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1.
Cross-Company Churn Prediction (CCCP) is a domain of research where one company (target) is lacking enough data and can use data from another company (source) to predict customer churn successfully. To support CCCP, the cross-company data is usually transformed to a set of similar normal distribution of target company data prior to building a CCCP model. However, it is still unclear which data transformation method is most effective in CCCP. Also, the impact of data transformation methods on CCCP model performance using different classifiers have not been comprehensively explored in the telecommunication sector. In this study, we devised a model for CCCP using data transformation methods (i.e., log, z-score, rank and box-cox) and presented not only an extensive comparison to validate the impact of these transformation methods in CCCP, but also evaluated the performance of underlying baseline classifiers (i.e., Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbour (KNN), Gradient Boosted Tree (GBT), Single Rule Induction (SRI) and Deep learner Neural net (DP)) for customer churn prediction in telecommunication sector using the above mentioned data transformation methods. We performed experiments on publicly available datasets related to the telecommunication sector. The results demonstrated that most of the data transformation methods (e.g., log, rank, and box-cox) improve the performance of CCCP significantly. However, the Z-Score data transformation method could not achieve better results as compared to the rest of the data transformation methods in this study. Moreover, it is also investigated that the CCCP model based on NB outperform on transformed data and DP, KNN and GBT performed on the average, while SRI classifier did not show significant results in term of the commonly used evaluation measures (i.e., probability of detection, probability of false alarm, area under the curve and g-mean). 相似文献
2.
本文详细介绍了在Visual Foxpro6.O中编制的MGl1.PRG计算程序及其运行方法。 相似文献
3.
中国科学计量指标数据库的设计与实现 总被引:5,自引:1,他引:4
吴振新 《现代图书情报技术》2001,17(1):68-70
简单介绍了中国科学计量指标数据库, 详细阐述了如何进行数据分析和系统设计, 以及指标数据库的功能实现。 相似文献
4.
数据挖掘--极具发展潜力的新领域 总被引:3,自引:0,他引:3
韩江 《苏州市职业大学学报》2004,15(1):56-58
数据挖掘是在数据库中对数据进行一定的处理,从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信 息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现的。这些知识可以用于知识管理、问题求解、制定决策、过程控制 和其他领域。本文分析了数据挖掘技术的相关领域及其基本问题,为获取知识提供了一种新方法。 相似文献
5.
数据挖掘在数字图书馆中的应用 总被引:15,自引:0,他引:15
王艳 《现代图书情报技术》2002,18(5):8-10
在描述数据挖掘技术与方法基础之上,探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。 相似文献
6.
在技术时代,公共图书馆作为实体空间的"场所"价值,是关乎图书馆未来发展的重要内容。从公众认知角度探索图书馆"场所"价值,能够发现影响图书馆事业发展的重要因素。经过全面梳理和系统分析,选择上海图书馆、浦东图书馆和滨海新区图书馆三所代表性公共图书馆在公共平台上的网络评论信息,综合运用Python、Jieba分词、SnowNLP等数据采集与分析工具,从高频词分布、情感分析和时间序列三个维度,对社会公众认知情况进行了文本挖掘。分析结果表明,公共图书馆仍然是重要的公共阅读"场所";公共图书馆"场所"服务颇受欢迎,社会评价极为正面;促进文旅融合发展,是当前社会公众对公共图书馆"场所"价值认知的特征所在。在技术时代,公共图书馆应当高度重视"场所"价值的公众认知新变化,可以将文旅融合作为未来发展阶段的重要内容,助力公共图书馆高质量发展。 相似文献
7.
8.
9.
数字图书馆服务登记系统数据模型设计 总被引:3,自引:0,他引:3
在现有服务多维度描述思想的指导下,以IESR数据模型为基础,设计了数字图书馆服务登记系统数据模型。它包括服务、业务、机构、资源和方法5个核心实体,使数字图书馆服务能够被有效地发布和发现。由DLSR数据模型向UDDI散据模型的映射,可以为DLSR的建设提供一种基于UDDI注册中心的直接的解决方案。 相似文献
10.
随着Web挖掘应用的日益广泛,隐私权保护研究不断增添新问题和新内容.本文分析了Web挖掘中客户隐私权被侵害的主要方式,并从政府、客户以及网络行业三个角度提出了Web挖掘中客户隐私权保护的策略. 相似文献