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[目的/意义]探索科研用户在数字图书馆情境下知识采纳行为影响因素,对于提升我国科研管理水平,提高知识管理效率,促进科研创新能力具有重要的意义。[方法/过程]基于“共享杯”大学生科技资源共享服务创新大赛用户的调查数据,借助二元Probit模型,通过设定假设变量并进行显著性检验的方式进行实证研究。从个体特征、组织特征、环境特征和要素特征四个方面分析团体科研用户和单体科研用户在科研过程中知识采纳行为的影响因素,并分析两类用户采纳行为影响因素的内在异同。[结果/结论]两类科研用户知识采纳行为都受到个体受教育程度、科研活动的研究范围、组织的研究预期以及技术环境的显著影响。基于加强科研创新角度提出提高科研人员受教育程度,加强数字图书馆建设,保障科研团队人员的流动与更新等建议。 相似文献
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[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。 相似文献
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[目的/意义]借鉴美国一流高校图书馆科研支持服务经验，探索适合我国高校图书馆的科研支持服务发展道路。[方法/过程]运用案例调查法和比较分析法，选取中美两国排名前30的高校图书馆进行调查、比较和分析。[结果/结论]与我国相比，较多的美国高校图书馆设置科研支持服务专门栏目，服务内容丰富并且能贯穿用户培训、研究选题、基金申请、调查试验、论文写作、成果存储和共享推广等科研活动全过程。我国高校图书馆应该以科研用户为中心嵌入科研活动过程，深化资源导航、参考咨询和学科馆员等传统服务，拓展科学数据管理、学术出版和版权建议等新兴服务。 相似文献
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[目的/意义]在科学研究逐步信息化、数据密集化(e-Science)的大背景下,合理规划科研过程、科学管理研究数据对科研项目实施、数据利用与增值具有十分重要的意义。[方法/过程]文章采用实证研究方法,调研多个学科领域的科研项目,梳理和细化科研活动、科学数据管理的主要阶段,创建科研—数据双生命周期理论模型。[结果/结论]从具体活动内容和研究规范两方面,详细阐述双生命周期模型中科研项目和数据操作是如何协同进行的,该模型对以研究团队为责任主体的科研活动和数据信息服务具有一定的指导意义。[局限]提出的双生命周期模型适用于大部分的科研活动,而某些科研活动则根据实际的项目情况可以适当增加或者删减模型中的部分环节。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
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数字化网络化的环境正在迅速改变着科研主体的科研环境,影响着科研用户的信息行为,对包括图书馆在内的信息服务机构提出了严峻的挑战.分析了数字信息环境下科研活动的新特点以及信息需求变化,结合中国农科院院所数字图书馆建设实践,探索面向专业研究所的信息组织与知识服务策略,提出了面向专业研究所的知识服务平台建设方案. 相似文献
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结合高校基层科研团队独特的行为与需求特征,在考虑团队科研成员知识位势的基础上,通过分析科研人员在隐性知识分享中的博弈行为和隐性知识流动路径,探讨了隐性知识分享分类激励机制设计原则和框架,提出高校基层科研团队隐性知识分享分类激励的设计策略和建议。在考虑了科研团队人员的不同知识位势后,能够更具针对性的制定激励方案,提高隐性知识的显现可能性,达到组织与个体的双赢局面。 相似文献
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[目的/意义]将情境感知技术引入图书馆以提高服务的智能化，已成为数字图书馆的发展趋势之一。为了提高情境感知模型中推荐结果的准确度。[方法/过程]本文研究并提出了一种融合了朴素贝叶斯算法与情景感知功能的协同推荐模型，并通过实验对推荐效果进行了评估。具体为：首先，获取用户的当前任务和情景信息，同时提取历史信息库用户的行为偏好；其次基于属性加权贝叶斯算法计算用户的行为相似度，继而进行协同推荐；通过计算目标情景中所有情景属性对所推荐资源的影响的权值，对协同推荐所得评分进行加权处理，形成最终的预测预测；最后通过实验对模型进行检验。[结果/结论]结果表明：使用该模型得出的推荐结果优于传统的协同推荐结果。因此该模型能够更好地为为个性化信息服务提供支持。 相似文献
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[目的/意义] 在第四研究范式下,大数据时代的来临使得高校学生的科研数据需求日益旺盛,深入探究影响科研数据需求管理的关键因素组合,便于引导高校学生对科研数据需求进行管理,促使各环节下衍生出的数据需求规范化。[方法/过程] 本文采用fsQCA方法对问卷数据进行处理,分析了技术、服务、情境、用户因素在何种组合下,能够促进科研数据需求管理的发生。[结果/结论] 研究结果揭示了引致高校学生进行科研数据需求管理的3组构型,其中用户因素在科研数据需求管理工作中最为关键。最后针对得到的条件组合提出相应建议,为落实科研数据需求管理相关工作提供启示。 相似文献
