Wavelet-based signal processing for evaluating and forecasting e-resource usage

Gulbay, Hande

doi:10.1177/02666669261451422

2026-01-01

PRE

Gulbay, Hande

Yurdagül Ünal *

DOI：10.1177/02666669261451422

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

本研究评估并预测了土耳其大国民议会图书馆（GNAT）订阅的经合组织（OECD，即经济合作与发展组织）iLibrary数据库的使用情况。为捕捉使用量与外部冲击之间的动态和尺度依赖关系，我们应用了Morlet和墨西哥帽小波相干性分析，这些是连续小波相干性分析的有效工具。Morlet小波相干性的结果显示了由外部因素驱动短期和中期协同运动，而墨西哥帽相干性识别出更持久的长期关系。随后，将回归算法应用于通过最大重叠离散小波变换（MODWT）和多分辨率分析（MRA）分解的使用数据，提供了一个灵活的框架来表示多分辨率级别的使用数据，同时保持时间对齐并最小化信息损失。研究发现，使用模式与外生因素存在多年同步，正则化线性方法（如ElasticNet、Lasso和岭回归）的表现优于非线性方法。基于SHapley加性解释（SHAP）的模型解释，量化了每个预测因子对模型输出的贡献，表明使用数据中的短期波动是未来使用量的最强预测因子。该研究表明，电子资源使用应被理解和管理工作为多尺度、动态演化的过程，并提供了一个框架，使图书馆能够预测需求、使馆藏与机构周期保持一致，并对短期和长期变化做出响应。

Keyword:

signal processing

wavelet transform

regression algorithms

usage forecast

interdisciplinary methodological framework

e-resources