学术博客：值得关注的非正式学术交流形式
摘要：早期学术界认为非正式交流的内容难以规范或严整，价值未能得到充分重视和发挥。随着科学的发展和学术交流渠道的日益广泛，建立在纸质出版物基础上的传统科学信息交流体系不仅难以确保科学信息的自由、充分，还使大量有价值的科学信息被排斥在文献交流系统之外，而传递科学信息的时效性和成本也已经无法满足科学发展的基本要求。学者们不得不重新审视非正式学术交流，著名的情报学家 D．普赖斯和科学学家戴安娜·克兰都曾给予非正式交流以极高的评价。EBSCO信息服务与OASIS将继续合作
摘要：继ProQuest收购Coutts后，EBSCO信息服务（EBscO）计划将继续与OASIS（OASIS平台是Coutts信息服务公司推出的馆藏订阅工具）合作，帮助图书馆通过OASIS平台采购EBSCO精选的70多万本电子书。EBSCO的条目内容将继续通过所有可行的购买模式提供，而且EBSCO合同客户的权益将不受此次收购的影响。学术博客的学科交互实证分析——以科学网博客为例
摘要：[目的]通过分析学术博客社区中的推荐和评论数据的，探究网络学术社区中的学科间交互。[方法]利用社会网络分析方法，对科学网博客2013全年数据进行学科推荐网络和学科评论网络的整体网络、局部网络、个体网络分析。[结果]交互方式上，推荐行为比评论行为更为频繁；交互网络的中心性上，学科推荐矩阵和学科评论矩阵在点入中心性、点出中心性和内接近中心性上呈显著差异，而在中间中心性和外接近中心性上无显著差异；交互参数相关性上，学科推荐数与学科推荐网络参数的相关性和学科评论数与学科评论网络参数的相关性表现一致。[局限]部分中心性较高的学科节点与其他学科之间的交互缺少深层次解读。[结论]学术博客具有承载不同学科学者之间的低门槛、多元化、大跨度交流的特点。学术博客共推荐关系及核心结构特性研究——以科学网博客为例
摘要：[目的]讨论共推荐这一结合信息推荐与信息共现的信息行为概念。[方法]以学术博客为考察场景，科学网博客为应用实例，利用网络分析方法探索性地研究共推荐关系在学术博客中的实证特性。[结果]实证结果显示，相对于其他类型网络，科学网博客中的共推荐关系具有高聚集性、行为活跃、强度均衡等结构特点：在核心一边缘结构的分析中，网络以节点群体作为网络核心；在核心节点群体内部，节点之间体现一定的均衡性。[局限]共推荐行为在不同应用领域中有不同动机和功用，本文仅基于科学网学术博客社区进行实证。[结论]学术博客研究中，共推荐关系可作为一种新的行为研究视角，其在核心结构上体现出更为平等的特性。学术博客推荐网络的h度实证——以科学网博客为例
摘要：[目的]研究h度这一新型带权信息网络分析框架在学术博客推荐网络中的特性。[方法]以科学网博客2013年数据为基础，构建学术博客推荐网络，计算h度等相关参数，并辅以信息可视化进行讨论。[结果]学术博客推荐网络中，高h度节点的产生可由信息源（博主）所持有的学术知识内涵导致，也可因信息源提供话题的兴趣外延引发；h度（hA）与节点带权度（NA）之间存在形如NA=b×hA。的近似函数关系；高h度节点通常成为网络中心部分的局部子群组织者。[局限]h度并非完美指标，后续研究可试用改进型h度进行拓展。[结论]h度可作为学术博客推荐网络分析的测度工具之一，对于此类社群的管理可从高h度节点人手。关系数据库中实体解析研究综述
摘要：[目的]分析关系数据库中实体解析技术的研究现状和未来研究方向。[方法]从实体解析的精度和效率两方面展开系统研究。精度方面基于增量式、统计方法和相关信息；效率方面基于分块、字符串相似和其他方法。[结果]最大化实体解析精度和解析效率是实体解析技术研究的主要目标，但在数据源的动态演化、异拇l生和非精确字符串匹配等方面的研究仍面临重大挑战。[局限]仅从实体解析过程中的精度和效率方面进行探讨，对解析模型本身的特点和局限性关注不足。[结论]本研究有助于更全面了解关系数据库中实体解析的过程、研究现状和未来研究方向。LexisNexis Academic将可通过OCLC WorldCat发现服务访问
