机器学习在图书借阅中的应用

图书馆作为知识传播和学术研究的重要场所,图书借阅是其核心服务之一。然而,随着图书馆收藏量的不断增加和读者需求的多样化,传统的图书借阅管理方式面临着一些挑战。而机器学习则可以提高借阅效率、优化资源利用和提供个性化的借阅体验。探讨机器学习在图书借阅中的应用以及面临的主要挑战,并通过实例对比了不同算法在图书推荐和借阅预测方面的准确率。

我国校企技术转移效率及影响因素分析

高校对企业的技术转移是国家创新体系建设的主要工作之一。采用SFE方法测算了我国27个省市高校从2000—2006年以来对企业的技术转移效率,并分析了非效率因素。分析发现,我国总体上校企技术转移效率比较低,各省市差异大;校企技术转移受到了诸如专利、地区人均研发投入等内外部因素的影响较大。分别从政府、高校和企业三个方面给出了提高校企技术转移效率的政策性建议。

XML信息检索探究

XML文档是具有层次结构和文本内容的半结构化数据。现有的Web信息检索是基于HTML文档的关键词全文检索，无法胜任XML元素粒度的检索；同时，XML数据库检索实现的是精确查找，检索结果无排序支持。因此，融合信息检索和数据库技术研究XML检索问题成为必然。本文从XML检索的问题域出发，阐述了XML信息检索（xMLIR）的国内外研究现状与特点，并分析了目前XML IR的热点和难点问题。

(对象)关系数据库中XML文档的存储技术

XML逐渐成为Web上数据表示和数据交换的标准。随着Web上大量的数据用XML文档表示出来,有必要对这些XML文档进行存储和查询,目前大多数商业数据库产品都支持对XML文档的存储、查询、索引等操作。本文讨论了在ORDB中存储XML文档时所涉及的存储技术,比较了三大商业数据库产品(IBMDB2,Oracle9i,MicrosoftSQLServer2000)在存储XML文档时所采用的方法。

基于本体的语义标注原型评述

实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源,如Web页、服务等,基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据,使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型,然后从不同角度综述了各原型,并进行了对照比较,最后指出了现有原型的不足。

企业知识管理水平的相对测度整合模型

针对层次分析法(AHP)的不足,结合相对测度的思想,提出了企业知识管理水平的相对测度模型,并给出了分析实例,以为测度企业知识管理水平提供科学的依据。

浅谈数字权限管理及其在高校中的应用

本文首先总结了数字权限管理定义、阶段划分及其模型,给出了目前在电子学习领域国际上负责数字权限管理研究的主研机构及其工作重点,最后结合高校知识产权状况分析了数字权限管理在高校的特点与应用。

多技术转移途径对创新绩效影响的比较分析

通过研究得出一个创新绩效分析框架,该框架整合了4个主要的技术溢出途径,即:大学和科研院所的公共研发、外商投资、技术引进和出口。结合我国高技术产业的省际数据,实证比较了技术溢出途径对创新绩效的影响。结果表明:公共研发在内地和沿海地区的作用各异;FDI和技术引进尚未实现有效的技术转移;出口活动极大推动了技术创新。总体而言,高技术产业自身的研发努力以及参与国际竞争共同奠定了创新能力的基础。

国内外校企知识转移研究比较与启示

分析了组织知识转移研究,先后给出了国内外校企知识转移研究的现状并进行对比,分析了我国在校企知识转移领域研究的不足,最后指出了我国校企知识转移研究的侧重点。

基于分类的微博新情感词抽取方法和特征分析

情感或情绪分析在舆情分析、商品评论分析、商品推荐等领域应用广泛,而文本中的情感或情绪分析通常以情感词典为基础.人工情感词典虽然准确但构建代价大、难以及时更新,很难适应微博这类新情感词快速更迭的数据.微博平台为新情感词的发布和传播提供了便捷的途径,是新情感词的重要来源.考虑到已有规模较大的人工情感词典及大量包含新情感词的微博数据,在统计、分析、对比中、英两种语言微博中情感词分布差异的基础上,提出了与特定语言无关的基于分类思想的微博新情感词抽取方法cNSEm.cNSEm根据微博数据集和情感词典自动构建训练数据、训练分类器并判别候选词的情感极性,最后采用投票机制确定候选词的情感极性.通过大量而细致的实验,分析了cNSEm在中、英文两种语言的微博数据上的表现、六类特征的作用和用法以及抽取的新情感词对微博情感分类任务的帮助作用.实验结果表明,cNSEm比经典的基于共现和极性传播的方法要好,特别是当考虑中文微博数据集中的名词类情感词时.对cNSEm抽取的新情感词进行了直接和间接两种方法评测,前者利用人工情感词典作参照,后者考察抽取的新情感词对情感分类的帮助作用,从评测指标上看,cNSEm抽取的新情感词与人工情感词典的质量相当,并且cNSEm能适应有较大差异的中、英两个语种.

