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Hybrid Scalable Researcher Recommendation System Using Azure Data Lake Analytics
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作者 Dinesh Kalla Nathan Smith +1 位作者 Fnu Samaah Kiran Polimetla 《Journal of Data Analysis and Information Processing》 2024年第1期76-88,共13页
This research paper has provided the methodology and design for implementing the hybrid author recommender system using Azure Data Lake Analytics and Power BI. It offers a recommendation for the top 1000 Authors of co... This research paper has provided the methodology and design for implementing the hybrid author recommender system using Azure Data Lake Analytics and Power BI. It offers a recommendation for the top 1000 Authors of computer science in different fields of study. The technique used in this paper is handling the inadequate Information for citation;it removes the problem of cold start, which is encountered by very many other recommender systems. In this paper, abstracts, the titles, and the Microsoft academic graphs have been used in coming up with the recommendation list for every document, which is used to combine the content-based approaches and the co-citations. Prioritization and the blending of every technique have been allowed by the tuning system parameters, allowing for the authority in results of recommendation versus the paper novelty. In the end, we do observe that there is a direct correlation between the similarity rankings that have been produced by the system and the scores of the participant. The results coming from the associated scrips of analysis and the user survey have been made available through the recommendation system. Managers must gain the required expertise to fully utilize the benefits that come with business intelligence systems [1]. Data mining has become an important tool for managers that provides insights about their daily operations and leverage the information provided by decision support systems to improve customer relationships [2]. Additionally, managers require business intelligence systems that can rank the output in the order of priority. Ranking algorithm can replace the traditional data mining algorithms that will be discussed in-depth in the literature review [3]. 展开更多
关键词 Azure data Lake U-SQL Author Recommendation System Power BI Microsoft Academic big data Word Embedding
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Text Mining Based on the Korean Word Segmentation System in the Context of Big Data
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作者 Yongmin Quan Na Niu +1 位作者 Hongyi Li Zhezhi Jin 《信息工程期刊(中英文版)》 2018年第1期1-7,共7页
