基于社会标签的中文图书自动分类研究
摘要：【目的】通过对社会标签的规范控制，提高社会标签质量，提升其在文本自动分类中的能力。【方法】提出一种“内核受控，外壳非控”的分类模型，通过建立“社会标签一主题词”概念空间，实现利用主题词对标签词的规范控制。【结果】实验结果表明本文提出的基于社会标签的中文图书自动分类方法在综合考虑成本、效率和效果的前提下，具有较强的可行性。【局限】数据获取数量有待进一步增加，同时‘钍会标签一主题词”概念空间中概念之间深层次语义关系的识别还有待完善。【结论】为提高社会标签质量、提升其文本自动分类能力，提供一种可行方案。面向领域科技文献的句子级创新点抽取研究
摘要：【目的】抽取领域科技文献中旬子级创新点。【方法】面向文献中的句子，以领域词表和本体中的关系为基础构建识别规则，采用基于主题词重叠度的冗余度计算方法过滤创新点候选集。【结果】选取肿瘤领域的数据集进行实验，抽取结果的准确率为89．42％，召回率为60．14％。【局限】规则有待进一步完善，提高召回率。【结论】利用领域词表和本体中的关系能有效地抽取科技文献中的句子级创新点。音乐个性化推荐系统研究综述
摘要：【目的】对音乐推荐的研究概况进行调研和总结，探讨其存在的问题，提出相应的研究热点。【方法】采用文献分析法，从推荐算法的角度简要介绍各个推荐策略，着重根据音乐资源描述方式的不同对现有音乐推荐的相关文献进行归类总结。【结果】进一步提出运用粗糙集理论提取重要情境信息的方法，将该类情境下的用户偏好与协同过滤推荐技术相结合实现基于情境感知的音乐推荐的新思路。【结论】现有研究中存在缺乏对用户行为和需求的系统研究、特征提取低层次以及评测指标单一问题。未来可以从群体音乐推荐、本体建模、移动环境下基于情境感知的音乐推荐等方面展开更深入的探讨。主题相关的虚拟读者社区推荐方法研究
摘要：【目的】为了帮助读者从海量的虚拟读者社区中选择符合其兴趣的社区。【方法】提出基于主题概率模型的读者社区推荐方法，通过发现读者社区的隐含主题，建立起读者与读者社区在不同主题上的联系，并根据社区和读者的主题相似度进行读者社区推荐。【结果】在真实数据上的实验证明该方法能够有效地发现读者社区的隐含主题，相比现有的推荐方法，能够准确地推荐虚拟读者社区。【局限】存在推荐的冷启动问题。【结论】该推荐方法帮助读者准确迅速地找到感兴趣的主题相关虚拟读者社区，能够促进读者的沟通交流和虚拟读者社区的发展。NISO提高图书馆发现服务透明度的推荐做法
摘要：美国国家信息标准组织（NISO）于近日宣布推出一项新的推荐做法——开放发现倡议：提高发现服务透明度（编号NISO RP-19—2014）。这一推荐做法中提供了有关参与新一代图书馆发现服务的具体指导方针。该NISO开放发现倡议（ODI）的工作是自2011年起开始的，目的是制定一个能够提高所有基于索引的发现服务透明度的推荐做法。一种基于类平均相似度的文本分类算法
摘要：【目的】在KNN算法基础上，提高文本分类的分类性能和分类速度。【方法】提出一种基于类平均相似度的分类算法，通过计算待分类文本与训练集各类别中所有文本相似度的平均值判断待分类文本的所属类别。【结果】实验表明，本文方法在复旦、Sogou平衡、非平衡语料上的MacroF1比KNN分类算法分别提高3．5％、3．2％和3．3％，分类时间分别为KNN算法的1／22、1／6和1／5。【局限】考虑到KNN算法的时间效率，实验数据的文本数较少。【结论】相对于KNN，基于类平均相似度是一种适用于大规模文本分类的实用分类算法。OCLC和Elsevier合作改善电子内容的访问
摘要：OCLC正在和世界领先的科学、技术、医学信息产品及服务提供商Elsevier进行合作，研究如何将Elsevier文献检索平台ScienceDirect上的电子书和电子期刊自动更新到WorldCat和图书馆的目录之中。这一自动化过程能确保用户无缝地访问图书馆订阅的内容，无需图书馆工作人员的干预。超球支持向量机文本分类方法改进
