国外语义web门户的实践研究

柏纳李(Tim Berners-Lee)在2001年提出"语义网",指出语义网是当前WWW的扩展,网络中所有的信息都具有语义,可以实现机器可识别语义的数据的自动存取和利用,便于人和计算机之间的交互与合作.朝着这个方向,语义web门户的功能实现和建设技术成为了科研工作者研究语义网的平台和实现缩影.语义web门户基于本体技术,采用一系列的语义web技术实现了语义查询、语义浏览、语义发布和语义个性化.本文对语义web门户的含义进行了限定,在此基础上重点调研了相对完善的语义web门户的实践研究,对其发展脉络和发展特征进行了分析.     

应用XHTML+CSS过渡方法进行网站重构

应用XHTML+CSS过渡方法对以前制作的网站进行重构,不仅能使网站取得良好、一致的视觉效果,而且在整体效果修改时只需修改样式表文件,过程简单明了,提高了程序的可读性、理解性,且文件的大小、代码量也得到了精简.此外,这种方法也完全符合新的WEB标准,可以很容易转化为XML+CSS模式.     

基于分面分类应用的SKOS扩展模型

针对分面分类的特性、功能和优势,对SKOS的原有核心进行扩展,使其能够表征分面分类表的结构和标引方法;并在构思相应的扩展方案的基础上,尝试做出一个实例模型。最后,指出随着更多相关领域的实际应用分面分类法和SKOS的潜力与价值都将显现出来,所有这些都将对网络信息组织的发展及应用产生不可估量的影响。     

网络引文研究现状及展望

首先,通过大量文献调研,对网络引文研究现状作宏观介绍,其次,把网络引文研究内容分为网络引文的使用（是否可以使用、怎样进行使用）和网络引文分析（引文分布分析、可获得性分析、影响与利用分析）两方面进行详细阐述,最后,展望未来网络引文研究的重点。     

情报过程——情报职业的核心：问题域及方法论——基于组织招聘网页信息挖掘的分析之二

基于各种组织招聘网页的调研发现,情报岗位在所有社会组织中都有极大的需求,情报职业和情报从业人员的工作打着明显的组织铬印,是为组织服务的,它们为组织充当耳目、尖兵和参谋,组织的情报工作与组织的价值活动紧密结合在一起的,情报工作流程与组织的价值活动流程密切统一,情报过程是情报职业的核心,它规定了情报职业的问题域及方法论。认为这一发现昭示出情报学教育改革的新方向,即情报学教育应围绕情报过程来展开。     

上海ATP1000大师赛现场观众满意度的实证分析

基于2009年到2011年上海ATP1000大师赛现场观众满意度数据,运用相关分析、回归分析及结构方程模型等方法,初步建构上海大师赛总体满意度影响因素模型,同时结合现场观众对大师赛各项服务满意度评价的分析,为提高现场观众总体满意度找出了改善重点。结果表明,官方网站信息服务、现场娱乐活动、现场餐饮服务是提高上海大师赛现场观众总体满意度的改善重点。     

发现系统网站架构中标签名称及分类方式确认：一项采用卡片分类法的实证研究

以中国医学科学院图书馆为例,介绍该馆为优化发现系统网站架构进行的卡片分类试验。详细介绍开放和封闭式卡片分类技术、卡片分类试验结果的定性和定量分析方法,并详细描述中国医学科学院图书馆卡片分类试验的研究过程,对试验得到的数据进行聚类分析、多维尺度分析和标签名称分析。最后,对整个试验的优点和不足进行讨论。试验的结果将有助于发现系统原有网站架构的改进。     

国内网络信息资源保存研究进展

在介绍国内网络信息资源保存实践的兴起与发展的基础上,基于文献与网络资源调研,对国内网络信息资源保存研究的主要内容进行梳理,包括保存过程中面临的问题及挑战,保存的责任体系,国外网络信息资源保存实践及其对我国的启示,网络信息的采集、保存、访问、使用以及特定类型网络信息资源的归档保存。总结国内网络信息资源保存研究的特点,并对未来的研究方向进行展望。     

近年科技论文中网络引文的域名特征研究

以CSCD引文数据库为统计源,通过http等特征词筛选出网络引文样本,然后从顶级域名和二级域名层次分析网络引文的域名特征,理出被引频次在各级网域的分布情况,找出重点被引网域和重点被引网站,为研究人员掌握科技类网络资源的分布利用规律,锁定重点网络情报源提供帮助.     

Improving educational web search for question-like queries through subject classification

Students use general web search engines as their primary source of research while trying to find answers to school-related questions. Although search engines are highly relevant for the general population, they may return results that are out of educational context. Another rising trend; social community question answering websites are the second choice for students who try to get answers from other peers online. We attempt discovering possible improvements in educational search by leveraging both of these information sources. For this purpose, we first implement a classifier for educational questions. This classifier is built by an ensemble method that employs several regular learning algorithms and retrieval based approaches that utilize external resources. We also build a query expander to facilitate classification. We further improve the classification using search engine results and obtain 83.5% accuracy. Although our work is entirely based on the Turkish language, the features could easily be mapped to other languages as well. In order to find out whether search engine ranking can be improved in the education domain using the classification model, we collect and label a set of query results retrieved from a general web search engine. We propose five ad-hoc methods to improve search ranking based on the idea that the query-document category relation is an indicator of relevance. We evaluate these methods for overall performance, varying query length and based on factoid and non-factoid queries. We show that some of the methods significantly improve the rankings in the education domain.