好书可遇也可求——以《花田半亩》立体宣传个案为例

本文以《花田半亩》一书的立体宣传为例,探讨出版转型期图书宣传策划的立体模式,即开展多角度、多媒体、多阶段的多元宣传形式,同时充分利用网络阵地,打通出版社与读者互动的直接渠道.编辑惟有不断强化自己的策划意识和能力,才能在面临巨大挑战和压力的图书市场环境中创造出精品.     

可遇亦可求——从《我的野生动物朋友》看畅销书

做书的人谁不巴望自己的书畅销呢?可实际做下来,真能畅销的品种并不多,有些书费了九牛二虎之力去做,最终却只打个平手,甚至失大于得。于是,人们便很自     

从《读库》看科学人文和科学普及类选题策划

杂志书,又称“Mook”,是一个组合单词,即将杂志(Magazine)和书籍(Book)合在一起,成为独具魅力、合二为一的独特文化产品.这种介于图书与杂志之间的出版物形态,在选题内容方面,可以兼具图书的深度和杂志的连续性;在出版形式上,比图书更活泼,又挣脱了期刊对于出版时间的苛求.     

新时期新闻策划的选题特色——以《南方周末》和《广州日报》为例

施拉姆认为：“有效的信息传播可以对经济社会发展做出贡献,可以加速社会变革的进程,也可以减缓变革中的困难和痛苦。”新闻报道策划作为最耀眼的媒体竞技场,每一次的成果都是媒体深度锤炼的心血与智慧的结晶,它无疑也是媒体兑现其社会承诺、履行社会职责的核心。笔者以《南方周末》和《广州日报》为样本,对其近期的策划报道进行了分析与梳理,发现其新闻策划的“重磅题材”集中呈现出以下特点：     

党报主题新闻报道的策划艺术——从《新华日报》近期新农村报道说开去

主题新闻策划作为党报引导舆论的重要形式，各报围绕党和政府的中心工作投入了很大精力组织、策划宣传重点。但是，主题新闻策划是一项系统工程，它不仅是对新闻题材的最大挖掘与最佳配置，更是对传媒资源本身的统筹调度与综合使用。主题新闻报道的策划艺术往往直接决定党报的传播效果。新华日报近期围绕新农村建设进行集中宣传，报道火力密集，冲击力强，着力宣传了社会主义新农村建设中涌现出来的先进典型，提高和深化全社会对建设社会主义新农村的思想认识，把政策交给广大农民群众，使他们了解政策、掌握政策，在新闻界和读中引起很大反响。     

期刊选题策划三步法——兼谈《今日科技》杂志的日常选题策划

随着出版市场竞争的日益加剧,选题策划的作用正越来越受到重视。相对于图书行业,期刊对选题策划的重视与研究还比较薄弱。从期刊选题策划的实践出发,提出了期刊选题策划"用慧眼、使妙手、显神功"的三步法,并归纳出了非常具有操作性的操作公式:发现题材闪光点 提炼素材闪光点 升华主题闪光点=期刊选题策划。     

论选题策划的战略思维

作为出版企业的重要支柱,选题策划必须贯彻企业战略,具有战略思维,以支持企业建立和保持竞争优势。     

原版教材引进的策划、编辑与出版——以《高级英语视听说教程》的引进为例

以原版教材《高级英语视听说教程》的引进为例,本文详细论述原版教材引进过程中,选题策划、编辑加工、出版发行等不同环节的工作内容和程序,其结论认为原版教材引进是一项复杂的系统工程,只有精心设计各个环节,才能出版高质量的引进教材。     

基于种子文档LDA话题的演化研究

提出一种基于种子文档的LDA话题演化方法。首先选取种子文档,利用种子文档指导后一时间段文档的建模,然后根据种子文档的语义分布信息对连续时间上的LDA话题进行关联,保证话题的同一性。实验结果证明,在NIPS论文语料集和全国两会新闻报道集中,该方法可以推导特定话题的演化结果,避免关联话题之间存在的演化结果。     

基于“Topic”的语义信息组织技术研究——以DITA和Topic Maps为中心

基于“Topic”的语义信息组织与图书馆学的经典Subject理论密不可分,可将其视为较为抽象化的Subject理论在语义Web环境下的一种“演化”和实用化的主题技术。文章首先解读Subject和Topic的概念,并概述两种基于Topic的国际标准技术,即TopicMaps和DITA;其次,简要描述TopicMaps的技术和应用,并重点介绍在图书馆界鲜为人知的DITA技术及其应用;再次,对基于“Topic”的语义信息组织方法予以总结。     

基于主题发现的专利发明人推荐方法

LDA 主题模型可用于识别大规模文档集中潜藏的主题信息,本文提出了一种基于LDA 建立发明人兴趣主题模型的方法,合并每位发明人的专利数据,专利信息基于发明人进行划分,将标准的文档- 主题-词的三层LDA 模型变为专利数据中的发明人- 主题- 词的发明人兴趣模型,实现发明人的主题发现,并利用该模型中主题分布之间的相似性进行发明人的个性化推荐。在采集真实专利数据集上的实验结果表明该方法相比传统的向量空间模型方法和隐马尔科夫模型方法具有更高的准确率,推荐效果更优。     

基于Topic Maps的叙词表再工程

利用主题图技术构建一个在线叙词表。在分析传统叙词表的词间关系及其不足的基础上，从现有叙词表中选取18个叙词作为研究样本，分析其词间关系并进行建模；最后结合新兴的主题图技术，用Ontopia公司提供的Ontopoly创建出主题图，并用Omnigator和Vizigator分别进行在线浏览和可视化呈现。     

基于数据的中医药知识服务研究

论述“馆所合一”的中医药专业图书馆发展知识服务的必要性,阐释现阶段进行基于数据的中医药知识服务的基础和下一步发展所必需的相关建设,指出数据知识服务是比数据服务级别更高的数据利用手段,也是知识创新、知识发现的有力支撑,主要可分为定制知识服务和扩展知识服务,而知识服务平台则是同时容纳二者的开放性用户界面。目前,真正意义上基于数据的中医药知识服务尚未形成,下一阶段的重心应是人才培养和多学科团队建设。     

主题模型可视化研究综述

在大数据背景下,以LDA为代表的主体模型数据挖掘技术得到了飞速的发展。随着研究的深入和科技工作者对结果可理解要求的提高,主题模型的可视化也成为了研究的热点。本文将主题可视化分为两类：结语文档集内容的主题模型可视化和融合外部特征的主体模型可视化,本文在前人的基础上,总结了上述两类的主体模型可视化,分析了各个可视化工具的缺点,并对其进行了客观的评价。也以后的主题模型可视化提出了一些建议并进行了展望。     

基于Topic Maps技术的历史文献分类组织

为解决图书馆特色文献数据库建设及特色文献检索服务的问题,本文选取"辛亥革命"历史文献资源作为研究对象,利用TopicMaps技术整合了相关网络资源,分析了历史文献分类组织中的"主题"选取原则,定义了各"主题"文献资源之间的"关联"关系,结合Ontopia主题图工具软件完成了历史文献资源的网络化、系统化组织,并展示了组织效果。     

基于多元关系融合的科技文本主题识别方法研究

当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。