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21.
[目的/意义]基于文本挖掘技术自动发现更具代表性的文献内容主题词,通过定位主题词在章节中的具体位置,并基于可视化技术进行主题标引,帮助读者直观高效发现文献主题间的潜在关系。[方法/过程]基于文本挖掘技术深入文献内容层挖掘主题词,并利用可视化工具直观呈现所获信息,在此基础上尝试构建可视化主题自动标引系统,并在格萨尔领域的多个主题中对该系统的自动标引效果进行验证。[结果/结论]研究结果显示,该标引方法在格萨尔领域实现了文献内容级的可视化主题自动标引,快速精准地定位到章节、段落和句子。标引相关信息获取过程直观可视,并且具有交互性,可提升用户体验和参与度。文章以《英雄格萨尔》为例完成系统验证,但该标引方法技术本身无领域限定,可应用于其他领域的文献。  相似文献   
22.
从竞争情报专业人员和竞争情报人际网络两方面,对竞争情报资源的人员要素进行了分析,并对其合理配置进行了探索研究。  相似文献   
23.
徐婧欣  郭丰  苏鹏 《图书馆》2023,(2):48-55
数据分类分级政策,在数据流通、数据安全、数据共享等方面发挥着重要作用。研究其演化趋势,有利于发现政策的潜在短板并弥补不足。文章选取“Wolters Kluwer法律信息库”作为政策文本的数据来源,对提及“数据分类分级”的254个政策文本进行了数据处理和人工编码。文章指出数据分类分级政策目前存在基层政策推动力不足、政策工具使用不平衡、营利数据应用难等问题,并提出相关问题的解决建议,以进一步推动我国数据分级分类政策的发展。  相似文献   
24.
<正>2022年的图情档学界十大学术热点评选工作,从11月份启动以来历时近两个月,许多专家、学者热心地参与其中,在中国人民大学书报资料中心图情档期刊团队的精心组织下,收到1800多张选票,经过多轮评选程序的筛选,顺利完成了学术热点的推荐评选和点评工作。这是图情档学科一年一度的大事,对学科今后的发展走向会产生很大的影响。一、2022年图情档十大学术热点发布的意义这次学科研究热点的评选和发布,如同以往几届一样,体现了图情档学科对社会重大关切的回应,体现了一个学科研究资源的聚集程度,在一定程度上反映了学科的发展动向和方向,能在一定程度上揭示热点领域的深层次矛盾和问题,为发现新的重要科学问题或前沿领域提供有意义的线索和启发。其中“,守正与创新:信息资源管理学科的建设与发展”,成为第一个热点,应该属于众望所归。2022年新颁布的研究生教育专业目录正式确定原来的一级学科“图书情报与档案管理”更名为“信息资源管理”。这是图情档学科发展的一个新阶段。它意味着图情档学科必须经历一次转型,从原来三个相对独立、边界相对清晰、  相似文献   
25.
[目的/意义]对国外图书馆开放元数据服务的发展现状和特点进行调研,以期为国内图书馆开展开放元数据服务的研究提供借鉴。[研究设计/方法]以国外典型图书馆的开放元数据服务作为研究对象,详细调研其发展情况,总结开放元数据服务的不同发展阶段,并从服务政策、元数据资源、许可协议、服务方式和开发利用五个方面归纳开放元数据服务的特点。[结论/发现]国外图书馆的开放元数据服务具有先行的服务政策,海量多样的元数据资源,规范的许可协议,灵活创新的服务方式,并且支持元数据的开发利用。[创新/价值]目前国内对图书馆开放元数据服务的研究较少,本文选择了若干国外典型的图书馆开放元数据服务,详细调研其发展现状并归纳总结其特点。  相似文献   
26.
