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期刊学术影响力的预测逐渐受到期刊界和学术界的广泛关注。Hirsch曾指出,相比于其他文献计量指标,h指数具有更好的预测能力,预测期刊h指数的未来发展相当于预测期刊影响力的未来演化。本文以中文社会科学引文索引为数据源库,以我国图书情报学科的13种核心期刊作为研究对象,分别建立向量自回归、向量误差修正和长短期记忆神经网络的时间序列预测模型,动态预测期刊的未来h指数。根据集成预测方法,形成上述3个模型的集成预测值,并比较各模型和方法的精度。实证结果表明,集成预测方法下的平均绝对百分比误差与均方根误差均小于3个单一的预测模型;同时,提升了预测稳定性,期刊h指数在未来呈现稳定增长趋势,图书情报领域的期刊学术影响力将保持良好的正向发展。 相似文献
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[目的/意义]在知识经济时代,学科知识的扩散与吸收极大地促进了学科的协同、交叉、融合、发展与创新。提出一种量化指标测度与知识语义信息挖掘相结合的学科知识扩散过程探测方法,以期丰富和完善学科知识扩散研究范式与方法,为学科知识管理及决策制定提供可资借鉴的参考。[方法/过程]在经典量化指标测度的基础上,利用形式概念分析方法,结合学科知识语义信息,对知识在学科中的传播扩散过程进行系统研究,挖掘学科知识扩散数量及主题特征;建立学科知识扩散Logistic模型,并对其演化趋势进行预测;最后,以社会网络领域为例,进行实证研究。[结果/结论]知识在各学科中的应用范畴不断拓展,其扩散过程符合幂率分布特征;不同学科吸纳和接受的领域知识主题存在一定的差异;当前社会网络知识在学科中的传播扩散进程正处于成熟期。 相似文献
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[目的/意义] 分析Wilson信息行为模型的扩散和影响力，即模型的每个组成元素是如何被其他文献引用，旨在探索用户信息行为研究的跨学科特性。[方法/过程] 采用引文分析和内容分析方法，揭示该模型在时间维度、文献类型、学科维度等的被引情况以及模型概念的共现关系，并利用Gephi进行可视化展示。[结果/结论] 研究发现Wilson信息行为模型的影响力随时间的推移不断增加，并且更倾向于被实证型论文引用。其次，由于该模型采用跨学科视角，其在社会科学、计算机科学和医学等非图书情报领域的影响力非常明显。最后，引用该模型的文献注重对模型内容的探讨，模型的各个方面都进行不同程度的扩散，但缺乏较为深入的分析。 相似文献
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本文将具有动态特性的P-集合理论引入到传播学中来,利用P-集合建立传播过程的数学模型。阐述了信息X传递过程中的动态特点和属性特征,可以用一个动态集合对（XF,XF）来描述信息传播过程中接收者对信息理解的近似度,即发现当信息发生精确传递时动态集合对（XF,XF）回到原始信息X,没有发生精确传递时,接收者对信息的理解接近原始信息,即XF是X的内P-集合,XF具有向内收缩的动态特性;XF是X的外P-集合,XF具有向外扩张的动态特性。引入函数变换f和信息的属性特征α,进一步说明信息传播过程的实质。最后,通过实例说明模型的有效性。 相似文献
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随着经济的发展和计算机技术的普及,越来越多的人可以应用比较复杂计算机算法分析企业或某个地区的经济信息数据。本文就是利用有关部门采集的经济信息,进行数据分析统计,应用时间序列回归算法和计算机统计软件—SAS,对商品房投资与销售额之间的关系进行了探索。并且利用估计出的关系,进一步地预测和计算未来几年商品房销售额的走势。 相似文献
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基于时态语义的Web信息检索在动态时间信息挖掘、群体记忆、时间问答系统等检索情景中具有相对广泛的应用。在大数据和人工智能迅猛发展的大趋势下,对基于时态语义的Web信息检索从关键技术的角度进行系统而全面的综述,不仅有利于了解该领域研究的整体状况,而且有益于把握时态检索的未来发展趋势。本文在引入文本时间信息的抽取和标注并融合时间信息的检索模型的基础上,以时态语义的技术为整体脉络,从三个方面综述研究情况:信息需求中隐含的时间意图分析,加入时间因素的检索模型构建,时间对提升检索结果的生成。以时态语义检索的本源问题和其在学术文献上的相关应用为切入点,提出时态语义检索未来的发展趋势:识别多源异构信息下的时间表达,构建能识别查询的时间预测模型,搭建能精准检索时间意图的检索平台和开发基于深度学习的隐含时间意图自动分类模型。参考文献91。 相似文献