摘要：OCLC和LexisNexis公司正共同努力，以使双方订阅用户能够通过OCLC WorldCat发现服务访问LexisNexis Academic数据库。LexisNexis Academic是面向大学和学术研究设计的数据库，共选白5300种出版物的内容，包含15000多条新闻、法律条文和商业信息源。其中，新闻部分涵盖了全世界信誉度最高的报纸、广播和社交媒体，为读者提供来自全球150多个国家、涵盖21种语言、有着当地视角和见解的出版物。此外，LexisNexis Academic还提供大量的联邦和各州法律案例及章程，并且有来自8000多万家国际公司以及6300多万名执行主管的商业信息。全球2000多所大学订阅了该数据库。基于知网的甲骨卜辞释义问题的可拓性研究
摘要：[目的]构建可拓的甲骨文语言模型并结合甲骨文知网知识库解决甲骨卜辞释义问题。[方法]借鉴知网的构建体系，建立一个融合甲骨文、现代汉语的语义知识库，对甲骨卜辞进行可拓语言建模，结合知网的知识表示，进行语义相似度计算和对应的可拓策略应用。[结果]实验结果表明，该方法在甲骨卜辞的词义识别准确率可达到90％以上，在甲骨卜辞的残辞语义推导上准确率可达75％以上，能够有效解决甲骨卜辞释义问题。[局限]甲骨文知网的构建规模较小及可拓策略的成熟度不高制约着甲骨卜辞语义信息的自动理解。[结论]结合甲骨文可拓语言模型和甲骨文知网进行甲骨文信息处理研究，为甲骨字的语义推导和残缺甲骨拓片的文本内容整合提供新的解决方案。突发事件网络舆情中网民群体行为演化的Agent建模与仿真研究
摘要：[目的]发现突发事件网络舆情演变过程中的网民群体行为模型、路径、规则以及与突发事件网络舆情演变的关系。[方法]基于Agent建模技术，对突发事件中网络舆情演变过程中网民群体行为进行建模与仿真，包括概念模型、Agent属性、交互规则、博弈规则的设计，并基于NetLogo进行仿真与预测。[结果]结合典型突发事件网络舆情案例进行实证研究，验证本文提出的Agent模型的科学性。[局限]本文提出的交互规则、博弈规则需要更多同类事件的对比和优化。[结论]基于Agent的建模方法能够综合现实情境和网民群体的行为，进行突发事件网络舆情演变的建模、仿真，揭示突发事件网络舆情演变的规律。Ex Libris和Instructure联手整合阅读清单与学习管理
摘要：Ex Libris集团宣布将与Instructure公司合作，成为Instructure的认证合作伙伴计划成员。Instructurc是一家SaaS公司，创造了Canvas学习管理系统（Learning Management System，LMS）。两家公司的共同客户将受益于新的Ex Libris Leganto阅读列表解决方案与Canvas学习管理系统的集成。基于搜索日志的用户行为分析
摘要：[目的]利用搜索引擎日志数据对用户查询行为特征进行分析。[方法]采用分词、统计分析、聚类分析、可视化等方法，分别从用户的查询串、查询方式、查询主题、查询点击行为和用户类型5个方面对用户使用搜索引擎时的行为特征进行分析。[结果]发现搜索用户偏好使用2．5个中文名词短语组成的查询串：更少使用口语化查询，不爱使用高级检索功能；查询用词变得多样化；查询时间存在高峰低谷；再次证实存在“翘尾现象”。[局限]使用的数据量不够大，没有结合用户详细信息进行分析。[结论]使用搜索引擎日志可以获得用户行为特征，并能为改善搜索引擎提供一些建议。科研项目布局差异对比方法研究——以NSF和EUFP项目为例
摘要：[目的]弥补目前科研项目布局分析往往局限在单一资助机构简单数量统计上的不足，从内容上提高资助机构布局差异的揭示能力。[方法]针对多源项目数据，提出一种基于文本K-means＋＋聚类算法的分析方法，尝试从科研项目内容揭示不同资助机构的资助方向和布局重点，分析比较各资助机构在研究方向上的资助差异。[结果]使用美国NSF与欧盟FP资助的项目信息进行方法验证与案例分析，发现相对于多个关键词，基于单个关键词构建的文本特征空间有更好的聚类效果。进一步去除项目申请书摘要中项目背景、未来影响等干扰信息，只保留研究内容、研究方法等实质性研究描述文本，K-means＋＋算法的聚类效果有进一步提升。[局限]数据清洗尚不能完全自动实现，聚类参数的预设与调整也需人工参与。[结论]实验与案例证明该方法是可行的，分析结果能够比较直观地反映资助机构的布局差异，对科研管理与决策者审视宏观科研布局、前瞻科技发展方向起到一定的辅助作用。ARL加入Re：Create联盟以促进平衡版权
