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21.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。  相似文献   
22.
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。  相似文献   
23.
科学数据不仅是科学研究的成果,也是科学研究的对象与工具,是科研机构、科研人员研究交流的重要资源。科学数据管理是对科学数据进行搜集、整理、保存、共享,促进科学数据的价值再提升。随着FAIR原则研究的不断深入,越来越多的机构接受并支持该原则成为科学数据管理的国际准则。文章以河海大学为例,从系统架构、质量控制、服务体系等方面探究高校机构知识库在科学数据管理方面的应用以及实践科学数据的可发现、可访问、可互操作、可重用等原则,旨在为机构知识库在FAIR原则背景下实现科学数据的有效管理提供对策和参考。  相似文献   
24.
新媒体时代,图书馆“短视频+”服务可以满足读者碎片化学习需求,对其现状及发展策略的研究有利于提升图书馆服务推广效果。论文以抖音、B站、微博视频号、微信视频号为研究对象,调查我国省级公共图书馆和高校图书馆“短视频+”服务的现状,通过对比粉丝数、获赞量、作品数量及内容特点,揭示“短视频+”服务的不足之处,提出了从管理规范、功能定位、平台特色、营销理论、服务模式五个方面提升图书馆“短视频+”服务的发展策略。  相似文献   
25.
文章主要探讨了智慧图书馆建设方面的问题,包括智慧图书馆概念辨析、智慧图书馆支撑技术、智慧图书馆组成要素、智慧图书馆实践、智慧图书馆建设的三大板块、十四五规划中智慧图书馆的建设、智慧图书馆相关思考七个方面,从理论到实践总结了智慧图书馆建设中的方方面面。  相似文献   
26.
随着5G时代的到来,短视频已成为宣传推广的重要阵地。文章运用网络调查的方法,对我国高校图书馆抖音短视频建设现状进行了调研。通过研究高校图书馆开通抖音短视频的相关数据,如院校分布、地域分布、认证情况、头像类型、开通时间、粉丝数量、获赞情况、作品更新情况及作品内容等,总结高校图书馆抖音号建设的基本情况,提出系统性优化策略,以期为其他高校短视频的发展提供有益借鉴和参考。  相似文献   
27.
现有的卫星数据接收系统故障定位方法受困于专家知识的难以获取。提出一种基于生成对抗网络(GAN)序列的故障定位方法GANseq。利用故障传播特性,将接收系统分解为M个信号处理单元(SPU),形成一个按照信号处理顺序排列的SPU序列;将故障定位问题转化为有序排列的M个异常检测子问题,其中第m个子问题为对前m个SPU的联合状态的异常检测;然后针对每个子问题采用基于GAN的状态参数检测模型,进而形成GAN序列;综合分析该序列在所有子问题上的检测结果以定位故障SPU。利用实际接收系统进行的实验证明所提出的GANseq不仅从数据驱动的角度完成了故障定位,而且在总体上降低了虚警率,并提高了定位精度。  相似文献   
28.
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   
29.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.  相似文献   
30.
知识经济时代对信息服务业提出了更高、更快、更专的要求,而作为信息服务行业一部分的图书馆剪报服务,电子剪报技术也产生了许多新变化.数据异地同步传输的实现,帮助用户在第一时间获取新信息,极大地提高了剪报的实效性和价值.  相似文献   
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