基于社交网络的社交关系强度分类研究1）

本文利用监督学习的方法从社交网络的用户数据中分两个阶段挖掘最佳的社交关系强度分类模型,并进一步探讨不同用户数据对于社交关系强度的区分能力。研究发现,基于贝叶斯网络算法的分类模型在区分强社交关系的过程中被证明最有效,而基于 Logistic 回归算法的分类模型则在区分出临时社交关系的过程中表现最佳。研究还通过属性分析发现互动性因素总体上对社交关系强度的区分能力最为突出,相似性因素中的共同好友数也有很好的区分能力,但时间性因素对于社交关系强度的区分能力没有被发掘出来。     

面向新闻领域的中文文本分类研究综述

在对文本分类及中文新闻分类概述的基础上,归纳出网络新闻文本特征及当前新闻文本分类特点,并总结新闻文本分类在新闻网站分类导航、话题识别与跟踪、个性化推荐三方面的应用。其后,总结中文新闻分类存在的问题,诸如缺乏通用语料和评价方法、分类体系粗略、分类维度单一等,并提出相应措施。最后,针对当前信息环境,提出新闻分类不仅将朝着多层次、多维度、跨语言方向发展,还将与多媒体信息、大数据、社会化媒体相结合。     

公共文化服务政策创新扩散的逻辑分析——基于示范区创建政策的考量

公共文化服务政策的创新扩散是推动公共文化服务提质增效、迈向高质量的重要创新实践。文章以创建国家公共文化服务体系示范区政策为例，基于事件史与机器学习研究方法对公共文化服务政策的创新扩散逻辑进行分析，结果表明：公共文化服务政策创新扩散的逻辑并非由单一逻辑所决定，而是有赖于经济发展水平、人口密度、公共文化服务基础、国家战略规划、地理区位以及城市行政等级等要素的有效结合，但各要素的重要程度并非等同，具体表现为以强经济逻辑为基础，以需求驱动逻辑为导向，以效率考量逻辑为支撑，服务于国家战略规划，兼顾地区间公平的创新扩散逻辑。图5。表2。参考文献54。     

2020年—2022年档案学界与图书情报学界开展数字人文研究的比较分析

运用文献计量方法，对国内图书情报与档案管理专业数字人文研究的现状进行了梳理归纳，之后通过主题分析法，对各自的研究方向进行汇总，归纳三个专业数字人文研究现状，进而对档案类和图情类期刊在数字人文方面主要研究方向进行了对比分析。在此基础上，对档案专业相较于图情专业在数字人文领域研究中的不足分析其原因，并提出加大数字人文工具在档案专业的应用，进一步推进档案开放审核等举措，以进一步加大档案资源开发力度。     

基于大数据的个性化推荐:思路与实践北大核心

大数据时代,智能、高效、精准的个性化推荐服务是图书馆智慧化转型升级的重要议题之一。在“基于大数据的个性化推荐:思路与实践”的研讨会上,7位图情界和计算机界的专家分别从用户角度出发思考如何开展个性化推荐服务,从实施案例出发分享实践成果和落地应用场景,从技术角度出发探索人工智能等技术的应用潜力,并对个性化推荐在学术领域更广泛的应用做了进一步展望。研讨会为图书馆,尤其是高校图书馆,探索个性化推荐服务的优化升级提供了新技术、新观点、新思路。本文梳理归纳其要点和发现,以期提供有益参考。