企业信息资源类型研究

企业信息资源已成为企业生存的决定性因素,也是制定企业发展战略的重要依据。企业信息资源有企业环境信息资源、企业对手信息资源、企业市场信息资源、企业营销力信息资源、企业文化力信息资源等5大类。企业信息资源的研究方法有信息匹配分析研究法、解析信息研究法、模糊信息研究法、定点信息研究法、专利信息研究法、层次分析研究法、财务分析研究法、定量预测研究法、波士顿矩阵研究法等。     

基于Dialog联机检索的行业专利分析研究

本文基于Dialog联机检索，以德温特世界专利索引数据库和专利引文索引数据库为数据源，对质子交换膜（PEM）燃料电池行业进行了专利分析研究。作者用实例说明了利用各种Dialog高级检索指令实现行业专利分析的技巧。通过分析研究，发现了PEM燃料电池行业的领先企业、技术领军人物、产业发展前景、全球技术／市场布局、关键技术、研发热点等。研究表明，Dialog？联机检索在行业专利分析中是一种有效的工具。     

网络环境下图书馆资源与服务宣传模式探索——上海交通大学图书馆宣传案例分析

介绍网络环境下上海交通大学图书馆电子资源宣传方式，讨论原有宣传模式存在的不足，并对电子资源宣传的新模式进行了实践和探索。     

试论网络实时参考咨询服务－兼述NSTL实时参考咨询系统的建设与服务

介绍国内外网上实时咨询服务的发展情况，探讨网上实时咨询系统的服务功能和实时咨询员的素质要求；概述NSTL 开展网上实时咨询服务的指导思想和服务效果，对租用现成系统(如美国国会图书馆与OCLC合作开发的QuestionPoint系统)与自行开发系统的优缺点进行比较。     

台湾地区大学图书馆的发展及其启示

论文介绍了作者访问台湾地区的见闻，着重分析了台湾地区的大学和图书馆的建筑、管理、服务和馆际合作等方面的运作情况，阐述了对我们工作的启示。     

Scirus还是Google Scholar?——两种专业搜索引擎对比分析

综合性搜索引擎很难满足用户的专业搜索要求,而像Scirus和Google Scholar这样的专业科学搜索引擎弥补了其检索专业信息的很多缺陷.本文主要对两种搜索引擎的收录范围、检索功能、查询结果及其不足等方面进行对比分析.     

中国昆曲博物馆保护抢救非物质文化遗产的尝试

随着非物质遗产的日益被重视，如何保护和抢救非物质遗产成了人们关注的问题。建立中国昆曲博物馆是保护和抢救“人类口述和非物质遗产代表作”昆曲的一个有效途径。但博物馆如何收藏和展示昆曲这种无形的非物质化遗产又是新建立的中国昆曲博物馆所必须面临和解决的课题，中国昆曲博物馆在解决非物质化遗产如何和物质化遗产相结合，动态陈列和静态陈列相结合的一系列问题上提出了自己的看法。     

Retrieving and classifying instances of source code plagiarism

Automatic detection of source code plagiarism is an important research field for both the commercial software industry and within the research community. Existing methods of plagiarism detection primarily involve exhaustive pairwise document comparison, which does not scale well for large software collections. To achieve scalability, we approach the problem from an information retrieval (IR) perspective. We retrieve a ranked list of candidate documents in response to a pseudo-query representation constructed from each source code document in the collection. The challenge in source code document retrieval is that the standard bag-of-words (BoW) representation model for such documents is likely to result in many false positives being retrieved, because of the use of identical programming language specific constructs and keywords. To address this problem, we make use of an abstract syntax tree (AST) representation of the source code documents. While the IR approach is efficient, it is essentially unsupervised in nature. To further improve its effectiveness, we apply a supervised classifier (pre-trained with features extracted from sample plagiarized source code pairs) on the top ranked retrieved documents. We report experiments on the SOCO-2014 dataset comprising 12K Java source files with almost 1M lines of code. Our experiments confirm that the AST based approach produces significantly better retrieval effectiveness than a standard BoW representation, i.e., the AST based approach is able to identify a higher number of plagiarized source code documents at top ranks in response to a query source code document. The supervised classifier, trained on features extracted from sample plagiarized source code pairs, is shown to effectively filter and thus further improve the ranked list of retrieved candidate plagiarized documents.