Text mining is a text data analysis,found that the relationship between concepts and underlying concepts from unstructured text,it is extracted from large text database has not yet been realized patterns or associatio... Text mining is a text data analysis,found that the relationship between concepts and underlying concepts from unstructured text,it is extracted from large text database has not yet been realized patterns or associations,some information retrieval and text processing system can find the relationship between words and paragraphs.This article first describes the data sources and a brief introduction to the related platforms and functional components.Secondly,it explains the Chinese word segmentation and the Korean word segmentation system.At last,it takes the news,documents and materials of the Korean Peninsula as well as the various public opinion data on the network as the basic data for the research.The examples of word frequency graph and word cloud graph is carried out to show the results of text mining through Chinese word segmentation system and Korean word segmentation system. 展开更多
关键词 big data Platform Chinese WORD SEGMENTATION SYSTEM KOREAN WORD SEGMENTATION SYSTEM TEXT Mining
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大数据客户热词分析系统的架构设计
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作者 徐晓涛 《武夷学院学报》 2024年第9期26-31,共6页
为提高电商客户黏性与忠诚度,帮助企业更好地满足客户的需求,设计基于大数据的客户热词分析系统的架构。该系统架构主要包括四个模块。在数据采集模块内利用基于大数据分析的Scrapy爬虫框架从互联网中实时爬取电商客户相关数据,并基于... 为提高电商客户黏性与忠诚度,帮助企业更好地满足客户的需求,设计基于大数据的客户热词分析系统的架构。该系统架构主要包括四个模块。在数据采集模块内利用基于大数据分析的Scrapy爬虫框架从互联网中实时爬取电商客户相关数据,并基于爬取到的数据经过数据去重、中文分词以及去停用词处理,得到便于分析的词汇,通过热词提取、热词排序实现客户热词实时分析,在此基础上构建词云图,可视化展示热词分析结果,由此完成基于大数据的客户热词分析系统的架构设计。经实验验证:该系统可清晰显示不同词汇的热度情况,且热词分析准确率相对较高,同时在热词分析过程中具有较快的处理速度,实用性较强。 展开更多
关键词 热词分析 词云图 数据处理 Scrapy爬虫 中文分词 大数据
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大数据下基于神经网络的文本情感倾向性分析
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作者 韦群锋 祁斌 《软件》 2023年第3期71-75,共5页
随着社交平台的广泛应用,聊天文本数量增长迅速。要对如此庞大的群体进行分析,现有的系统和技术无法进行准确的计算和设计。平台现有的算法存在很多不合理的地方,相应的数据分析体系不完善,不能给用户带来最舒适的体验。这已成为当前社... 随着社交平台的广泛应用,聊天文本数量增长迅速。要对如此庞大的群体进行分析,现有的系统和技术无法进行准确的计算和设计。平台现有的算法存在很多不合理的地方,相应的数据分析体系不完善,不能给用户带来最舒适的体验。这已成为当前社交平台面临的一个主要问题。针对上述问题,本文对基于微博大数据的文本情感倾向性分析构建算法模型,并进行科学的数据分析和高维研究。本文比较了支持向量机(SVM)、RNN和CNN。研究结果表明,支持向量机(SVM)具有时间效率,生成的关联规则数与RNN和CNN算法相同。数据量越大,RNN和CNN的时间效率就越高。当数据量为10万时,利用本文的数据模型得到的准确率高达92.78%,这为社交平台的文本情感倾向性分析提供了依据。 展开更多
关键词 大数据 神经网络 中文分词 Word2vec
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On the design of an AI-driven secure communication scheme for internet of medical things environment
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作者 Neha Garg Rajat Petwal +3 位作者 Mohammad Wazid D.P.Singh Ashok Kumar Das Joel J.P.C.Rodrigues 《Digital Communications and Networks》 SCIE CSCD 2023年第5期1080-1089,共10页
The Internet of Medical Things(IoMT)is a collection of smart healthcare devices,hardware infrastructure,and related software applications,that facilitate the connection of healthcare information technology system via ... The Internet of Medical Things(IoMT)is a collection of smart healthcare devices,hardware infrastructure,and related software applications,that facilitate the connection of healthcare information technology system via the Internet.It is also called IoT in healthcare,facilitating secure communication of remote healthcare devices over the Internet for quick and flexible analysis of healthcare data.In other words,IoMT is an amalgam of medical devices and applications,which improves overall healthcare outcomes.However,this system is prone to securityand