基于垂直搜索引擎的学校网站的研究与建设

1垂直搜索引擎研究现状 垂直搜索引擎是针对某一行业、某一特定人群的特定需求而提供具有一定价值的信息和相关服务,是搜索引擎的细分和延伸,通过将网页库中的某类专门的信息进行整合,定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户.为了做好垂直搜索,既要做好信息检索环节,更要做好信息采集环节与业务相关的结构化数据和元数据的提取和挖掘工作.目前垂直搜索的数据的应用方向很多,比如供求信息搜索、MP3搜索、地图搜索和图片搜索等.     

互联网环境下国外健康信息替代搜索研究的回顾与展望

[目的/意义]健康信息搜索对改善人们的健康水平具有重要作用。近年来由非医学专业人士辅助他人搜索健康信息的现象受到了学者的关注,对这一现象的研究将有助于弥合数字不平等对人们健康信息获取造成的差异。[方法/过程]以国外已有的相关研究成果为基础,梳理健康信息替代搜索的概念内涵和理论基础,并从现有文献的研究方法、影响因素和行为特征三个方面对健康信息替代搜索的知识体系进行分析,最后从理论研究和实践探索两个维度进行前沿展望。[结果/结论]研究发现,国外现有的健康信息替代搜索大多局限于现象层面的分析,对主体参与动机、信息交换过程和效果机制的研究都不够深入,我国图书情报领域的学者在这一研究方向上有进一步探索的空间。     

知识网络结构、跨界搜索对组织突破性创新的影响:美国人工智能技术领域专利的分析

知识要素之间耦合形成的知识网络结构和跨界搜索是突破性创新形成的前端因素,知识网络结构特征和跨界搜索程度的不同,对突破性创新影响也不同。研究者利用美国人工智能技术领域的专利数据,构建了243家组织的知识网络,并考察了知识网络中心势、结构洞以及跨界搜索对相关组织的影响。研究表明,知识网络中心势、结构洞与组织突破性创新绩效呈正相关的关系;知识网络中心势、结构洞与跨界搜索呈正相关的关系。同时研究也验证了跨界搜索会正向影响突破性创新,并呈现部分中介效应。     

本土制造企业低端颠覆的理论与案例研究

处于后发劣势的本土制造企业,已经很难通过跟随和模仿创新实现赶超。快速变化的技术环境和丰富多样的市场需求,为本土制造企业提供了颠覆赶超的机会。但已有研究对颠覆性创新实现过程与机理的研究较为匮乏。通过对小米公司的探索性案例研究,构建了本土制造企业实现颠覆性创新的理论模型。模型表明：基于非主流的低端市场、利基市场的市场定位颠覆,差异化的服务设计颠覆以及运营模式颠覆是本土制造企业颠覆主流市场在位企业,实现成功赶超的有效模式。知识搜索（同行搜索和跨界搜索）是本土制造企业实施颠覆性创新的知识与信息来源,机会能力是本土制造企业通过知识搜索实现颠覆性创新的核心能力。     

大数据背景下的网络信息采集策略研究

介绍了网络爬虫技术的运行原理,分析了作为搜索引擎核心技术的通用网络爬虫的搜索策略,进而实现了采用两种搜索策略的网络爬虫,并在互联网中进行了信息爬取,最后比较总结了两种搜索策略的技术特点及优化研究方向。     

基于元人种志和模糊DEMATEL的大学生信息搜索行为研究

在信息爆炸式增长的今天,信息搜索成为图书情报领域关注的热点。文章通过元人种志方法探究大学生信息搜索行为影响因素,形成大学生信息搜索行为影响因素集,并通过模糊DEMATEL法识别关键影响因素,针对这些关键影响因素提出建议,其中包括培养大学生信息搜索能力,以及提高高校图书馆信息服务能力。     

离岸集装箱码头新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配

离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式。新装卸工艺模式是通过在离岸集装箱码头附近的陆域地带建设陆域集疏运堆场,与离岸集装箱码头进行协同装卸作业的模式。陆域集疏运堆场堆存空间分配的目标是满足离岸集装箱码头装卸作业预翻倒要求;单批次输送集装箱的量受到陆岛运输最大通行能力限制。根据上述目标与特点,构建新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配模型,并设计蒙特卡洛树搜索算法进行求解。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明该方法能够满足陆域集疏运堆场堆存空间分配需求并提高离岸集装箱码头的吞吐能力。     

基于混合局部搜索方法的大规模车辆路由问题求解研究

车辆路由问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是一种复杂的组合优化问题,属NP-hard问题。文章对大规模的容量受限的车辆路由问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP)进行了分析和建模,并设计了一种混合局部搜索方法(Hybrid Local Search Approach,HLSA)对问题进行求解。所设计的HLSA中,主要利用传统局部搜索和大规模邻域搜索对解的邻域进行搜索。最后,通过对基准测试数据的计算,验证了HLSA对大规模CVRP的有效性。     

人工智能搜索服务的演化风险与法律规制

人工智能搜索服务经历了从PC端到移动端的载体之演化,以及从信息检索到信息挖掘的技术之演化。过快的演化速度产生了潜在风险的隐忧：在经济层面,互联网平台企业可能会利用搜索功能滥用信息优势;在社会层面,人工智能搜索服务造成了信息茧房效应,并助推群体极化;在伦理层面,人工智能技术的异化催生了人的异化,人类从信息主体蜕变为主要靠直觉、惯性浏览和使用信息的客体。搜索中立能为风险规制提供价值指引,应当实现从消极中立向积极中立的观念变革,既要防范搜索服务提供商因追求垄断利润所造成的信息扭曲,更要防范因人工智能迎合用户偏好精准投放而产生的信息扭曲。人工智能搜索服务应通过如下路径予以法律规制：一是要实现平台垂直搜索与跨平台搜索功能的分离;二是要实现竞价排名的强制性信息披露;三是要实现精准推送功能可以通过人为操作关闭。     

面向敦煌壁画的移动视觉搜索模型研究

[目的/意义]保护敦煌文化遗产,为敦煌壁画提供移动视觉搜索服务,以助用户高效、便捷地获取敦煌壁画丰富知识资源。[方法/过程]构建基于BoW的图像底层特征匹配和基于主题标签的高层语义关联的移动视觉搜索模型,用SIFT提取图像局部特征,K-means生成有K个视觉单词组成的视觉词典,计算图像映射到视觉词典的TF-IDF向量,通过内积计算相似度匹配图像并排序;根据图像主题添加语义标签,提取最匹配图像的标签实现语义关联搜索;最后收集1200张敦煌壁画图片验证模型的有效性。[结果/结论]在视觉单词数为1000时BoW+SIFT的图像搜索耗时163ms,且图像大小在0.5-2.5倍范围的准确率在83.7%以上,可有效搜索主题语义关联图像。