意义建构理论要义评析

意义建构理论形成于20世纪60年代。该理论的核心内容是信息不连续性、人的主体性以及情境对信息渠道和信息内容选择的影响。     

基于关联的层次评价方法及其在网站评价中的应用研究

由于评价指标间常存在关联,本文提出了一种基于关联的层次评价方法.该方法通过λ模糊测度对指标和指标集的重要程度建模,通过判断矩阵求解评价指标的Shapley值,通过Marichal熵求解指标和指标集的重要程度,通过Choquet积分自下而上计算方案的综合评价值.该方法仅需决策者提供评价指标Shapley值的评断矩阵,在实际中可操作性强.文章最后通过对B2C电子商务网站的评价验证了方法的合理性和有效性,并证明了指标间相互独立的评价问题是指标间存在关联评价问题的特例,同样可以采用本文所提出的方法加以解决.     

维基百科信息自组织模式探析

维基百科是基于wiki理念和技术发展起来的.它按照自组织的模式运作,通过网络用户的参与迅速发展,最终形成了超大规模的网络百科全书,目前已涵盖了人类所有知识领域.维基百科以自身取得成功的事实,说明自组织、开放性的wiki理念不仅是完全实际可行的,还使知识生产与共享的方式发生了根本的变化.就知识的平等发布和共享、知识的自组织演进和自组织管理方面来看,维基百科是有益而成功的尝试.     

中外合作数字参考咨询服务的比较研究

针对中外合作数字参考咨询服务(DRS)的咨询方式、服务对象、服务内容、响应时间、合作程度、实时咨询时间、实时咨询功能、网络表单设置、合作方式进行比较分析，找出我国与国外合作数字参考咨询服务方式中存在的差别与差距，提出我国开展合作DRS应当引进或开发先进的DRS软件系统;组建全国合作网络;建立规范化的数字参考咨询标准和质量评价体系;建立高质量的知识库;建立高水平的数字参考咨询队伍。     

信息可视化进展研究

信息可视化(InfoVis或Ⅳ)是信息资源管理的热点研究课题之一.它在数字图书馆(DL)和人机交互接口(HCI)、数据仓库(DW)与数据挖掘(DM),以及知识管理(KM)等领域得到迅速发展与应用.10多年的实践证明它已成为一个跨学科、影响深远的研究领域.文章论述了信息可视化的研究进展,对信息可视化的研究与应用等专题进行了探讨.     

基于KNN的图像自动分类模型研究

所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。     

用户需求嵌接、流程驱动、情景敏感型9-9网络参考咨询服务——中国科学院国家科学图书馆网络参考咨询服务新进展

全面介绍中国科学院国家科学图书馆在"读者至上、需求为本"的新型服务理念下,在国内外图书馆界首次开展9-9的实时咨询服务,采用页面共览、嵌接和情景敏感等先进技术,增强解答直观性,将咨询服务全程地嵌入用户环境和流程之中.通过网络化服务组织与个性化服务相结合,实现向不同IP的读者推荐相应的学科馆员或本地咨询馆员.全面开展服务流程自动化管理和服务质量控制及其规范管理,更有效地提高服务质量和效率.     

A pipelined architecture for distributed text query evaluation

Two principal query-evaluation methodologies have been described for cluster-based implementation of distributed information retrieval systems: document partitioning and term partitioning. In a document-partitioned system, each of the processors hosts a subset of the documents in the collection, and executes every query against its local sub-collection. In a term-partitioned system, each of the processors hosts a subset of the inverted lists that make up the index of the collection, and serves them to a central machine as they are required for query evaluation. In this paper we introduce a pipelined query-evaluation methodology, based on a term-partitioned index, in which partially evaluated queries are passed amongst the set of processors that host the query terms. This arrangement retains the disk read benefits of term partitioning, but more effectively shares the computational load. We compare the three methodologies experimentally, and show that term distribution is inefficient and scales poorly. The new pipelined approach offers efficient memory utilization and efficient use of disk accesses, but suffers from problems with load balancing between nodes. Until these problems are resolved, document partitioning remains the preferred method. Alistair Moffat was supported by the Australian Research Council, the ARC Special Research Center for Perceptive and Intelligent Machines in Complex Environments, and the NICTA Victoria Laboratory. William Webber and Justin Zobel were supported by the Australian Research Council. Ricardo Baeza-Yates was supported by Grant P01-029-F from Millennium Initiative of Mideplan, Chile; and by the University of Melbourne as a visiting scholar at the time this project was undertaken.