新媒体环境下用户学术搜索行为的影响因素分析

鉴于新媒体在学术搜索中的影响和应用与日俱增,新媒体环境下用户学术搜索行为的影响因素值得关注。文章论证了新媒体环境下用户学术搜索行为的理论研究基础,如动机理论、用户体验理论、Wilson模型、Kuhlthau模型和Choo模型等,在分析用户学术搜索行为习惯与行为偏好的基础上,结合新媒体自身的特点,构建了用户学术搜索行为影响因素模型,从任务需求、新媒体平台、信息质量和用户特征四个维度剖析了用户学术搜索行为的影响因素,以期促进新媒体在学术信息搜索中的应用,推动用户之间的学术交流和共享。

五大学术搜索引擎比较

对Google、微软、百度、好搜和超星百链云五大学术搜索的信息来源、检索功能、检索结果及个性化服务进行了对比分析,指出各自的优点和缺点,以期为用户在学术搜索工具的选择和使用上提供指导和帮助。

浅谈学术搜索系统在高职高专院校图书馆中的应用——以福建农业职业技术学院为例

针对信息化时代面临的挑战和需求,以福建农业职业技术学院图书馆为例,从时代背景、学校资源需求现状着手,通过对学术搜索系统产品的调查、对比、介绍,引进前前景预测,引进后产品应用情况的论述,阐明学术搜索系统具有资源庞大、整合优势、检索深度、创新检索模式、获取和全文服务等多个优势,在数字图书馆建设、满足学校信息资源建设需求、提高教学和科研质量的作用。

百链学术搜索引擎特征研究

介绍了百链学术搜索引擎的信息来源、组织方式和检索功能,并将其与Google Scholar、E读学术搜索进行比较分析。

基于用户体验的微软学术搜索和百度学术搜索对比研究

[目的/意义]旨在为用户使用学术搜索引擎提供参考。[方法/过程]在文献调研基础上,构建基于用户体验的学术搜素引擎评价指标体系,包括有用性、易用性、可靠性、满意度4个一级指标,23个二级指标,运用定性与定量相结合的方法,并结合实验分析法对微软学术搜索和百度学术搜索进行综合评价。[结果/结论]微软学术搜索和百度学术搜索满意度评分持平,百度学术搜索有用性和易用性优于微软学术搜索,微软学术搜索可靠性优于百度学术搜索,总体评分百度学术搜索高于微软学术搜索。提出学术搜索引擎应注重增加学术文献来源,提升检索功能,注重色彩搭配且界面应简洁、合理,个性化服务应更智能和可靠,注重用户整体体验效果。

读秀学术搜索在交叉学科专利审查中的应用

概述读秀学术搜索数据库是由大量全文数据和资料信息组成的大型数据库。其特点和优势在于可以提供很多书籍的全文信息,并可通过关键词对相关信息进行有针对性的检索。是专利审查过程中获得书籍证据的有效数据库。

学术搜索引擎的特点及发展趋势——从OJOSE与CNKI知识搜索的比较谈起

介绍了OJOSE和CNKI知识搜索的情况,分析了二者的特点,最后总结出学术搜索引擎的特征和发展趋势。

OJOSE与CNKI知识搜索的比较研究——兼谈学术搜索引擎的特点及发展趋势

本文首先介绍了OJOSE和CNKI知识搜索的情况,接着分析了两者的特点,最后总结出学术搜索引擎的特征和发展趋势。

读秀学术搜索与CALIS统一检索服务对比研究

目前地方普通高等院校频繁采购第三方"一站式"学术检索平台,检索水平参差不齐。论文选取国家重点投资的CALIS的e读学术搜索服务和第三方研发的读秀学术搜索平台为例,通过对比分析两类检索平台的特点及其差异性,分析当前一站式检索平台建设中存在的问题以及改进方向,最后用实例进行验证分析,为高校图书馆在学术检索平台的建设上提供参考。

Google学术搜索(Google Scholar)使用方法及技巧

Google学术搜索在索引中涵盖了来自多方面的信息,信息来源包括万方数据资源系统,维普资讯,主要大学发表的学术期刊、公开的学术期刊、中国大学的论文以及网上多种有用信息资源。简要介绍了Google学术搜索的常用功能及使用方法和技巧。

学术文本的结构功能识别——在学术搜索中的应用

在学术大数据环境下,学术文本挖掘研究向细粒度和语义化方向发展。学术文本的结构功能是对学术文本正文的结构及章节功能的概括。为探讨结构功能在学术搜索中的作用,本文将学术文本看作是个结构功能域的集合,使用域加权语言模型对学术文本结构功能进行加权,并以一般语言模型为基准,在INEX04数据上进行了文档级检索实验。实验结果表明本文所提出的模型取得了较大的提升,尤其在P@5上的相对提升达到13.93%。根据模型中各个结构功能域的权重参数分析可以得知,引言功能作用最大,相关研究、方法的作用次之,实验及结论的作用最小。本文的实验也证明了学术文本的结构功能在学术搜索中的应用价值。