基于OWL Lite的语义元数据安置技术研究

在Web页中安置语义元数据是将当前Web内容“提升”为语义Web内容的关键。本文着重讨论语义元数据安置插件的设计,首先论述了静态Web页中语义元数据安置的基本策略,然后结合W3C推荐的Web本体语言OWL规范,给出了语义元数据安置策略的OWLLite的语法实现。

当前本体编辑工具的分析与研究

本体是解决语义层次上Web 信息共享和交换的基础,实现对本体方便而快捷的编辑是语义Web 得以广泛研究及应用的前提。现在已出现了很多Web 本体编辑的(原型)工具或环境,如OILEd、Protégé和WebOnto 等,对各种本体编辑工具进行总结、分析和比较,找出它们的优势和不足,并展望本体编辑工具的发展趋势。

我国校企知识转移研究定位分析

在介绍我国目前校企知识转移活动与相关学术研究现状的基础上,指出当前我国校企知识转移处于活动频繁而相关学术研究不足的失衡状态,提出基于提高企业自主创新能力的校企知识转移研究定位,并分析了3个主要问题,即:高校知识转移效率分析、利用校企知识转移提高企业自主创新能力、以及校企知识转移对构建区域创新体系的作用。

基于商业RDBMS的XML数据交换技术

介绍了三大商业关系数据库管理系统(RDBMS)MicrosoftSQLServer,Oracle和IBMDB2UDB对基于Internet的应用间以XML格式交换SQL数据的最新技术支持;着重于如何将XML文档存储于SQL数据库中以及如何将SQL数据以XML文档发布的问题,比较了三大商业RDBMS的技术手段和特色;最后,对该技术进行了简要的总结与展望.

当前基于本体的语义标注工具的分析

基于本体的语义标注工具使用已有本体在Web页面中插入语义元数据信息,从而使Web页的内容机器可识别,它完成的是构建语义Web的基础性工作.本文将对当前基于本体的语义标注工具进行分析和比较,并总结和探讨基于本体的语义标注工具的发展趋势.

基于检索结果聚类的XML伪相关文档查找

传统伪相关反馈容易产生"查询主题漂移",有效避免"查询主题漂移"的首要前提是确定高质量的相关文档,形成与用户查询需求相关的伪相关文档集合。在检索结果聚类的基础上,研究了XML伪相关文档查找方法,在充分考虑XML内容和结构特征的前提下,提出了基于均衡化权值的簇标签提取方法,并以此为基础,提出了候选簇的排序模型和基于候选簇的文档排序模型。相关实验数据表明,与初始检索结果相比,排序模型获得了较好的性能,有效地查找到了更多的XML伪相关文档。

语义元数据的描述及生成技术研究

语义元数据是有关Web内容语义信息的数据描述,它的有效表示及生成是构建语义Web的关键性技术。本文在讨论各种语义元数据的表示方法后,研究语义元数据的生成技术,在分析现有技术的特点和不足后,评述语义元数据生成技术的发展趋势。

本体映射概念及方法的研究

本体映射是本体集成的一个关键环节。构建本体映射是分布式环境下实现不同本体之间共享和交流的基础性工作。本文首先通过举例分析了本体映射的概念,再从映射的构建思路和具体实现的角度对本体映射的方法进行了总结,最后分析了现在本体映射存在的问题和可能的研究前景。

商业RDBMS产品的XML支持

XML已成为Web上数据表示和数据交换的标准,随着Web上大量XML数据的出现,有必要对其进行有效的管理和处理。目前,几乎所有的商业数据库产品都进行了扩充,支持XML的存储、查询和发布。综述了三大商业RDBMS产品(MicrosoftSQLServer2000WebR2,Oracle9iR2及IBMDB2UDBV8)对XML的最新支持。

基于较高质量扩展源和局部词共现模型的XML查询词扩展

查询词扩展要解决两个方面的问题:一是扩展词的来源,二是如何在来源集合里挑选扩展词项。对此,首先利用检索结果聚类和排序模型获取了较高质量的相关文档集合,并以此作为扩展源;然后结合XML文档的特点,通过词项间的局部共现特征进行查询扩展。相关实验结果表明,一方面,所采用的检索结果聚类和排序模型的相关文档集扩展源具有较高的用户查询相关性,相比传统的伪反馈扩展源,具有更高的质量;另一方面,提出的结合了XML结构特点的词共现查询扩展方案能获得与用户查询意图相关的扩展信息,与初始查询和无结构的词项扩展方法相比,所提方法能够更有效地提高搜索引擎检索性能。