网络环境下的灰色文献及其开发利用

文章首先归纳了传统灰色文献的定义、兴起背景、特征、类型等基本内容,在此基础上对网络环境下灰色文献发生的变化情况作了分析,最后从转变观念、加强数据库建设和促进灰色文献白色化三个方面论述了灰色文献的开发利用。     

情报检索系统用户相关性判断的灰色聚类决策

所谓灰色聚类决策,就是按多个不同的决策指标对决策对象进行综合评价,以确定决策对象是否满足给定的取舍原则。该方法可以用于对情报检索系统的检索结果进行相关性判断。参考文献4。     

如何控制经济类批评报道的“杀伤力”

人们常说，批评报道是一把双刃剑，一方面有助于所披露问题的解决，另一方面也会带来一些意想不到的负面效应——“杀伤力”强，经济类批评报道尤其如此。如果对经济批评报道把握不当，就有可能因媒介的“放大”效应而累及相关联的经济主体。     

网络数据内容分析研究

本阐述了网络数据的特点，介绍了内容分析法的类型，研究范围和内容分析法的一般研究过程，重点分析了内容分析法在网络数据分析方面的应用，以及论述了内容分析法在网络数据分析方面的难点。     

中国大学网站的网络计量学研究

利用网络计量学方法，分析了国内主要大学网站的链接数、网络影响因子与这些大学在国内比较公认的大学排名中的得分之间的相关关系。同时验证了利用不同的搜索引擎的数据得到的结果的一致性，以及就某一搜索引擎而言，不同时间段收集到的两轮数据得到的结果的一致性。     

基于AHP的网格工作流服务资源配置的研究

如何在海量的具有相同功能的网格服务中，为网格任务选择最合适的网格服务乃是实现服务资源优化配置的关键问题。层次分析法（AHP）是一种比较好的选择，因为它符合人的逻辑判断思维过程，能够解决多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题。因此本文借鉴在企业动态联盟伙伴选择机制中普遍采用的层次分析法，实现网格工作流服务资源的最优配置，从而满足用户的资源需求，达到网格服务资源的优化配置，提高网格工作流系统的性能。     

我国文化金融研究领域文献分析——来自2002-2016年CSSCI来源数据库的证据

随着文化产业的快速发展,文化金融成为新兴的研究领域。本文选择2002-2016年CSSCI数据库收录的文化金融相关研究文献,运用词频统计法、可视化知识图谱法、内容分析法等多种文献计量研究方法全面分析国内有关金融支持文化产业发展的研究现状。研究发现:现阶段有关金融支持文化产业发展的研究文献逐年增加,分布期刊和研究机构众多,研究范围较广,研究内容包含国际经验比较、经验分析和实证分析;但目前该领域的研究主题相对分散,研究不够深入,缺乏微观数据支撑和模型研究,缺乏构建金融支持体系操作层面的分析,缺乏对具象产业的差异化分析,这些是未来进一步研究的方向。     

基于主题关联的Altmetrics演进动态识别

Altmetrics是Web2.0时代一种新兴的计量方法并受到国内外学者的认同、关注与研究。识别国际Altmetrics主题演进动态,发现国际Altmetrics知识演化规律,从而为我国Altmetrics的研究提供借鉴或参考。基于此,本文运用Sci MAT软件绘制了Wo S中的2012—2015年Altmetrics研究文献的覆盖图、演进图、战略图三种知识图谱,以期识别出国际Altmetrics演进动态。研究发现:Altmetrics研究以传统计量学的理论方法为基础,其理论体系覆盖文献计量学、科学计量学、信息计量学和网络计量学;研究主题由学术影响研究向学术影响研究和社会影响研究转变;计量数据由引文数据向引文数据和社交媒体数据转换。因此,Altmetrics有着广泛的研究、应用与发展空间,值得研究人员尤其是计量研究人员的关注、重视及研究。     

基于频度演化的领域知识关联关系涌现

领域知识的生长演化问题一直是图书情报学界重点关注的主题。以网络科学思维探索知识生长过程中的关联关系涌现问题,能够对知识关联的生长模式与机制进行揭示。本研究提取知识关联关系累计44万余对,关联频度87万余次,共划分为11个时间窗口。在对时间序列领域知识网络结构属性初步判识的基础上,对关联频度分布进行时间序列分析。并从领域知识生长过程中的关联频度数量、关联频度占比、邻近窗口状态等方面,对知识关联关系及其频度进行跟踪与分析。研究结果表明,知识关联关系生长过程中,关联关系频度的分布符合幂律分布,且在领域知识发展的成熟期表现得更好。知识关联关系的生长过程具有频度层面的“富者更富”的属性,且主要遵循“择优强化”机制。尽管研究所使用的基于社会化标注系统的知识网络尚不足以囊括所有类型的知识网络,但是基于频度演化的知识关联关系涌现模式与机制,有助于促进知识网络、知识生长等领域的研究工作,对于社交网络、传播网络、交通网络等研究不无裨益。图5。表4。参考文献30。     

数字人文视角:基于符号分析法的宋代政治网络可视化研究

数字人文的兴起引发了社会人文历史领域的广泛关注,海量的数据资源与新兴的数据分析技术为更高效和宏观地解决人文研究中长期存疑和讨论的主题提供了全新的思维范式。尽管有关数字人文的合理性仍存在诸多争议,但是数据驱动下的跨领域人文计算在人文主义重构活动深度与广度上所展现出的高效性已经被大量项目与实践所证明。本文以宋代政治为例,从数字人文视角出发,借助符号分析方法对哈佛大学“中国历代人物资料库”进行实证探索与可视化分析,结合已有的史学问题和相关观点,从宋代政治整体网络分布特征、核心人物的地位与结构拓扑以及不同时期宋代政治网络的时序政治关系演化模式三个层次,进行逐一分析与讨论,为研究宋代党争政治格局提供了一种新的思考方式,同时也展现了数字人文技术在人文历史领域研究中的可行性与巨大潜能。图8。表5。参考文献40。