基于数据特征的OPAC简单检索及检索建议

为了完善与丰富OPAC,提升检索体验,需要对检索词与书目数据的特征及其隐含的关联规则进行知识分析.在此基础上设计简单的检索入口,弱化检索规则,在检索失败时给出相关搜索、在结果中找、中文分词等检索建议.     

高校图书馆借阅率与读者需求关系的研究——以大同大学为例

本文以山西省大同大学为例,就高校图书馆的借阅率和读者需求之间的关系进行了深入研究．分析了读者需求对于图书借阅率的影响。采用数据挖掘,对读者借阅过程和问卷调查中产生的信息进行分析,研究了读者需求信息与图书借阅率之间的关系,阐述了读者需求信息与借阅率之间的分析结果。     

利用数据库商提供的电子资源MARC数据的策略

利用数据库商提供的MARC数据是电子资源编目的主要方法之一。图书馆在利用这些MARC数据时应注意数据质量参差不齐、同一资源在多个数据库中重复出现、链接字段的OPAC显示等问题。为了更好地开展电子资源编目,图书馆应该制定电子资源编目的本地政策及合理的数据修改方案,修改并完善MARC数据以加强书目数据的质量控制,定期维护并更新MARC记录。     

图书馆关联数据孵化小组使命、活动及成果分析

梳理图书馆关联数据孵化小组的使命、活动内容及活动成果,以关联数据用例分析为基础,围绕《图书馆关联数据孵化小组最终报告》,深入分析关联数据技术应用面临的挑战、对利益相关者的影响及目前可用的关联资源情况,最后探讨实现关联数据的相关技术以及关联数据未来的发展。     

面向开放关联数据的知识地图研究

指出知识地图作为知识定位、组织和可视化展现的一种方法,是开放关联数据的高效利用和深度挖掘的重要途径。目前,关联数据知识地图的研究仍很薄弱。以研发面向开放关联数据的跨域共享与按需服务为目的,依次研究关联数据知识地图的基本原则、主要特征、体系结构和关键技术。在此基础上,采用语义Web编程技术实现面向DBpedia、Yago、FOAF、Freebase等不同关联数据集的知识地图系统,进一步论证本文的研究工作。     

高校图书馆科学数据管理服务能力成熟度模型构建与应用研究

[目的/意义]构建高校图书馆科学数据管理服务能力成熟度模型,为高校图书馆识别与评价其科学数据管理服务能力提供科学的评价标准与量化测评工具,进而实现服务能力的管理、改进和提高.[方法/过程]基于文献调研,初步拟定能力评价指标体系;运用德尔菲法进行专家咨询确定指标体系的合理性;利用层次分析法通过计算专家评分确定指标权重.最...     

One Academic Library—One Year of Web-scale Discovery

Tonia Graves, the electronic resources librarian at Old Dominion University, described her library's discovery environment using Marshall Breeding's 2010 article “The State of the Art in Library Discovery” as a framework for her discussion. She discussed the library website redesign, the creation of a mobile website, the audit and reconsideration of the role of the integrated library system (ILS), and the implementation of WorldCat Local. The objective of the presentation was to highlight the challenges of revamping the art of discovery in the library and the application of usage data to evaluate the success of the program.     

基于关联数据的图书馆学术资源推荐研究

图书馆学术资源推荐服务是新信息化环境下图书馆的一种新的服务模式。基于关联数据的图书馆学术资源推荐可通过关联规则向用户推荐其满意的、相关度高的学术资源,关联数据架起了图书馆学术资源推荐与用户之间的桥梁。基于此,文章构建了基于关联数据的图书馆学术资源推荐系统框架,并展望了需进一步研究的问题。     

科技论文中数据问题的编辑审读技巧

编辑初审及刊后审查中常发现科技论文中存在一些数据方面的问题,有些数据错误甚至很严重。针对科技论文中常见的3大类8小类数据问题,建议编辑按一定的审读程序,综合采用比对全文各处、利用科学常识、审查方法设计、进行简单计算、借助权威软件、依托各种资源等方法来加强编辑审读,以最大化地避免和有效解决科技论文中的数据错误。