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1.
云计算在国内外数字图书馆中的应用及进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
韩普  沈思  路高飞 《现代情报》2012,32(5):67-70
云计算是当前信息技术的研究热点,其应用正逐渐普及,云计算的快速发展引起了图书馆界的关注。本文介绍了国内外云计算的应用现状,讨论了国内外图书馆利用云计算的情况,分析了云计算在图书馆应用中的阻碍并对其应用进行了展望。  相似文献   
2.
韩普 《现代情报》2018,38(7):19
为了推进智慧城市建设和管理中公众参与的进程,提升公众参与的层次和深度。基于公众参与理论和众包模式内涵,借鉴成功的众包实践案例,融入社会化媒体优势,本文构建了社会化媒体环境下公众参与智慧城市管理众包的概念模型。该模型包含了政府部门、众包项目运作方、社会化媒体平台和参与公众四大构件,通过社会化媒体公众平台实施,具有较好的实践性和可操作性。论文最后对模型进行了阐释。  相似文献   
3.
英汉双语文本聚类是一项非常有价值的研究。使用单语言文本聚类算法,在英汉双语新闻语料基础上,对基于中文单语、英文单语和英汉双语混合的方法进行了文本聚类比较研究,实验结果表明,基于英汉双语混合的文本聚类方法可以取得较好的聚类结果。  相似文献   
4.
路高飞  韩普  沈思 《图书情报工作》2012,56(24):71-76,126
采用普通最小二乘法和最大似然估计两种方法分别对Zipf定律的分布进行拟合比较研究。普通最小二乘法是目前曲线拟合中普遍采用的方法,而最大似然估计是曲线拟合更为合理的方法。分别利用三组中文和三组英文语料,对两种方法进行对比实证研究,结果发现最大似然估计方法的拟合更合理,对Zipf定律的拟合比普通最小二乘法好,同时发现英文词汇比中文更好地符合Zipf定律分布,即中文语料不严格符合经典的Zipf定律分布。本研究可以为幂律拟合的研究提供一些参考。  相似文献   
5.
基于通过具体实验确定的Bisecting K-means聚类和Lemmatization形态变换算法,在汉英短语级人文社会科学平行语料基础上,尝试进行类别知识挖掘的实验。在中文社会科学引文索引(CSSCI)的类别和标题知识基础上,完成对汉英语料的预处理,并分析名词、动词和形容词的分布状况。在名词、动词和形容词等词性的组合基础上,对比不同词性组合的效果并确定最优的词性组合类别知识挖掘模型。  相似文献   
6.
本文通过使用国际上的WoS的期刊数据库和中文的CNKI期刊全文数据库,对国际与国内有关竞争情报系统为主题的研究文献使用统计学、文献计量学和社会网络分析等方法,从文献的年代分布、关键词、作者和期刊分布等角度进行对比计量分析,并使用相关的图形和列表进行了展示,进而可以帮助现有研究者从宏观上了解该领域国际与国内的差别,进而更好的从事相关研究。  相似文献   
7.
韩普  朱光  谢靖  钱爱兵 《情报杂志》2012,31(4):48-53
近年来,突发事件研究引起了新闻传播学、公共管理学、心理学和信息管理等学科领域关注.本文运用文献计量法对2000 -2010年的国内学术领域发表有关突发事件的学术论文进行了统计分析.分别从年发文量、主要期刊、主要学科、核心作者、研究主题等多角度进行了统计分析,以期了解国内突发事件研究进展、研究方向等问题.为国内突发事件的相关研究提供参考.  相似文献   
8.
韩普  康宁 《情报科学》2019,37(8):29-37
【目的/意义】为了识别国内政府数据开放共享的关键因素,以推动国内政府数据开放共享的进程。【方法/ 过程】首先在已有研究基础上,结合TOE模型构建了政府数据开放共享的指标体系,然后采用层次分析和模糊综合 评价法对其关键因素进行分析和评价。【结果/结论】研究发现,数据开放共享法律法规政策的制定是国内政府数据 开放共享的最关键因素;所构建指标体系中三大影响因素对政府数据开放共享的影响力均为“较强”,表明指标的 构建合理,本研究可为国内更好地开展政府数据开放共享提供理论依据。  相似文献   
9.
[目的/意义]随着大数据和人工智能时代的来临,基于数据驱动的医疗辅助决策以及医疗健康知识挖掘受到人们的极大关注。医疗知识图谱是医疗信息分析和知识服务的基础,在医疗人工智能和医疗信息检索中发挥着重要作用。[方法/过程]本文以医疗领域的实际应用需求为出发点,从医疗大数据获取、医疗实体及关系标注、医疗实体识别、医疗实体链接、医疗实体关系挖掘、中文医疗知识图谱表示和存储等关键技术入手,提出了多数据源融合的医疗知识图谱构建的理论框架。[结果/结论]面向医疗领域的知识图谱构建是一项非常重要的基础任务,同时也是人工智能领域的重要发展方向。  相似文献   
10.
词干化、词形还原是英文文本处理中的一个重要步骤。本文利用3种聚类算法对两个Stemming算法和一个Lemmatization算法进行较为全面的实验。结果表明,Stemming和Lemmatization都可以提高英文文本聚类的聚类效果和效率,但对聚类结果的影响并不显著。相比于Snowball Stemmer和Stanford Lemmatizer,Porter Stemmer方法在Entropy和Pu-rity表现上更好,也更为稳定。  相似文献   
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