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991.
Kai Hu Qing Luo Kunlun Qi Siluo Yang Jin Mao Xiaokang Fu Jie Zheng Huayi Wu Ya Guo Qibing Zhu 《Information processing & management》2019,56(4):1185-1203
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations. 相似文献
992.
胡明霞 《佳木斯教育学院学报》2014,(1)
本文分析了高职院校道桥工程技术专业《路桥CAD》课程目前所面临的问题,提出教学必须体现专业特色和职业特色,就如何提高《路桥CAD》课程的教学效果提出必须对教学模式、教学内容、实训模式、课后交流、考核方法等方面进行优化并作了详细阐述。 相似文献
993.
994.
信息不对称条件下图书质量的博弈分析 总被引:3,自引:0,他引:3
图书是反映、传播、积累和促进人类思想、科学文化的重要工具,提高图书质量是满足市场需求、更好地发挥图书效益的重要途径。在信息不对称的情况下,图书市场会出现失灵甚至消失,人们也会出现逆向选择行为。本文从信息不对称角度出发,通过对图书质量的博弈及其均衡结果的剖析,提出只有加强政府监管,规范出版者行为,建立信用评价体系,才能使交易双方都达到帕累托最优。 相似文献
995.
从新闻传播的规律角度分析,传媒在传播风险时面临着理论困境,即新闻(预测性报道、新闻策划)事实的先发性这一新闻传播的普遍规律导致了传媒在传播风险时的必然"迟到",而风险的潜在性与新闻显著性之间的矛盾、传媒自身特性等问题必然会使传媒在风险社会中充当"报警"而不是"预警"的角色. 相似文献
996.
数字时代再谈新闻摄影的真实性 总被引:1,自引:0,他引:1
在数字时代,虚假照片层出不穷,新闻摄影的真实性原则如何坚持,已成为传媒业界讨论的热点话题。 相似文献
997.
998.
基于深度标引的专利文本挖掘框架研究 总被引:1,自引:1,他引:0
专利文献中的文摘、权利要求项、全文等文本信息蕴涵了重要技术细节和技术保护等内容,从这些专利文本内容中挖掘具有技术价值、商业价值的潜在信息是当前专利信息应用领域的研究热点.文章研究将面向分析目标的专利文本深度标引应用到专利文本挖掘中,在数据预处理阶段就将分析目标作为知识抽取的基础,专利分析人员可依据分析需求,在文本挖掘时只提取标引结果的某一部分进行分析和处理,这不仅可提高专利文本挖掘的数据预处理质量,也可提高后期文本分析的效率.该文为<数字图书馆论坛>2008年第11期本期话题"科技创新中的专利应用研究"的文章之一. 相似文献
999.
医药卫生科学数据共享网工程是国家科技基础条件平台建设、国家科学数据共享工程的重大项目.该项目于2004年4月正式启动,由我国医药卫生领域多家权威科研机构联合承担建设.该项目的目标是建立一个"在物理上合理分布、层次分明,在逻辑上高度统一、充分共享"的医药卫生科学数据管理与共享服务体系.在统一的管理协调、资源规划、标准制订和平台建设的基础上,该共享网通过各专业数据分中心对科学数据资源进行收集与整合.该项目已经开展了共享服务并获得了一定的成效与领域影响.本文重点介绍了医药卫生科学数据共享网工程建设的情况. 相似文献
1000.
胡华 《河北理科教学研究》2006,(1):24-26,38
在化学学习中,比较是一种常用的方法,对化学概念、化学理论、元素化合物、有机化学、化学实验都可以进行比较,比较不仅可以帮助我们区别易混易错知识,突破学习中的难点,而且还能帮助我们发现知识间的内在联系,加深理解和记忆.比较是找出不同事物的共同点和不同点的思维活动.比较是为了 相似文献