基于关联数据的探索式检索系统研究与实现

[目的/意义] 构建基于关联数据的探索式检索系统,充分利用关联数据中隐藏的知识网络,向用户提供发现新知识的机会。[方法/过程] 基于DBpedia电影数据集,采用改进的向量空间模型进行关联数据的语义相似度计算,使用可视化的交互技术对检索结果进行呈现。[结果/结论] 通过基于任务的评价方法与IMDB进行对比,证明基于关联数据的探索式检索系统能够提高检索效率,提升用户体验并能引导用户发现其感兴趣的信息。     

Innography、WIPS和Patentics专利引文分析比较研究

[目的/意义]比较Innography、WIPS和Patentics3个专利检索系统的引文分析功能,旨在帮助用户识别满足自己需要的专利引文分析工具,同时提出进一步完善专利检索系统引文分析功能的建议。[方法/过程]通过比较3个专利检索系统引文收录范围、引文检索方式、前引后引查找功能、引文类型区分功能、非专利文献查找功能、可视化呈现功能和引文检索准确度,发现3个专利检索系统都具备基础的引文分析功能,但各有不足,难以满足现实需求。[结果/结论]Innography应加强数据清洗,WIPS需扩大引文收录范围,Patentics则要增强系统稳定性,三者在检索数据准确性方面都有待提高。     

融合大小数据分析的用户画像构建

[目的/意义]本文从融合大小数据分析的角度,深入用户偏好形成的内部机理,构建包含因果关系标签的用户画像,提高其在应用中的预测能力。[方法/过程]通过大数据分析获取用户偏好的关联关系,为量表式小数据分析提供理论假设素材并获取用户偏好的因果关系,通过语义集成形成完整的用户偏好标签体系。[结果/结论]以互联网股票投资领域进行数据实验,本文所提出的理论框架和方法能够深入用户偏好形成的心理,提高用户画像分类预测的能力。     

数字图书馆数值知识元检索系统设计

[目的/意义]为满足数字图书馆用户对数值知识的个性化检索需求,向其提供细粒度的知识服务。[方法/过程]基于对数值知识元的深入分析,提出数字图书馆数值知识元识别、抽取、索引与检索方法,并构建一个面向数值知识元的检索系统。[结果/结论]通过实例分析验证基于数值知识元的细粒度知识服务能够在一定程度上提高检索和利用数值知识的效率和用户满意度。     

维基百科检索系统研究

[目的/意义]维基百科是众包模式应用的杰出范例,研究维基百科的检索系统有助于促进以众包方式编纂的同类网络百科全书的研究和发展。[方法/过程]通过对维基百科检索结构的系统描述,分析发现在众包编纂模式下维基百科检索系统的3个区别性特征。在此基础上,探讨维基百科检索系统存在的问题。[结果/结论]维基百科检索系统的区别性特征包括：检索系统功能的多样性、检索系统的开放性、编辑历史的可检索性;维基百科检索系统存在着超链接密度较高、网络文献问题频现、参见系统内容缺乏一致性等问题。未来的研究应在检索方式的设置和管理方面进行探讨。国内同类网络百科全书应在汲取维基百科先进经验的同时,结合自身检索系统设置的实际情况,不断完善各种检索途径的功能。     

情感负荷视角下协作检索中用户消极情绪感知及其影响因素研究

[目的/意义]通过考察协作检索中用户的消极情绪感知及其相关影响因素,为干预和调节用户消极情绪、提升协作检索效果提供参考和借鉴。[研究设计/方法]基于情感负荷理论,借助Coagmento系统,招募52名用户,2人一组,协作完成3项旅游策划任务,从任务难度、时间压力、协作分工、检索结果与协作成果等因素考察其与用户消极情绪感知的关系。[结论/发现]在任务难度感知方面,任务难度与用户的焦虑、沮丧、愤怒情绪呈现显著正相关;在时间压力方面,任务完成时间超出用户预期时,消极情绪会上升;在协作分工方面,承担更多检索任务的组员比承担更多文档编辑的组员感知更多的消极情绪;在检索结果与协作成果方面,用户满意度越高,消极情绪越低。[创新/价值]将情感负荷理论应用于协作检索情境,揭示了用户四种典型消极情绪的特点,并从检索情境的自动感知与预测、界面的人性化交互设计等方面对检索系统提出了改进建议,以更好地提供情感支持。     

高校图书馆OPAC检索失败提问分析及对策研究

[目的/意义] 探讨用户在公共检索计算机上进行OPAC检索时遭遇失败的原因,为增加用户对系统的使用体验提供对策和建议。[方法/过程] 以国内某大学图书馆OPAC日志数据为例,从数据资源相关、用户相关、系统功能相关3个角度进行编码和分析。[结果/结论] 总结出三大类、19个具体类目的失败原因:首先,用户相关原因为主要原因,主要体现在用户检索策略方面的欠缺;其次是馆藏缺失问题,以文学类图书居多;再次是系统相关原因,主要体现在空格的"与""或"默认处理上。并从OPAC系统改进、用户培训和资源建设方面提出对策和建议。     

