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1.
文章通过对时序高频词聚类,把情报学与计算机科学两个学科的交叉研究主题分为核心、新兴、衰退与稳定四种不同趋势变化的主题类型;通过对时序低频词聚类,预测两个学科的潜在交叉研究主题将会集中在新兴技术方法的应用、信息检索的深入研究和网络信息的有效组织、管理与利用三大方面.  相似文献
2.
基于主题聚类的学科研究热点及其趋势监测方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
常规的学科热点及趋势监测方法存在监测成本高、监测信息相对滞后等问题.因此需要寻求较低成本、较快速的方法进行学科热点和趋势的监测,以保证监测系统提供信息的时效性.本文以图书情报档案学科为例,依据学科学术论文全文,从主题角度对学术论文集合进行全面分析,即:采用主题聚类方法,对包括时间信息的学科学术全文进行主题分析与主题聚类,归纳出某一特定学科的研究热点和这些热点的发展趋势.实验结果表明,基于主题聚类的学科热点及其趋势监测方法,其监测结果在很大程度上接近于常规方法的监测结果,但基于主题聚类的监测方法,在监测成本和监测信息时效方面得到改善.  相似文献
3.
设计一种个性化的信息检索服务界面,介绍实现该界面的主要支撑模块,阐述数据异步处理、聚类计算方法、检索日志挖掘以及相关文献推荐技术的应用,给出界面的实现形式。在具体实现中,采用后台脱机计算和前台联机计算相结合的方式,并使用异步处理技术,减少时间延迟,保证实用性。  相似文献
4.
基于主题聚类的主题数字图书馆是针对某一个特定的主题,获取与该主题相关的数字资源集合(本文以文本资源为研究对象),然后再依据主题聚类算法,对该主题的信息资源集合进行聚类,生成可供用户浏览的多层次结构导航,结合全文检索实现基于主题聚类的主题数字图书馆系统.主题数字图书馆系统主要包括主题采集模块、主题聚类模块和数据集成模块,构建过程中主要涉及主题提取、主题聚类以及聚类结果描述等三类关键技术.表2.图1.参考文献20.  相似文献
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