基于强化学习模型的科技文献数据库用户学习行为研究

将心理学、经济学中研究的化学习模型应用于科技用户对检索方法学习的行为研究中,介绍两个经典强化学习模型Bush-Mosteller模型和B(o)rgers-Sarin模型;对科技用户信息检索过程中强化学习机理进行剖析,并设计实验室控制实验以运用学习模型对用户的学习行为进行量化分析.实验结果表明:强化学习可以成功反映科技用户对数据库检索方法的学习过程,且B(o)rgers-Sarin模型能更好地拟合科技用户行为;最后针对数据分析结果对数据库的建设提出策略建议.     

信息检索决策中的学习规则量化分析——强化模型拟合实验观测

使用学习模型定量分析信息用户检索行为特征,对于扩展传统用户研究的方法、促进学科间融合具有重要意义。本文首先分析了信息用户检索决策中的强化学习特征,并选择了强化学习模型中的Bush-Mosteller模型和Borgers-Sarin模型对用户的检索决策行为形成过程进行模拟。模拟结果表明Borgers-Sarin模型成功捕捉了用户检索行为的形成过程,说明用户学习规则特征表现为将预期与反馈结果进行比较;模型的参数表明用户行为的黏滞性、惯性特征明显。     

基于科技用户信息搜索的信念学习模型研究:以大学生样本实验数据分析为例

全面考察研究科技用户的信息搜索行为,对于改善科技信息搜索的质量和提高科技数据库的运行绩效具有重要的意义.本文在信念学习理论的阐述基础上,分析了科技数据库网站用户信息搜索中的信念学习现象,研究了基于信息搜索行为的信念学习模型,并对大学生样本进行了实验考察,验证了科技用户信息搜索过程中信念学习现象的存在.     

图书馆学习动力模型构建探索

随着社会文化的变迁,信息科技的飞跃,竞争对手的发展,用户需求的提升,图书馆建设发展学习型组织显得更为迫切。文章概述了学习型图书馆的内涵,从个体推动式、群体驱动式、内部张力拉动式和外部环境带动式四个层面探索图书馆的组织学习动力,最后总结图书馆的学习动力模型。     

文化动力:武汉市可持续发展的内驱力

知识经济和信息经济时代的来临使城市发展的外部环境和发展模式都发生了巨大的变化。城市的发展方式从过去依靠规模的粗放型、增量扩充型、环境资源依赖型向质量集约型、存量调整型、知识文化主导型转变,是一轮可持续发展的竞争。文化成为城市可持续发展的内驱力。武汉文化有着不可比拟的文化优势也有着文化瑕疵,武汉文化的现代转型应以革新和融合为核心理念,以进取、创新、开放、包容为方向,进而对武汉市可持续发展产生积极意义,即提升武汉市生活、生产品质,形成革新与融合的现代城市场景,形成武汉市的整合力和辐射力。     

档案信息服务创新的内驱力研究

内驱力是原动力,档案信息服务创新也是内驱力作用下的结果。目前,我国档案信息服务的创新力显得尤为不足,所以有必要对我国档案信息资源信息服务创新的内驱力做深入研究。本文从思维、资源、技术、人才这四个维度介绍了档案信息服务创新的内驱力,并提出了激发创新内驱力的相关策略。     

基于机器学习的自动文本分类模型研究

基于机器学习的方法是自动文本分类中非常重要的一大类方法。本文先给出了形式化的定义，提出了自动文本分类的流程模型，然后选取了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法作为一个典型例子进行分析，最后作者通过一个中文文本分类实验评价了该算法的效果。     

一种基于多维学习的分布式智能检索模型

介绍智能检索Agent和分布式信息系统的发展状况;在分析用户偏好知识、专家经验知识和网络信息分类特点的基础上,结合分布式网络系统,提出一种新的基于多维学习的分布式智能检索模型。     

