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文献检索:
  • 立足情报服务 借力工程思维:大数据时代情报工程学的理论构建
  • 大数据环境给情报学带来了机遇和挑战,一方面,传统情报理论和方法对具有4V特征的大数据处理和分析显得力不从心;另一方面,这也为情报工程学科和专业的孕育和发展提供了条件。文章在廓清情报工程学相关基本概念后,提出了情报工程学的逻辑起点是工程化情报。然后,从理论与实践的需要,分别阐述情报工程学学科建立的必要性和可行性。并从学科的视角,分析了情报工程学学科的核心问题——工程思维如何融合于情报流程中,提出了情报工程学的学科内容体系框架。文章最后从情报工程学内容体系、课程设置、专业设置、研究组织、实践应用拓展等方面对情报工程学学科建设进行了展望。
  • 大数据时代情报危机的发展演变及其应对策略研究
  • 大数据带来的社会变革已经引起了社会各领域的高度重视。本文首先立足于情报学从大科学时代的情报爆炸到大数据时代的情报危机的发展历程,并以此为切入点,界定了大数据时代情报危机的概念、成因、及其表现形式,最后通过梳理科学研究、政府公共管理、企业管理三个领域对情报活动的实践情况,揭示了这三大领域存大数据时代情报危机环境下的各自应对策略。
  • 知识资源、服务创新与服务成效的关系——基于我国高校图书馆456名用户的实证研究
  • 高新技术企业应如何开展知识服务创新、提升创新绩效是学者研究的热点。然而,以高校图书馆为背景的相关研究却不多。本研究旨在探索高校图书馆的知识资源、服务创新、服务成效等因素的测度及其之间的关系,探究服务创新在知识资源和服务成效之间的中介作用。通过对北京、南京、西安、哈尔滨、镇江、南通等城市高校图书馆456名用户的调研,本研究发现,211高校的用户对其所在图书馆的服务评价较高,而985高校用户却获得较低的评价。各地区的用户普遍对其图书馆的知识服务技术创新不满。知识资源与服务成效呈正向相关关系,服务创新与服务成效呈正向相关关系,服务创新在知识资源和服务成效之间起着局部中介作用。基于研究发现,我们对高校图书馆的管理作出相对的政策建议与讨论。
  • 基于科学研究问题成熟度的未来高影响力科技论文预测研究
  • 未来高影响力科技论文的识别方法是一种面向未来的预测分析方法。本文提出了一种新的测度方法——科学问题成熟度来识别科技论文的未来影响力。以碳纳米管纤维领域为例,构建科学研究问题成熟度方法,结合主题引用强度分析方法和时序分析方法,分析、验证该领域未来高影响力科技论文情况。实验研究表明,科学研究问题成熟度方法可以反映论文的未来高影响力程度,并与其他方法互相补充,成为预测论文未来高影响力的有效方法。
  • 基于极大似然估计的谣言追溯方法及对策研究
  • 谣言借助现代信息技术可以飞速地传播,可能给社会造成极大的负面影响。如何快速、准确地找到谣言散播的始作俑者具有重要意义。本文从社交网络技术这一新的视角对谣言源头追溯进行了研究,基于观测到的部分节点状态来追溯谣言的源头。在锁定一个小范围的疑似源头节点集后,利用极大似然估计法来对疑似源头节点进行检查,从而找到最终的谣言源头。通过实验验证,该方法相对于传统谣言追溯方法大大提高了准确性。基于对追溯技术的分析,进而探讨了追溯谣言的对策,为进行谣言源头追溯的政策性制定提供了理论依据及建议。
  • 基于改进K-means聚类的在线新闻评论主题抽取
