Employee relationship and knowledge sharing: a case study of a Taiwanese finance and securities firm

Knowledge Management Research & Practice - Knowledge is a very important resource for preserving valuable heritage, learning new things, solving problems, creating core competences, and...     

信息资源管理与知识管理关系初探

文章讨论了信息资源管理与知识管理的产生时间、内涵与背景的异同，分析了两者的历史联系，指出了它们是人类解决信息问题的不同思路和实现方式．     

专利权的实质是什么？——兼议“自己专利抗辩”

一、问题的提出专利权究竟是什么权?对此,目前我国知识产权界一种有代表性的观点认为,专利权的实质是国家授予专利权人在一定期间内的独占的实施权(或排他权)。所谓独占的实施权,从字面上理解,其含义是指专利权人独自享有的实施自己专利的权利。     

一种有效缓解数据稀疏问题的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法依据共同评分项目计算用户相似度, 进而产生推荐项目。然而, 随着用户和商品数量的不断增加, 用户共同评分的项目会越来越少, 甚至没有, 因此传统协同过滤推荐算法对用户之间相似度的衡量将会越来越不准确, 从而影响推荐系统的性能。针对这一问题, 本文对用户相似度的计算方法进行了改进, 提出直接相似度和间接相似度的概念, 同时引入关键人物权重, 进一步提高推荐系统的准确性。     

“互联网+”环境下大学生网络信息消费影响因素的实证研究

[目的/意义]为探究互联网+环境下大学生网络信息消费的影响因素,[方法/过程]通过对国内外研究现状以及互联网发展现状的了解,探讨分析了大学生网络信息消费的内涵、大学生网络信息消费的现状以及互联网+对大学生网络信息消费的影响,并采取实证研究的方式,运用SPSS软件对调查问卷所得数据进行信度分析、效度分析、相关性分析和主成分分析,[结果/结论]得出大学生网络信息消费的主要影响因素,并针对大学生网络信息消费当前存在的问题给出优化对策。     

高校本科生科研的意义、现状与措施

从教学过程、人才培养、科研成果三个角度阐述了本科生科研的意义,并对我国目前高校本科生科研情况作了调查与分析,在此基础上,提出了本列生科研的保障措施。     

团队知识扩散的行为难题与组织学习的内在逻辑

通过对团队知识扩散相关表征的界定,确定了复杂环境下团队知识共享与整合的基本认知。与此同时,对知识扩散行为难题的剖析,引出组织学习是影响其有效配置的内在动力。在此基础上,从学习能力、学习平台、学习效用以及学习氛围等方面充实了团队知识扩散的相关思路。     

Unique-order interpolative coding for fast querying and space-efficient indexing in information retrieval systems

This paper presents a size reduction method for the inverted file, the most suitable indexing structure for an information retrieval system (IRS). We notice that in an inverted file the document identifiers for a given word are usually clustered. While this clustering property can be used in reducing the size of the inverted file, good compression as well as fast decompression must both be available. In this paper, we present a method that can facilitate coding and decoding processes for interpolative coding using recursion elimination and loop unwinding. We call this method the unique-order interpolative coding. It can calculate the lower and upper bounds of every document identifier for a binary code without using a recursive process, hence the decompression time can be greatly reduced. Moreover, it also can exploit document identifier clustering to compress the inverted file efficiently. Compared with the other well-known compression methods, our method provides fast decoding speed and excellent compression. This method can also be used to support a self-indexing strategy. Therefore our research work in this paper provides a feasible way to build a fast and space-economical IRS.     

关于我国教育投入研究:总量、结构及地区差异

研究表明,我国财政性教育投入总量1978年前发展缓慢,波幅较大,1978年后持续快速发展。通过岭回归和面板数据回归分析,发现教育投入受到GDP、财政收入、财政支出、居民储蓄存款余额影响较大,教育投入总额增长更得益于财政支出的增长。教育投入在结构上呈现"三升三降"的特点。教育投入在省际存在重大差异,特别是财政性教育经费占GDP比重,最高省份是最低省份的3·7倍多。     

基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究

专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。