搜索引擎冲击下图书馆的应对措施

简要分析了Google与百度的发展态势,重点探讨了Google print计划对图书馆带来的冲击,并提出了国内图书馆界的应对措施。     

从Google的产品论搜索市场的边界重建

网络经济中的达维多定律和梅特卡夫法则这两大重要定律奠定了搜索引擎市场边界重建的理论基础,由此展开了一系列的边界重建策略来获得市场和用户。以Google的多种产品为切入点,对其在产业市场竞争中采取的4项重建策略进行了分析,并在最后提出了关于效果评估与盈利模式两个值得思考的问题。     

时空视野下的人类学民族学田野工作

中国人类学民族学经过百年来的发展,各地学者在中国各民族地区开展了长期而艰苦的田野调查工作,文章认为只有在厘清不同时间维度和空间维度的田野调查情况的条件下才能进行全面的实证研究。在网络地理信息系统技术的支持下,以时空的视角研究中国人类学民族学田野调查状况,实现从宏观到微观、从历史到现实角度全面的反映中国人类学、民族学田野工作脉络。文章在分析了田野调查工作的信息组织模式的基础上,设计并实现了人类学民族学田野调查网络地理信息系统,通过联合国内外相关科研教学单位,长期收集整合学者的田野调查工作信息及成果,为国内外学者打造了开放式的田野调查研究共享平台。     

Google的优点及其对图书馆的影响分析

Google检索统一简单、服务优质免费吸引着大量用户,GS的推出又对图书馆界产生了非常大的影响.分析了Google对图书馆的影响,讨论了克服这些影响的一些措施,认为面对目前的形势,图书馆不但要重视内涵建设,还要学习Google,充分挖掘图书馆服务的潜能,进行外延建设.     

专业搜索引擎DIALOG与GOOGLE的比较研究

本文从搜索途径、搜索表达式、搜索方式上、信息组织呈现方式、服务费用及搜索策略等方面重点阐述了专业搜索引擎Dialog与非专业搜索引擎Google区别,而后列出了Dialog的一些特有的功能．     

学者专用型搜索引擎--Google Scholar

详细介绍了一种学者专用型搜索引擎——Goode Scholar,并通过实例列举了学者专用型搜索引擎的各种搜索基本用法和技巧。     

基于Landsat 8的漓江流域生态环境质量及其影响因素分析

漓江流域生态环境质量时空变化及其影响因素的精准评价对桂林国际旅游胜地与国家可持续发展议程创新示范区建设具有重要的现实意义。本研究通过谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）,融合Landsat 8遥感影像构建遥感生态指数（Remote Sensing Ecological Index,RSEI）,探讨了自2012年桂林国际旅游胜地建设以来漓江流域生态环境质量的时空变化格局及其主要影响因素。结果表明:漓江流域生态环境质量呈现上升趋势且总体处于中上等水平,其中,流域林地和草地生态环境质量等级主要为优和良,而建设用地和耕地等区域主要为差和较差;流域的生态环境质量具有较强的空间自相关性,呈聚集性分布格局,主要表现为高-高聚类、低-低聚类和不显著聚类;绿度和湿度指标对RSEI指数有正向影响,而干度和热度指标则为反向影响;由人为因素引起的流域土地利用和植被覆盖度变化对漓江流域生态环境质量的影响要远远大于自然因素。在国际旅游胜地建设过程中,要坚持生态保护优先发展战略,注重保护和恢复漓江流域的生态环境,以促进桂林市国家可持续发展议程创新示范区建设。     

Short-term forecasting of the US unemployment rate

This paper aims to assess whether Google search data are useful when predicting the US unemployment rate among other more traditional predictor variables. A weekly Google index is derived from the keyword “unemployment” and is used in diffusion index variants along with the weekly number of initial claims and monthly estimated latent factors. The unemployment rate forecasts are generated using MIDAS regression models that take into account the actual frequencies of the predictor variables. The forecasts are made in real time, and the forecasts of the best forecasting models exceed, for the most part, the root mean squared forecast error of two benchmarks. However, as the forecasting horizon increases, the forecasting performance of the best diffusion index variants decreases over time, which suggests that the forecasting methods proposed in this paper are most useful in the short term.     

Forecasting private consumption with Google Trends data

This paper examines the predictive relationship of consumption‐related and news‐related Google Trends data to changes in private consumption in the USA. The results suggest that (1) Google Trends‐augmented models provide additional information about consumption over and above survey‐based consumer sentiment indicators, (2) consumption‐related Google Trends data provide information about pre‐consumption research trends, (3) news‐related Google Trends data provide information about changes in durable goods consumption, and (4) the combination of news and consumption‐related data significantly improves forecasting models. We demonstrate that applying these insights improves forecasts of private consumption growth over forecasts that do not utilize Google Trends data and over forecasts that use Google Trends data, but do not take into account the specific ways in which it informs forecasts.     

基于Google Earth平台的城市三维虚拟地图的研究与构建

以数字化时代的地图演变趋势为研究的切入点,通过对三维虚拟地图的特点分析、架构体系研究以及现有技术的比较,提出一种多视角的城市三维虚拟地图的建设方案,并结合实例利用Google Sketchup技术完成三维建模,在Google Earth平台上实现城市三维虚拟地图的共享与发布。通过不同视角的城市三维虚拟地图对同一区域的地理数据进行展示,进一步提高了地图的地理信息量,丰富了地图的展示手段,可为城市规划与建设提供有力的决策服务。