  • 新闻评论反映民众对新闻事件的观点,抽取评论主题,对用户、企业、政府都具有很高的情报分析价值。基于K—Illeans聚类的主题挖掘算法应用到新闻评论中时,在欧氏距离下,如果使用最大距离法选初始点则会聚成一大类。为解决这个问题,论文首先在预处理阶段增加同义词替换和自动构建领域词典的部分,改善了数据稀疏性和高维性。其次,提出了K—means改进算法,用隐藏长评论一最大距离法选初始点,解决了初始点多为离群点的问题,用方差拐点确定K值,解决了预先设定聚类个数的问题,实验发现了先用BW权重选初始点,再用新提出的BW—DF权重聚类的效果最好。最后,将改进算法与原算法的聚类效果比较,实验结果表明,改进算法准确率高,抽取新闻评论主题的效果明显。
  • 基于链路结构的微博领域专家识别研究
  • 提出基于链路结构的微博领域专家识别算法,以新浪微博为例,通过多指标综合分析,设计了包括原创发博率、主题相关度、节点扩散度、交互主动性以及用户支持度等五个指标值,将节点的权重分为中心权重和权威权重两部分,分别采用上述指标值为其赋值,再根据用户的中心性和权威性相互增强的思想,迭代计算每个用户的领域中心值和领域权威值,直至算法收敛,最终利用领域权威值结果判断用户是否为领域专家。实验表明,本算法能准确地识别微博中某一领域的专家,并能对其影响力作出有效评判。
  • 一种基于网络评论的商品特征挖掘方法
  • 商品评论中含有大量的有用信息,这些信息对买方的购买行为和卖方的销售行为都有着显著的影响。商品特征作为网络评论中的关键信息,有重要的实际意义和研究价值。本文提出一种新的商品特征挖掘方法,该方法通过扩充用户词典来提升候选特征的准确性,同时引入同义词表对候选特征有效地剪枝,此外还提出情感指数的概念并以此作为从候选集中选择商品特征的依据,并从电商网站分别获取了手机和数码相机等四种商品的相关评论用于数值实验。实验结果显示该挖掘方法是可行的、有效的,不仅很好地提升现有研究结果的准确性,同时也为商品特征挖掘领域提供了新的研究思路。
  • LBS用户信息公开意愿影响因素分析——基于交换理论的实证研究
  • 移动互联网技术的发展使得基于位置的服务(LBS)逐渐兴起。然而,用户在使用过程中是否愿意向LBS服务提供商公开个人信息成为LBS能否进一步推广的关键问题。本文以社会交换理论为基础,从感知利益和感知风险的行为决策角度来构建影响LBS用户信息公开意愿的认知过程模型,并从用户个体差异与LBS服务特性两个方面对该隐私决策过程的影响因素进行了探究。通过对131份有效样本数据的分析,本文对研究假设进行了验证。结果显示,用户对LBS的利益与风险的感知和权衡决定了其提供个人信息的意愿,个人创新性和个性化均会在一定程度上影响用户的感知利益和感知风险;同时,定位精准性会影响用户的感知利益,信息敏感性、以往隐私经历均会影响用户的感知风险。
  • 循证图书馆信息实践(EBLIP)研究综述
  • 循证图书馆信息实践(EBLIP)因其能够弥合理论研究与实践的鸿沟,在近20年来得到了蓬勃发展。本文梳理了国内外EBLIP的发展历程与主要研究主题,并重点针对证据与EBLIP模型及各要素进行文献综述,呈现了EBLIP研究的脉络。通过对研究的梳理,进一步明确了该领域需要朝自身定位明晰化、可操作化、研究定量化与规范化方向发展。此外,由于目前从事EBLIP研究的主体多为图书馆领域研究者,本文希望情报学研究者对循证信息实践方面加以重视,以推动情报学研究与情报实践的融合。
  • 投稿须知
  • 《情报学报》是学术性刊物,主要刊载情报科学领域的学术论文或高质越的综述评论.重点关注信息、知识、情报相关的理论、方法、技术与应用,内容包括:信息搜集与过滤、价息组织与检索、信息分析与服务,知识获取与构建、知识组织与标引、知识利用与服务,情报收集与监测、情报分析与转化、情报传递与服务等。特别欢迎有数据基础、方法或技术上有创新、理论与实践结合紧密的论文。
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