摘要：近日，ARL和诸多美国科技公司、行业协会以及民间社会组织一起，试图推出Re：Create联盟，以促进平衡版权政策的建立。一个平衡的版权体系既要有限制也要有例外，比如合理使用。随着技术的发展，当务之急是版权法要考虑到这些变化，平衡版权信息和产品创造者的利益与这些产品用户的利益。利用类别引导词的投诉文本分类利用类别引导词的投诉文本分类
摘要：[目的]针对投诉事件文本具有信息量大、非结构化、规律性不强等特点，当前城市投诉信息管理亟需寻找一种高效的分类方法，提高管理人员的工作效率。[方法]分析投诉事件特点进而对其进行文本预处理；借助句法分析器、同义词林，并通过文档贡献度过滤引导词；采用TF-IDF计算引导词权重系数，并以VSM表示，最后通过SVM对处理后的投诉事件文本进行分类。[结果]在多个类别投诉事件测试文本中，该方法查准率和查全率平均值达到82．1％和82．3％。[局限]投诉事件文本的稀疏性在一定程度上影响分类结果。[结论]实验证明该方法在投诉事件文本分类中是有效的、可行的，能够提高投诉文本分类效果。面向主题的高质量评论挖掘模型研究
摘要：[目的]帮助消费者从海量的评论集合中识别高质量评论。[方法]利用LDA主题模型对消费者关注的主题进行分类，借鉴改进的自动摘要的思想，追踪评论主题下的高质量评论，提出面向主题的高质量评论挖掘模型。[结果]自动提炼出每个主题下的高质量评论，其准确率、召回率和F1值分别为80．73％、64．90％和71．95％，并通过实证研究证明该模型的有效性和优越性。[局限]仅与部分典型模型作对比，其他模型方法还未进行验证。[结论]该模型能从评论集中有效地挖掘出不同主题下的高质量评论，从而能够更加高效地辅助消费者进行购买决策。《云中的图书馆关联数据》一书详细阐述了OCLC在图书馆关联数据方面的工作
摘要：在《云中的图书馆关联数据：OCLC资源描述新模型的经验》一书详细阐述了OCLC通过创造图书馆关联数据以扩大图书馆馆藏在网络上的曝光度方面所做的工作。该书的作者是OCLC研究人员Carol Jean Godby,Shenghui Wang和Jeffrey K．Mixter。该书重点描述从传统图书馆元数据衍生的关联数据所涉及的概念和技术挑战。这种转变是当务之急，这本书坚持认为大多数信息搜索行为并不是从图书馆开始的，也不是在Web访问的OPAC目录中开始的，而是从互联网的其他地方开始的。将数据以能被更广泛的Web所理解的形式编码将有助于保持图书馆和整个互联网的关联度。e-BRM：面向电子易货的多维信誉模型
摘要：[目的]针对电子易货（e-Barter）这一新兴C2C在线交易模式，提出优于其现有（1，0，-1）评分制的多维信誉模型e-BRM。[方法]e-BRM基于Wilson评分区间计算易货者好评率，基于等概率分布计算易货者好评覆盖率，并通过时效衰减因子、差评惩罚因子、实名认证因子等指标实现对易货者交易值的聚合处理。[结果]e-BRM最终将得到的三元组〈好评率，覆盖率，交易值〉聚合为统一的易货者信誉度，较（1，0，-1）评分制更能表征易货者真实信誉水平。[局限]在实际应用e-BRM时，可单独设计模型的在线增量更新机制以改善实时性。[结论]仿真实验结果能够证明e-BRM模型的有效性，电子易货交易双方可据此做出合理交易决策以降低交易风险。基于专利数据仓库的技术功效图挖掘方法研究——以3D打印技术为例
摘要：[目的]实现技术功效图微观钻取分析与技术功效图所涉及的具体专利识别。[方法]提出基于专利数据仓库的技术功效图挖掘方法，通过清洗专利结构化信息与抽取非结构化信息特征词，结合数据仓库技术，实现技术功效图的构建与多维分析。[结果]实验结果证明，该方法能快速实现技术功效图微观钻取分析及所涉及专利的识别。[局限]采用星型模型，在专利数据量较大时会降低运行效率；专利特征词抽取未实现完全自动化。
