基于主题聚类的主题数字图书馆构建

基于主题聚类的主题数字图书馆是针对某一个特定的主题,获取与该主题相关的数字资源集合(本文以文本资源为研究对象),然后再依据主题聚类算法,对该主题的信息资源集合进行聚类,生成可供用户浏览的多层次结构导航,结合全文检索实现基于主题聚类的主题数字图书馆系统.主题数字图书馆系统主要包括主题采集模块、主题聚类模块和数据集成模块,构建过程中主要涉及主题提取、主题聚类以及聚类结果描述等三类关键技术.表2.图1.参考文献20.     

基于CSSCI的期刊知识地图的构建

系统介绍知识地图的主客体,知识地图的构建原则以及构建流程等相关概念,分析期刊知识地图的构建,并以CSSCI（管理学 2006）数据为基础,构建期刊知识地图的实例。     

利用引文内容监测多学科交叉现象的方法与实证

[目的/意义]旨在从引文内容分析的角度探测不同学科的专业知识交叉情况。[方法/过程]首先采集PLOS ONE上6个学科的1 389篇学术论文,其中包含引文内容45 496条;然后利用句法分析方法识别引文内容中的名词词语;接着利用词语的类间分布熵计算词语术语度,确定引文内容中的学科术语;最后统计学科术语在其余5个学科的分布情况,探究其背后的学科交叉情况。[结果/结论]分析学科术语在其他学科的频次,得到6个学科之间的学科交叉性。引文内容术语能够探测学科的交叉融合现象,对改进传统的学科多样性测度具有重要的参考价值。     

作者-关键词二分网络中的合著关系预测研究

[目的/意义] 明晰由关键词形成的主题内容类关联关系对合著关系预测的影响和作用,形成作者-关键词二分网络上的合著关系预测指标和方法,提高预测准确率和结果可解释性。[方法/过程] 首先,在作者-关键词二分网络上抽取多种路径表示作者间的关联关系,并结合关联强度的计算方式,共同形成多种合著关系预测指标;接着应用逻辑回归的机器学习方法学习不同指标对于合著关系预测的贡献,由此构建二分网络中基于路径组合的合著关系预测指标;最后基于链路预测方法对指标进行评测。[结果/结论] 在图书情报领域的实验证实,作者-关键词二分网络中路径组合指标的准确率最高,较4种单路径指标均有大幅度提高;多种路径均对合著关系预测产生影响,且路径“作者-关键词-作者”（AKA）的作用明显高于路径“作者-关键词-作者-关键词-关键词”（AKAKA）;同时,使作者产生关联的关键词能表示作者间的共同研究主题和兴趣,使得结果更易解释。下一步将引入更多路径到该模型中并在其他领域验证方法的通用性。     

人事档案信息网络化管理的必要条件分析

人事档案信息的网络化管理的含义是：按层次或网状结构将人事档案中存在的信息进行整理、编码，然后合理地分布在各单位或部门的计算机上，并且实现各计算机物理上的连接和人事档案信息逻辑上的连接，使网络上的各个部门计算机上的人事档案信息构成一个链体，在外界因素（时间、信息的更新和补充）不断刺激下，对网络一卜各部门保存的人事档案信息进行综合分析、提炼和加以处理，使其成为专有的人事档案信息的数据库，便于社会各界、个人通过网络对数据库中的人事档案信息进行利用、查询、整合。人事档案信息实现网络化管理的必要条件是：     

用户满意度指数在网络信息服务业中的应用研究

网络信息服务业是一个新兴的行业,构建其用户满意度体系对这个行业的发展有着十分重要的意义。本文介绍了用户满意度指数这一概念以及用户满意度指数在全球的运用与发展。进而结合ACSI模型和我国网络信息服务业的实际情况。尝试构建我国的网络信息服务业用户满意度指数体系。     

基于科技数据库网站的顾客满意度指数（ICSI）模型构建

文章在CSI模型的基础上,结合数据库网站和图书馆网站的具体特征,分别构建了基于科技数据库网站的顾客满意测评模型(ICSI-D)和基于图书馆网站的顾客满意测评模型(ICSI-L),并通过实证研究初步验证了模型的合理性,为科技数据库网站的用户满意测评提供了可行的方法.     

现代信息技术环境下企业科技信息管理及其发展

基于实践,总结现代企业科技信息管理的特点,从企业科技信息管理的管理思想、管理内容和管理方法三方面阐述现代信息技术对企业科技信息管理的影响。在分析企业科技信息管理与企业信息化管理的关系的基础上,提出企业科技信息管理向企业知识管理体系融合的发展方向。     

影响不同子领域国际合作的距离因素相同吗？——来自计算机科学学科的证据

探索影响国际科学合作的因素对于提高国际合作水平具有重要意义。然而,现有研究主要聚焦于顶层学科的分析,忽略了影响不同子领域国际合作的距离因素的异质性,研究结论无法为精细化政策的制定提供依据。为此,本文从比较视角出发,基于DBLP数据库中1990—2019年187个国家的计算机科学论文发表数据,分析了计算机科学学科不同子领域的国际合作时空演化模式,并借助零膨胀beta回归模型揭示影响不同子领域、不同时期国际合作的6种距离因素。研究结果表明,从时空分布来看,以计算机科学代表性子领域——人工智能为例,本文发现早期人工智能领域的高强度合作关系主要由美国主导,随着中国、新加坡等新兴人工智能强国逐渐涌现,国际合作模式由“一强多极”转向“多极合作”。从总体的回归结果来看,地理距离、认知距离和经济距离会阻碍所有子领域的国际合作,而认知距离的影响最大,文化距离、企业参与程度距离和政治距离只在部分领域与国际合作存在显著负向相关关系。从时间维度来看,在不同的子领域,地理距离和认知距离的边际效应呈现下降趋势,而经济距离的影响则随着时间变化而增大。     

基于多层术语度的一体化术语抽取研究

以往的术语抽取研究大多将语言学方法和统计方法分别进行单独的处理,并且只考虑候选术语本身的术语度,而没有考虑候选术语所在句子的术语度对术语抽取性能的影响.本文将语言学方法与统计方法进行并行融合,综合考虑候选术语及其所在语句的术语度,进行基于多层术语度的一体化术语抽取.该研究有两个特色:首先,采用条件随机场模型,能有效融合语言学方法和统计方法,实验结果表明了基于一体化策略的术语抽取方法的有效性;其次,通过语料库比较方法,提出基于多层术语度的术语抽取方法,该方法能抽取多字术语,实验结果表明了利用多层术语度进行术语抽取的有效性.