privacy-related attacks on healthcare data.Therefore,providing a robust security mechanism to prevent the attacks and vulnerability of IoMT is essential.To mitigate this,we proposed a new Artificial-Intelligence envisioned secure communication scheme for IoMT.The discussed network and threat models provide details of the associated network arrangement of the IoMT devices and attacks relevant to IoMT.Furthermore,we provide the security analysis of the proposed scheme to show its security against different possible attacks.Moreover,a comparative study of the proposed scheme with other similar schemes is presented.Our results show that the proposed scheme outperforms other similar schemes in terms of communication and computation costs,and security and functionality attributes.Finally,we provide a pragmatic study of the proposed scheme to observe its impact on various network performance parameters. 展开更多
关键词 Internet of Medical Things(IoMT) Security Authentication and key agreement Artificial Intelligence(AI) big data analytics
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基于特征词的教学综合评语量化研究
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作者 陈建 向露 +1 位作者 徐晶 陆存豪 《软件导刊》 2023年第1期123-127,共5页
目前高校对课堂教学质量的评价方法较为单一,现有方法不能很好地区分不同课程教学质量的差异,专家对教师的课堂综合评语也没有得到充分利用。为有效利用教学综合评语,提出基于专业特征词与大数据特征词的两种评分模型,对教学综合评语进... 目前高校对课堂教学质量的评价方法较为单一,现有方法不能很好地区分不同课程教学质量的差异,专家对教师的课堂综合评语也没有得到充分利用。为有效利用教学综合评语,提出基于专业特征词与大数据特征词的两种评分模型,对教学综合评语进行量化打分。结果表明,基于大数据特征词的评分模型能更好地区分不同课程教学质量的差异,模型精度高达87.5%。该方法不仅能减少由于专家评价的主观性造成的误差,而且避免了传统评价方法导致的结果模糊问题,具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 教学质量评价 综合评语量化 评分模型 专业特征词 大数据特征词
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基于大数据分析的APT攻击检测研究综述 被引量:84
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作者 付钰 李洪成 +1 位作者 吴晓平 王甲生 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1-14,共14页
高级持续性威胁(APT,advanced persistent threat)已成为高安全等级网络的最主要威胁之一,其极强的针对性、伪装性和阶段性使传统检测技术无法有效识别,因此新型攻击检测技术成为APT攻击防御领域的研究热点。首先,结合典型APT攻击技术... 高级持续性威胁(APT,advanced persistent threat)已成为高安全等级网络的最主要威胁之一,其极强的针对性、伪装性和阶段性使传统检测技术无法有效识别,因此新型攻击检测技术成为APT攻击防御领域的研究热点。首先,结合典型APT攻击技术和原理,分析攻击的6个实施阶段,并归纳攻击特点;然后,综述现有APT攻击防御框架研究的现状,并分析网络流量异常检测、恶意代码异常检测、社交网络安全事件挖掘和安全事件关联分析等4项基于网络安全大数据分析的APT攻击检测技术的研究内容与最新进展;最后,提出抗APT攻击的系统综合防御框架和智能反馈式系统安全检测框架,并指出相应技术在应对APT攻击过程中面临的挑战和下一步发展方向。 展开更多
关键词 网络安全检测 高级持续性威胁 大数据分析 智能反馈 关联分析
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基于词共现的大数据研究主题分析 被引量:24
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作者 王一博 郭鑫 王继民 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2014年第8期96-102,共7页
近年大数据已成为产业界、科技界和政府部门共同关注的热点研究领域。文章以中国知网(CNKI)论文的题录信息为数据来源,以共词分析、聚类分析、社会网络分析等为主要研究方法,以计算机程序为解决手段,对大数据领域的关键词进行词频统计,... 近年大数据已成为产业界、科技界和政府部门共同关注的热点研究领域。文章以中国知网(CNKI)论文的题录信息为数据来源,以共词分析、聚类分析、社会网络分析等为主要研究方法,以计算机程序为解决手段,对大数据领域的关键词进行词频统计,建立高频关键词的共词矩阵,发现共词网络的"核心-边缘"结构,通过层次聚类将大数据领域的研究主题划分为10个类团,并结合战略坐标图对这些类团进行深入分析与探讨,以期为大数据理论与应用研究提供参考。 展开更多
关键词 大数据 共词分析 聚类分析 战略坐标 核心-边缘结构
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期刊数字化的版权困境与突破 被引量:9
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作者 刘冷 王国柱 《河南社会科学》 CSSCI 北大核心 2016年第5期43-47,123,共5页
