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21.
This research analyzed a dataset of academic libraries' posts on Facebook. It applied a text and data analytics approach to a dataset collected from the Facebook posts of academic libraries at the top 100 English-speaking universities, as listed by the 2014 Shanghai World University Rankings. The dataset is from a two-year posting history of 18,333 unique posts, 113,621 likes, and 3401 comments. Less than a quarter of the libraries had more than 2000 post-related likes, and only seven received more than 100 comments on their postings. Content analysis identified the most prevalent single word (unigrams), bigrams (two-word sequences), and trigrams (three-word sequences) in high and low engagement content. Semantic analysis identified the semantic categories for posts with high and low engagement. The findings can assist academic libraries in their social media strategies for engagement, marketing, and visibility.  相似文献   
22.
随着信息技术的发展与普及,全球学术交流模式总体朝着开放获取的趋势发展,信息时代的科学活动需要更多的数据开放和共享。开放数据是公众参与科学、推动社会进步的必要条件。无论是对于图书馆工作还是对于信息服务、知识服务来说,科研模式的变革都是一种新的挑战。与此同时,在此背景下,也产生了一种新的机遇,即与科研数据管理相关的一系列新内容,包括:明确科研数据管理各利益方;明确数据管理服务的主要内容;塑造科研数据开放共享文化,开展各个利益相关者之间的数据对话;进行科学数据开放共享各个环节的政策研究;明确数据馆员发挥的作用和职业价值。表6。参考文献70。  相似文献   
23.
Abstract

This article discusses the use of R programing language for executing a sentiment analysis of tweets pertaining to library topics. This discussion is situated within the literature of marketing and management sciences, which is employing methods of machine learning and business intelligence to make informed decision-making, and library administration, which has expressed great interest in social media engagement within its literature but has yet to adopt these types of analysis. Presented in this article is a sample code with instructions on how users may execute it within R to retrieve and analyze tweets relevant to library services. Two examples created using the code (analysis of top librarians’ tweets and analysis of posts about major book publishers) are used to demonstrate the functionality of the code. The code presented in this article may be used by libraries to analyze tweets about their library and library-related topics, which, in turn, may inform management and marketing design.  相似文献   
24.
25.
数据治理——图书馆事业的发展机遇   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据驱动发现成为一种新的科学进步路线,产生了新的知识服务对象:愈加重视数据的科学家和工程师、数据科学家、数据工程师、数据分析师、公民科学家等。数据获取需要依靠国家的行政命令、资助机构的政策、研究机构和大学的管理办法等。数据共享存在于不同学科,而且已具备了基础设施,诸如:数据中心、数据云、数据知识库与数据期刊、信息技术中心、数字资源中心等。数据重用需要公共部门、企业、公众、利益相关方在“尽可能地开放,尽责任地封闭”前提下,采取协调一致的行动。在这里,数据馆员扮演重要角色。数据治理生态体系需要图书馆执行数据获取、数据共享、数据重用的政策。通过不断寻找和搜集最佳实践案例,图书馆可以支持数据治理。参考文献79。  相似文献   
26.
面向数字人文研究的大规模古籍文本可视化分析与挖掘   总被引:2,自引:1,他引:1  
传统的古籍开发与应用模式已难以适应人文学科研究的需要,人文学科研究者期待一个技术逻辑和人文逻辑相耦合的数字人文研究范式的出现。本文从古籍文献深层次开发与利用出发,利用新的信息技术与面向数字人文研究跨学科方法,以大规模中国古籍文本为研究对象,采用大数据研究理念,对古籍进行整理、标注、自动分词等处理,以词频分析统计为研究核心,采用数据降噪、基于窗口时间单位的统计分析计算、滑动窗口预测等分析与挖掘方法,采用大数据实时分析技术,实现了实时、在线、立体、可视化、定量分析字词的历史词频分布规律,创建了一个以语言学、历史文献学、历史地理学等人文学科研究为主的古籍实时统计分析平台,可辅助研究者在大量的古籍文献中发现新的模式、现象、趋势等,实现古籍开发与应用模式创新的初步尝试。图11。参考文献36。  相似文献   
27.
刘娴 《出版科学》2016,24(2):72-74
以具有全国最大业务量的上海图书馆联合体累积的图书流通数据、读者个人数据、年度阅读数据、即时数据为例,论述如何利用这些从海量信息中提炼的数据,以给出版社的选题开发、信息推送、阅读推广、图书营销提供重要参考。文章最后探讨出版社在利用图书馆数据时需要突破的瓶颈。  相似文献   
28.

Objective

The authors explored the feasibility and possible benefit of tablet-based educational materials for patients in clinic waiting areas.

Methods

We distributed eight tablets preloaded with diagnosis-relevant information in two clinic waiting areas. Patients were surveyed about satisfaction, usability, and effects on learning. Technical issues were resolved.

Results

Thirty-seven of forty patients completed the survey. On average, the patients were satisfied in all categories.

Conclusions

Placing tablet-based educational materials in clinic waiting areas is relatively easy to implement. Patients using tablets reported satisfaction across three domains: usability, education, and satisfaction.  相似文献   
29.
数据库安全与保密技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍数据库安全保密的重要意义和评估安全数据库的相关标准,讨论保证数据库安全的技术方法和管理措施, 并就MS SQL安全问题提供解决方案.  相似文献   
30.
数据库在计算机发展的今天已经越来越广泛地被使用,而数据库中数据的多种形式变换更是经常的,其中行列数据的变换是较难的,通过对该问题进行深入分析,联想到关系表中数据的逻辑形式,利用Excel的数据透视表和VFP中的交叉表来实现行列数据交换较为合适,进而利用SQL查询语句分析了行列数据交换的实质。  相似文献   
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