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1.
知识创新是包括了知识的创造、转移及共享、应用的动态过程。无论知识的创造还是新知识的应用都脱离不了实践。实践对知识创新而言起着至关重要的作用。而知识的转移与共享在知识的创造和应用之间起着不可或缺的桥梁作用。基于知识创新的创客教育与信息检索课程融合的本质是通过实践对知识进行重构、共享、集成等知识含义层面的运算,在解决具体问题过程中螺旋式激发出新的知识,将创客教育和信息检索课程组成一个完整的有机整体,为信息检索课注入新的活力。因此,"实践、知识创新、共享"是创客教育与信息检索课程的共同本质也是两者融合的基础。利用SECI循环转换模式和知识创新场理论,构建创客教育与信息检索课程融合的模型,可以从支撑环境、知识主体以及教学内容和教学模式三个方面来扫清隐性知识和显性知识之间转化的障碍,有效推动隐性知识和显性知识的互动,为创客教育与信息检索课程融合探寻新的视角和路径。  相似文献   
2.
本文提出了一种面向自然语言的智能检索系统框架。该框架的核心是语义推理和个性化处理。该文采用OWL描述的Ontology作为语义推理的基础,以检索请求统计库和用户模式库来实现用户的个性化检索,检索结果以知识的形式返回给用户,能极大地满足用户的信息需求。  相似文献   
3.
从知识流角度入手,分析CASHL个性化服务的特点,研究CASHL知识横向流和知识纵向流。在知识流层面上分析CASHL个性化服务的影响因素,并提出如何深化基于知识流的CASHL个性化服务的措施。  相似文献   
4.
期刊P指数与其他评价指标相关性探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
为研究P指数对期刊绩效评价的效能,并探讨其与传统评价指标之间的关系,采用统计学方法,以2008-2012年CSSCI收录图书情报类核心期刊为研究对象,考察了P指数与h指数、五年影响因子、被引频次等传统文献计量学指标的关联关系。结果表明:P指数与被引频次、平均被引率、五年影响因子相关性显著,与h指数具有一定相关性。在此基础上,建立了P指数与五年影响因子、h指数的回归方程。  相似文献   
5.
何晓庆  蔡娜 《软科学》2013,27(1):141-144
组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。  相似文献   
6.
在综合P2P网络可靠性与检索效率的基础上,以半分布式P2P模型为原型,提出一种改进型超级节点组的图书馆联合目录检索系统模型.并运用Flooding-Random Walk搜索算法,增强P2P网络的可靠性,减少了网络带宽的占用,提高网络查询效率.  相似文献   
7.
选择Logistic模型实证分析商业银行信用风险判别准确率,结果表明:该模型能较科学、客观地评价企业的信用风险,是一种效果显著的商业银行信用风险评价模型.  相似文献   
8.
[目的/意义]对基于z指数的科研机构评价有效性进行实证研究,旨在为科学合理地评价科研机构学术影响力探寻新的视角和方法。[方法/过程]本文采用新的综合性评价指标——z指数,以Muscular Dystrophy研究领域最具代表性的25家机构为样本,通过计算分析目标数据的z指数、h指数、p指数、总发文量、总被引次数和平均被引率、一致性指标η,验证了利用z指数评价机构学术影响力的有效性。[结果/结论]结果表明z指数是一个3D效能指标并具有高灵敏性和稳定性。同时也指出z指数存在诸如低引用长尾严重影响z指数大小、高核区论文被引的增加会对z指数产生副作用、忽略专利等其他科研形式的作用的缺陷,为后续研究奠定基础。  相似文献   
9.
为弥补z指数无法区分合著作者贡献率的缺陷,提出3种基于署名顺序分配合著作者贡献权值的改进z指数,以提高利用z指数评价学者学术影响力的有效性和全面性。将几种基于署名的合著作者贡献测度算法引入z指数,以muscular dystrophy领域具有代表性的学者作为研究对象,从描述性统计结果分析、学者排名情况、相关性、典型情况分析等维度比较分析zhc指数、zgc指数及zac指数评价效力。结果表明:zhc指数、zgc指数及zac指数均能体现合著作者贡献大小,但是zgc指数对总作者数少于10位且排名靠前的作者贡献更加偏重,zac指数对总作者数相对较多且署名顺序相对靠后的作者贡献相较友好,而zhc指数对被引量不同的论文的作者位次变化较为敏感,且这3个指数均能在不同程度抑制“挂名”及“互挂”现象的滋生。  相似文献   
10.
在政府灾害管理决策等涉及社会领域较广的公共信息管理领域,从海量Web文本找到有用的信息和知识成为一种迫切的需要.本文依据生物免疫的相关特点,结合动态耐受和克隆选择特性,提出一种基于人工免疫的文本分类器生成方法,并对该方法产生的文本分类器进行测试.实验结果表明,该分类器对文本能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.  相似文献   
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