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相似文献
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1.
区域医学信息资源的开发利用--广东实例研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
陈小忠 《图书馆论坛》2004,24(4):183-185,108
区域医学信息资源的开发利用,就是对存在于区域内医学图书馆的馆藏资源,包括图书馆的现实馆藏和虚拟资源的开发和利用。文章从3个方面,并且以广东的医院图书馆作实例来探讨区域医学信息资源的开发利用:第一,区域医学信息资源的研究概述;第二,广东医学信息资源的状况与配置现状;第三,广东医学信息资源开发利用策略。  相似文献   

2.
论数字图书馆个性化信息推荐系统*   总被引:29,自引:3,他引:26  
构建一个综合信息检索、信息过滤、数据挖掘等多种技术的信息推荐系统,是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段。阐述了数字图书馆个性化信息推荐系统的目标、功能与资源定位,对推荐系统的结构框架和主要功能作了解剖,并分析了推荐系统实现的主要技术。  相似文献   

3.
朱培毅 《图书馆论坛》2006,26(4):206-209
分析了网络医学信息资源开发利用现状和存在的问题,针对这些问题探讨了网络医学信息资源开发利用的策略。  相似文献   

4.
网络环境下医院图书馆的信息资源建设   总被引:9,自引:0,他引:9  
网络环境下医院图书馆的医学信息资源建设既要发展现实馆藏继续开发医学文献信息资源,又要大力开发网络医学信息资源,建立虚拟馆藏,并处理好现实馆藏和虚拟馆藏的选择配置问题。  相似文献   

5.
高琦 《图书馆学刊》2009,31(2):67-68
随着现代社会的发展,医学科技的进步,医学模式的变化,人们的健康观念和医疗卫生信息的公共需求都在发生着变化。医院图书馆应当利用现有的医学信息资源和服务环境,通过网络为全民健康教育构建一个现代医学健康教育和现代医学知识交流的数字资源和网络服务平台,实现医学信息资源的全社会共享。  相似文献   

6.
协同信息推荐:一种数字图书馆个性化信息服务新模式   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于用户-资源协同驱动的个性化信息推荐服务是一种在分析预测用户个体信息需求基础上向用户主动提供其可能需要但又无法获取的信息资源的服务方式。本文在阐述协同信息推荐服务系统基础上,对协同信息推荐应用于数字图书馆个性化服务的研究现状进行分析,总结出协同信息推荐在数字图书馆个性化服务中的重要作用,并提出了基于用户-资源协同驱动的数字图书馆个性化信息推荐服务模型。  相似文献   

7.
面对数字图书馆海量的文献信息资源,给读者所带来的问题是信息过载,而推荐技术是解决这一问题的有力工具。介绍数字图书馆信息服务资源推荐模型,并对不同模式下的资源推荐策略进行分析,包括基于内容的推荐、基于读者的推荐、基于访问行为的推荐以及组合推荐,对各种资源推荐策略的优缺点进行分析,最后指出实施数字图书馆资源推荐服务所需解决的重点和难点问题。  相似文献   

8.
互联网上存在大量医学信息资源,对网络医学信息资源进行整合,提供有序化的医学信息服务,可提升网络医学信息资源的价值。分析网络医学信息资源的类型及分布,提出图书馆网络医学信息资源整合的思路。  相似文献   

9.
医学图书馆文献信息资源的共建共享   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要从三个方面论述了医学图书馆文献信息资源的共建共享,即医学图书馆资源共享的必要性,医学图书馆的文献资源建设工作,咨询共享的途径。  相似文献   

10.
略论医学网络信息资源的组织   总被引:7,自引:0,他引:7  
对网络信息资源组织的概念、方法和主要方式进行了介绍,详细分析了综合性搜索引擎在网络信息资源组织中存在的问题,阐述了医学网络信息资源组织的现状,指出了图书馆在网络信息资源组织中应有的地位。  相似文献   

11.
基于网络消费者偏好预测的推荐算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统推荐算法仅依据网络消费者已有偏好信息提供推荐服务,忽略其当前购物状态信息和可能的偏好变化信息。针对这一缺陷,通过分析网络消费者偏好变化特征,提出基于网络消费者偏好预测的推荐算法。该算法综合考虑网络消费者已有偏好信息及其前购物操作行为评估其对商品的偏好,并结合协同过滤思想为其提供有针对性的推荐服务。实验结果表明,基于网络消费者偏好预测的推荐算法能够较好地预测其购物过程中的偏好倾向,显著提高推荐质量和精度。  相似文献   

12.
如何准确高效地提供给用户需要的信息,是信息推荐研究的核心。提出一种推荐机制--基于信用矩阵的推荐机制,借鉴协同推荐的实现思想,引入一个信用矩阵,在向目标用户推荐时,不是基于最近邻产生推荐,而是基于用户之间的信用产生对目标用户的推荐。在MovieLens上的实验证明,这种算法在预测精度上较传统的推荐算法有很大的提高。  相似文献   

