应用三阶段数据包络模型分析R&D 效率

文章基于三阶段DEA 方法对我国区域R&D 效率进行了测算分析,实证结果表明：环境效应和随机因素对 R&D 效率产生了重要影响;我国区域R&D 整体效率水平不高,R&D 效率提升的空间还很大。因此,文章进一步提出在 加大政府对科技力度、提高信息化水平和贸易依存度的同时要注意R&D 经费支出的有效性、善于利用外商直接投资所带 来的技术溢出效应和实现R&D 人员的有效利用以提高R&D 整体效率的建议。     

信息资源共享与专利保护一致性与冲突性研究

在知识经济时代,信息资源共享一方面保障了公众获取信息资源的知情权,提高了信息资源的利用效率,一方面又带来了可能侵犯专利权的风险。针对信息资源共享与专利保护的一致性和冲突性两方面,本文将着重研究它们深层次的关系,探析内在逻辑,指出这是个人利益与社会利益的一对博弈,并就此提出具体的措施和对策     

消费者在线购物车放弃行为影响因素的实证研究

网络购物的迅速发展,带来消费者在线购物车放弃行为的盛行.这一放弃行为,受到成本、商品、流程、服务、安全和经验等因素的影响,并据此提出研究假设与模型.实证研究表明,当网购成本、网购商品、网购流程、网购服务、网购安全与消费者心理预期越不相符时,当消费者网购经验越丰富时,消费者在线购物车放弃行为的可能性越大.     

浙江大学图书馆与院系资料室的共建模式

文摘文献资源保障体系建设是高校的一项重要工作,实现全校文献资源共建共享是工作的基础。本文简单叙述了浙江大学图书馆与院系资料室共建的背景及资料室概况,并对目前已经开展的院系共建模式进行了介绍和探讨,提出了共建中需要注意的问题。     

合作信息查寻与检索的知识共享模型

合作信息查寻与检索（CIS&R）是一种社会群体性的认知行为,其最终目标是满足用户理解和利用信息的需求,提高和完善用户的知识结构。在文献调研的基础上总结合作信息查寻与检索框架模型的两种构建方式：基于传统模型的扩展改善与基于特定领域的概括归纳。讨论该领域的知识共享研究现状,提出CIS&R的本质是知识共享过程。从情境及任务的视角出发,在社会认知观的指导下构建CIS&R知识共享模型,讨论该模型的4个主要构成要素：共享主体、共享客体、共享行为及共享情境。指出所构模型的局限性,展望基于该模型的进一步研究内容。图2。参考文献18。     

面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是解决电子商务推荐问题的重要方法之一.针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,提出一个基于事务矩阵和用户兴趣度的关联规则挖掘算法(Matrix-and-Interestingness-based Association Rules Mining,MIbARM).该算法仅需扫描一次数据库,并在挖掘过程中不断缩小算法搜索空间以避免生成冗余候选项,同时避免了冗余规则挖掘,从而提高了挖掘效率.最后,在四组人工数据和160种参数组合的数值实验环境下,引入Apriori、CBAR 及BitTableFI算法对MIbARM进行对比验证.结果表明,在不减少有趣规则的前提下,MIbARM不但可有效避免冗余候选项集的产生,而且大幅减少了冗余规则数量,极大提高了算法的搜索效率,同时提升了个性化推荐的质量,更适用于移动电子商务环境下的个性化推荐问题.     

哲学方法:图书情报学研究中的一个难题

从图书情报学方法论的视角,对新时期以来的哲学方法大争论和知识论的讨论进行回顾。认为:新的哲学方法的引进,不单单是方法论的问题,而是与认识论紧密相连(知识论从属于认识论),是认识论(知识论)的观念转变在先,方法引进在后;观念的变革,有待于研究者找到新的哲学观念,与图书情报学理论的"视界融合";要达到这一目的,研究者必然具备深厚的西方现代哲学修养,以及对当代图书情报学理论现状和问题的深入了解。     

基于概念格的Folksonomy知识组织研究——Tag Spam过滤指标权值配置

随着Folksonomy在实际应用中的日渐普及和声望的不断提高,其在应用中存在的问题也逐渐显露出来.恶意Tag和对用户检索行为无效或低效的Tag Spam严重地影响了Folksonomy的实际应用效果.以概念格的理论与技术为基础,首先根据问卷调查与专家智能构建了Tag Spam过滤指标体系,并在传统AHP法配置Tag Spam过滤指标权值基础上,针对评价结果构建了Tag Spam过滤指标概念格.通过基于概念格的关联规则的挖掘对Tag Spam过滤指标的权值配置进行验证,并根据验证结果动态调整相关指标的权值,从而实现Tag Spam过滤中指标权重的动态合理配置.对构建科学客观的Folksonomy中Tag Spam过滤指标权值配置方案进行了探索.     

基于文本的应急知识模式提取方法研究

应急知识模式是关于突发事件演进规律的知识,因而是应急领域知识库的重要组成部分.应急知识模式提取有助于应急工作者有效了解事态现状和快速做出应急反应,进而降低事件负面影响.本文研究如何从海量应急领域文本中抽取应急工作者关注的知识模式.我们用自然语言处理技术(NLP)从无结构海量应急领域文本中提取描述突发事件的特征事实,并通过提取特征事实之间的因果推理关系和并列作用关系,来构建知识的特征事实依赖图(FEDG)模型.基于FEDG模型,我们提出使用闭合约束搜索算法提取应急知识模式.通过实验及其分析证明本方法对知识模式提取具有较好效果.     

How do congressional members appear on the web? Tracking the web visibility of South Korean politicians

The web visibility of politicians has substantial implications for the internet and politics. In this regard, the present paper examines the web visibility of South Korea's 18th National Assembly members. This study identifies those members with the highest web visibility and determines the factors affecting their web visibility by using a set of socio-demographic variables indicating web visibility. The concept of web visibility is operationally defined as the number of web mentions of each congressional member. Web mentions of the name of each congressional member were collected across many platforms, including blogs, images, news, and websites, by using a Naver search tool based on the API, and relationships between the web visibility of the members and their socio-demographic attributes (their gender, age, term, constituency, and party affiliation) were analyzed using Kruskal–Wallis, Median, and Mann–Whitney U tests. The most visible politicians in the Korean webosphere had highly qualified political careers and prominence, and the difference in politicians' web visibility depended on their political attributes (their term, constituency, and party), not on their demographic attributes (their gender and age). These findings suggest that politicians who build political power and influence through their political career in the offline world are likely to be more visible in the webosphere. Further, an integrated indicator based on politicians' web visibility status can reflect their “ubiquitous presence” in Korea's digitalized society.