数字图书馆的数据安全与数据备份——以华北电力大学图书馆为例

以华北电力大学图书馆为例,对数字图书馆的各类数据资源进行了分析,从加强磁盘可靠性、组建双机热备系统、加装UPS不间断电源以及加强服务器的日常安全维护等多方面考虑图书馆数据资源的安全防御问题,并对馆藏数据资源的数据备份方法做了介绍。     

基于大数据的图书馆数字资源重构与融合研究

数字图书馆已进入大数据时代。大数据时代既给数字图书馆带来了机遇,也给数字图书馆带来了挑战,如何将零散分布、孤岛存储的图书馆数字资源融合成完整的“大数据”,从中提取出有用的信息,并最终转化为知识和规则,对于提升数字图书馆的服务能力和竞争力十分重要。针对数字图书馆存在数据来源各异、数据存储方式多样、数据形式非结构化等问题,本文对大数据时代图书馆数字资源的重构与融合问题进行了研究,提出了基于大数据的图书馆数字资源重构与融合策略。该策略有助于对图书馆数字资源进行整合,可促进数字资源的共享,有助于加强数字资源、读者、系统服务资源和个性化服务模式的融合,并最终提升数字图书馆的综合服务能力。     

图书馆数字资源管理困境与创新

针对知识经济时代图书馆数字资源管理面临的挑战,从数字资源建设、数字资源安全两个方面探讨图书馆数字资源管理的困境,以其为图书馆数字资源管理创新提供依据,并从扩充自建数字资源的体量和科学管理数据两个方面提出基本路径,展望图书馆数字资源管理的未来发展方向。     

基于合作博弈的高校图书馆采购经费优化配置模型研究

本文从博弈论的角度,针对高校图书馆招投标之前采购经费在图书、期刊、电子资源这三方面的分配问题,对采购经费在这三类文献的分配符合N人合作博弈模型作了分析,在解法上选择Shapley值法加以求解。最后,以某高校图书馆为例,通过问卷调查,获取真实数据,求解采购经费的最优配置模型,并对结果进行分析和探讨。     

大数据背景下民办高校图书馆数字资源利用方法研究

随着民办高校办学规模的扩大,在大数据背景下,采用以数字资源为基础,与传统资源相结合的"复合型"管理模式,是民办高校图书馆未来发展的必然趋势。本文主要介绍了大数据的内涵,大数据背景下民办高校图书馆的资源建设原则,分析了目前民办高校图书馆数字资源建设存在的问题以及大数据背景下民办高校图书馆的数字资源建设路径。     

大数据环境下图书馆文献资源建设模式改革

结合图书馆实际情况,分析了大数据时代的基础特征,以及大数据时代图书馆文献资源的构成及价值,从不同角度出发,提出了加快推进大数据环境下图书馆文献资源建设步伐的措施,旨在全面贯彻图书馆"为读者服务"的宗旨。     

高校图书馆特色资源建设探析——以广州货币金融博物馆为例

针对建设特色资源,是信息时代赋予高校图书馆的责任和机遇这一问题,以我馆的"广州货币金融博物馆"特色资源建设为例,阐述了在参与建设过程中对高校图书馆开展特色资源建设的一些认识和看法,认为高校图书馆在特色资源建设中应该更新馆藏资源建设观念,以本校优势学科为依托,以用户需求为导向,坚持既定的建设方向和建设原则,为读者、为社会提供更专深的服务.     

大数据时代高校图书馆的数字资源共享策略探讨

大数据时代,高校图书馆数字资源共享要求将各高校图书馆的数字资源作为一个整体进行统一考虑,才能挖掘和发挥数据的真正价值。高校图书馆联盟统一进行数字资源建设与管理,以推进高校图书馆数字资源共享。为此,应界定大数据的概念,分析高校数字图书馆与大数据,并对大数据时代高校图书馆联盟的数字资源共享的优势进行探讨,从而提出大数据时代高校图书馆数字资源共享问题解决策略。     

电子出版物对图书馆的利弊分析

电子出版物作为一种崭新出版物对图书馆带来的影响是多方面的,本文从馆藏资源体系、图书馆的情报职能、工作人员知识结构、图书馆资金、图书馆的传统地位等五个方面进行了分析,并针对其中的不利影响提出了馆藏资源特色化及服务策略由"被动型"向"主动型"转变的对策.     

大数据环境下医学院校图书馆资源建设机制探析

从医学信息资源的特点出发,阐述大数据环境下医学院校图书馆信息资源建设面临的问题,并结合国内外大数据在图书馆资源建设中的尝试和运用成果,提出从资源建设规划、馆藏分级、大数据平台与技术、馆藏资源联合开发、共建共享与馆员数据技能培育方面探讨我国医学院校图书馆资源建设机制的建立。     

档案数据挖掘中数据采集与准备问题浅析

数据挖掘技术可以帮助人们在海量的信息资源中提取隐含的、潜在的、有价值的信息,因此已经被引入到了处理爆炸式增长的档案信息资源中。而待挖掘的信息是否完整、规范直接关系到之后的挖掘质量。本文根据档案信息资源的现状以及档案数据的特性,在给出执行具体挖掘操作前的数据采集和数据预处理各个环节的概念描述的基础上,探讨各个环节的注意事项及具体实现方法。     

基于DEMATEL的学术信息资源云存储安全影响因素研究

[目的/意义]文章明确了目前影响学术信息资源云存储安全的关键影响因素。基于关键影响因素构建学术信息资源云存储安全保障策略,从而指导学术信息资源云存储安全保障实施。[方法/过程]结合学术信息资源云存储安全威胁分析和文献调研,对学术信息资源云存储安全的影响因素进行提取,再利用DEMATEL方法提炼出关键影响因素。[结果/结论]发现影响学术信息资源云存储安全的4大关键因素:访问控制、人员身份管理风险、数据完整性、数据丢失与泄露,并基于关键因素构建学术信息资源云存储安全保障方案。     

