分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2024-04-18
摘要： 目的/意义 随着数据驱动时代的发展和数据密集型科研范式的兴起，数据成为科技决策、科研管理和科研创新活动的关键要素。［方法/过程］本文引入需求侧管理概念，立足于数据资源基础，开展需求侧管理与分析，构建基于用户的数据服务需求模型，分析不同类型用户的数据服务需求，探讨构建了用户需求与数据服务双流协同的服务框架体系。引入生态系统及其相关发展理论构建数据服务生态，剖析用户、学科馆员、数据、技术和环境之间的关系。［结果/讨论］基于数据服务实践与探索，提出了数据服务体系的构建思路，为大数据时代提供精准、高效的数据服务提供参考借鉴，推动数据服务的可持续发展。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]为了解决高校图书馆电子资源使用统计和效益评估缺乏高效、准确、实用的统计方法、工具和实证研究的问题，以电子资源利用绩效分析平台（Electronic Resource Utilization Performance Analysis Platform，ERS）管理和评估外文电子期刊的实践为例，探索电子资源动态管理和评估的方法，为图书馆收集和管理电子资源利用与评估数据提供参考。[方法/过程]主要讨论基于服务器端COUNTER报告数据的电子资源管理与分析系统的基本功能和工作流程，并以上海财经大学图书馆利用ERS进行外文电子期刊的资源管理、引文分析、核心资源与学科资源分析和数据库评估为例，讨论电子资源管理与评估的方法。[结果/结论]以上海财经大学图书馆外文电子期刊的统计分析实践为基础，发现利用基于COUNTER报告数据的电子资源管理与分析平台能够为图书馆的资源采购提供决策支持，为学科服务提供深度的资源揭示，具有一定的可行性和实用性。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 顺应国家知识产权强国战略发展要求，近年中国高校图书馆尝试开展知识产权信息服务，该服务突破高校图书馆原有的情报信息服务领域、范畴及深度，因此亟待培训出一批具备相应服务能力的学科馆员；此外高校作为知识产权重要产出地，高校图书馆馆长、科研人员和学生的知识产权信息素养都有待提高，因此急需建立一套完整、规范的高校知识产权信息服务培训体系。[方法/过程] 采用文献调研、专家访谈、问卷调查等方法，对国内高校4类群体进行广泛调研，构建面向高校多主体知识产权信息服务培训体系，培训内容共设置5大模块：知识产权意识强化、知识产权基础知识、知识产权信息检索、知识产权信息分析与运用、知识产权申请流程详解及专利文书撰写，其中基础知识、信息检索、信息分析与运用为重点模块，分为初、中、高3个深度级别，可采用模块化课程组合方式实施培训。[结果/结论] 该培训体系具有完整性、可操作性、适应性等优势，能够满足多层次、多群体、多样化高校知识产权培训需求，其有效实施将会全方位提升高校知识产权信息服务能力及知识产权信息素养。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： ［目的/意义］ 政策工具的识别与分析是政策研究的重要手段之一。此项工作目前多以人工开展。本文运用深度学习方法进行政策工具的自动识别，以期提高政策工具识别的效率。［方法/过程］ 设计与实施政策数据采集与清洗——政策工具人工标引——模型训练——结果解读的政策工具自动识别的实验流程，并以北上广贵四地的政府信息公开政策为例，对比传统机器学习方法和深度学习方法在政策工具识别任务上的性能表现。此外，提出整合政策全局信息进行各段落政策工具识别的方案，并通过实验证明方案的有效性。［结果/结论］ 深度学习模型CNN在全量测试数据上达到76.51%的准确率，整合全局信息的CNN模型达到77.13%的准确率。而仅对模型的高置信度结果进行评估发现，整合全局信息的CNN模型在其中55.63%的测试数据上准确率达到了95.44%。该准确率已经达到了实用的要求，表明超过一半的政策工具标引可以借用模型的高置信度结果，无需人工复核。基于深度学习方法研究政策工具的自动识别取得较好的效果，提升政策工具标引的效率，为大数据量的政策工具自动识别提供正面经验。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 基于关注和评论两种类型的交互网络及它们的组合网络,研究开放式创新平台用户交互对隐性社区的影响。[方法/过程] 收集LEGO IDEAS平台中半年的用户交互数据,运用拓扑分析、中心性分析、社区分析,借助Gephi软件分别针对关注、评论和组合关系构建3期网络关系图并进行演化分析。[结果/结论] 3种交互网络都具有无标度网络特性,少数用户涉及大量的交互。组合网络更接近开放式创新平台的真实网络结构。“评论”对隐性社区的形成及创新参与更重要。随着时间的增长,隐性社区节点数和连接数呈现递增趋势,新的节点更倾向于与那些具有较高连接度的中心节点相连接,信息传播效率越来越高。组合网隐性社区中,基于“评论”关系的子群随着时间推移更新迭代较快,而基于“关注”关系的子群相对稳定且持久。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】帮助网络团购消费者快速找到优质商家, 商家可以有效地提高自身信用水平。【方法】利用相似权测度法对指标体系分配权重, 得出的综合指标变量作为蚁群算法参数, 建立基于蚁群相似权的信用评价模型。【结果】实证研究表明, 该模型能够快速有效地求出节约时间成本和货币成本的最短路径, 找出优质商家。【局限】未考虑退款和刷单等特殊交易对网络团购信用评价的影响; 对蚁群算法的其他参数未进行具体研究, 直接采用前人研究结论。【结论】有助于商家提高信用、提升团体满意度, 为进一步研究网络团购问题提供参考。
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