基于DMM的数据管理成熟度模型及在服务评估中的应用

随着越来越多的图书馆参与研究数据管理,评估数据管理过程以保证其持续性与有效性是图书馆工作人员的重要议题。将数据管理能力成熟度模型（DMM）思想引入图书馆领域,构建图书馆数据管理及服务能力成熟度模型,初步形成较完整的图书馆数据评价体系。在此基础上,结合湖南省高校数字图书馆建设情况,介绍了该能力成熟度模型在湖南省高校数字教学资源中心的应用,以期对该项目及其他图书馆的数据管理能力评价具有积极的意义。     

基于“物理—事理—人理”的多源异构大数据融合探究

多源异构大数据时代下,大数据呈现出交叉性、多元性、变化性等新特征,更广泛领域的应用对数据融合产生新需求,在此背景下数据融合的内涵得到丰富和扩展。广义的数据融合包含对数据资源的融合、模型方法的融合及决策者知识和经验的融合。文章分析了多源异构数据融合在数据层、信息层和决策层 3个不同融合层次的特点,探讨了数据融合在存储、使用、分析技术、数据管理及价值确定方面可能面临的挑战,并提出了相应的对策建议,为企业、政府等各类主体高效管理数据资源,进行更深入的数据融合分析提供参考。     

基于高频数据的统计套利策略及实证研究

融资融券和股指期货的推出为我国证券市场的统计套利策略的实施提供了良好的平台。统计套利策略是将统计方法运用于证券市场的重要工具,基于高频数据的统计套利策略可以满足机构投资者套利需求,同时引进一种全新更加有效的投资方式。论文将常用统计套利策略进行改进,设计出新的统计套利策略并进行实证检验。运用各频率数据进行套利的交易次数都显著减少,平均单次收益率则成倍增加,达到了获取最大单次收益及降低交易频率的目的。在新统计套利策略下,运用6个频率数据进行套利均能取得很好的绩效,并且样本内的盈利性对于样本外的盈利性预测性明显增强。说明在高频数据下,统计套利策略运用于我国股票市场上是有效性的,并且新统计套利策略显著优于常用策略。     

教育者视角下的情报学教育和人才培养调查与分析

[目的/意义]情报学教育在大数据和人工智能的影响下,面临着新的机遇与挑战。高校情报学教育人才的培养主要依靠课程的设置,合理的课程设置和人才培养目标是实现新时代高端情报人才培养的关键。[方法/过程]文章以问卷调查为基础,通过获取国内情报学教育者对情报学教育体系中课程设置和人才培养的认识,真实地分析我国情报学教育体系的现状以及未来情报学教育体系调整的方向。[结果/结论]当前情报学教育体系并不能很好地适应时代发展的要求,应当紧密结合数据科学学科内容,增设大数据和人工智能相关课程,调整情报学人才培养目标,面向高端情报人才培养构建合理可靠的情报学教育体系。     

BIBFRAME的理论及应用研究

为了适应网络环境,国会图书馆提出BIBFRAME书目格式。作为新的书目数据格式,BIBFRAME对内容不作限制,适用范围广,面向语义网。给出的用例看出,BIBFRAME的使用能够方便用户和图书馆员。目前,一些机构开始对BIBFRAME进行实证研究。本文从BIBFRAME的理论和应用两方面全面介绍BIBFRAME的进展。     

面向异构数据的高校数据集成与交换平台研究

随着高校信息化的不断深入,数据质量不高、信息难以共享利用等问题日渐突显,严重阻碍了信息化向更高更深层次发展,迫切需要一套高效、规范的数据集成与交换方案来实现高校信息的集成与流转。文章分析了高校信息化建设的现状和问题,在此基础上提出了高校数据集成与交换平台的建设思路,详细阐述了该平台建设的关键要素。     

政府开放数据的协同监管研究

[目的/意义]通过对政府开放数据的协同监管研究,使其运行过程更规范统一,提升工作效率和数据利用率。[方法/过程]将协同理论的相关思想运用到政府开放数据监管这一研究领域中,对数据自身和数据间共享的协同,以及数据监管过程中的主要矛盾进行了阐述。[结果/结论]通过对数据协同和上述矛盾的分析,提出了3条可能的监管路径。[创新/价值]本文在研究过程中融入了协同学理论的思想,为政府开放数据监管研究提供新的尝试。     

