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31.
李裕斌 《玉溪师范学院学报》2002,18(5):61-62
陶渊明的诗文中运用了大量的叠词和联绵词 ,这不是偶然的现象 ,而是这两类词的召唤特性和陶渊明的审美观的宿命的遇合 ,其结果自然形成了这两类词在陶诗文中的独特表现力 相似文献
32.
自1915年到1949年,民国时期清华图书馆创立了中国现代图书馆购书预算制度,制定、执行科学的文献购置管理方法,并在实践中不断修改完善,逐渐形成了以荐购为主的文献购置制度。该制度在清华的推行是美国现代管理思想与中国本土图书馆相结合的产物,具体表现为:实施理念设计上体现了灵活和商议制,推行方式最终实现了“自上而下”,组织形式采用普遍参与和教授为主相结合,目标上追求入藏高质量专业文献,配套保障方面具有重视书目和访书人作用等特点。 相似文献
33.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
34.
[目的/意义]在“全源情报分析”时代,开源情报已成为军事安全领域关注和应用的重点,研究开源军事情报工作标准构建的思路和内容,为我军情报标准构建提供参考。[方法/过程]基于现有文献和实践经验,论文界定了开源军事情报的概念,构建了开源军事情报工作标准“三层七要素”的框架。[结果/结论]开源军事情报工作标准建设应重点关注:术语和定义、开源军事情报系统、情报工作人员、情报目标和情报需求、任务策划和部署、搜集存储、处理分析、分发利用、情报成果等九个方面核心内容。 相似文献
35.
我国《奥林匹克标志保护条例》只明确规定了未经许可不得为商业目的使用奥标的内容,却未规定非奥标权利人出于非商业目的合理使用奥标的标准,这势必会造成奥标保护和非奥标权利人需求之间的矛盾。而随着数字时代的到来,与既往相比奥标的推广力度变得更大,途径也更加多元,因此明确非奥标权利人能够在多大范围内不受限制地自由使用奥标变得十分重要。通过考察美国、澳大利亚、英国等历届奥运主办国关于奥标保护的相关立法可以发现,这些国家在对奥标严格保护的同时也允许非奥标权利人在合理范围自由使用奥标并且为之设定了具体标准。借鉴域外立法的成功经验,我国应将《奥林匹克宪章》最新规定转化为国内法,灵活运用《奥林匹克标志保护条例》规定,明确划定奥标合理使用的类型和标准。 相似文献
36.
通过对国际生物医学期刊投稿的统一要求和中华医学会系列期刊稿约的解读,指出不同语种科技期刊稿件互荐刊登弊大于利,并与《编辑学报}2007年第6斯发表的《不同语种科技期刊稿件互荐刊登的意义及方法》一文的作者商榷。强调应按照国际惯例,允许作者以不同语种向不同期刊投稿,但不提倡、不鼓励、更不向其他期刊推荐发表论文。 相似文献
37.
DOI对网络出版格局的影响 总被引：2，自引：1，他引：1
分析ISO正在进行的关于DOI标准的制定过程和RAregister agency的收费制度,认为"双向"收费和费用太高是目前制约DOI推广的障碍.对国内外的出版机构进行了分类,通过对科技信息使用单位采购数据库产品的调研,认为:单个期刊数据库难有作为,必须进行联合销售;如果对DOI非核心元数据予以扩展,加入价格等商业内容,可借助DOI平台实现期刊自行定价的出版新格局. 相似文献
38.
基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引：2，自引：2，他引：0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
39.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引：3，自引：0，他引：3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
40.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务 总被引：2，自引：0，他引：2
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式. 相似文献