大数据环境下高校中文图书编目数据质量控制探讨
3页1、大数据环境下高校中文图书编目数据质量控制探讨 摘要:先探讨编目数据质量的评价标准,再从实际工作中总结出编目数据常见的质量问题,最后探讨大数据环境下如何利用大数据技术来及时发现和纠正这些问题。关键词:大数据环境;中文图书;编目数据;质量控制20210引言图书馆编目工作的主要任务是按相关标准对文献资源进行分类,并编制目录,建立馆藏目录体系。编目数据是图书馆的根底性数据,高质量的编目数据可以提高读者查找文献的效率,提高他们的查准率和查全率,同时也为图书馆利用数据为读者提供专题效劳等奠定数据根底。1编目数据质量编目数据是指编目工作人员先依据?中国图书馆分类法?等,并结合对图书内容的分析,赋予每种图书一个分类号,然后按照CNMARC格式,将图书书名、分类号、作者等信息输入相应的书目数据库中而形成的结构化数据。编目数据主要有编目工作人员自编数据和套录数据,其中套录数据主要来源有:国家图书馆编目数据、CALIS编目数据、图书出版机构提供的编目数据等。编目数据的质量与图书馆读者效劳的质量和水平存在着密切的关系。编目数据质量通常可以从准确性、标准性、一致性、有效性、相容性等几个方面衡量,如图1所示。准确
2、性:编目员在著录数据时要准确无误地描述出图书的各项信息,如果录入数据时出现错误,尤其是关键信息出现错误,这样的编目数据迟早会影响读者对图书的检索操作和利用,也会影响图书馆相关的业务工作。标准性:编目数据的标准性是指编目数据的录入必须符合CNMARC的相关要求,相关的内容要录入到对应的字段中。一致性:数据一致性是指在CNMARC格式下同一种中文图书的编目数据必须是一致的,防止不必要的数据重复。有效性:这里指编目数据的正确性和合理性。相容性:整个图书馆编目系统中的数据应彼此协调,且与其他的数据集没有任何冲突。2编目数据常见的质量问题标准不够统一在编目工作的实践中,因各馆所用软件系统不同,对编目要求不同,以及每位编目员对编目规那么理解程度的深浅,业务水平的上下,对工作质量的追求不同等因素,导致普遍存在著录标准不统一的现象,主要表现有:第一,对多卷书的处理不同。多卷书有的是采用集中著录,用丛书题名作为正题名,在327字段,对每个分册作了分卷附注,整套书作了一条记录,有的是采用分散著录,对分卷逐册著录,作了多条记录,而在进行分散著录时对题名的处理也有不同,有的是把分册名作为了正题名,而把丛书的正
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