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1.
国外高校图书馆科学数据素养教育研究   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
从科研生命周期、学科专业和大数据角度阐释了科学数据素养的内容与特征,将国外高校图书馆数据素养教育实践归纳为利用Libguides建立科学数据管理资源导航、数据素养通识教育、学科数据素养教育三种模式。然后,针对我国高校数据素养教育现状,指出我国高校图书馆应借鉴国外的基本经验:掌握科研人员数据管理需求;基于科研生命周期设计教育内容;注重合作,配备训练有素的教育馆员;依托数据管理平台推进科学数据素养教育。  相似文献
2.
大数据时代的图书馆服务浅析   总被引:2,自引:0,他引:2  
大数据与云计算是近两年IT界最为流行的两个关键词,各大IT厂商也都看到了大数据所蕴含的商业价值并展开了一定的产品研发与商业应用。在大数据时代,图书馆的数据处理及服务将会发生显著的变化,从大量的数据集中去分析和挖掘潜在的价值,以便图书馆决策层及时做出相应的建设方案调整将成为图书馆的一大主要业务,图书馆服务也将随着图书馆服务策略的调整而做出服务方式、途径等方面的改变。  相似文献
3.
数据引证研究:进展与展望   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
随着大数据时代的来临以及数据密集型科学研究范式的兴起,"数据引证"问题日益受到关注。本文对该领域的国际研究现状进行了梳理总结,研究发现:①对数据引证的知识计量研究,将推动文献计量学、信息计量学和科学计量学三者的合流,形成一个统一的新学科———知识计量学;②数据引证实践的现状不尽如人意,但已在诸如数据集标识系统建立等问题上取得了重要进展,统一规范化数据引证格式的趋势日益清晰;③数据引证现状评估与研究进展的追踪,数据引证索引的编纂、指标体系研究以及数据引证数据库的建立,基于数据引证行为、记录以及索引的分析,应是未来需重点突破的方向。  相似文献
4.
大数据、云计算与图书馆   总被引:1,自引:0,他引:1  
大数据时代的到来为图书馆服务提出了挑战,图书馆的传统业务受到冲击和压力,如何面对大数据,如何使用大数据,如何理解云计算下的大数据功能是本文提出的观点。论文还论述了图书馆在大数据环境下使用云计算技术的新途径。  相似文献
5.
数据挖掘在专刊组稿策划中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
专题报道是提升科技期刊质量和品牌的重要途径,其中专题策划是关键.以《洁净煤技术》专刊《煤炭燃烧及污染物防治理论与技术》为例,分析数据挖掘在专刊组稿策划中的应用.利用中国知网(CNKI)确定专刊选题方向,利用国家科技报告服务系统确定专刊报道方向,利用百度学术平台、CNKI等挖掘优秀作者资源,对专刊传播效果进行分析.利用数据挖掘准确捕捉了学科热点领域与前沿科学走向,有效把握读者需求,发掘大量优秀作者信息,为专刊的精准约稿提供了保障.据CNKI统计,《洁净煤技术》2015年论文按照被引频次和下载量排序,专刊论文分别占TOP 50论文数的36%和40%.《洁净煤技术》利用大数据选题组稿取得了良好效果,扩大了期刊的学术影响力.  相似文献
6.
科技期刊全媒体出版的互联网思维   总被引:1,自引:0,他引:1  
严飞 《编辑学报》2015,27(1):13-15
互联网的快速发展对科技期刊传统的服务模式造成了较大的冲击,运用互联网思维方式提高期刊的显示度和影响力,使期刊内容传播及影响最大化,是期刊全媒体出版的重要课题.基于互联网思维的特征,探讨科技期刊在全媒体出版时应采取的措施,提出基于互联网思维的期刊运营新模式,即对期刊内容重新定位,坚持“内容为王”;重新塑造传播模式,变“权威发布者”为“信息提供者”;重新构建服务模式,通过推送服务、定制服务等方式,满足读者新的个性化的需求.  相似文献
7.
大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
大数据时代,网络学术资源建设快速发展,大有取代数字图书馆之势。在这样一种背景下,数字图书馆建设要有大数据思维:在资源建设方面,要拓展资源范畴,增加资源整合的广度,加强资源组织加工的深度;在技术应用方面,重视语义技术,加强聚类技术的应用,广泛应用数据分析技术,提升检索技术与水平;在服务方面,丰富数字图书馆服务产品,服务模式由被动、等待、共性化转向积极主动、自动推送和个性化。未来数字图书馆要跳出传统资源建设的框架,树立全方位服务的理念,提供全资源服务,拓展服务方式和传播形式,数字图书馆馆员应该立志成为数据分析家。  相似文献
8.
大数据分析与情报分析关系辨析   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
近年来,包括大数据分析在内的大数据理念和方法引起了图书情报界的密切关注,成为情报学的热点话题之一。通过对比分析,发现大数据分析与情报分析有着天然的联系,两者既有共性,又存在着一定的差异。共性表现在看重对数据的定量分析,关注多源数据融合和强调相关性分析三个方面。同时,两者在数据对象、数据规模、分析任务与分析时机等方面又各具特色。本文认为,应该充分认识这些共性与差异,把情报分析的特色与优势发挥好,以迎接大数据带来的挑战。表1。参考文献25。  相似文献
9.
不同领域的情报分析及其在大数据环境下的发展   总被引:1,自引:0,他引:1  
大数据已经引起竞争情报、商业管理、生物医学、政府治理及军事情报等五个领域的重视,为厘清不同领域的情报分析差异,文章通过梳理五个领域对情报分析的概念与实践现况,揭示了不同领域的情报分析特征;通过说明五个领域在大数据环境下的情报分析发展,指出了大数据对情报分析的影响。  相似文献
10.
大数据环境下网络安全态势感知研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着网络规模和应用的迅速扩大,网络安全威胁不断增加,单一的网络安全防护技术已经不能满足需要。网络安全态势感知能够从整体上动态反映网络安全状况并对网络安全的发展趋势进行预测,大数据的特点为大规模网络安全态势感知研究的突破创造了机遇。文章在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上,对利用大数据开展基于多源日志的网络安全态势感知研究进行了探讨。  相似文献
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