高校图书馆用户OPAC检索失败应对方式及启示——以北京师范大学图书馆为例

[目的/意义] 探讨高校用户使用图书馆OPAC系统遭遇检索失败时提问调整的应对方式。[方法/过程] 以北京师范大学图书馆为例,收集并对OPAC日志数据进行编码,分析用户采取停止检索、平移、泛化、专指及混合方式调整应对失败的情况。[结果/结论] 仅有十分之一的调整不做任何努力直接停止检索;在进行应对的情况中,平移调整最为常见（占44.2%）,其次是泛化调整（占24.4%）,专指与混合调整的情况比较少见。最后,从用户检索技巧培训和系统改进方面提出对策和建议。     

基于深度学习CNN模型的图像情感特征抽取研究

[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点，但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取，从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法，将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中，为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型，将数据集图像的颜色、纹理作为输入，经多层运算自动提取图像的情感信息，并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率，构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型，实现了对图像情感特征的抽取，相较于原模型提升了10%的检索准确率。     

用户行为分析与档案检索系统

随着检索技术的发展,用户的差异性逐渐在网络检索行为中得到重视,网络检索系统逐渐从资源整合扩展到差异化的用户需求整合.在信息检索研究中,也开始从用户交互角度考虑网络信息资源检索机制和机器学习功能,开发针对特定用户组的检索系统和个性化的信息导航.     

农业科学数据用户相关性线索与标准之间关系探索

[目的/意义]对科学数据用户相关性线索与标准间关系进行研究,探索数据选择过程中线索与标准发挥的作用,从而为开发智能搜索引擎,提高检索效率提供依据。[方法/过程]选取36名农业领域的研究生,通过出声思考、全程录像和事后访谈的方法研究他们的科学数据检索行为,并使用扎根理论的方法对行为记录报告进行分析。[结果/结论]识别了用户相关性判断使用的科学数据特征集合,建立了科学数据相关性线索集和标准集。在此基础上,构建了科学数据线索与标准间映射关系,初步探索了科学数据用户相关性线索与标准的使用模式。     

基于模糊层次分析法的微信英语学习平台用户满意度综合评价——以水滴阅读为例

[目的/意义]构建微信英语学习平台用户满意度评价体系，分析平台学习功能与用户需求的适应性，旨在为平台服务建设和运营推广提供评价方法和改进建议。[方法/过程]运用模糊层次分析法，结合微信英语学习平台特点构建用户满意度评价模型。以水滴阅读为例，运用问卷调查法收集数据并进行实证研究。[结果/结论]水滴阅读用户满意度评价指标体系中界面特征的用户满意度评价为很好；系统特征、服务品质、内容质量和交互能力的用户满意度评价为较好；反馈机制的用户满意度评价为一般；用户对平台的综合满意度等级为较好。微信英语学习平台应着重加强反馈机制设计，并提升系统特征、服务品质、内容质量和交互能力指标的建设。     

在线知识问答社区用户信息信任判断实证研究——来自眼动追踪实验的证据

[目的/意义]基于在线知识问答社区平台,通过眼动实验阐明用户注意与用户信任的关系,有助于用户获得高质量的信息,维持知识问答社区平台的公信力与可持续运营。[方法/过程]从视知觉的角度出发,利用眼动追踪技术量化在线知识问答社区用户的信息浏览行为,明晰用户对各信息要素的注意力分配特征,并结合自我报告式量表探究用户注意力是否反映其对信息的信任判断;同时基于ELM模型探讨信源个人成就、信息内容和系统累计线索值与用户信任判断之间的关系。[结果/结论]对不同卷入度的信息,用户对各信息要素的关注情况存在差异,且各信息要素对用户信任判断的影响不同,用户对信息的认知加工也存在路径差异;用户注意力指标（注视时长、注视次数）与信任判断之间关系甚微,注视未必代表相信。     

搜索引擎全量数据的用户画像模型研究——设计与实证

[目的 /意义]基于某搜索引擎5亿全量数据,本文设计研究年轻用户大数据画像分析的总体模型和详细的研究流程,以建立用户画像的基本方法论.[方法/过程]借助数据分析与数据验证过程的结合,通过KL散度和AIO社会学模型选取有代表性的计算样本和标签样本,并利用CH-Score和SH-Score明确算法与相关参数,利用聚类算法,...     

