Construction and Application of Machine Learning Prediction Models for Library Space Utilization Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
This research presents an innovative machine learning framework for predicting library space utilization patterns through the integration of multi-modal deep learning architectures and ensemble methodologies.The proposed system combines Long Short-Term Memory (LSTM) networks with attention mechanisms and sophisticated feature engineering techniques to achieve superior prediction accuracy while maintaining computational efficiency.The methodology encompasses three primary contributions: (1) development of a comprehensive feature extraction pipeline incorporating spatial, temporal, and environmental data streams; (2) implementation of a novel LSTM-Attention hybrid architecture with adaptive learning rate optimization; and (3) integration of ensemble learning techniques for robust prediction performance.The framework demonstrates significant improvements over existing approaches, achieving 96.8% prediction accuracy across diverse operational scenarios.Experimental validation, conducted using an extensive dataset comprising 2.1M samples collected over 33 months from multiple library facilities, demonstrates the framework's effectiveness.The proposed model achieves a Mean Absolute Error (MAE) of 0.142 and Root Mean Square Error (RMSE) of 0.186, representing a 39.8% reduction in prediction error compared to baseline approaches.The system's computational efficiency is evidenced by an average processing time of 45.3ms per prediction, with a memory footprint of 512MB.The research contributes to the field of intelligent library management systems by establishing a theoretically grounded and practically implementable solution for space utilization prediction.The framework's superior performance in capturing complex spatial-temporal patterns, combined with its computational efficiency, makes it suitable for real-time applications in resource-constrained environments.These advances provide a foundation for enhanced space management strategies in modern library systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».