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[目的/意义]利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构变化并识别网络结构变化过程中的突变状态，以此发现颠覆性技术知识网络扩散特征，为颠覆性技术的早期识别提供方法借鉴。[方法/过程]首先，构建颠覆性技术在基础研究、应用研究、产业应用创新过程环节中的3种动态知识子网络；其次，利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散特征；之后，通过突变函数模型分析颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构突变特征；最后，利用动态时间规整法探析颠覆性技术各知识子网络间扩散的相关性及其与渐进性技术扩散特征的差异性。[结果/结论 ]实证研究表明利用提出的动态结构熵开展颠覆性技术知识网络扩散特征识别，能够发现颠覆性技术分别在基础研究、应用研究、产业应用知识子网络的微观结构、介观结构、微观与介观结构关系与网络结构突变等方面知识网络扩散特征，并通过3种网络扩散特征的综合分析，解析出颠覆性技术显著区别于渐进性技术的网络扩散特征。 相似文献
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信息获取模型与信息价值测度 总被引：4，自引：0，他引：4
信息价值具有动态特性,很难对其进行测度.本文试图通过信息获取模型--信息获取成本模型及收益模型来寻求一种直观、简便的信息价值测度方法. 相似文献
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现代情报检索模型理论比较与发展研究 总被引：9，自引：0，他引：9
关于相关性的计量一直是情报检索的核心问题，为此，人们提出了一系列检索模型。本文从比较与发展的角度，按时间顺序介绍了布尔模型、向量空间模型、概率模型、模糊模型、逻辑模型、概念模型、网络模型等，并在分析、比较与评价的基础上，对情报检索模型研究发展的未来趋势做了一些预测。 相似文献
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[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。 相似文献
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[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。 相似文献
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ANN预测方法应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
本文研究讨论了神经网络在情报处理与信息咨询中的应用及其用于预测问题的范围和限制,利用ＢＰ算法提出了时间序列和信息预测方法,在此基础上对大豆单产进行了预测,并对比证实了本方法比统计回归模型有较强的预测能力。 相似文献
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基于网络的个性化信息服务研究 总被引：8，自引：0，他引：8
本文论述了基于Web的个性化信息服务的实现，分析了用户个体模型和个性化信息模型的构建方法，提出了实现个性化主动信息服务的体系结构模式，并指出基于Web的个性化主动信息服务，将是未来互联网发展的一个新热点。 相似文献
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随着我国金融行业不断发展,股票市场预测已经成为该行业一个重点的实际问题,越来越多的学者投入股票预测的研究中,金融市场股票预测精度不断提升。归纳目前基于机器学习的股票预测研究现状,分别从单一模型、改进模型和组合模型分类介绍研究情况,总结不同类别下预测模型的优缺点。介绍各种用于股票预测的预测模型,以及不同模型的实际应用和研究现状,并总结这些模型的应用特点。最后使用ARIMA模型对科大讯飞股票预测开盘价走势,使用VAR模型预测先进数通的股票开盘价、收盘价、最高价和最低价。 相似文献