摘要：【目的】针对文本分类中类别特征向量改变和重叠等问题，对超球支持向量机（HS—SVM）分类算法进行改进。【方法】基于增量学习和密度决策函数对原始HS．SVM进行改进，实现超球类支持向量的动态改变，准确计算构造超球支持向量机的决策函数，从而达到提高文本分类效果的目的。【结果】与原始超球支持向量机的文本分类实验对比表明，本文所提方法在准确率和召回率方面优于其他方案，建模时间减少且对预测精确度的影响不大。【局限】应进行多种类型数据集上的实验验证，推广方法改进的适用性；其次对分类算法的底层改进欠缺，需继续探索。【结论】本研究有利于提高大规模文本分类的准确性和减少训练时间，从而提升文本分类效果。Ingram和SirsiDynix合作扩大MyiLibrary的应用范围
摘要：Ingrain内容集团于近日宣布与SirsiDynix公司开始一项合作，以简化电子内容的发现和传递，扩大双方产品的应用范围。Ingram将会把其MyiLibrary电子书平台与sirsiDynix的电子资源中心（eResource Central）集成起来，共同提供对50多万条目的访问。基于评论产品属性情感倾向评估的虚假评论识别研究
摘要：【目的】提出一种基于评论产品属性情感倾向评估模型（Review Attribute of Product—Based Emotion Evaluate，RAPBEE模型），用于在线商品虚假评论的识别。【方法】针对在线商品虚假评论采用评论产品属性情感倾向离群度量方法，结合已有评论效用研究对评论结果进行综合排序，从而得出评论的可信度序列。【结果】基于R语言实现，在模型试验集上，通过RAPBEE模型识别处理后的评论序列和当前商品真实情况的符合度为86．2％，实验结果表明RAPBEE模型有较强的实际应用能力与适应度。【局限】需要依赖于已有属性词典的建模方式，在大规模的数据运行效率上有待改进。【结论】提供一种新的针对中文商品虚假评论识别处理方法，具有较强的扩展能力。EBSCO宣布支持NISO开放发现倡议
摘要：EBSCO信息服务公司（EBSCO）宣布将完全支持NISO开放发现倡议（Open Discovew Initiative，ODI）工作组所制定的最终版推荐准则，这一准则给出了发现服务的最佳实践。EBSCO是ODI委员会的一员，因此，EBSCO有关元数据共享和供应商合作的开放政策与工作组制定的推荐准则是一致的。三螺旋模型视角下的高科技人才机构属性及学科交叉研究
摘要：【目的】以ESI、WoS数据库作为数据来源，分析目前高科技人才机构属性及学科交叉情况。【方法】基于三螺旋模型，详细探讨高科技人才所属机构、机构间合作，并从学科维度分析从属学科的三螺旋合作以及其动态演化情况。【结果】结果表明个体机构就从属而言以高校为主，并逐渐向高校一企业和高校—政府方向发展，然而同时属于三个属性机构高校域府一企业的人员尚少；人员合作上仍以高校成员之间的合作为主，表现为内部合作较为紧密，交叉合作相对较弱；学科演变模式上T（ugi）随时间逐渐增大，交叉发展将是未来学科的方向。【局限】抽样方法上以典型抽样为主，存在一定的局限，后续工作中有待改善。【结论】有效地扩展三螺旋模型的应用范围，并补充了科技人才成长及流动方面的理论，同时对我国人才成长及配置提供参考建议。BiblioCommons推出新功能，支持图书馆员进行推荐和评论
摘要：BiblioCommons公司推出其改进的新功能，能帮助图书馆员在整个BiblioCore目录中进行推荐和评论。这一新功能可以帮助图书馆员发现他们平常所不能发现的一些有趣的条目。第二十八届全国计算机信息管理学术交流会征文通知
摘要：中国科学技术情报学会拟于2014年第4季度举办“第二十八届全国计算机信息管理学术交流会”（地点待定），本次会议由中国科学技术情报学会信息技术专业委员会主办，现将会议征文有关事宜通知如下：