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科研团队学科背景特征对创新绩效的影响——以知识交流共享与知识整合为中介变量 总被引：2，自引：1，他引：1
科研团队是科技创新活动的主要组织形式,但团队运作并非一定就能带来较高创新绩效。在科研团队内部,成员之间的价值观差异和知识交流障碍对于团队的科技创新活动来说尤为重要。从知识管理和知识创造的视角,科研团队成员之间的知识交流、知识共享和知识整合,对于科研活动的创新绩效影响和作用机理非常值得研究。在前人研究的基础上,通过对相关变量测量量表的修订,选取北京、广州两地重点高校80支科研团队进行问卷调查,获取大样本数据,通过统计分析,揭示了科研团队成员学科背景特征、团队成员之间知识交流共享和知识整合对团队创新绩效的影响,明确了加强知识管理对于提高科研团队创新绩效的重要性。 相似文献
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[目的/意义]构建大数据环境下学术创新力自动测度知识库,为学术创新力测度分析做支持。[方法/过程]以图书情报学相关期刊2008-2018年部分论文为数据源,使用本体建模的方法构建图书情报学知识本体,结合信息科学领域G3(科学、科学研究类)相关论文构建的本体,按照软件工程规范进行相关分析和设计,确定存储方案和存储结构,采用MySQL数据库来存储数据。[结果/结论]最终成功构建学术创新力测度知识库系统,并提供必要的知识库查询相关接口。[局限]由于时间关系和对图书情报学领域缺乏系统深入的了解,文章所构建的本体在属性关系方面进行了简化,导致实际使用效果会受一定影响。 相似文献
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[目的/意义]对政策评估研究脉络进行可视化分析，对研究人员全面了解我国政策评估领域的研究现状，推动我国特色新型智库建设具有重要意义。[方法/过程]以中国社会科学引文索引（CSSCI）收录的政策评估领域639篇文献为研究对象，采用文献计量方法与VOSviewer知识图谱分析软件，识别政策评估领域的研究主体、知识基础、研究热点与演化路径。[结果/结论]构建了作者共现知识图谱识别出了该领域的主要科研团队和合作情况；构建了文献共被引知识图谱，识别出该领域3个维度的知识基础；构建了关键词共现知识图谱，挖掘出该领域的3个研究热点，在此基础上叠加关键词平均出现年份，识别出研究热点的演化路径。 相似文献
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[目的/意义]目前已有多个国家项目围绕知识聚合开展了一系列深入研究。基于各项目已发表论文，以项目为粒度系统化地归纳已有知识聚合研究进展，不仅可以揭示国内主要项目团队的研究特色，还能归纳出知识聚合在研究开展层面上的一般共性。[方法/过程]本文对2011年以来我国图书情报领域涉及知识聚合的国家项目所发的多篇论文进行了比较分析，归纳出9个国家项目在概念关联（含领域本体）、关联数据、分众分类、用户、社会网络分析、文献计量6种视角下的特色。[结果/结论]从研究共性上看，知识聚合的资源、方法及其所依据的知识关联均呈多维化发展，知识聚合所依据的知识关联向领域化与细粒度化发展。 相似文献
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[目的/意义]调研知识付费类APP用户需求和用户偏好以及存在的问题,针对存在的问题,构建知识付费类APP服务体系,以期为知识付费类APP的服务建设与发展提供一定的借鉴。[方法/过程]利用调查问卷对用户需求、用户偏好以及知识付费类APP存在的问题进行网络调研,并对调研结果进行分析梳理。[结果/结论]在调研分析的基础上,基于用户需求提出知识付费类APP服务体系的框架与实施策略。 相似文献
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[目的/意义]从学者研究兴趣视角出发,探究图书馆领域研究现状,分析该领域社群结构。[方法/过程]从CSSCI数据库中下载"中图分类号=G250"的所有论文,通过Java程序处理数据,利用"机器+人工"进行作者消歧。使用普莱斯定理识别图书馆领域核心作者,利用学者科研成果提取作者的研究兴趣,构建该领域核心作者研究兴趣相似性网络,使用Louvain方法对该领域研究者进行社群划分。计算各社群研究兴趣模型,并计算各个社群间的研究兴趣相似性。[结果/结论]研究发现：1）图书馆学作者发文频次与核心作者研究兴趣相似性服从幂律分布;2）图书馆学领域核心作者按研究兴趣可分为6个社群;3）C1-C2、C2-C3、C3-C4社群间存在强相似性,C6社群与其他社群相似性较低。 相似文献
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基于多数据源的机构知识可视化研究与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]单一数据源下机构知识可视化存在信息的缺失，基于多数据源的可视化可以相辅相成，互为补充。[方法/过程]分析了多数据源下机构知识动态可视化的关键技术，并针对知识节点的巨星问题给出一种多粒度数据采样和属性值加权的知识构造方法，对平台的系统架构进行了详细讨论和设计，最后基于Echarts可视化套件对平台中合作关系、研究热点、机构分布等进行了实现。[结果/结论]多数据源知识可视化平台能弥补单一数据源中可能丢失的各种关系，多粒度采样让可视化结果整体美观协调，为机构的学术发展状况、研究方向的确立、研究团队的组建等决策提供了信息支持。 相似文献