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11.
数据挖掘技术在图书馆增值服务中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了数据挖掘技术的基本情况,提出数据挖掘技术在图书馆增值服务中应用的几个方面:读者数据挖掘、数据资源挖掘和学科发展趋势挖掘。设计出图书馆增值服务中采用数据挖掘技术构想,为提高图书馆服务水平提供思路和参考。 相似文献
12.
基于文献的知识发现的应用进展研究 总被引:15,自引:0,他引:15
本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。 相似文献
13.
基于User-Ontology的图书馆用户数据挖掘研究 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于目前图书馆用户数据挖掘精度与效率不高的问题,本文提出一种基于User—Ontology(用户本体)的图书馆用户数据挖掘的研究思路,从而在语义层面上实现对用户数据的挖掘。文章首先分析了图书馆现有用户数据挖掘中存在的主要不足,其次介绍了目前国内外不同领域用户本体的研究与构建情况,最后在构建图书馆通用用户本体的基础上,提出了基于用户本体的图书馆用户数据挖掘系统的优势、总体框架与功能构成。 相似文献
14.
新型阅览室应用交嵌式组织模式研究 总被引:3,自引:0,他引:3
指出了图书馆现有单一服务模式的弊端,提出了建立多功能交嵌式组织模式的新型阅览室,实现一体化服务,提高图书馆服务效益。 相似文献
15.
用科学发展观分析了我国图书馆事业与其他事业发展不平衡、图书馆事业内部发展不平衡的种种现状,提出要用科学发展观采加以解决,要充分认识并利用以人为本,内部力争是根本这一图书馆事业发展的基本规律,要努力创造各种条件使我国图书馆事业永久持续发展,要加强行政部门对图书馆事业的科学管理使之发挥更大效益和获得更大支持。 相似文献
16.
论新世纪图书馆学人才培养模式的构建——对培养宽口径、厚基础、精专业的创新性“复合型”图书馆学人才的思考 总被引:1,自引:0,他引:1
新世纪呼唤新型的图书馆学人才培养模式。文章主要阐述了如何构建宽口径、厚基础、精专业的创新性“复合型”图书馆学人才培养模式,并进一步论述实现图书馆学人才培养模式的途径。 相似文献
17.
利用引文索引数据挖掘学科交叉信息 总被引:6,自引:1,他引:6
本文主要讨论如何利用数据挖掘方法对引文索引数据进行分析 ,以获取有关学科交叉的信息 ,并对 2 0 0 0年度CSSCI的引文数据进行具体分析 ,获得一些有意义的结果 相似文献
18.
基于XML和关联规则的Web挖掘研究* 总被引:4,自引:1,他引:4
首先对Web挖掘、关联规则分析及XML作了简要介绍,提出了基于XML和关联规则的Web挖掘研究思想,随后对XML结构挖掘、XML内容挖掘和基于XML的Web日志挖掘进行讨论,建立了一个较为完整的XML挖掘体系。 相似文献
19.
论网站信息咨询服务模式 总被引:15,自引:0,他引:15
目前,对于网站信息咨询概念的认识尚不统一。网站信息咨询的主要模式有:基于资源重组的知识化信息服务,依托应用系统的智能化服务,基于用户需求的个性化服务,基于实时联动的交互式咨询服务等等。网站咨询服务具有快捷方便、超越时空、动态发布、资源共享、智能管理、安全可靠、实时交互、服务主动等优点。其存在的问题主要表现于思想认识、经费投入和技术、法规保证方面。参考文献8。 相似文献
20.
This research analyzed a dataset of academic libraries' posts on Facebook. It applied a text and data analytics approach to a dataset collected from the Facebook posts of academic libraries at the top 100 English-speaking universities, as listed by the 2014 Shanghai World University Rankings. The dataset is from a two-year posting history of 18,333 unique posts, 113,621 likes, and 3401 comments. Less than a quarter of the libraries had more than 2000 post-related likes, and only seven received more than 100 comments on their postings. Content analysis identified the most prevalent single word (unigrams), bigrams (two-word sequences), and trigrams (three-word sequences) in high and low engagement content. Semantic analysis identified the semantic categories for posts with high and low engagement. The findings can assist academic libraries in their social media strategies for engagement, marketing, and visibility. 相似文献