读者知识管理探析

本文通过对读者知识的分析，提出要进行读者知识管理，阐述了读者知识管理的功能关联性，提出了读者知识管理应用到图书馆中需要继续完善的地方。     

读者知识管理中知识冲突的研究

通过对读者知识管理中的读者知识进行研究分析,发现这些读者知识存在着冲突,进而研究了读者知识冲突,并分析了知识冲突产生的原因、类型和特点,最后提出要采用维基百科的方式来协调解决这种冲突,从而促进知识创新.     

基于读者知识的图书馆读者服务创新

着眼读者知识对图书馆读者服务创新的重要作用。分析读者知识的概念、内涵,及其对图书馆读者服务创新的影响,探讨基于读者知识的图书馆读者服务创新策略。     

高校图书馆应重视对读者知识的管理

通过对4所高校图书馆读者的问卷调查发现,对读者信息的开发将会受到读者支持,大部分读者愿意为图书馆提供自己所拥有的知识。问卷分析结论表明,在书目查询时开展查询导读服务深受读者喜爱,开展图书代购服务将极大地吸引读者,馆员在读者选书困难时给予帮助受到欢迎,读者更趋向于认为图书馆员具有渊博知识。     

知识扩散机制研究

随着以信息技术为主的高新技术产业迅猛发展,知识扩散在社会中的作用日益凸现。文章分析了知识扩散的自溢机制、裂变机制、模仿机制、创新机制和培养机制,以期为我国知识扩散取得最佳效果提供借鉴作用。     

知识扩散机制研究

随着以信息技术为主的高新技术产业迅猛发展,知识扩散在社会中的作用日益凸现,本文提出了知识扩散的自溢、裂变、模仿、创新与培养等机制,为知识扩散取得最佳效果提供借鉴作用。     

基于读者知识吸收能力的图书馆知识服务模型构建

提高读者知识吸收能力是图书馆知识服务创新成功的关键因素。为此,结合读者知识吸收能力与图书馆知识服务的内涵,构建了基于读者知识吸收能力的图书馆知识服务模型构建。     

基于知识发现的读者决策采购研究

将知识发现应用到读者决策采购流程中,能够使读者决策采购过程更加科学合理,贴近读者需求。文章在对读者决策采购一般流程分析的基础上,探讨了基于知识发现的读者决策采购流程,并应用决策树和关联规则发现的数据挖掘技术,进行了实践探索。     

论知识创新与图书馆读者服务

本文论述了图书馆在知识创新中的地位和作用，以及知识创新与图书馆读者工作创新的关系，提出了开拓读者服务工作新境界的思想。     

网络学习社区用户答案认可度的影响机理研究

[目的/意义]研究用户答案认可度的影响机理有助于识别中心路径和边缘路径，留存高影响力用户，保障高质量问答，增加社区活跃度。[方法/过程]构建影响答案认可度的理论模型，采集人大经济论坛上1 964条帖子数据，运用Smartpls软件对数据进行分析。[结果/结论]用户活跃度可以分别影响个人影响力和答案质量，进而影响答案认可度，答案质量也会对个人影响力造成影响。个人影响力对答案认可度的影响程度远远超过答案质量对答案认可度的影响，亦即边缘路径比中心路径的影响程度更大。     

基于用户感知价值的移动知识学习研究

指出用户感知价值(UPV)是体验消费研究的重要内容。首先定义移动知识学习的概念,从移动互联网的关键服务类型入手,研究移动服务中用户知识学习的方式和模型,然后引入UPV理念,从正负向两个维度探讨感知价值对用户知识学习的影响因素,最后总结UPV对培养用户知识学习持续意愿的重要意义。     

企业知识发现中的个性化Web推荐服务研究

本文主要论述企业知识发现中基于个性化服务的Web推荐构成 ,提出了基于个性化技术构建用户兴趣模型的算法。文章根据用户有无介入兴趣模型构建的学习过程区分n元预测模型、用户兴趣关联规则库及利用用户兴趣词典进行Web页面请求预测的算法。最后介绍了Agent技术在企业个性化Web推荐系统中的应用     

