国内数字图书馆资源聚合研究综述

大数据时代,数字图书馆资源呈现出海量性、多元性、动态性与时效性并存的特点。资源聚合因此成为图书馆等信息机构提升知识服务能力方面的挑战与机遇。本文运用社会网络分析法对国内数字图书馆资源聚合研究进行了可视化分析,得出了国内相关研究的现状和进展。     

基于概念格的Folksonomy知识组织研究——Tag Cloud的层级体系构建

Folksonomy作为一种基于用户提交关键字的分类能够反映社群的群体知识背景和群体意识倾向,并在互联网知识组织领域受到人们的普遍关注.然而,在应用中,Tag Cloud的单一平面结构无法实现向下分层级的检索,并由于非热门Tag的"沉底"容易形成社群的知识"窄"化等问题.为了解决Folksonomy应用中的这些问题,在对一般Folksonomy应用模式进行分析的基础上,通过形式概念分析技术构建Folksonomy网络应用模式中知识资源及其Tag的概念格,并在概念格的基础上导出了Tag Cloud的"形式层级"体系结构.讨论了"形式层级"体系的动态立体结构,及其对向下分层检索的支持,以及对非热门Tag的捕捞.     

高校如何实施就业“五步走”战略

为了有效促进就业工作,提升就业率,我们在实践中实施就业工作“五步走”战略,重点在“建立保障机制、转变就业观念、拓宽就业渠道、提升就业竞争力、实现充分就业”五方面下功夫,倾情倾力做好就业工作,实现就业率100％。     

知识自组织与他组织方法类比与融合研究

大数据时代,知识资源呈现数量大、种类多、关系复杂等特征,增加了知识组织的难度,仅依靠知识自组织方法或知识他组织方法很难缓解这一困境。针对这一问题,文章尝试融合知识自组织和他组织方法。首先,对知识自组织和他组织方法进行简要介绍,其次,从知识组织的主客体、理念、维度、工具、方法与技术等方面比较知识自组织与他组织方法,挖掘两者的融合点。最后,探讨知识自组织和他组织方法融合机理,并构建知识自组织和他组织方法融合模型。本研究不仅深化了知识组织理论,还为知识组织实践工作提供新的方法,具有重要意义。     

基于LDA模型的文本聚类研究

在Web2.0时代,网络文本数据呈现爆炸式增长,传统的文本聚类模型存在数据维数过高,数据稀疏,缺乏语义理解等问题。针对以上问题,本文提出了一种基于LDA模型,通过Gibbs算法估计文本的主题概率分布,利用JS(Jensen-Shannon)距离作为文本的相似性度量,然后采用层次聚类法进行聚类。实验得到较高的聚类纯度(Purity)和Fscore值,表明该方法是有效的。