信息茧房视域下移动知识服务使用影响因素研究

［目的/意义］信息茧房现象的存在,对用户使用移动知识服务具有一定影响,不利于用户对知识的学习与汲取。为探究信息茧房对用户使用移动知识服务的影响,以高校师生为研究对象,研究信息茧房效应下影响移动知识服务的因素,并提出相关建议,旨在为突破信息茧房、完善现有移动知识服务提供参考。［方法/过程］以信息茧房的主要成因为研究变量,构建信息茧房效应下用户使用移动知识服务的影响因素初始模型;利用问卷调查法收集相关数据,对初始模型进行分析检验并建立回归方程。［结果/结论］研究发现,用户特质(如心理动因和个人素养)、服务平台(如算法推荐技术)、信息内容(如内容权威性和有用性)和移动环境这4个方面均对用户使用移动知识服务产生影响。其中,用户特质对移动知识服务使用的影响最大;服务平台对移动知识服务使用也产生较大影响;此外,信息内容与移动环境也对移动知识服务具有一定影响。     

文献数据库用户心智模型演进驱动因素结构测量研究

[目的/意义]对文献数据库用户心智模型演进的驱动因素结构进行测量。[方法/过程]研究采用问卷调查法收集483份关于文献数据库用户对其心智模型演进驱动因素认知的问卷,采用二阶验证性因素分析方法对收集到的数据进行分析。[结果/结论]研究发现文献数据库用户心智模型的驱动因素有文献数据库界面引导与提示、自我摸索、与同学交流、文献数据库信息服务产品、搜索引擎学习迁移、简单信息检索任务、复杂信息检索任务、信息检索课程、请教老师、图书馆信息检索培训和购物网站学习迁移。这些因素对用户心智模型演进的重要性依次升高。此外,由于用户心智模型构成维度的复合性,每种驱动因素对文献数据库内容认知、信息检索方法认知、信息检索结果筛选的影响都存在差异。研究结果可为文献数据库的界面优化设计和用户信息素养培训提供指导建议。     

移动图书馆场景化信息需求特征及其规律研究

[目的/意义] 移动图书馆场景化信息接受情境影响着用户信息需求,而用户信息需求源于其自身综合素养与解决目标问题能力的势差。在微媒体、自媒体、全媒体的时代,深入研究移动图书馆场景化用户信息需求及其特征,挖掘用户信息需求规律是移动图书馆信息服务的核心和关键。[方法/过程] 将移动图书馆视为一个系统,从系统论的视角出发,研究用户的场景化信息需求内涵、要素和特征。在此基础上,以社会认知理论、用户满意度理论和自我调节理论为基础,对移动图书馆场景化信息需求规律进行总结,并运用日志挖掘的方法对用户场景化信息需求规律进行实证。[结果/结论] 在移动图书馆场景中,对单个用户而言,不同用户的信息需求或具有链式、支链、树状和网状等不同的优势,但对用户群体而言,其信息需求具有严格按照"链式-支链-树状-网状"的趋势递进。     

中国大学生的网络使用:基于大规模日志分析的模式识别新方法

[目的/意义]深入挖掘和准确理解中国大学生日常网络行为模式，不仅对促进用户行为和检索领域的发展具有巨大的理论意义，而且在提升面向大学生用户的企业个性化服务与信息推荐能力方面也具有潜在的社会价值和实践意义。[方法/过程]提出一种基于大规模日志分析的大学生用户行为模式识别新方法，该方法包括一种基于深度学习和文本分析技术的半监督学习算法"MaxMatching"以及混合两种特征熵（香农熵与真实熵）的聚类模型。[结果/结论]实证结果表明本方法不仅在算法和结果解释上具有一定的优势，而且能从网络使用能力、访问时序性和主题倾向性三方面归纳与呈现中国大学生网络行为全方位模式。该方法和结论有效地拓展了信息检索领域查询项的语义化理解方面的方法体系，也为企业提升面向大学生用户的个性化信息推荐服务提供一定的参考和可行性意见。     

面向用户信息需求的移动O2O在线评论有用性排序模型研究——以美团为例

[目的/意义] 为了能够准确发现满足用户信息需求的有用在线评论,对在线评论按照有用性进行排序,帮助用户进行消费决策。[方法/过程] 首先通过文献调研和专家咨询,结合移动O2O用户在线评论的特点,选取影响移动O2O在线评论有用性的8项指标,采用模糊层次分析法进行指标赋权,然后利用定量方法进行指标量化,使用加权灰色关联分析方法进行有用性计算和排序,构建有用性排序模型。最后获取美团商品的在线评论数据进行应用研究,采用与美团原始评论排序结果对比分析的方法,检验方法的可行性和科学性。[结果/结论] 实验结果表明,采用移动O2O在线评论有用性排序模型进行排序,排名靠前的在线评论信息量大,包含产品或服务的维度较多,能够较好地满足用户的个性化信息需求,为用户消费决策提供更大的参考价值。