探索式搜寻意图对搜寻策略选择的影响机制研究

[目的/意义]研究旨在回答不同探索式搜寻意图的用户如何表达信息需求,不同的需求表达倾向于采用哪种搜寻策略,以及该选择机制如何受用户预期绩效的影响。[方法/过程]通过理论研究探索用户搜寻意图的复杂性和搜寻策略的多元化,结合用户需求表达和用户预期绩效的分析,建立用户探索式搜寻意图对搜寻策略选择的影响机制的理论研究框架,通过情景模拟问卷获取搜寻行为数据,以揭示无向信息收集、有向信息收集、知识获取、建议咨询、社会联系5种探索式搜寻意图在选择综合搜索引擎、专业搜索引擎、个人空间SMQA、问答平台提问和短视频网站浏览策略时的策略偏好及其成因。[结果/结论]研究表明,探索式搜寻意图需求表达的差异受搜寻目标的性质和用户认知能力的影响;不同需求表达的搜寻策略选择具有显著差异;预期绩效的调节作用促进了探索式搜寻策略选择的多元化和策略转换。     

研究生学术搜索中的信息规避行为与成因研究

[目的/意义]探索研究生学术搜索中的信息规避行为及成因,为改善信息规避消极影响、提升学术搜索效果提供依据。[方法/过程]首先利用任务式搜索实验获取搜索行为数据;其次通过访谈、扎根理论编码析出各搜索环节的信息规避行为及其影响因素;然后结合实验和访谈归纳出信息规避行为引发的搜索模式及搜索路径;最后依据SOR理论构建不同搜索模式下的信息规避模型,并结合问卷调研分析各搜索环节的信息规避成因。[结果/结论]研究生学术搜索中的信息规避行为受任务、信息、环境、资本因素外部刺激,受心理因素内部驱动,受能力因素调节控制;信息规避行为引发了直线式和螺旋式 2种搜索模式,在心理因素的反作用下,螺旋式搜索模式是对直线式搜索模式下信息规避行为负面影响的主观矫正;信息规避行为有积极和消极之分,需要引导消极信息规避行为,减少其带来的不利影响。     

医学期刊共创型团队OKR管理体系构建与实践路径——以《军事医学研究》为例

面对新形势和挑战,医学期刊需要通过打造科学的团队结构、发挥成员的积极性和创造性,以及采用适合期刊发展特点的管理工具,使成员的潜能得到最大程度的激发,使团队发挥整体协同效应,从而达到提升期刊活力和核心竞争力的目的。本文基于《军事医学研究(英文)》杂志创建和实践共创型团队的经验,阐述了现实+虚拟共创型编辑团队的构成及基本特征,以及运用目标与关键成果法构建团队管理体系的具体举措,包括管理理念和思路、制定原则和步骤、实践路径和方法等,并总结了编辑部OKR管理体系实践在期刊业务创新、成员自主赋能和团队协同能力等方面取得的成效,以期为医学期刊同行提供办刊管理方面的借鉴和参考。     

Google学术搜索引擎与跨库检索系统的功能对比

文章介绍了两种数字资源整合利用的方法--Google中文学术搜索引擎和Cross-Search跨库检索系统,并将它们各自的功能进行了对比.     

专业搜索引擎在高校图书馆个性化信息服务中的应用

阐述了专业搜索引擎及其技术特点,针对高校图书馆个性化信息服务中科研和专业学科的特殊需要,运用专业搜索引擎的技术优势和特点,为用户提供专业学科信息资源的搜集,进一步增强高校图书馆个性化信息系统的服务能力.参考文献4.     

基于本体的语义检索技术研究与实现

在本体基础上通过语义相似度和相关度的计算,利用语义推理将描述的隐含语义显式化,以充分挖掘出与检索内容相关的信息,实现相关信息的语义融合,提高查准率和查全率。研究基于本体的语义相似度和相关度的计算方法,并通过该语义检索方法的实现,证明该方法在语义检索系统开发中的可行性。     

基于网页摘要分析的元搜索引擎研究*

针对目前搜索引擎返回结果的海量性，构建一个元搜索引擎，旨在高效利用多个成员搜索引擎返回的结果。介绍元搜索引擎的基本架构及当前结果融合的主要方法，应用统计学方法研究网页标题、网页摘要与网页文本之间的相关性关系，从而确定相关度权值进行结果相关性判断。实验证明，元搜索引擎搜索结果的平均准确率比各个成员引擎的搜索结果平均准确率都有较大提高。     

跨库检索策略研究

本文在研究跨库检索系统的基础上，根据跨库检索系统特点提出制定跨库检索策略的方法。     

垂直搜索引擎发展概述

本文分析了垂直搜索引擎的产生，与水平搜索引擎的区别所在，数据来源，盈利模式以及发展方向。     

Anonymous personalization in collaborative web search

We present an innovative approach to Web search, called collaborative search, that seeks to cope with the type of vague queries that are commonplace in Web search. We do this by leveraging the search behaviour of previous searchers to personalize future result-lists according to the implied preferences of a community of like-minded individuals. This technique is implemented in the I-SPY meta-search engine and we present the results of a live-user trial which indicates that I-SPY can offer improved search performance when compared to a benchmark search engine, across a variety of performance metrics. In addition, I-SPY achieves its level of personalization while preserving the anonymity of individual users, and we argue that this offers unique privacy benefits compared to alternative approaches to personalization.