Google学术搜索的信息组织探究

从Google学术搜索(Goole Scholar)的产生、其信息来源、信息组织方式以及优缺点方面进行了阐述与分析,并与国内的读秀学术搜索、百度国学做了对比分析,旨在说明科研人员要充分利用学术搜索引擎,发挥其优势为科研所用。

基于学术社区的学术搜索引擎设计

学术社区和学术搜索引擎在科研活动中日趋重要。给出了一个基于学术社区的学术搜索引擎的设计方案,指出了它应具备的功能,提出了应着重解决的关键问题,并对部分问题提出了实现思路。给出了系统的架构设计,并讨论了文献资料的整合算法,将分散在不同位置、提供不同内容的学术信息组合为一个整体,有效地解决了文献提取问题。针对普通中文分词组件在对姓名进行分词时准确率较低的问题,设计了一个专门针对姓名进行分词的高效的算法。在开源框架Nutch和HBase的基础上,实现了一个学术搜索引擎,并在实验中验证了设计的有效性。

基于读秀学术搜索平台的文献荐购模式探析

文献荐购是借助读者的知识与能力来提高馆藏质量及利用率的最有效途径。基于读秀学术搜索平台展开的文献荐购服务有着以下优势:书目丰富,具有荐购知识库功能;对接馆藏OPAC,整合馆藏资源;深度揭示文献信息,并提供试读;荐购流程操作简单,读者易接受;等等。这些优势可以弥补现有文献荐购模式的不足。

Google学术搜索检索性能的分析及评价

本文通过利用Google Scholar、EI和SCIE的作者检索功能,对这3种检索工具的检索结果进行了比较分析。研究表明Google Scholar是比较权威和全面的免费学术检索工具,但Google Scholar在中文学术文献检索中文献重复率高达2837%,且由于来源数据库的局限,文献的漏检现象比较严重。

个性化跨语言学术搜索技术研究

学术搜索引擎是一种行业化的搜索引擎,但因其缺乏个性化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用。本文使用Google翻译,研究基于机器翻译的中、英、俄、法和西班牙等五个语种跨语言学术检索。在跨语言学术搜索的基础上研究个性化检索技术,提出一种基于聚类的个性化信息检索方法：通过观察用户对搜索结果聚类的点击行为,生成并更新用户实时兴趣模型,采用余弦夹角公式计算用户实时兴趣模型与搜索返回结果的相似度,根据相似度大小,为用户提供个性化重排序的搜索返回结果。实验结果证明了提出方法的有效性。

网络级发现服务的实施:实践与思考——以北大图书馆“未名学术搜索”为例

近年来,网络级发现服务在图书馆业界迅速兴起。方案选定之后如何实施,就成为发现服务从评估走向应用、从产品推向服务的关键。文章以"未名学术搜索"的实践为基础,介绍了网络级发现服务在北大图书馆的实施背景、目标和组织方式及以下实施要点:本地馆藏的映射与同步,商业电子资源的订购与配置,检索机制的优化,界面和检索框架的客制化,系统发布与服务。

科学搜索引擎与学术搜索工具——Scirus与Google Scholar比较研究

Scirus与Google Scholar是两个专业学术搜索引擎,为用户提供互联网上的专业学术信息。本文对Scirus与GoogleScholar进行了介绍并对二者信息来源、检索功能、检索实例等方面进行了比较分析。

基于深度学习的学术搜索引擎——Semantic Scholar

[目的/意义]Alpha Go战胜李世石后,人工智能的研究与发展备受关注。在此之前不久,基于深度学习的Semantic Scholar免费学术搜索引擎的问世,也为科研工作者们搜索和筛选学术文献资源带来了新的体验。[方法 /过程]在介绍人工智能、机器学习和深度学习之间关系的基础上,介绍了Semantic Scholar的检索功能,重点就该引擎基于系统在理解文献内容基础上的学术影响力评价功能作了分析,并将Semantic Scholar与现行主流学术搜索引擎Google Scholar、Microsoft Academic、必应学术和百度学术进行比较研究。[结果/结论]Semantic Scholar通过机器学习可以使系统理解不同引用之间的影响力差异,提出了基于引用内容分析的学术影响力评价指标,但在信息来源、学科范围、检索功能和个性化服务功能方面还有待进一步完善。最后提出今后学术搜索引擎的发展展望。

百度学术搜索与超星发现系统比较分析及评价

本文针对百度学术搜索提出的"高校图书馆计划",致力于知识发现,连接用户与图书馆的信息服务的目标,通过引入超星发现系统进行比较分析,对百度学术搜索系统在收录数据、检索功能、检索结果排序、数据挖掘服务、题录引用与导出、全文获取途径等方面进行实证分析,考量百度学术搜索作为国内首个拥有亿级别索引量的互联网学术平台的中文学术资源搜索和服务能力。通过比较分析显示,百度学术搜索需借鉴超星发现系统进一步优化和完善,以期为国内学术平台研究、学术资源搜索平台的建设实践、性能评价等提供参考。