阅数）主分量（表4）及其排序为参照，与其余学院的对应量的相关分析的数据列于表4的R行（倒数第2行）。可以看出，对生均借阅数来说，与电气学院最大相关的是机械学院（0.9868），最小相关的是商学院（0.1478）。对于主分量排序而言，与电气学院最大相关的是机械学院（0.9824），最小相关的是汽车学院（0.4228）。
3.2.3 生均阅读需求的主分量的距离分析
以重点学科所在学院的电气学院的生均阅读需求（借阅数）主分量（表4）及其排序为参照，与其余学院的对应量的距离分析的数据列于表4的D行（倒数第1行）。可以看出，对生均借阅数来说，与电气学院有最小距离的是机械学院（D=0.5682），最大距离的是外国语学院（D=7.6719）。对于主分量排序而言，与电气学院最小距离的是机械学院（D=1.7320），最大距离的是汽车学院（D=11.6619）。
3.3 生均阅读需求的主分量分析的结合论分析
3.3.1 所有学院的生均阅读需求的主分量的合集
4 结 论
4.1 生均阅读需求的主分量分析可以反映学校的专业特征 生均阅读需求的主分量分析可以反映学校的主要专业特征。如T类工业技术是6个二级学院中的4个学院的生均阅读需求的主分量（见表4与图4），说明学校是以工为主的，兼顾其他学科的学校。
4.2 各学院的生均阅读需求的主分量分析可以反映各二级学院的专业特征 各学院的生均阅读需求的主分量分析可以反映各二级学院的专业特征，如外国语学院的主分量全部为文科类图书。商学院的学生的生均阅读需求的主分量含F类经济。汽车学院的学生的生均阅读需求的主分量含U类交通运输。
4.3 生均阅读需求的主分量分析可以提取投入分配的参考信息 生均阅读需求的主分量分析可以提取投入分配的参考信息。按“借阅确定投入”的原则，投入分配可选全校总体计算的生均借书数分布（见表3），或各学院平均的生均借书数分布（见表3）。后者能照顾学生人数少的专业，因为该数据是各二级学院的生均借阅量的均值。但因为电气学院是重点学科所在学院，考虑适当的重点学科倾斜，可以选择二者中与电气学院的数据有更高相关性的。由表3的数据可知，全校总体计算的数据与电气学院的数据有更高的相关性（全校总体生均借书数与电气学院生均借书数的相关系数为：0.9214，而各学院的生均借书数的均值与电气学院生均借书数的相关系数为0.8798；全校总体生均借书数的排序与电气学院生均借书数的排序的相关系数：0.9760，而各学院的生均借书数的均值的排序与电气学院生均借书数的排序的相关系数为0.9563），因而应采用全校总体生均借书数的分布。
借阅分布决定投入分配的具体计算很简单。说明如下。①计算全校总体生均借书数的和（见表3行）；②归一化全校总体生均借书数分布，如表5倒数第2列。这个分布即为投入分布；③假定当年计划总投入为X，则每类图书的实际投入资金（分配）F（i）为：
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（本文责任编辑：马 卓）
