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101.
基于不同政府采购模式下的图书馆文献采购工作研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
何媛钦 《现代情报》2010,30(10):89-91
政府采购模式包括集中采购模式、分散采购模式和集中采购与分散采购相结合模式。我国政府采购实行集中采购和分散采购相结合。文章对不同政府采购模式下的图书馆文献采购工作进行探索研究。  相似文献   
102.
邓兵  蔡志勇  江洪 《现代情报》2011,31(10):81-84
本文叙述了NSTL武汉东湖高新区服务站的工作现状和服务模式,并运用文献信息分析的基本方法对用户行为和网络服务平台的服务结果进行了专项统计与分析, 从分析结果可以看到该服务站服务的不足和要改进之处。作者建议:用创新的思维提高我们的文献信息服务能力和信息保障渠道的拓展,并就提高现文献信息深层服务和信息资源的利用提出了自己的观点。  相似文献   
103.
一种基于聚类的云计算任务调度算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
任务调度是云计算中的一个关键问题.针对 Min-Min 算法负载不平衡的缺点,引入 K-means 聚类,提出一种基于 K-means 聚类和 Min-Min 的云计算任务调度的新算法.该算法采用 K-means 聚类方法依据任务长度对任务聚类进行预处理,然后根据 Min-Min 算法的机制进行任务调度.仿真结果表明,该算法具有较好的负载均衡性和系统性能.  相似文献   
104.
作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型:对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。  相似文献   
105.
李勇男 《现代情报》2018,38(12):65-69
[目的/意义]对反恐情报中的时空轨迹数据进行伴随模式挖掘,可以发现涉恐群体的同时间段动态空间位置移动规律。[方法/过程]根据反恐情报数据的特点,修改经典伴随模式挖掘方法中的相似度度量方式和聚类方式,不断迭代完成"聚类和取交集"操作,将满足条件的涉恐活动时空轨迹伴随模式导出。[结果/结论]该方法能够挖掘涉恐群体的同步移动路径,定位重点活动地点,分析涉恐人员之间的亲近度,为打击暴恐活动提供数据参考。  相似文献   
106.
几种大型中文商情数据库的对比分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
汪雁  刘颖  刘霞 《情报科学》2004,22(5):584-586
本文从基本情况、收录内容、检索功能、输出形式等几个方面对《中国财经报刊数据库》、《中国经济信息网—— (教育专版 )》、《中国资讯行数据库》、《国务院发展研究中心信息网》等四个大型中文商情数据库进行了较详细的对比分析  相似文献   
107.
李海林  林春培 《科研管理》2022,43(1):176-183
   鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现:新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。  相似文献   
108.
提出了基于知识简洁度的粗集聚类方法。首先计算对象集合在每个属性下的划分 ;然后在对初始划分进行合并时 ,引进了不可分辨度的概念 ,考虑了其他属性的影响 ,同时避免了两个对象之间取值相近的度量问题 ;在形成最终聚类结果时 ,引进了知识简洁度的定义 ,使得最终的聚类结果科学合理  相似文献   
109.
利用BPA软件以新英格兰10机39节点系统为例,验证模糊C均值聚类法判别同调机群的正确性。  相似文献   
110.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现.实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性.  相似文献   
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