灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究

[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置，而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点，可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论，在同一场景（知识找回）模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程，包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS，根据所确定的若干指标（精确性、情境相关性、预测性、多样性）对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示，以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势，而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。     

科技论文引用对象研究综述

[目的/意义] 为更好地提升基于内容的引文分析效果，对国内外引用对象相关研究进行调研总结，为引用内容分析研究提供借鉴。[方法/过程] 通过调研国内外引用对象相关研究，梳理引用对象的概念定义、分类体系、应用领域和自动化识别等方面研究进展，总结当前引用对象研究不足并提出未来发展方向。[结果/结论] 引用对象从语义层面评价文献学术研究的贡献和利用价值，为引文分析方法增加了重要维度。引用对象研究需要从理论、技术和应用三个方向进行深化：理论上，加强多维度引用对象特征的研究和分析；技术上，探索基于大规模语料的自动化识别方法；应用上，尝试基于引用对象的科研评价服务。     

从信息检索系统评估到知识服务平台评估

[目的/意义]随着知识服务平台的发展，如何通过评估改善知识服务平台的功能和设计以更好地服务于用户成为重要的问题。本文旨在探讨知识服务平台的评估要素和评估标准，为知识服务平台的评估实践提供理论指导。[方法/过程]从信息检索系统评估出发，回顾和梳理信息检索系统评估、数字图书馆评估的相关研究和理论模型、数字图书馆的评估要素和标准。[结果/结论]基于总结和归纳以往信息服务类系统的评估要素，结合知识服务平台的特征，阐述知识服务平台评估的要素和评估标准。     

下一代图书馆系统平台的实践与思考

[目的/意义]大数据与人工智能等技术为图书馆智慧服务带来机遇与挑战，图书馆新系统平台建设刻不容缓。旨在探讨下一代图书馆系统平台发展现状及对策，为建设一流高校智慧图书馆提供实践案例与参考依据。[方法/过程]梳理图书馆系统平台发展脉络，在盘点现有的国内外下一代图书馆系统平台的研究与实践的基础上，以南京大学为例，探索图书馆新系统平台的建设方案。[结果/结论]智慧图书馆将通过建设一体化电子资源管理平台并打造NLSP，提升图书馆资源管控和知识服务水平，构建开放共享的智慧图书馆服务体系。     

图书馆情报学主要研究方法:了解、选择及使用

[目的/意义]研究方法在学术研究中发挥着至关重要的作用。确认图书馆情报学领域主要的研究方法，并对它们进行了解熟悉，以在开展研究时能合理选择、灵活使用，确保研究质量。[方法/过程]对近2 000篇图书馆情报学领域的研究文献以及相关研究方法论文进行内容分析，在此基础上对研究方法的类分命名、图书馆情报学界主要的研究方法的确定、特点和使用注意事项进行介绍和讨论。[结果/结论]研究方法应以数据收集法而不是数据分析法命名。图书馆情报学领域常用的研究方法包括实验法、问卷法、理论研讨法、内容分析法、访谈法和书目计量法，每种方法都有各自的特点。因而在选择使用时，既应根据具体研究课题及研究方法之特性，也要考虑使用注意事项，并尽量在同一研究中采用两种或更多的方法，以扬长避短，更有效地展开研究。     

颠覆性技术识别方法发展现状及启示

[目的/意义]颠覆性技术能变革传统生产模式和消费结构，使产业格局巨变。识别潜在颠覆性技术有助于抢占科技制高点，在科技竞争中取得先发优势。[方法/过程]通过主题检索和引文回溯搜集文献，梳理颠覆性技术现阶段的主要识别方法。[结果/结论]发现方法的选择与研究人员学科背景密切相关，根据研究人员的主要研究领域，将其划分为图书情报、工程管理、经济研究和Christansen流派4类识别方法。在此基础上对识别方法进行7个维度的比较，指出现有方法存在3个问题：过度依赖专家评价、识别标准针对性不足和超前识别效果不佳，其中识别标准针对性不足是核心问题。鉴于此，在后续研究中应当从多种角度不断探究和完善技术颠覆潜力的评价方法。     

自引研究综述:科学评价与科学交流中的质疑、求证与创新

[目的/意义]自引本是科学交流的一种普遍现象，但在科学评价问题上却陷入了长久的争议。自引研究综述有助于增进学者们对自引的认识和了解，理清对自引的偏见与误解，启发更多人对自引做持续的关注与思索。[方法/过程]通过国内外相关文献的系统调研分析，客观描述自引研究的发展历程与现状，梳理其学术脉络和演化轨迹，归纳主要成果和思想，指出当前研究存在的问题，预测未来研究重点与方向。[结果/结论]自引研究经历了长期的质疑和反复的求证，至今并无定论，分歧源于研究视角的差异。自引研究亟需新的突破，重心将从单纯的计量与统计分析转向数据背后规律和机理的深度挖掘与解析，自引在考察学术传承和知识扩散方面的功能也将被进一步发掘。     

用户动机视角下的Altmetrics指标研究

[目的/意义]从用户动机视角对Altmetrics指标的本质和价值进行分析,使Altmetrics的应用更为科学合理。[研究设计/方法]首先对相关文献中的动机进行组织提炼与规范化表述。在此基础上引入用户行为理论解释和分析用户动机体现的指标价值。再选取Twitter提及量指标,使用内容分析法进行案例研究。[结论/发现]提炼出19种用户动机,其中有6种动机会降低指标应用价值。[创新/价值]探索Altmetrics数据的产生机制,在一定程度上回答了Altmetrics指标可用性问题。     

基于知识元的学术论文内容创新性智能化评价研究

[目的/意义] 创新性是对学术论文质量最基本的要求，是学术论文的灵魂，是学术论文评价的核心。知识元是学术论文基本组成单元。基于知识元理论和机器学习相关理论与算法，从学术论文内容层面研究计算机如何智能化地进行创新性评价及其实现过程与方法。[方法/过程] 首先，构建学术论文的研究问题、理论、方法、结论4个知识元本体，接着提出基于知识元的学术论文创新性判断模型。其次，根据学术论文研究特点，构建理论与方法机器分类模型及知识元的抽取规则与抽取方法，建立规则库和知识语料库。最后，基于语义相似度计算方法，根据判断规则和相关权重对学术论文4个维度的创新性进行评分。[结果/结论] 基于知识元抽取的学术论文创新性评分系统的实证结果表明，该智能化评价方法具有一定的可行性，可为学术论文内容创新性智能化评价系统的最终实现提供方法借鉴。