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1.
学习团队协作信息搜索的共享心智模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 对协作信息搜索进行深入研究,为专业化协作信息搜索系统平台建设优化等提供启发和借鉴。[方法/过程] 聚焦于学习团队的信息搜索行为,以高校学生为研究样本,以共享心智模型为切入点,采用扎根理论研究方法,探讨协作信息搜索中团队共享心智模型建构过程。[结果/结论] 识别出四大核心环节——个体感知与探索、团队任务解析、团队信息收集和团队信息整合,并理清各环节的认知活动与共享心智模型内容要素。  相似文献   
2.
国内外几种竞争情报软件   总被引:12,自引:0,他引:12  
一、竞争情报软件发展概况在国外,最初许多竞争情报软件是由商业化情报软件或网络搜集工具转化而来的,到如今各种各样的软件产品层出不穷。例如,IBM公司开发的为用户提供商业情报软件包应用解决方案的商业情报系统(第三代系统)是从第一代的基于用户提问和报告的系统、第二代的数据库仓库系统的基础上发展起来的犤1犦;用于网页自动跟踪的WebMon系统经过开发成为竞争情报网页跟踪系统犤2犦。如今,根据竞争情报循环而专门设计的软件和应用得到了快速的增长,竞争情报软件的销售范围随着技术的应用越来越广。虽然竞争情报软件被认为是一个专业…  相似文献   
3.
周晓虹 《职业圈》2008,(6):164-166
文章认为高校要取得竞争优势打造一流品牌,必须找准定位寻找品牌差异;提倡创新精神,保持品牌的活力;建设优秀的校园文化,提炼稳健的教学模式;实行品牌识别策略,加强市场行销。  相似文献   
4.
竞争情报活动中的知识流与知识场分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先,本文探索竞争情报活动中的知识流、知识场的内涵、特点与两者间的相互作用,提出构成知识场的向量空间模型;其次,分析竞争情报活动中知识流和知识场研究的目的与意义,导出基于主体、面向过程、重视隐性知识挖掘的竞争情报研究的新思路;再次,研究竞争情报活动中知识场的特征及对知识流的影响,分析基于知识场的知识交流的机理,构建基于知识场的竞争情报流程与知识流整合的模型;最后,分析竞争情报活动中知识流有效控制和知识场效应的影响因素.  相似文献   
5.
共现分析在知识服务中的应用研究   总被引:16,自引:1,他引:16  
在论证共现分析内涵、方法论和流程的基础上,探索研究共现分析在知识服务方面的应用,具体阐述共现分析在构建概念空间和Ontology实现语义检索、改进知识组织中文本分类效果、分析文献中知识内容关联、挖掘知识价值的应用。  相似文献   
6.
IA的底层信息组织与概念空间(2)   总被引:1,自引:1,他引:1  
在探讨IA自底向上(Bottom-up)信息组织方法的基础上探索概念空间构建的原理、方法以及步骤,并举例说明其在医学信息检索领域的应用。  相似文献   
7.
科技用户信息搜索行为特点研究   总被引:4,自引:2,他引:4  
研究科技用户信息搜索行为,对于提高网络数据库资源的利用效率具有重要意义.本文在国外用户搜索行为研究理论的基础上,对科技用户网络信息搜索行为进行了探索性研究,并获得初步成果.  相似文献   
8.
研究中文学术论文用户使用模式有助于分析使用规律,为应用决策提供依据。本文以八个学科被CSSCI或CSCD收录的61本开放获取期刊发表于2014—2015年的学术论文为样本,以期刊官网和信息集成平台上的使用数据为来源,采用Usage Metrics的方法,从用户平台偏好和用户兴趣偏好两方面比较中文学术论文的用户使用模式。研究发现:①期刊官网与信息集成平台的用户平台偏好存在差异。一是从学科视角看,用户整体上倾向于使用期刊官网而不是信息集成平台获取所需论文,而社会科学的信息集成平台篇均下载次数均大于自然科学。二是从期刊视角看,社会科学用户比自然科学用户更倾向于使用信息集成平台获取所需论文;与信息集成平台相比,期刊官网的用户下载数据呈现更为明显的“两级分化”现象;期刊官网下载次数与信息集成平台下载次数整体上的相关性较低。②期刊官网与信息集成平台的用户兴趣偏好存在差异。每本期刊官网和信息集成平台下载次数前20%的学术论文的Jaccard相似系数较低;在所列举的图书馆、情报与文献学中,期刊官网与信息集成平台的用户关注主题不同。图7。表5。参考文献37。  相似文献   
9.
10.
[目的/意义]随着大数据的发展,数据科学已经成为新的研究领域。厘清国外数据科学的发展与研究现状,可为我国今后的研究提供参考与借鉴。[方法/过程]利用Web of Science核心合集数据库对国外有关数据科学的文献进行检索,并对作者、研究方向等外部特征与关键词、主题等内容特征做计量分析;在此基础上,通过逐篇阅读与归类,从数据科学的内涵界定与应用方向两大方面进行综合分析。[结果/结论]最后,结合现有研究面临的问题与解决的方法,对数据科学的未来进行展望。  相似文献   
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