〔摘 要〕本文首先介绍了BP神经网络原理，并构建一个数字参考咨询服务评价指标体系，在此基础上提出了一种基于BP神经网络的评价模型来对这项服务进行定量评价。
　　〔关键词〕数字参考咨询服务；BP神经网络；服务评价
　　〔中图分类号〕G250 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1 008-0821(2009)03-0167-03
　　
　　参考咨询服务是图书馆的核心竞争力。随着信息技术和网络技术的发展，参考咨询服务发生了深刻的变化，数字参考咨询服务逐渐成为新时期图书馆开展参考咨询服务的主要方式。数字参考咨询服务(Digital Reference Services，DRS)，也称虚拟参考咨询服务(Virtual Reference Services)、电子参考咨询服务(E-reference Services)或在线参考咨詢服务(Online Reference Services)，是一种基于Internet的各种信息交流手段的人工协调的提问——问答服务。其核心是一种分布式信息网络中具有特定知识和技能的咨询专家 对用户的个性化服务。其服务模式主要包括基于E-Mail、Web表单的异步咨询模式，基于网 络聊天、网络白板、共同浏览等的实时咨询模式以及合作化综合咨询模式。为了更好地支持 这项服务，使其服务质量得到改进，更好地服务于用户，就必须对其进行合理有效的评价， 同时也可以为评价图书馆整体服务质量提供参考。
　　目前对数字参考咨询服务评价主要采用定性分析的方法进行分析，用定量分析的方法很少。本文应用BP神经网络模型，采用定量与定性相结合的方法，建立数字参考咨询服务评价及其影响因素之间的非线性关系，实现对数字参考咨询服务综合评价，以便更加客观准确地反映数字参考咨询服务质量情况。
　　
　　1 BP神经网络原理
　　
　　神经网络是模仿人脑而建立的，具有和人类大脑相似功能的具有学习功能的统计模型。BP神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络，从网络结构上来说，数据流从前一层神经元单向馈入后一层神经元。其训练方法采用反向传播算法，即BP算法，从输出层开始进行神经元的链接权重的训练，然后反向更新前一层的链接权重，实现误差信号的反向传播。
　　
　　
　　
　　4 结束语
　　
　　采用BP神经网络进行数字参考咨询服务评价，能够透过权重观察到评价指标对总体服务质量的不同影响程度，可以有针对性地改进服务质量。通过模型得出的数字参考咨询服务的综合评价结果，更加客观真实地反映了数字参考咨询服务的质量情况，为新时期图书馆整体服务质量的评估提供了客观依据。
　　
　　参考文献
　　[1]丛爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用[M].合肥:中国科学技术大学出版社，2003.
　　[2]Gray，Suzanne M.Virtual reference services directions and agendas[J].Reference