自适应超文本

分析探讨了近年来自适应超文本领域所取得的研究进展以及未来10年某些研究方向的发展前景。     

基于档案MARC元数据实现多级WEB信息检索的研究

国内用MARCAMC标准开发档案信息系统和WEB信息发布是个空白。本文对中国档案MARC信息组织的计算机系统进行研究 ,多级WEB信息检索实现了文件—案卷—类别—全宗双向的等级连接和远程检索。文章研究多级著录的格式控制与多级检索的实现算法 ,并以ASP技术现实了MARC信息WEB发布。MARC的目录信息组织有其不可替代的优势     

基于支持向量机的大学生网络信息偶遇影响因素研究

[目的/意义] 研究网络环境下大学生群体的信息偶遇敏感影响因素,以指导大学生群体提高信息偶遇能力,继而提升大学生信息素养。[方法/过程] 使用信息增益分析各影响因素与信息偶遇发生频次之间的相关性,构建敏感影响因素模型,并进一步利用支持向量机（SVM）建立信息偶遇频次预测模型。[结果/结论] 与发生信息偶遇最相关的10个影响因素分布于信息用户、偶遇信息、网络环境、情境因素4个维度;模型分类预测精度达82.96%,说明SVM对预测信息偶遇频次有良好效果。     

基于行为-内容融合模型的用户画像研究

[目的/意义]为识别并去除非理性投资者的网络评论,提升评论的专业程度与质量,促进理性投资,本文以识别股吧中的用户是否属于噪声投资者为研究任务,进行用户画像。[方法/过程]对股吧的用户发文内容进行深度用户表示学习（deep user representation learning）,结合股吧用户的粉丝数量、影响力、关注量、自选股、吧龄、发帖量、评论量、访问量等行为特征,提出一种行为-内容融合模型（behaviour and content combined model,BCCM）,并在标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,该模型对噪声投资者识别的F1值为79.47%,优于决策树方法（69.90%）、SVM方法（75.61%）、KNN方法（73.21%）和ANN方法（74.83%）。在噪声投资者识别这一特定用户画像研究任务中,通过利用深度用户表示学习引入文本内容特征,能够显著提升用户画像的各种评价指标。     

一种层次化的科学知识结构发现方法

[目的/意义]提出一种新的层次化科学知识结构发现方法,为优化知识结构发现过程,改善知识组织形式提供借鉴。[方法/过程]利用LDA主题模型构建层次化的科学知识结构发现方法,依据主题间平均相似性自动确定知识结构层数,通过在"文档-主题"概率矩阵中自动筛选阈值截取各主题文献子集,最后采用树形图展示科学领域的知识结构,发掘知识间的关联性和继承性,并与层次主题模型HLDA方法进行比较。[结果/结论]通过实证研究与对比,证明本文提出的方法得到的知识结构更优,知识主题表征性更强且运行效率更高,并在单层主题区分度和层间主题继承性方面较HLDA方法有较大提升。     

运用数字化实验教学推动新课程改革

围绕新课程改革,针对目前实验教学状况,阐述如何适应新课改的要求,进行实验教学。     

网络论坛在英语写作课中的应用研究

本文以网络论坛在英语写作课中的应用为主题,分析了基于网络论坛的混合学习、建构主义等学习理论,阐述了网络论坛在英语写作课中起到的促进师生互动交流、提高学生学习兴趣、使学生进行有意义的知识构建的作用。在此基础上,设计了适用于网络论坛的写作课应用模式,并进行了教学实践。     

资源评价系统的设计与实现

针对目前资源评价中指标单一、计算过程复杂等问题,基于层次分析法并利用JSP、VB语言设计出一套资源评价系统。实验表明,该系统能依据所设置的指标快速、准确地对资源进行综合评价,并支持管理人员对各项指标、参数进行随时修改,具有一定的灵活性。     

大众传播理论视野下的图书馆工作

随着社会信息化进程的不断加快,图书馆信息环境产生了巨大变化,图书馆工作面临着新的机遇和严重挑战。在这种背景下,我们从传播学视角出发,借助大众传播理论来认识图书馆工作十分必要。大众传播理论中的“使用与满足理论”“培养分析理论”“知识沟理论”“议程设置功能理论”“个人差异理论”对图书馆工作影响巨大。参考文献6。     

智能可穿戴健康技术用户行为研究的系统综述

[目的/意义] 系统性梳理和总结智能可穿戴健康技术用户行为研究进展,为促进相关理论研究和实践发展提供参考。[方法/过程]遵循系统性文献综述的范式,从Web of Science、PsycINFO和CNKI等多个数据库中检索并筛选得到74篇相关文献,采取主题分析、时序分析和元分析等定性与定量相结合的方法分析文献资料。[结果/结论]该领域的研究主题可归类为技术采纳、持续使用、用户卷入和健康行为。其中,技术采纳的研究由于数量较多且理论化程度和解释力较高被认为已取得一定进展,其余主题的研究则尚处于初步探索阶段。对未来研究的展望主要包括:将用户行为研究从消费者级别产品拓展到医疗级别产品;加强持续使用的理论解释;构建新的理论来解释复杂的用户卷入现象;探究智能可穿戴健康技术促进健康行为的路径和边界条件等。