Information resources estimation for accurate distribution-based concept drift detection

Machine learning applications must continually utilize label information from the data stream to detect concept drift and adapt to the dynamic behavior. Due to the computational expensiveness of label information, it is impractical to assume that the data stream is fully labeled. Therefore, much research focusing on semi-supervised concept drift detection has been proposed. Despite the large research effort in the literature, there is a lack of analysis on the information resources required with the achievable concept drift detection accuracy. Hence, this paper aims to answer the unexplored research question of “How many labeled samples are required to detect concept drift accurately?” by proposing an analytical framework to analyze and estimate the information resources required to detect concept drift accurately. Specifically, this paper disintegrates the distribution-based concept drift detection task into a learning task and a dissimilarity measurement task for independent analyses. The analyses results are then correlated to estimate the required number of labels within a set of data samples to detect concept drift accurately. The proximity of the information resources estimation is evaluated empirically, where the results suggest that the estimation is accurate with high amount of information resources provided. Additionally, estimation results of a state-of-the-art method and a benchmark data set are reported to show the applicability of the estimation by proposed analytical framework within benchmarked environments. In general, the estimation from the proposed analytical framework can serve as guidance in designing systems with limited information resources. This paper also hopes to assist in identifying research gaps and inspiring new research ideas regarding the analysis of the amount of information resources required for accurate concept drift detection.     

大数据环境下的网络协同创新平台及其应用研究

大数据环境下,对网络信息资源进行深度开发与利用,有利于挖掘信息资源价值,并协同创新主体完成知识、技术创新。本文通过阐述网络协同创新对信息资源开发利用的需求,结合大数据分析技术,展现网络信息资源的协同创新作用。最后,结合大数据的背景构建网络协同创新平台以及描绘协同创新平台3种应用路径,来展现网络协同创新平台的作用和应用前景。     

信息资源描述与存储的可视化研究

本文论述了信息资源可视化模型方法，并对信息资源采用了图符法、高维空间描述法、语音-文本转换法、知识组织体系法和多种数据压缩法，从而确立了信息资源可视化模型。信息可视化模型需要专用的图符库、词库、资源特征库与相关知识库的支撑，它极大地方便了信息资源的描述、存储、检索与利用。同时，为了有效地利用存储空间、优化系统，采用多种数据压缩方法对图符库、词库和资源特征的索引库等信息资源的可视化描述进行了有效压缩，使可视化模型得到进一步优化。     

我国政务信息资源研究热点主题领域与趋势

通过政务信息资源研究的关键词共现图谱发现,近年来国内政务信息资源研究热点主题有基础理论、政务信息管理模式、开发利用、共建共享与信息资源整合、投入-效益分析、数据格式与系统标准、制度政策与知识产权等七方面。通过关键词时间序列分析发现,国内政务信息资源研究的趋势主要有动态采纳、云计算、政府转型、舆情引导、开放数据等。     

协同理论视角下的突发事件应急处置信息资源共享研究

[目的/意义]文章旨在探究应急处置信息资源的共建共享，为突发事件的各主体应急协作提供条件，提升各主体应对和处置突发事件的能力和完善应急协作机制等提供依据。[方法/过程]本文阐述了突发事件应急处置信息资源共建共享引入协同理论的可行性及必要性，构建了应急处置信息资源共享的协同框架，分析其信息产生主体、使用主体、管理主体之间以及各主体与各子系统之间的协同关系，进而从构建应急处置信息资源共享协同标准化平台、应急信息资源共享协同传播模式和应急知识资源协同管理模式来实现应急处置信息资源的整合与共享。[结果/结论]基于协同理论的应急处置信息资源共享可以实现应急信息从源头到收集、整理、传递等过程中冲破组织界限垒，消除信息孤岛，实现信息的共享和创造，对各主体应急协作过程产生积极的推动作用。     

公共数字信息资源开发利用现状和对策

随着数字信息资源建设的逐渐深入,其开发利用越来越受到世界各国的重视。尤其在公共信息资源领域,学术信息资源、科学数据资源、数字文化遗产保护和电子政务建设构成公共信息资源建设的主体。各国政府也相应制定了庞大的研究计划和政策体系。比较国内外公共数字信息资源研究和政策框架,具有很强的借鉴意义。     

宏观国土资源信息共享研究

宏观国土资源信息是可持续发展重要基础，将部门和科研人员所拥有的数据通过互联网络等新技术进行共享，使之为我国的可持续发展发挥作用。作者从目前宏观国土资源信息共享专题所选择的数据库入手，阐述了该数据库的互联网络共享的目标、内容，并总结了在数据库上网所要解决的关键技术。指出目前宏观国土资源信息共享的重大进展和进一步工作的目标。完整共享机制的法律法规保证，强有力的技术支撑，丰富实用的数据库应该成为下一个阶段工作的重点。     

基于元数据分析的地学共享数据资源现状研究

对国家科学数据共享工程中地球系统科学领域数据资源的元数据信息进行抓取和处理,从不同的角度进行统计分析,展现当前地球系统科学领域已共享科学数据资源的基本情况,然后重点研究了科学数据资源的采集、生产和发布机构的特征及地域关系。结论表明:此领域科学数据的共享已具有一定的数据采集、生产和发布流程,相关机构及数据涉及的研究区域分布也形成一定的特征,但已共享科学数据资源量比较小,对科学数据的管理和共享处于初级阶段。