基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

主题图书馆服务用户满意度实证研究——以广州图书馆语言学习馆为例北大核心CSSCI

本文总结了主题图书馆服务用户满意度影响因素,并以广州图书馆语言学习馆为研究对象展开实证调查,运用结构方程模型方法研究各影响因素之间的关系。研究发现:专藏资源、馆员服务和主题活动对用户满意度有正向相关关系;主题活动对专藏资源满意度有正向相关关系;空间环境和宣传推广对主题活动满意度有正向相关关系。     

面向知识赋能的档案数据化编研:新逻辑及其实现

数据驱动下档案业务面临着全面转型,其中档案编研也将从依赖纸质材料、人工编排、手工书写的传统状态,转向依赖档案数据、自动或半自动化编排、机器书写的数据化状态,以解决传统编研在选材对象、加工方式和成果发布等方面的困境,改变档案编研固化、单维、线性、封闭的特征,而真正走向流动、多维、关联和开放,实现档案内容的快速增值与知识转化。以中国石油档案的数据化编研为案例,分析传统档案编研的基本流程如何迁移至编研系统或平台中,形成流畅的、人机互动的档案数据化编研流程,而具有七大功能模块的档案数据化编研系统功能参考模型,则为更多场景下的档案数据化编研提供了可复用方案。未来在充分的主体协同、齐全的系统架构、完善的标准体系、深度的数据转型和有效的人才培养保障下,档案数据化编研将更好地服务于社会知识生产、传播与服务,为知识社会发展赋能。     

科技期刊应加强保密工作

结合曾经出现的典型科技期刊泄密事件,简要分析了科技期刊领域存在保密问题的原因及产生的深刻教训。阐述了新时代科技期刊应该更加重视保密工作的意义,它是国家大安全观、护航经济稳定发展和科研自身可持续发展的必然要求。从提高办刊人员保密意识、制定可行措施和加强监管引导3 个方面,对科技期刊加强保密工作提出可行性建议。     

科技政策隐性扩散路径自组织研究

[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。     

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

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。     

高校图书馆数字资源配置多目标协同动态评价模型与实证分析

文章在建立数字资源配置多目标协同评价指标体系的基础上,构建了基于灰色关联投影法的资源配置多目标动态评价及障碍因子诊断模型,并以昆明理工大学图书馆2012—2020年数字资源配置的动态变化对模型进行了实证分析。实证表明:研究对象的多目标协同评价水平在研究期内缓慢提升,子目标之间的协调性逐渐增强,重心由内容评价逐渐转向使用评价;内容评价在整个研究区间内处于快速上升状态,系统评价是先快后慢地上升,使用评价是先慢后快地上升,成本与服务评价则一直处于缓慢上升状态;影响资源配置多目标动态评价的障碍因子类别、数目及障碍度都处于动态变化中,历年障碍因子总体上由内容与系统评价向使用与成本评价类因子转变。     

基于科研网络的潜在合作关系预测研究综述

[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。     

无线密集网络中的低损耗多臂老虎机算法

近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。     

网络环境下军事学术期刊编辑工作保密隐患及对策

针对当前军事信息安全的严峻形势,分析网络环境下军事学术期刊保密工作的隐患和问题,提出了相应的对策。