[目的/意义]“健康中国”战略背景下,健康信息学逐渐成为信息资源管理学界的热门研究领域,系统梳理该学科的学科范畴、学科范式和学科体系关联路径对国内健康信息学的建设与发展具有重要意义。[研究设计/方法]对20,559篇健康信息学论文的学科交叉现状和研究主题进行计量分析,从定量角度探究健康信息学的学科范畴;采用内容分析法从研究内容、数据来源、研究方法和理论基础四个维度进行开放性编码与归纳,从定性角度构建该学科的范式框架;采用Neo4j图数据库构建了健康信息学各体系要素间的关联路径知识图谱,并对其可行性进行验证。[结论/发现]健康信息学是一个典型的交叉学科,具有学科覆盖面广、交叉性强的特征;人工智能算法应用、用户与信息行为、人机交互系统应用、信息技术的临床应用、信息与知识服务、信息存储与组织、信息检索与系统、文献与信息计量是目前主要的健康信息学研究内容,并以此为核心构建了该学科的范式框架和关联路径知识图谱。[创新/价值]系统总结了健康信息学的学科范畴以及知识体系之间的关联关系,并结合我国健康信息学学科体系的发展规律提供建议。  相似文献   
27.
信息记录行为在搜索任务的完成过程中,特别是学习相关的搜索情境中,通常被视为信息使用活动重要的外在表征之一。文章开展了一项用户实验,利用查询片段内的搜索活动来预测用户在搜索过程中是否以及何时发生信息记录行为。结果表明:结合用户在内容页面停留时间和活动转移特征变量,预测准确率达到86.9%。而隐马尔可夫模型(HMM)能够有效地对信息记录行为开展实时预测,特别是在用户的首次查询片段内,准确率更高,为76.65%。研究结果为基于搜索活动对用户的信息记录行为开展实时监测提供了有效的方法,有助于支持信息记录行为和搜索任务完成的搜索系统功能及工具的设计与优化。  相似文献   
28.
[目的/意义]从元认知调控视角,探索用户信息搜索策略改变的特征规律,超越传统策略行为表征的分析,强调动态搜索进程中行为主体的能动性,揭示行为内在的触发动机,形成协调认知与行为活动的搜索策略监测和调整思路,为信息搜索系统感知策略的发展变化、激发用户策略的能动意识、支持策略的有效实施提供保障。[方法/过程]通过观察法和刺激回忆法收集学生在学习型搜索任务的完成过程中策略改变的自我意识和行为调整的相关数据,并采用扎根理论对数据进行分析。[结果/结论 ]识别出元认知调控视角下用户信息搜索策略改变的动机意识和行为操作两个特征维度,以及被动调整动机、主动调整动机、检索式调整、检索工具转换、系统功能帮助、任务内容改变6个特征要素,并进一步探索搜索策略改变的动机意识与行为操作之间对应的驱动关系。基于策略改变特征要素,聚类生成自驱型、适应型两类不同的搜索策略改变风格,并进一步发现,自驱型搜索策略改变风格的用户较适应型用户表现出更好的搜索效果。  相似文献   
29.
[目的 /意义]针对在线问诊平台中医生推荐满意度较低的问题,探究如何将信息技术与用户认知相结合以提升医生推荐系统的效果,有助于优化在线问诊平台的用户体验。[方法 /过程]首先,基于1 500名医生的基本信息和78万余条用户提问,对比TF-IDF、Doc2Vec和Word2Vec三种词向量模型的医生推荐效果,以最优模型构建医生推荐系统原型;然后,通过用户实验和访谈获取用户使用该系统的行为数据,深入挖掘在线问诊平台医生推荐情境中的用户认知与意义构建过程;最后,从用户角度提出模型优化思路,实现原型系统的改进。[结果/结论 ]基于Word2Vec词向量模型的医生推荐效果最优,前10位医生候选集中88%的医生有能力回答用户问题;用户实验结果显示,科室信息与医生专业极大影响用户选择,医生曾回答过的相似问题是用户的重要参考信息;基于以上结果,提出并实现建立科室预测分类器以及为健康医学关键词赋予较高权重的两种模型优化思路,并通过匹配度指数对医生推荐结果进行优化排序。结果表明,两种方法均可提高医生推荐系统的准确度,证明用户认知与人工智能算法结合具有可行性。  相似文献   
30.
以“情报感知”理念指导战略性新兴产业情报工作,能够帮助决策者应对复杂决策环境和科学把握产业政策窗口。本文在战略性新兴产业政策制定关切下,分析了情报用户需求、情报对象内容、情报任务组织三类情报感知要素,以情报感知线索发现、情报感知技术应用、情报感知结果刻画作为实施要件,针对战略性新兴产业决策中的信息不完备问题,提出了基于情报感知的解决方案,为开展基于情报感知理念的科技情报工作提供了参考示范。  相似文献   
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