过刊目录
-
-
2016年, 1卷, 第6期
刊出日期：2016-12-31
-
全选|
-
单位：西南科技大学经济管理学院关键词：知识服务, 图书馆, 现状, 发展趋势摘要：[目的/意义] 对收录在CNKI 总库的2 239篇知识服务研究领域的中文期刊论文进行统计分析，以期为后续研究提供帮助。[方法/过程] 基于文献计量学方法对国内知识服务研究进行定量分析，对该领域的文献量分布、期刊来源、核心作者分布、高被引文献、高频关键词以及研究范围与服务对象进行分析。[结果/结论] 分析并指出现有研究的不足：知识服务尚未形成统一的共识，缺乏系统性的研究，理论多于实践且指导性不强，缺乏有效的评价机制。知识服务未来发展的趋势体现在以下3个方面：获取知识服务内容与技术、知识服务“泛在化”、知识服务主体的团队化。
-
摘要：[目的/意义] 了解近15年来中国隐性知识跨国合作的发展特征与态势，发现国内研究的不足与优势所在。[方法/过程] 以Web of Science 中SCI-E、SSCI数据库2001-2015年收录的隐性知识国际合作论文数据为数据源，运用文献计量学方法与指标、社会网络分析技术等，从跨国合作产出、合作结构、合作伙伴、合作影响及合作地位等5个方面对中国隐性知识跨国合作现状进行系统测度与分析。[结果/结论] 中国隐性知识跨国合作研究发展迅速，双边合作占据主导，合作关系日益广泛，合作率不断上升。以与欧美发达国家合作为主，国内研究始终处于网络的边缘位置, 网络影响力与控制力较低。
-
单位：东北师范大学计算机科学与信息技术学院关键词：机构知识库, 社会化应用, 开放获取社会化摘要：[目的/意义] 通过收集日本大学机构知识库的社会化应用行为相关信息，分析日本大学机构知识库的社会化应用行为现状。[方法/过程] 通过文献调研了解目前有关机构知识库社会化应用行为相关研究的研究情况，并且通过访问不同机构知识库网站、不同大学的校内数据库网站与日本国立信息学研究所的相关网站来梳理机构知识库与其他领域数据库的关联关系。[结果/结论] 日本大学机构知识库通过在出台的政策文件中明确自身定位，针对IR资源发布专门描述元数据格式，OAI-PMH的应用以及数据库之间数据互操作等措施来加强社会化应用程度。在未来数据互操作对象还将扩展到出版行业等相关领域并开展更加深入的数据服务。
-
单位：湖州师范学院图书馆关键词：耗散结构, 学科服务系统, 知识服务, 知识流动, 知识整合, 高校图书馆摘要：[目的/意义] 分析图书馆学科服务系统的耗散结构特征，论述加强系统动态平衡的策略。[方法/过程] 基于耗散结构理论，提出加强学科服务系统的开放、自组织、协同和创新等功能，保证学科服务在非平衡态下知识有效流动与整合。[结果/结论] 通过对学科服务系统耗散结构及特征深入分析与研究，可以有效指导学科服务工作及其服务拓展和服务创新。
-
单位：福建师范大学社会发展学院关键词：联合目录, BIBFRAME, 语义网, 关联数据摘要：[目的/意义] 随着以BIBFRAME为代表的语义书目模型不断完善，书目数据面临着从MARC向语义化书目的转型。本文探索了基于语义化书目数据的联合目录构建模式。[方法/过程] 首先分析传统联合目录的建设模式，认为传统联合目录建构方法在语义网环境下有一定借鉴意义；其次在分析BIBFRAME 2.0书目信息表示形式的基础上，提出3种语义联合目录构建模式：集中式语义联合目录、分布式语义联合目录和集中与分布相结合的语义联合目录;最后利用Jena Fuseki+Apache HTTP服务器搭建实验平台，对语义联合目录的互操作模式进行测试。［结果/结论] 实验结果显示，本研究提出的3种语义联合目录建设方法在实践上具有可行性，可为图书情报部门的语义化书目数据互操作和跨库检索系统的实现提供有益参考。
-
单位：东北农业大学资源与环境学院关键词：论文合著, 科研合作, 社会网络分析摘要：[目的/意义] 研究“985”“211”高校之间科研合作的现状，能够推进“2011计划”更好地实施。[方法/过程] 以CNKI(中国知网)作为数据来源，查找2004-2014年国家自然科学基金支持的论文合著数据，运用社会网络分析的方法，对“985”“211”高校之间的论文合著情况进行研究。[结果/结论] 在116所高校中，清华大学的程度中心性是最高的，说明其处于最重要的位置；地理位置与空间距离对于高校之间科研合作联系的紧密性影响很大；学科交叉或相似的高校联系的比较紧密；“985”高校发表的论文数量多，而且其之间的合作也较为紧密。
-
单位：上海对外经贸大学工商管理学院;
北京邮电大学经济管理学院关键词：网络点评, 文本挖掘, 情感分析, 企业舆情, 商业分析摘要：[目的/意义] 大数据环境下，文本挖掘和情感分析技术在产品、服务等网络点评分析中得到越来越广泛的应用。通过对大规模文本数据情感挖掘，研究影响企业舆情的关键要素。[方法/过程] 基于中国大陆292个城市103 878家酒店的2 500多万条网络点评数据，挖掘企业在线舆情，识别影响顾客服务体验的关键内容要素。采用探索性因子分析方法对关键要素进行归类，并通过多元回归分析得出评论内容要素与顾客总体满意度之间的关系。[结果/结论] 酒店客房要素和电器要素对酒店业顾客总体满意度影响最大。本研究方法和结论为服务企业营销和管理的大数据商业分析研究提供参考。
-
单位：浙江工商大学管理科学与电子商务学院;
浙江工商大学现代商贸研究中心;
浙江工商大学管理学院关键词：跨域情感分类, 多特征融合, 谱聚类, 迁移学习摘要：[目的/意义] 跨领域情感分类仍是亟需重点研究的问题之一。[方法/过程] 借助情感无关词，通过谱聚类算法构建源领域与目标领域的跨域情感特征词簇，将谱聚类得到的情感词特征与位置特征、关键词特征、词性特征融入逻辑回归分类算法中，实现基于多特征融合的跨领域情感分类算法；并以用户评论数据进行验证。[结果/结论] 研究结果表明，CDFF(Cross Domain pulse Four Factor)算法可有效实现跨域用户的情感分类，为跨领域情感分类研究提供借鉴。
