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1.
数据时代图书馆服务发展方向 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]大数据开启了图书馆服务的一次重大时代转型，在这样的新环境下，应该对图书馆服务发展模式衍变有新的理解，在服务方式、内容与机制等多方面进行思考，用大数据的思维看待图书馆服务的变革。[方法/过程]依据大量的文献和事实，从图书馆服务功能的角度，对图书馆服务发展模式演进过程进行综合性分析，论证图书馆服务发展模式衍变的内在逻辑与外在基础。[结果/结论]根据新业态的产生路径，提出数据时代图书馆服务发展的两种新业态：基于数据挖掘的知识发现服务新业态和基于数据融合的创新性应用服务新业态。 相似文献
2.
[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
3.
4.
通过考察情报接受的基本过程,引入了两个重要的情报心理度量:前导接受和观念接受。并以观念接受为逻辑起点,分析探讨了情报接受过程中的认知图式效应。认为确立情报接受模式和概念,不仅有助于我们揭示情报接受活动的内在机制,而且为情报接受学全面展开奠定了基础。 相似文献
5.
情报积累寓于广义的情报接受过程之中。文章以情报接受的多重效应的逻辑前提,阐明了情报积累的本质及其效应特征,论述了实现情报积累的微观机制与宏观机制。 相似文献
6.
7.
8.
9.
以概念格理论为基础,在形式概念分析的基础上,提出以粒度概念分析(GCA)的方法进行文献关键词分析,并针对Ontology领域开放存取文献的关键词,构建不同粒度概念格。通过基于粗细不同粒度概念格的挖掘,对Ontology领域相关文献进行领域高频关键词和相关低频关键词的分析,从而揭示和呈现Ontology领域相关知识的结构和内在关联,以期探索一种基于概念格的文献关键词分析的新途径。 相似文献
10.