基于广义规则归纳算法的电力稽查关联问题分析模型研究

电力稽查是电力营销中不可或缺的一个职能,在电力营销市场化过程中扮演越来越重要的角色。如何平衡稽查与被稽查者之间的利益,在有限的稽查中发现和预测电力营销中更多的错误,已成为电力公司和科研人员关注的新课题。本文从建模角度出发,对稽查样本问题库进行编码整理,再对问题字段进行bool变换,将文本规范化为符号变量,解决了文本难以分类和噪声过大的问题。然后利用数据挖掘中的GRI关联算法对已有的稽查样本数据库进行问题关联分析,得出问题与问题间的隐含关系。并使用广州市近一年来的稽查数据样本进行实例分析,推算出100条可信的关联规则,验证了模型的可靠性和有效性。     

基于自然邻点插值的数据处理方法

利用自然邻点方法对离散的中国大陆地区大地热流观测数据和相对均匀的台湾地区重力观测数据进行了插值计算 ,并与地学中几种常用插值方法进行了比较 .结果表明 :自然邻点插值方法更适于处理分布不规则的观测数据 .     

数字原生企业数据价值激活过程的案例研究

数字经济时代,数据正成为助推企业快速发展的重要战略资源,数字原生企业作为数字经济大陆上“土生土长”的新型商业形态,创业伊始就天然地基于数字逻辑设计其商业模式,最大限度地激发数据价值,挑战传统企业价值创造范式。依据数字原生企业实践,运用案例研究方法系统探索了其数据价值激活过程。研究发现:数据价值积累阶段,数字原生企业通过数据引流和结构化存储,接入数据并解决数据质量参差不齐的问题;数据价值挖掘阶段,数字原生企业通过数据加工和价值洞察,完成对数据关联性可视化的呈现与溯源,明晰了数据预期可实现的价值类型;数据价值输出阶段,从数据融合到要素转化,数据最终实现了从非结构化的低价值数据要素向结构化的高价值数据资产的转变。本文构建了数字原生企业数据价值激活的过程模型,实现了对数字原生企业这种新型商业形态理论规律挖掘的新尝试与新探索。     

技术体制对FDI溢出效应的影响:基于中国制造业的计量分析

本文从技术体制这个新的视角,分析了影响FDI行业内溢出效应以及FDI技术扩散的因素。基于对我国28个制造行业1999年到2002年面板数据的计量统计分析,得到结论:对于FDI总的溢出效应,行业技术机会越少、知识基础越倾向于应用科学、行业的技术轨道流动性越弱,FDI溢出效应越容易发挥;当地企业的吸收能力对FDI溢出具有明显的促进作用;创新独占性和外部知识可获得性对FDI溢出效应的影响在本文的统计结果中并不显著。而技术体制对FDI技术扩散的作用则略有不同:技术机会、创新独占性和技术轨道流动性的反向作用在统计结果中十分显著,其他技术体制因素对FDI技术扩散的影响在本文的统计分析中没有得到体现。这一结论对我国的引资和我国本土企业的技术追赶具有重要意义。     

如何利用大数据构建图书馆新型知识服务体系

大数据时代已经来临,大数据也给高校图书馆带来了机遇和挑战,文中结合大数据的背景,首先介绍大数据的定义和思维,接着分析了图书馆可利用的大数据来源,以及带给图书馆的价值,最后探讨了如何利用大数据构建新型的知识服务体系,期望能够为未来的图书馆知识服务创新体系提供理论参考。     

新形势下个人信息隐私保护研究

大数据浪潮在全球范围内呈愈演愈烈的趋势。既有的隐私乱象在灵活多变的大数据影响下,会受到更多的挑战,但同时,大数据也为个人隐私的妥善处理与保护带来了多种可能,危机与机遇并存。全文从新的视角出发,运用哲学的思维,采取以定性论述为主,定量建模为辅的方法,重新探讨信息的时效性,并针对现有的隐私问题逐一进行探究,并分别提出相应的对策。隐私问题不仅关乎个人,更关乎国家,良好的隐私意识和智慧保护技术都将保证现有的隐私问题最终得以妥善解决。     

基于同现模式的反恐情报时空汇聚特征分析

[目的/意义]对多源异构时空数据进行同现模式挖掘可以发现涉恐人员、涉恐物资、涉恐活动在邻近地点同时段共同出现的规律,为反恐工作提供包含时间特征和空间特征的情报信息。[方法/过程]在同位模式挖掘的基础上提出预先确定目标情报类别从而确定涉恐人员分类方式,使用概念层次树对涉恐物资和涉恐活动进行数据预处理,使得目标同现模式覆盖更多情报信息。[结果/结论]该方法与同位模式挖掘、频繁时间序列模式挖掘以及各种时空轨迹模式挖掘可以相互补充,覆盖多种不同的反恐情报信息,完善反恐预警机制,为反恐决策提供客观依据。     

