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基于高频关键词统计的“域级整合”分析方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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[目的/意义] 搜索引擎是用户访问网络资源的重要入口,识别用户搜索策略有助于发现用户搜索的认知规律,让搜索引擎更好地理解用户搜索。[方法/过程] 采用Microsoft顺序分析与聚类分析算法对用户搜索日志中的搜索时间进行分析,识别用户利用搜索引擎时普遍采用的搜索策略,并概括不同类型搜索策略的特征。[结果/结论] 用户在搜索中存在“快速消费”策略、“试探”策略、“探索”策略和“终止与确认”策略,不同策略在搜索时间、浏览次数、用户认知过程等方面表现出明显的差异。 相似文献
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图书馆营造“第三空间”的实践探索 总被引:6,自引:1,他引:5
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“尚书有青丝编目录”正诂 总被引:1,自引:0,他引:1
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高校图书馆向社会开放的基本理论问题研究——几个基本概念探析 总被引:1,自引:0,他引:1
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鉴于“上海协作网模式”的我国跨系统图书馆联盟发展模式的优化问题研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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设立古籍鉴定与保护学一级学科的初步构想 总被引:1,自引:0,他引:1
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论《中华人民共和国政府信息公开条例》之实施困境及路径选择 总被引:1,自引:1,他引:0
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[目的/意义] 合作信息查寻与检索本质上是知识共享过程,刻画其动态演化过程是研究中的核心问题。[方法/过程] 以知识存量、知识结构和知识质量为变量构建合作信息查寻与检索中知识共享的位势判别函数Epk,并以Epk=50作为高低位势的划分阈值把合作群体划分为两个子群,从合作参与者自身因素、参与者间的相互影响及环境作用3个方面探讨合作信息查寻与检索的影响因素,并以此为基础应用博弈论原理构建合作信息查寻与检索知识共享的演化博弈模型。应用2014版Matlab编写仿真程序,基于给定的初始参数值对演化博弈模型进行多次迭代仿真。[结果/结论] 结果表明:群体参与策略经过多次博弈后趋于稳定;参与者的共享/学习能力与参与者关系对知识共享具有正向影响,成本因素对知识共享有负向影响;演化博弈模型收敛于(1,1),即高位势参与者选择知识共享策略、低位势参与者选择知识学习策略;通过合作过程中不断的知识共享与学习,参与各方的知识结构都会得到不同程度的改善,尤其是知识提供方的改善尤为显著。 相似文献
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[目的/意义] 揭示微信平台中大学生社会关系强度研究的现状,探究社会关系强度对不同知识共享行为的影响,推动微信平台的服务定位和质量提升。[方法/过程] 选取腾讯微信平台,采用互动频度、持续时间、情感强度、互惠程度、亲密性/亲近度5个因素,测量大学生之间的社会关系强度,将其自动聚类为强关系与弱关系两类,进一步探讨其对浏览、发帖、回帖等知识共享行为的影响。同时分析微信平台中大学生不同关系类型下知识共享行为的不同特征。[结果/结论] 实证调研结果表明:社会关系强度与浏览行为不相关,与发帖行为、回帖行为均显著正相关,强关系具有较多的发帖与回帖行为;大学生微信知识共享行为中存在独特的社会关系差序格局。 相似文献
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With their rapid development, data repositories usually provide abundant metadata—including data types, keywords, downloads, stars, forks, and citations—along with the data content. These rich metadata can be used as valuable resources to study the factors that facilitate data sharing. However, few previous studies have attempted to study which metadata are correlated with the popularity of data. This study overcomes these issues by extracting the major factors for each dataset from a well-known data repository, the UCI Machine Learning Repository, and a popular open-source software repository, GitHub. We trained a neural network model and measured the influence of these features on quantified popularity metrics using the weight product of connecting neurons. We grouped the UCI factors into two categories (intrinsic and extrinsic) and the GitHub factors into three categories (intrinsic, extrinsic, and web-related) to analyze their influence on popularity at each level. The quantified influence was used to predict the popularity of the data or software. We conducted a statistical analysis to explore the relationship between these factors and popularity with five different domains (life sciences, physical sciences, computer science/engineering, social sciences, and others) for the UCI repository. This study’s findings contribute to understanding the factors that affect the popularity of open datasets or software for providing guidance on data sharing, reuse, and organization. 相似文献