个性化知识服务中基于Ontology的用户兴趣挖掘研究

个性化知识服务是知识经济时代信息服务发展的必然趋势,是满足信息用户多样化、专门化知识需求的高层次服务模式.用户兴趣知识的挖掘和用户兴趣模型的建立是个性化知识服务的重要研究内容.本文将Ontology技术与个性化知识服务结合起来,研究用户兴趣知识的Ontology表示,并以此为基础提出了一种动态的用户兴趣学习和挖掘方法,分析了该方法中参考Ontology的建立、用户兴趣知识的初步学习和用户兴趣模型的完善等关键步骤.研究结果表明,基于Ontology的用户兴趣挖掘可以较为准确地表示、跟踪和学习用户的个性化知识,实现隐性用户兴趣的发现和利用,满足用户特殊的信息需求,是一种提高个性化知识服务质量的有效方法.     

基于相关反馈的个性化知识服务模型研究

针对个性化知识服务不够准确和完整的问题,通过引入相关反馈技术构建个性化知识服务模型,并进一步改进Rocchio反馈算法,提出一种根据用户显性和隐性综合反馈度来动态更新用户模型库的相关反馈机制,以向用户提供更加准确、完整的个性化知识服务。实验证明引入这种反馈机制能够提高个性化知识服务系统的准确性和完整性,是可行和有效的。     

知识构建中基于自然语言理解的全信息获取与利用

[目的/意义]鉴于全信息是通过自然语言来对事物的形式、内容和价值进行"三位一体"的描述,为了在知识构建(KA)中基于自然语言理解实现对全信息的有效获取和综合利用,使之为用户的知行能力的提升提供显隐智能生成的保障和生长的动力,为KA能力形成建立和谐的知识生态系统结构。[方法/过程]在KA的全信息获取和利用时,应该根据其生成机制及在用户智能活动中的综合作用,采取基于Web 2.0的"人主机辅"和"知行交互"的策略来综合集成规则方法与统计方法,以实现对自然语言的深度理解;并具体采用基于物联网综合集成智能系统的方法来对自然语言结构进行词类识别和关联挖掘。[结果/结论]针对语义Web在全信息表示、知识提炼和智能激活中的先天不足,KA的全信息获取可通过自然语言处理来对其进行分析、提取、表示;KA的全信息利用应采取基于Web 2.0群体智能与物联网综合集成相融合的方式来构建全信息Web(CI-Web)并加以综合利用。     

基于科研用户兴趣模型的知识推送服务模式研究

[目的/意义] 针对"互联网+"背景下科研用户群体知识需求的个性化和全局性特点,研究如何基于科研用户兴趣模型构建知识推送服务模式问题。[方法/过程] 通过梳理研究现状,从知识需求独特性和知识需求状态多变性两个视角进行"隐式+显式"科研用户兴趣模型与知识推送契合性分析。从个性化与全局化视角构建"隐式+显式"科研用户兴趣模型,并通过知识发掘与整合-知识推送-推送服务评价等过程为推送模式提供数据支持和决策支撑,满足科研用户特殊的知识需求。[结果/结论] 实证研究结果表明,该模式可以从个性化和全局化两个视角满足科研用户特殊需求。     

图书馆知识转移机制研究

图书馆知识分为显性知识和隐性知识,图书馆的根本功能是实现知识的有效转移。显性知识转移是图书馆知识转移的主体,隐性知识的有效转移是促成知识创新,增强图书馆竞争力的重要途径,对显性知识的转移有很大的促进作用。不断优化馆藏,激发图书馆员创新的智慧和能力,加强信息教育和技术培训是提高图书馆知识转移的有效途径。     

Folksonomy模式中的知识群落及其核心知识分析

[目的/意义] Folksonomy知识组织模式中的标签呈现离散混沌的社群知识标注状态,对知识群落进行构建和分析能够揭示出知识之间潜在的关联和核心知识。[方法/过程] 采用复杂网络分析的理论和方法识别和构建社群知识网络中的知识群落,并对群落结构以及群落核心知识的伴生关联进行分析。[结果/结论] 从知识网络的视角提取并分析Folksonomy模式中网状结构下知识群落嵌套的层级结构,并对知识群落中的核心知识以及知识的伴生性进行揭示。     

基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐

[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。