厚数据研究综述

文章通过回顾厚数据研究的理论起源和发展,利用WOS和CNKI检索相关文献,梳理国内外厚数据研究现状,剖析和解读研究中的前沿热点和问题,为后续研究提供支持和建议。当前国内外厚数据相关研究主要集中在厚数据定义研究、厚数据应用场景研究和厚数据分析方法研究等方面,未来应继续围绕基础研究问题进行深入探索和改进,并尝试在厚数据融合研究、厚数据方法研究和厚数据应用研究等方面不断进行拓展。     

多维视角下智能传播研究的学术图景与发展脉络——基于CiteSpace科学知识图谱的可视化分析CSSCI

本文选择中国知网(CNKI)和Web of Science(WoS)数据库,采用可视化文献计量软件CiteSpace对中外智能传播研究的学术场域、研究议题、发展演进进行分析。研究发现,自2016年以来智能传播引发了中外学界的高度关注,智能传播研究集中关注了人工智能在新闻业的应用、人机关系与技术伦理、人工智能应用中的风险应对及防范等议题,具有明显的相似性与关联性,中外智能传播研究也体现了不同的研究趋向。梳理智能传播研究的阶段性特征,有助于发现智能传播学术图景与发展脉络,未来的智能传播研究将不断拓展研究视角、更新研究方法、加强交流合作。     

Matlab数字图像处理与矩阵概念及运算教学的融合

矩阵的理论和矩阵算法在数字图像的分析和处理中应用广泛,在矩阵的概念及其运算的教学过程中结合现代信息技术,运用数字图像将矩阵可视化开展教学设计。文章借助Matlab软件中各类函数进行数字图像处理实验,演示图像矩阵的加法、减法、数乘以及乘法运算。     

思维可视化在本科医学生教学中的应用研究设计——以《耳鼻咽喉头颈外科学》见习教学为例

为提高本科医学生临床见习教学效果,将思维可视化工具应用于课程教学活动中,强化师生间的交流互动,达到个性化教学,提高学生的自主学习能力。     

基于主成分分析法的科技期刊评价方法

针对目前科技期刊评价方法中存在的指标之间相关性问题和指标权重选取问题,提出了基于主成分分析的科技期刊评价方法.该评价方法通过相关系数矩阵的特征向量将评价指标线性变化成彼此独立的主成分,根据主成分累计贡献值确定主成分的取用维数,由主成分方差确定权重.其优点是:可以消除由于指标间的相关性带来的偏差,降低计算维数,从而降低指标选择的难度,提高评价结果的可信度;此外,可以消除人为确定指标权重引起的弊病,使评价结果更具客观性和准确性.     

基于图的Web信息可视化探析

可视化技术被广泛应用于各个领域,它将数据集以二维或三维图像的方式展现出来,更有利于发现数据分布的特点,以及数据中蕴含的模式特征。本文首先介绍了图结构及其表示方法,在此基础上介绍了两种基于图的可视化模型方法:力导向分布可视化方法与发散分布可视化方法,并详细介绍了两种方法的原理和实现方式;两种方法并没有提供图中各节点的重要度信息,而实际中图中的各节点的重要度往往不同,本文并针对节点的属性与重要度提出了可视化改进建议,介绍了PageRank算法,并利用它计算图中各节点的重要度,最终映射为可视化属性;最后通过Google搜索结果获取了大学关联图,进行了节点重要度计算与可视化实例解析。     

信息可视化与AquaBrowser Library

讨论了信息可视化交互和视觉设计。结合Aquabrowser Library,阐述了信息可视化在图书馆OPAC中应用的意义,讨论了书目信息检索与信息可视化技术融合需关注的一些问题。     

GIS在文献信息管理中的应用

总结地理信息系统在文献信息管理中的应用,国内外的许多图书馆正寻求利用GIS提供信息服务的途径,因而成为图书馆界探讨和研究新热点.介绍地理信息系统在图书馆的应用,该技术在图书馆管理中的应用,GIS的服务策略以及基于GIS技术的文献信息管理设计与实践,并提出应用GIS技术在文献层面实现可视化管理的设想.     

信息检索可视化的主流路径

可视化主要是利用人的视觉来理解信息.人的视觉系统是信息获取的主要渠道,据研究,人类70%的信息主要是通过视觉来获取的.科学家们发现,视觉不仅是信息获取的手段,同时也是信息处理的手段.这种处理不是线性的,而是并行的处理过程.并行的处理过程在效率和方式上都比线性处理更优越.     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。