13.
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体.在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务.最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明.  相似文献   

14.
对情景敏感和个性化需求响应是移动网络环境下信息推荐的两大触发因素。针对目前移动环境下信息服务未融入情景敏感这一因素以及信息推荐的个性化程度低和准确性差的现状,提出采用"LBS+AR+多层关联规则"三维立体式个性化信息推荐方法。采用GPS/GIS技术实现精确定位,利用基于模型的多层级关联推荐算法避免稀疏性和难于扩展问题,采用AR(增强现实)技术实现可视化的信息推送,通过构建移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统实现为用户提供个性化、可视化的信息推送服务。  相似文献   

15.
[目的/意义]在线医疗信息抽取是实现医疗信息检索、医疗信息推荐、个人医疗健康提醒及警示、疾病诊断、公众健康监控、药物不良反应挖掘等服务的基础环节,而医疗实体抽取则是在线医疗信息抽取的首要工作。本文拟解决传统医疗实体抽取严重依赖于人工特征提取且效率低的问题。[方法/过程]以网络文本为研究对象,首先对医疗实体类型和医疗实体抽取的目标进行描述。将在线医疗文本中的医疗实体抽取任务看作序列标注问题来解决,通过对CNN模型和BiLSTM模型基础理论的探讨,构建基于混合深度学习模型CNN-BiLSTM的医疗实体抽取框架。[结果/结论]通过三组对比实验,验证了本文所使用的CNN-BiLSTM模型在医疗实体抽取任务中的有效性。  相似文献   

16.
数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用   总被引:19,自引:2,他引:19  
为适应图书馆对信息服务的需要,以高校图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对高校图书馆借阅记录进行分析,给出了挖掘算法,提出了推荐服务模型,利用挖掘出来的规则提供推荐服务。  相似文献   

17.
杨洸  佘佳玲 《新闻大学》2020,(2):102-118,123
算法已成为当今数字媒体技术的决定性因素,新闻推荐平台借助算法技术连接人与信息,为人们提供个性化的新闻服务。本研究基于算法和用户互动的视角,采用问卷调查方法,以新闻算法推荐平台的使用者为研究对象,探讨算法推荐的信息可见性、用户主动性和信息茧房效应。结果显示,新闻算法推荐整体上以用户为中心,在新闻可见性上,用户对趣味新奇性价值的认知感最强,新闻个性化程度凸显;用户对新闻推荐的使用上,以被动浏览行为最为普遍,自主性总体不高;用户对推荐算法技术有一定了解,表现出一定的算法素养;算法推荐对用户并未造成单纯的信息茧房效应,它同样可扩大受众接触资讯的范围,将用户带入更广阔的世界。最后,本文讨论了用户和算法之间的关系,发现两者不是彼此孤立的存在,而是始终处于相互响应、相互发展的状态。  相似文献   

18.
一种融合情境因素的社会化信息推荐新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 针对目前融合情境因素的信息推荐方法大都存在推荐前的情境过滤(pre-filtering)和推荐后的情境过滤(post-filtering)所导致的价值信息流失问题,将情境因素融入到推荐过程中,实现基于用户-资源-情境的多维推荐。[方法/过程] 将情境因素融入推荐的过程中,动态挖掘在不同情境下用户兴趣的偏好,利用社会网络的相关指标赋予用户兴趣初始值,从空间距离的视角计算用户兴趣的权重,最后,借鉴内容过滤和协同推荐的思想实现用户的评分预测,进而按照用户的兴趣进行推荐。[结果/结论] 与以往二维推荐的实验比较表明,将情境因素融入到推荐过程中的方法在减少价值流失的基础上,能更为准确地揭示用户的兴趣,提高推荐质量,为存在社会关系的社会化媒体推荐服务提供借鉴。  相似文献   

19.
指出随着互联网中以用户创造内容为源的微内容规模迅速增长,微内容的去中心化与碎片化等特性使网民获取信息的难度增加。针对微内容推荐同时受到用户主观偏好与用户感知行为影响这一特征,利用加速遗传算法对信息节点相似度的影响因素,从用户行为、内容偏好、社会网络关系三个方面进行有效融合,构建微内容推荐路径模型算法,并证明该算法的可行性和有效性。  相似文献   

20.
基于信任的电子商务推荐多样性研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
现有的推荐系统研究大都千方百计地关注于如何提高推荐算法的准确性,考虑到用户兴趣的覆盖范围,这样做的缺陷是只考虑了推荐列表中单个项目的准确度,而忽略了整个推荐列表多样性对用户满意度的影响.近几年的研究表明将信任机制融入到个性化推荐过程中对提高传统协同过滤技术的准确性和鲁棒性有积极的影响,本文提出了基于社会网络信任的推荐多样性算法,该算法通过选择主题多样性好的信任邻居来平衡推荐结果的准确性和多样性.一系列的实验结果表明,该算法能有效地提高推荐的多样性.  相似文献   

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