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网站交互界面如何让用户觉得是可理解可发现的,让他们能快速找到需要的信息,不再"迷失"?这就需要对决定用户信息获取行为的内在的、可预测的认知模型--心智模型进行剖析.本文将网站用户信息获取与心智模型结合进行关联研究,分析信息获取与心智模型的关系,指出信息获取中心智模型的"描述、归因、预测"三类关键活动的内涵,以及信息获取中个体心智模型的影响因素,同时研究了网站用户信息获取中的心智模型的测量过程及相关方法,重点分析了路径搜索法的算法和应用.在此基础上,结合网站分类系统进行实证研究,从而从认知心理学的角度为网站用户行为研究提供一种新的思路. 相似文献
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[目的/意义]梳理当前情报学中涉及时间序列分析的研究,并总结常见问题,为情报学研究的模型化、预测化发展提供借鉴。[研究设计/方法]从任务、过程与问题视角,对情报学研究中时间序列分析的应用任务场景、研究过程以及存在的问题进行归纳分析。[结论/发现]从任务视角来看,已有研究已经在包括学科主题演化、学术影响力评价、网络舆情分析、技术趋势分析任务场景得到了很好的应用,应用内容主要包括历史演化与未来预测两方面;从过程视角来看,已有研究主要按照时间序列的观测数据选取、时间切片方式、形态规律挖掘、预测与评价的顺序展开;从问题视角来看,未来的研究应多关注时间序列模型在短序列数据方面的应用,加强对时间序列分析结果的评估。[创新/价值]通过综合性的梳理,系统地总结了当前情报学中关于时间序列分析的研究,为该领域的研究者提供了一个全面的概述和参考。 相似文献
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网络环境下信息扩散的模式研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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美国人工智能研究公司OpenAI近期加速迭代，推出了基于GPT-4的“自定义GPT”，用户可以更加简便地创建出自己的专属微调大模型。国内外大模型团队也陆续涌入微调大模型技术下的个性化智能应用赛道,标志着个性化智能信息交互时代即将开启。本文认为，个性化微调大模型下的人机信息交互模式，将是人与机器双向互动优化信息觅食策略的过程。在对话与交谈中，个体不断精确化自己的信息需求表达，同时大模型通过学习用户输入的提示词，不断深化对用户信息需求的理解，提供更加精准的个性化回应。未来微调大模型还有可能作为“人脑的延伸”，辅助人们应对信息过载情景下的信息处理与信息存储任务。 相似文献
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本文目的在于彰显在加入马尔科夫状态转换下的传统跳跃扩散模型为信用贴水加码的参考工具.使用2009年第一季至2013年第二季的数据数据,对中国银行间固定利率企业债券的信用利差提出一个拟合的波动过程,从而建构具有跳跃扩散性质,且跳跃频率服从马尔科夫调控泊松过程的信用利差模型,最后利用该模型对其运动过程动态特性进行实证.结果表明,加入马尔科夫状态转换的跳跃扩散模型可以对企业债券利率波动与信用风险提供适切解释,同时依照信用等级的不同、期限的长短,捕捉存在不同程度的特征如：跳跃性、厚尾、高狭峰以及波动聚类性质.而在假设驱动跳跃的泊松分配系由两状态的马尔科夫链所支配下,本文实证支持信用利差跳跃行为往往较常发生于非常时期. 相似文献
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知识网络演化模型研究述评 总被引：1，自引：1，他引：0
知识网络演化模型可用于探讨和发现知识发展脉络的关键特征,相关研究主要集中在统计物理、计算机、图书情报等领域。本文对网络模型经典理论进行回顾,从引证网络和合作网络两个方面对具有代表性的演化模型进行梳理,介绍网络演化模型评价的一些进展,最后提供了一个相对清晰的研究框架。研究发现:针对这方面的研究近年来有成为图书情报学领域研究热点的趋势;已有引证网络和合作网络的研究大多利用BA模型及其改进模型来研究演化机理;未来的研究应结合网络的局部结构特征和节点的外部属性信息来建立混合择优模型;众多知识网络演化模型在解释真实网络演化时,依然存在着不小差距,利用链路预测的原理来设计和评价演化模型有望成为一个新的研究方向。图2。参考文献79。 相似文献