图书馆服务链模型构建

对图书馆服务链的特点、分类、模型以及图书馆服务链与知识组织链、用户知识需求链之间的关系作了分析与研究，指出图书馆服务链是为用户提供全过程、全方位、一体化、个性化知识服务的最有效方法。     

多维技术在面向学科知识仓库中的使用*——以构建多维电子期刊数据库模型为例

通过对多维数据库的分析，提出多维技术可以应用到面向学科的知识仓库中。以构建三维数据立方体结构电子期刊数据库模型为例，对数据立方体模型进行简单定义，分析切片、切块、钻取、旋转等各种多维操作动作。采用多种途径实现多维数据库的物理存储。     

基于证据理论的遴选图书综合优先度评价模型

提出一种基于D-S证据理论的遴选图书综合优先度评价方法。该方法首先建立评价过程框架和图书的三类需求模型，然后针对遴选图书，以其三类需求的需求程度作为D-S证据理论中的证据，以基本可信度分配值描述专家的不确定的需求优先度评价，最后提出一种证据权重不一致情况下的证据合成算法来完成优先度的综合评价。     

教育评估系统模型的设计与实现

评估工作计算机化可以减少人为的错误与客观因素的干扰,增强评估的稳定、透明与公正性。文章论述了计算机实现模型的设计和实现,包括系统结构以及角色安全模型、量化模型、智能约束模型等建模技术。     

基于OKAPI的XML信息检索实现研究

OKAPI能实现强大的自由文本检索与评价功能,但要实现基于XML的信息检索,却要做适当改造。改造时,一方面尽量不破坏原有系统的体系结构,又要能实现对XML文档的索引、查询和表示。为此,必须完成面向XML的文档预处理和索引、面向XML的文档检索及检索模型的选择。图3。公式3。参考文献10。     

图书馆图书采购模型的探讨与应用

通过定量分析方法,建立了资金在各图书类别中的分配模型,以及同类别下不同图书复本量的确定模型。模型有助于合理分配资金,达到图书采购预期效用。表1。图2。公式1。参考文献6。     

论政府信息资源生命周期管理

政府信息资源从产生到消亡是一个完整的过程,符合生命周期思想的内涵。政府信息资源周期的4个阶段是:产生期、处理期、应用期、衰退期。构建政府信息资源生命周期管理模型,以初步构筑起政府信息资源生命周期理论体系。图1。参考文献10。     

电子政务动态信息采集模型的研究

电子政务动态信息采集模型的设计,要有高效、便利的信息采集平台,支持多种数据格式,提供丰富的检索手段,有支持数字信息的安全管理与审核机制,有开放的多元化的信息资源发布平台,提供资源整合手段。其各项功能由6个子模块提供。图1。参考文献7。     

基于域加权词频法的XML文档级检索实现与评价

利用BM25F模型,通过实验,在INEX 04数据集的基础上,实现了对多个域(元素)词频进行加权的XML文档级检索。XML文档结构的确蕴含了一定的语义信息。利用这些语义信息,可以提高检索性能。表2。图1。参考文献16。     

Two-stage statistical language models for text database selection

As the number and diversity of distributed Web databases on the Internet exponentially increase, it is difficult for user to know which databases are appropriate to search. Given database language models that describe the content of each database, database selection services can provide assistance in locating databases relevant to the information needs of users. In this paper, we propose a database selection approach based on statistical language modeling. The basic idea behind the approach is that, for databases that are categorized into a topic hierarchy, individual language models are estimated at different search stages, and then the databases are ranked by the similarity to the query according to the estimated language model. Two-stage smoothed language models are presented to circumvent inaccuracy due to word sparseness. Experimental results demonstrate that such a language modeling approach is competitive with current state-of-the-art database selection approaches.