基于数据挖掘技术的企业智能竞争情报系统研究

现代意义的企业竞争是经济发展的动力所在，许多大中型企业都非常重视竞争情报策略的制定，纷纷建立企业竞争情报系统，以提高企业竞争力。随着网络技术、数据库技术的不断发展，将数据挖掘技术引入企业竞争情报系统是一个崭新的、有重要意义的课题。本文从数据挖掘的含义和一般过程入手，分析了数据挖掘的相关技术及数据挖掘在企业竞争情报系统中的应用，重点探讨如何构建基于数据挖掘技术的企业竞争情报系统。     

A noise-tolerant graphical model for ranking

This paper studies how to learn accurate ranking functions from noisy training data for information retrieval. Most previous work on learning to rank assumes that the relevance labels in the training data are reliable. In reality, however, the labels usually contain noise due to the difficulties of relevance judgments and several other reasons. To tackle the problem, in this paper we propose a novel approach to learning to rank, based on a probabilistic graphical model. Considering that the observed label might be noisy, we introduce a new variable to indicate the true label of each instance. We then use a graphical model to capture the joint distribution of the true labels and observed labels given features of documents. The graphical model distinguishes the true labels from observed labels, and is specially designed for ranking in information retrieval. Therefore, it helps to learn a more accurate model from noisy training data. Experiments on a real dataset for web search show that the proposed approach can significantly outperform previous approaches.     

数据科学与计算智能：内涵、范式与机遇

数据科学的发展，将为计算智能的持续发展提供新的可能与机遇；与此同时，计算智能的发展与新型智能范式的兴起，也将为大数据在各行业和各领域的应用提供新的契机。文章阐述了数据科学的内涵，探讨了计算智能的发展与新型智能范式，列举了引领数据科学与计算智能研究的应用方向；进而基于香山科学会议第667次学术讨论会与会专家的讨论，提炼形成数据科学与计算智能领域的七大关键问题，以期使该领域研究得到相关领域研究者与应用者的共同关注，从而把握时代的机遇，推动数据科学与计算智能持续发展。     

基于数据仓库的图书借阅数据挖掘

本文通过构建图书借阅的数据仓库,建立了多维图书借阅数据集,使用数据挖掘中的决策树算法,对目标数据进行了分析,并从中得到了一些有关读者借阅图书的规则,可使图书馆了解读者借阅图书的特定取向,使得其在图书添加、图书摆放上更加合理,从而为读者提供方便,同时使图书馆对学校教学的辅助功能得到更加有效的发挥。     

统计数据生成过程博弈的分析

宏观统计数据的生成过程中涉及众多参与方,彼此之间形成多种博弈格局,综合作用决定了最终统计数据的质量。对基层单位(或地方政府)之间、地方统计部门与地方政府之间以及数据填报单位(下级统计部门)与上级统计部门之间所进行三类博弈的分析结果表明:基层单位的数据填报受利益再分配原则、决策损失程度与惩罚力度的影响;加大统计检查概率以及对统计造假的惩处力度,可望遏止地方政府的干预、促进地方统计部门实报,而推行统计体系内的垂直管理体制改革则具有更大的可操作性;统计处罚与奖励、完善政府绩效考核机制、赋予统计数据用户以充分的监督权力,都是统计监督博弈中应考虑采取的对策。     

5G环境下数据生态链的优化策略研究

[目的/意义]5G环境下数据创新需求日渐增长,但在数据流转过程中仍存在节点能力不足、数据规则乱序等隐忧,为寻求更加智能、便捷、高效的发展模式,数据生态链优化的必要性日益凸显。[方法/过程]以5G时代为背景,结合生态链的相关理论研究,通过类比法、文献研究法厘清5G与数据生态链发展关联与问题域,在此基础上提出5G环境下数据生态链的优化策略,并以科研数据生态链为例进行问题域及优化策略分析。[结果/结论]研究表明,5G环境下的数据生态链可以看成是一个以阶跃性、云化性、智慧性、敏捷性等为新特性,以实现数据结构迭代优化为目标,不断演化的可反馈的链式生态结构。但在5G环境下数据生态链还存在着节点能力不足、缺乏合作、新兴技术缺失、数据规则乱序等问题,文章针对这些问题,遵循"整体协同原则""刚—柔相济原则""动态开放原则""权责明晰原则",提出了"平台(P)—网络(N)—技术(T)—标准(S)"(PNTS)四位一体的优化策略,该策略有利于提升数据生态链节点的整体协同能力、联盟网络构建能力、新技术融合能力、数据标准化能力,从而提高5G环境下数据生态链的建设水平。