社会网络视域下2型糖尿病管理研究进展

从糖尿病管理理论框架、社会网络特征及其主要评估工具、社会网络视域下的糖尿病管理(社会网络与糖尿病发病风险,并发症,预防及照护方法)等方面进行综述,为有效管理2型糖尿病提供参考。

基于机器学习模型的科技论文潜在“精品”识别研究

综合运用科技文献特征向量空间和机器学习模型实现海量文献中潜在“精品”的自动识别与推荐,能够提升海量科技文献的科学影响和其科技发展促进作用。设计和实现基于机器学习的科技文献潜在“精品”识别分类器和模型框架,测度出国际高影响力期刊和国内图书情报与档案管理期刊论文的原文及引文特征,运用特征工程构建科技论文特征向量空间;然后分别采用支持向量机和朴素贝叶斯等传统机器学习模型,以及深度置信网络和多层感知机等深度学习模型进行潜在“精品”的自动识别,并基于ROC曲线(receiver operating characteristic curve)和混淆矩阵构建评价模型识别效果的指标体系。研究结果显示:①深度学习模型在潜在“精品”识别方面的效果较差,而传统机器学习模型的识别效果较优,其中随机森林和支持向量机的潜在“精品”识别效果最佳,决策树识别效果次之,朴素贝叶斯识别效果较差且稳定性不足。②影响因子越高的期刊潜在“精品”识别效果越好;无论国际自然科学领域高影响力期刊,还是国内社会科学领域图书情报与档案管理期刊,识别出的“精品”论文全部为被引频次较高的论文且综述论文的占比较低,国内期刊的“精品”论文中仅有1篇为综述论文。③“精品”论文的计量特征值与总体论文样本相比,呈现较大差异,即“精品”论文的首次响应时间较短且拥有基金资助,参考文献数量、关键词数量和被引频次较多,摘要和论文篇幅较长且偏向多作者论文。实证结果表明,机器学习模型能够准确识别科技文献中的潜在“精品”,并提升潜在“精品”识别的自动化程度,为海量文献中潜在“精品”文献的自动识别与传播利用提供理论参考与方法支撑。

基于关键词链接网络分析方法的医学文献推荐服务研究

本文提出了一种面向临床诊断决策支持服务的医学文献推荐方法,该方法首先对文献关键词从关键词列表、Mesh标准医学词库和缩略词三个方面进行了规范化处理,并据此得到关键词和文献的完整对应关系。文章对相关处理方法的思路和细节都做了详细的说明。然后,利用已知的患者症状描述信息,根据关键词共现形式来获取目标句子集合和诊断相关关键词集合,并利用基于关键词共现形成的关键词链接网络,本文设计了一种测度重要关键词及其相关文献的查询方法。最后,文章对相关实验效果及其用户满意度评价都做了必要的说明。

高校数字文献保障体系的建设

从高等院校网络化数字文献资源建设的需求出发 ,探讨了高校文献保障系统数字资源建设的原则 ,分析了系统建设的主要问题、困难 ,提出了具体的措施。

先锋的传统:20世纪90年代中国先锋小说的“完成性”和“未完成性”

从“文学场”理论出发,通过建构“先锋文学”和“先锋文学支持网络”这一对概念,寻找一种有效地重新分析20世纪90年代中国先锋小说的方法。通过对“先锋派”、“新状态”、“新生代”等20世纪90年代相对复杂的先锋小说的情状的甄别,找出在20世纪90年代文化语境下小说的先锋性的特质所在,以及它与20世纪70年代末以来逐渐形成的中国当代先锋文学传统之间悖论关系,用一种总体的眼光,从一个新的视角对20世纪90年代的先锋小说提供一些新的观点。