专利被引频次的时间影响研究

[目的/意义]研究时间因素对专利被引频次的影响,可以减少时间因素对技术评价活动的制约,提高评价的准确性和可信度。[方法/过程]采集1975-2017年的美国专利数据,开展基于固定效应法的专利被引频次的修正研究。将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组,选定组内均值和6个TOP分位数为被引频次基准,统计当前时间点的被引频次基准线及基准线的历史时序变化情况。建立神经网络模型,拟合基准线的时序变化规律,并预测未来统计时间点的基准线。[结果/结论]专利公开年份和统计年份的时间差异,使得专利被引频次无法直接进行比较。本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线,为专利评估提供参考。     

大数据时代下高等教育管理的挑战及对策探讨

本文为了改善教育质量,在大数据时代下提出了现代化高等教育管理模式,但该模式因某些因素的影响,在实施过程中会遇到一些挑战,对此本文将进行相关分析,了解挑战的具体表现形式、形成原因以及造成的影响,之后再有针对性地提出相关处理对策,确保大数据高等教育可完善落实。另外,本文将结合理论,对大数据高等教育与传统教育相比,以了解两者之间的优劣与差别。     

数据管理能力成熟度模型比较研究与启示

[目的/意义] 对比分析数据管理能力成熟度模型，为图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型提供参考方案。[方法/过程] 通过模型文本的研究，介绍各模型的结构。采用比较分析法从评价维度（功能域）的设置、模型的组织体系、评价标准与规则、可操作性、公开度等5个方面对7个数据管理能力成熟度模型进行评析。[结果/结论] 每个模型具有其特色功能。CMMI、DMM、DCAM和中国DCMM的评价维度较为全面，中国DCMM即中国-数据中心服务能力成熟度模型具有较强的操作性，且其定量与定性相结合的评价方法值得借鉴。研究数据管理的能力成熟度模型（雪城大学秦健教授团队）和研究数据管理能力成熟度模型（澳大利亚ANDS）考虑图书馆数据管理的实际情况，可作为首选模型。基于各模型的对比与评析结果，形成3种适应不同情境的图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型的方案。     

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

2020:深闭门,当古典遭遇媒介(上)

【导读】媒介考古学,逆着进化的巨流,与体制性考古学相对立,进入深层时间,书写技术、符号、隐喻、象征以及影像的史诗。在虚拟媒介的反记忆之光烛照下,现代人在古典世界遭遇到新媒介、新新媒介,在“前人类纪”遭遇到“人类纪”和“负人类纪”。2008年,在美国一份名曰“连线”(Wired)的科学杂志上。