我国知识产权研究领域的共词网络分析

国内知识产权研究领域的关键词共现网络顶点度分布符合幂律分布特征,具有较高的聚类系数和较低的平均距离,符合复杂网路特征。通过G-N聚类分析,发现目前国内知识产权研究领域主要包括知识产权的数字化挑战、知识产权与技术创新等七大子领域。引入关键词的学科隶属度算法,对经济管理学、图书情报学和法学在知识产权领域的研究热点分布情况进行可视化分析,发现图书情报学在知识产权的数字化挑战及其应对方面的研究优势明显,进而建议图书情报学界加强跨学科合作,拓展学科覆盖面。     

期刊首次被引速度指数的改进及其实证研究

认为L.Egghe等人在2011年所定义的首次被引速度指数(First-Citation-Speed-Index,简记为FCSI),在用于评价期刊的首次被引速度时,存在区分度小的缺陷.期刊的零被引率在很大程度上影响到首次被引速度.引入零被引率,对首次被引速度指数计算方法进行改进,选择Web of Science数据库中经济学学科的3种期刊,使用在2004年出版的所有文献10年间的引文数据进行实证性研究,结果显示:改进后的FCSI能较好地反映期刊的首次被引速度.     

“爱满天下”是特校文化的“灵魂”

五指山市特殊教育学校文化体系不断完善,以陶行知先生的“爱满天下”作为学校文化的“灵魂”。围绕这个“魂”设计学校的文化,形成学校的一训三风,以“立德树人,快乐成长”为办学理念,树立“博爱、奉献、自强、奋进”的治校精神。文化育人,环境育人,用文化引领,阳光发展,彰显学校的特色,促进学校内涵发展。     

Web搜索引擎日志挖掘研究框架

搜索引擎日志记录了用户与系统交互的整个过程。对日志文件进行挖掘,可以发现用户进行Web搜索的行为特征与规律,有效改善搜索引擎系统的性能。在对国内外相关研究进行系统梳理和总结的基础上,文章提出了一个Web搜索引擎日志挖掘的研究框架,主要包括日志挖掘的研究内容、数据集的选择方法、数据预处理的方法、不同地域用户行为的特征与比较、如何应用于系统性能的改善等内容。     

搜索引擎用户点击行为分析

基于大规模分布式搜索引擎系统———北大“天网”的用户点击记录,本文研究发现:用户点击不同URL的数量遵从Heaps定律,点击URL的频度频级服从类Zipf分布,点击URL与页面大小相关,点击URL具有时间局部性,其顺序具有自相似性特征等一些具有普适性的规律。提出了利用点击日志确定相近查询词的一个新的有效算法。这些研究结果对于掌握用户的搜索行为,完善搜索引擎系统的设计,提高检索服务的效率和质量具有重要的意义。     

对近几年部分地区中考典型试题的几点思考

近几年，随着实行课改地区的不断增加，中考数学命题的思路也有了新的变化．过去的中考试题以考查技能技巧为目标，近几年很多地区的中考试题在原有的重基础、重课本、重能力、重思维的基础上，在选材、设计等方面体现了许多标新立异之处，真正做到了对学生综合能力，特别是创新能力的考查．下面仅从几个有特点的方面加以阐述．     

统战理论的发展与中华民族凝聚力的增强

十一届三中全会后，为适应全球化的大趋势，不断提高中华民族凝聚力，统战理论在当代形成两次飞跃：邓小平新时期统战理论与江泽民统一战线思想。统战理论在当代的每一次飞跃，都使统一战线充分发挥了“法宝”作用，极大地增强了中华民族凝聚力。     

我国数字图书馆研究论文（2005—2009）的统计分析——工程项目及基金项目

基于国内数字图书馆研究领域相关文献，对国内数字图书馆近5年的研究接受基金资助情况、领域内重点基金项目和重点基金项目资助领域的分布情况等进行了统计与分析。     

论文零被引率与期刊影响力关系的研究——以经济学学科为例

现行期刊的评价指标以正向评价指标为主。为探究期刊的反向评价指标,研究与高被引论文相对应的零被引论文的占比情况与期刊影响力的关系,基于Web of Knowledge数据库中的经济学学科发文量位居前10位的期刊所发表的论文在2-6年后的零被引率,并通过相关分析探究其与JCR 2012年期刊评价指标的相关关系,包括影响因子、总被引频次、5年影响因子和h指数等指标,并探究其变化趋势与时间窗口间的关系。研究结果表明：期刊零被引率用于期刊反向评价是合理的,对于经济学这种综合实力较强的学科,时间窗口定为2-3年更为合理,随着年限的变长,论文零被引率与期刊的综合实力的关系越来越弱。     

ChatGPT生成中文学术内容分析——以情报学领域为例

学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGPT生成视作一个二元分类任务,采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法进行文本分类实验,并使用SHAP方法对文本结构特征的重要性进行分析。研究发现：ChatGPT在描述有具体时间节点的事实性信息和引用政策文件或研究报告等方面表现较弱,生成引言的篇幅较集中,撰写论文相较于人类更加“循规蹈矩”;查重工具通常无法准确检测出ChatGPT生成内容的原创性,但分类模型可以比较容易地区分出引言是否由ChatGPT生成,平均句子长度、词汇多样性和文本长度是影响分类结果最重要的文本结构特征。