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摘要论文介绍了8种数字资源长期保存开源软件:Invemo、DSpace、Epfints、Fedora、Dmpal、i-Tor、MyCoRe和OPUS,阐述了它们的产生和发展过程,并从软件概况、技术规范、知识库及系统管理、系统性能及系统维护5个方面进行了比较分析,概括了这些软件的共同点和不同点,希望能够为各机构选择长期保存软件提供参考,并为国内从事数字图书馆系统设计和开发的同行提供参考。 相似文献
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目前图书借阅排行的传统算法是仅按借阅次数排序,该算法存在某些热门图书可能会长期占据排行榜前列之不足。论文提出了新的图书借阅排行算法,该算法综合考虑了借阅次数、复本数、入藏日期和最近外借日期等影响因素,在保证了较好推荐效果的情况下,实现了自动淘汰的机制,解决了传统算法的不足。 相似文献
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2008年,哆啦A梦成为日本首位“动画大使”。在2013年4月6日的东京2020申奥委员会上。又选定哆啦A梦为特殊申奥大使,因为哆啦A梦展现出了日本的核心价值——“尊重和友谊”。哆啦A梦的故事在各地广泛传播,激励着全世界的小朋友和年轻人,鼓舞大家勇敢地追求自我,为实现梦想而努力!忽然有一天,一个自称来自22世纪的猫形机器入穿越时空来到了大雄家。 相似文献
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本文拟通过一次朋友聚会上的即兴魔术表演,尝试在社会心理和人际知觉范畴内,对魔术表演中出现的情状和其背后的动因进行讨论,以兹对魔术作为表演艺术综合体形成更丰富的认知,更好服务于魔术实践活动。情景再现本文将一次即兴表演为例进行讨论。表演发生在2022年春节假期,表演者与老同学相聚茶楼。 相似文献
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吴志祥 武璇 肖倩茹 付慧真 黄颖 南京工业大学经济与管理学院 江苏南京 广州大学计算科技研究院 广东广州 浙江大学公共管理学院 浙江杭州 武汉大学信息管理学院 湖北武汉 《情报理论与实践》2022,45(5):46-52
[目的/意义]由学术不端行为发酵、演变而来的重大负面学术事件(Major Negative Academic Events, MaNAE)给学术共同体、学科发展甚至国家学术声誉带来难以估量的损失。现有研究缺乏对MaNAE产生、扩张及消退的演化过程与参与主体行为机制的深入探讨。[方法/过程]针对MaNAE的多主体、多要素及复杂、动态演进的特征,文章借鉴《理想国》的洞穴之喻,探索性地构建了洞穴之喻(the Allegory of the Cave, AoC)理论模型,辅以描述性时间序列分析方法、分类统计分析方法、全文引文情感分析方法以及内容分析法,展开对MaNAE的量化研究。以安维萨心脏干细胞造假事件为例展开单案例纵向时序研究,基于事件核心人物产出分析学术洞穴演化过程,基于政府基金支持的变化分析反馈效应,基于学术共同体情感分化探讨洞穴演化机制。[结果/结论]结果表明,AoC理论模型较好地阐释了研究问题,为负面学术事件的演化研究提供了新的阐释框架,具有一定的理论与实践意义。 相似文献
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[目的/意义]分析Altmetrics指标与引文量间的相关性,为进一步完善国内科研成果评价体系提供借鉴,探寻影响文献社交媒体影响力的主要因子。[方法/过程]选取Web of Science平台上Library&Information Science(LIS)学科分类下的51321篇期刊论文,采用相关性分析、因子分析、描述性统计等方法,分别探寻Altmetrics指标与引文量、Altmetrics指标之间的相关性,对比不同时段与全时段文献、高被引文献与全文献在相关性测度时的差异,并提取出3个能最佳解释Altmetrics影响力的共性因子。[结果/结论]WoS被引量和Scopus被引量显著相关。从整体来看,被引频次与Altmetrics指标间相关性较弱。从不同时间阶段来看,以2010年“Altmetrics”概念提出的元年为节点,前后两个时间阶段的Altmetrics指标值及其相关性确实发生了显著变化。此外,高被引文献的被引量与Altmetrics指标间的相关性普遍加强。 相似文献
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[目的/意义]政府数据开放具有重要的价值意义,研究政府数据开放价值实现的机理,为政府部门把握工作重点和其他利益相关者参与价值实现提供参考。[方法/过程]从数据生态系统构成要素出发归纳政府数据开放价值实现的影响因素,构建系统动力学模型并进行仿真分析。[结果/结论]综合价值实现过程及影响因素而构建的系统动力学模型能够更加全面反映政府数据开放价值实现系统运行规律,政府开放数据的数量与质量、价值实现的利益相关者以及环境因素均影响政府数据开放价值的实现。 相似文献
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[目的/意义]大数据环境下,传统的竞争对手识别方法存在局限性,文章针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一,基于互联网下顾客价值领先战略,从消费者角度出发,选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系;第二,以顾客评论作为数据源,通过对评论文本分析,提取顾客关注的产品特征;第三,基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分;第四,基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型,并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验,证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。 相似文献