基于Kano模型的学术趋势分析工具功能优化研究

科研规模的增长推动着学术趋势分析工具的蓬勃发展,自20世纪90年代起,学术趋势分析工具层出不穷。鉴于用户实际需求与工具功能存在不对等关系,调研学术趋势分析工具功能的属性成为提升其服务质量的重要方式。通过文献调研、问卷调查及Kano模型对学术趋势分析工具的功能进行属性分类,并进行敏感度与优先度分析。将学术趋势分析工具的功能分为基本属性、期望属性、魅力属性和无差异属性,并基于Better-Worse-R矩阵,分析各功能要素对用户满意度的影响水平,进而对学术趋势分析工具的优化方向进行探讨,以期为学术趋势分析工具的开发或改进提供参考。

基于SRW信息源的学术趋势分析系统构建

学术趋势分析是一项重要的信息服务,是在海量文献信息资源和用户使用记录的基础上,对文献数量进行的时间序列统计。数据源的获取是构建学术趋势分析系统的关键因素,本文应用万方数据公司开放的SRW服务,远程检索和获取期刊数据,实现了一个简单的学术趋势分析原型系统。

CNKI与万方的学术趋势分析简述与对比

CNKI与万方都有一个可视化检索工具,可直观显示搜索主题每年的发文量并提供部分重要信息,研究者可利用该项功能把握搜索主题的研究生命周期及其发展前途。本文结合案例对比研究了CNKI与万方的学术趋势分析功能,总结了两者的特点及学术趋势分析效果。