学习、生成与反馈:基于动觉智能图式理论的广告智能创作

人工智能技术颠覆了传统广告运作中的创作逻辑。研究者以动觉智能图式理论为研究框架,以中国广告市场上的智能创作项目为个案研究对象,分析了文字、图像、视频三类广告的智能创作系统,提炼出广告智能创作的学习、生成与反馈模型,以及贯穿其中的机器创作逻辑。未来广告智能创作有三个重要的发展方向:一是创作内容从传统基础性表达转向人机协同的智能创作;二是创作策略从短期产品创作型转向长期品牌创作型;三是广告公司跨越智能化鸿沟向垂直化或行业化发展。     

基于新建构主义的高校信息素质教育模式研究

阐述新建构主义是在建构主义理论基础上面向网络化学习环境发展而来的学习理论。分析目前国内高校信息素质教育主要以学生被动接受的渗透式、单一式和选修式模式为主的弊端,提出基于新建构主义的师生并重的高校信息素质教育“混合式”模式。对“混合式”模式中的学习目标、学习内容、教学主体（教师）、教学对象（学生）、教学环境、学习资源、教学方法、意义建构及教学考评等9个方面从新建构主义角度进行阐释。     

基于N-IKOS自动分类的实证研究

指出大数据时代的到来使自动分类再次受到人们的关注.总结现有的自动分类方法,介绍中国科学院文献情报中心的KOS引擎项目中的集成知识组织体系.在此基础上,改进BP神经网络算法,提出N-IKOS自动分类模型.最后,通过实验检验基于N-IKOS分类的准确性,通过基于BP神经网络的分类实验、基于KOS引擎的分类实验和基于N-IKOS的分类实验比较新模型在自动分类中的优劣.实验结果表明:该研究改进了原有的KOS引擎分类,可为自动分类领域提供新的思路.     

智慧服务情境下图情服务人员学习敏锐度的实证研究

[目的/意义]以学习敏锐度为切入点,探究图情人员在智慧服务这一陌生的新情境下,如何迅速提升自我素质和潜能从而更有效地胜任和完成新工作的相关问题,为未来更好地开展智慧服务提供参考和借鉴。[方法/过程]通过收集对国内"双一流"高校的189份调查问卷,运用结构方程的分析方法,深入研究智慧服务情境下图情服务人员的学习敏锐度,包括：①学习敏锐度测量的关键组成要素是否有效;②这些关键组成要素与服务创新意愿、服务成效之间的相关关系。[结果/结论]研究发现：智慧服务情境下,图情服务人员的学习敏锐度由自我洞察、人际敏锐、变革意愿和环境敏感四大关键因素组成,它们分别与服务创新意愿、服务成效呈现显著的正向相关关系;同时,服务创新意愿与服务成效之间呈现显著的正向相关关系。最后,针对图情服务的管理进行深入探讨,并提出相应对策建议。     

政策工具自动识别方法与实证研究

[目的/意义]政策工具的识别与分析是政策研究的重要手段之一.此项工作目前多以人工开展.本文运用深度学习方法进行政策工具的自动识别,以期提高政策工具识别的效率.[方法/过程]设计与实施政策数据采集与清洗——政策工具人工标引——模型训练——结果解读的政策工具自动识别的实验流程,并以北上广贵四地的政府信息公开政策为例,对比传...     

论图书馆学术权力

学术权力是图书馆权力体系的重要组成部分,是图书馆行政权力的重要补充。现实中,由于行政权力的泛滥,图书馆学术权力并没有发挥出应有的效力,有被极度弱化的现象。这种现象不但使图书馆行政权力的行使失去了科学性保证,而且容易造成学术权力对行政权力的抵制,加大了管理的难度,图书馆专家学者的学术研究也因此表现得松散而无序。要从根本上改变这种局面,关键是须给予学术权力充分的授权,并通过制度确保其行使的合法性。     

信息检索的逻辑模型

本文建立了一个基于逻辑理论的信息检索模型。首先给出信息系统逻辑化的方法,然后借助逻辑程序的不动点语义,定义了查询与文献的相关程度。