泛在知識環境下圖書館知識發現技術及套用研究

內容簡介

本書從泛在知識環境的大背景出發，首先探討了新需求下的圖書館發展目標和知識發現技術在圖書館領域的套用，以此為基礎，重點突破了泛在知識環境下圖書館知識發現中異構數據、動態數據的採集技術，立足於圖書館所處的泛在知識環境的海量數據，綜合運用數據挖掘、社會網路分析法、共詞分析法、關鍵字共現、文獻共被引分析等多種技術和方法對相關學科進行數據分析，力圖從採訪經費比例預測模型、用戶興趣模型、學科主題知識熱點、學科交叉、科研人員社會網路關係變遷等多角度、多途徑、全方位的構建學科服務的立體網路，為學科服務的深化和創新探索新的道路。

序

前言

一、研究背景

二、研究思路與方法

三、研究內容及創新

四、內容安排

五、致謝

第1章泛在知識環境與圖書館知識發現

1.1 泛在知識環境

1.1.1 泛在知識環境的提出

1.1.2 泛在知識環境的內涵

1.1.3 泛在知識環境的影響

1.1.4 泛在知識環境下圖書館的發展

1.2 圖書館知識發現技術

1.2.1 知識發現技術概述

1.2.2 知識發現技術在圖情領域的套用

1.3 泛在知識環境下的圖書館知識發現

第2章泛在知識環境下的圖書館數據採集

2.1 概述-7

2.2 日誌數據

2.2.1 數據需求

2.2.2 ERU數據採集原理

2.2.3 ERU框架設計

2.2.4 ERU數據採集關鍵技術

2.2.5 網路底層採集的數據展示2

2.3 館藏數據

2.4 出版數據

2.5 國外著名高校館藏數據

2.6 文獻目錄數據

2.7 小結

第3章構建採訪經費比例預測模型

3.1 理論基礎

3.1.1 圖書館採訪模型

3.1.2 算法模型

3.2 數據預處理

3.3 模型構建

3.4 模型特點與價值

第4章構建用戶興趣模型

4.1 理論基礎

4.1.1 興趣模型

4.1.2 模型構建方法

4.2 數據預處理

4.2.1 數據清洗

4.2.2 會話識別

4.3 模型構建

4.3.1 學科熱門文章推薦功能

4.3.2 相似文章推薦功能

4.4 模型特點與價值

第5章學科熱點和趨勢分析

5.1 理論基礎

……

泛在知識環境下圖書館知識發現技術及套用研究

基本介紹

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