数字化是期刊发展的必然趋势,期刊的数字化必然涉及的权利包括复制权和信息网络传播权,期刊数字化涉及的法律关系主体包括作者、期刊经营者和网络服务提供者,期刊获得著作权法保护的基础在于其汇编作品的属性。应当在期刊版式设计权中... 数字化是期刊发展的必然趋势,期刊的数字化必然涉及的权利包括复制权和信息网络传播权,期刊数字化涉及的法律关系主体包括作者、期刊经营者和网络服务提供者,期刊获得著作权法保护的基础在于其汇编作品的属性。应当在期刊版式设计权中增加信息网络传播权的权项,以实现对期刊经营者利益的充分保护。网络转载、摘编应当坚持"先授权、后使用"的规则。完善著作权集体管理制度是突破期刊数字化版权困境的关键环节,应当建立期刊著作权集体管理组织,建立延伸性集体管理制度,实行差异化管理。应当充分利用大数据技术,以平台建设促进期刊数字化转型,优化编辑出版流程,提高期刊版权管理和保护水平。 展开更多
关键词 期刊数字化 汇编作品 集体管理 大数据
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基于关键词的电力系统“大数据”与“云计算”专题文献分析 被引量:15
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作者 赵晓明 张学强 曹岚 《浙江电力》 2016年第2期27-30,共4页
简要介绍了世界主要发达国家在"大数据"和"云计算"领域的研究进展。通过构建检索策略,从CNKI全文数据库中检索出电力系统"大数据"与"云计算"相关文献3 000余篇,采用基于词频分析的方法,使用文... 简要介绍了世界主要发达国家在"大数据"和"云计算"领域的研究进展。通过构建检索策略,从CNKI全文数据库中检索出电力系统"大数据"与"云计算"相关文献3 000余篇,采用基于词频分析的方法,使用文献题录信息统计分析工具SATI从中抽取了百余个高频关键词,生成了词频共现矩阵,并通过Ucinet软件绘制了高频词可视化图谱。利用高频词表、词频共现矩阵和可视化图谱可以分析和比较有关"大数据"与"云计算"的研究热点和技术发展趋势。 展开更多
关键词 大数据 云计算 词频分析 CNKI SATI UCINET 词频共现矩阵 可视化图谱
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基于回归模型与谱聚类的微博突发话题检测方法 被引量:3
11
作者 彭敏 张泰玮 +2 位作者 黄佳佳 朱佳晖 黄济民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期176-181,共6页
微博社交网络短文本具有数据规模巨大、快速传播、模态多样、质量较低等特性,导致现有传统的话题检测与跟踪技术在对其进行数据处理时面临复杂度高、特征稀疏和噪声干扰等问题。为此,提出一种在回归预测和谱聚类基础上的突发话题检测方... 微博社交网络短文本具有数据规模巨大、快速传播、模态多样、质量较低等特性,导致现有传统的话题检测与跟踪技术在对其进行数据处理时面临复杂度高、特征稀疏和噪声干扰等问题。为此,提出一种在回归预测和谱聚类基础上的突发话题检测方法。该方法针对关键词词频变动趋势,基于回归模型,量化微博关键词的突发程度,从词频趋势分析的角度准确地提取出突发词集合。设计一个基于谱聚类思想的突发词聚类方法提高聚类结果的准确性。在大规模微博数据集的实验结果证明,与baseline方法相比,该方法的准确率、召回率、F值都有较大提高,在微博信息分析领域有着较好的应用前景。 展开更多
关键词 微博 突发话题检测 词频分析 回归模型 谱聚类 大数据
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大数据及其关键技术的教育应用实证分析 被引量:89
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作者 胡水星 《远程教育杂志》 CSSCI 2015年第5期46-53,共8页
大数据作为信息技术发展的新趋势,已经渗透到各行各业,成为重要的生成因素。在数据分析驱动教育,变革教学的大数据时代,教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据,在对教育数据挖掘和学习分析技术等教育大数据关键技术分析的基础上... 大数据作为信息技术发展的新趋势,已经渗透到各行各业,成为重要的生成因素。在数据分析驱动教育,变革教学的大数据时代,教育领域同样蕴藏着具有广泛应用价值的海量数据,在对教育数据挖掘和学习分析技术等教育大数据关键技术分析的基础上,结合共词分析和教育博客等社会化网络教育数据,构建教育领域的相关学习分析和数据挖掘模型,探索教育变量之间的相关关系,实践大数据的教育应用,为教育教学提供有效的决策支持服务,促进教育教学的变革与创新。 展开更多
关键词 大数据 学习分析 数据挖掘 共词分析 社会网络分析
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基于扎根理论的大数据政策共词网络研究 被引量:25
13
作者 徐蕾 李庆 肖相泽 《现代情报》 CSSCI 2018年第6期157-164,共8页
[目的/意义]本文在已有的关于大数据政策研究基础上,分析当前国内的大数据政策的关注焦点与不足,为后续的政策创新提供参考借鉴。[方法/过程]以9个国家级大数据综合试验区2014年11月至2017年11月出台的政策为研究样本,综合运用扎根理论... [目的/意义]本文在已有的关于大数据政策研究基础上,分析当前国内的大数据政策的关注焦点与不足,为后续的政策创新提供参考借鉴。[方法/过程]以9个国家级大数据综合试验区2014年11月至2017年11月出台的政策为研究样本,综合运用扎根理论、词频分析和政策力度测量方法,确立政策关键词的权重,借鉴Ochiia系数得出关键词共词矩阵,利用可视化分析工具获取共词网络。并综合运用度中心性研究、聚类分析、多维尺度分析和社会网络分析方法研究网络的结点特征与网络结构。[结果/结论]发现现阶段我国大数据试验区政策重点关注金融财税对大数据发展的支持、大数据产业的集聚发展、基本的制度建设和基础设施建设、创新发展应用等方面。对于产业引导基金、核心企业培育、大数据的深层次应用以及外部技术的引进等方面存在不足。 展开更多
关键词 扎根理论 大数据 政策 共词网络
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基于新浪微博的公交系统数据采集及分析 被引量:2
14
作者 任敏 谷文林 华雪东 《现代电子技术》 北大核心 2015年第9期159-162,共4页
为充分利用大数据时代的海量数据,提出一种基于新浪微博的公交系统数据采集及分析方法。通过Web Crawler从新浪微博抓取所需时空范围内的公交微博,分析公交微博发布的时间与空间分布规律;随后采用KMP算法统计并剔除冗余转发及回复微博,... 为充分利用大数据时代的海量数据,提出一种基于新浪微博的公交系统数据采集及分析方法。通过Web Crawler从新浪微博抓取所需时空范围内的公交微博,分析公交微博发布的时间与空间分布规律;随后采用KMP算法统计并剔除冗余转发及回复微博,提取并分析公交相关的热点话题;基于中科院ICTCLAS算法进行中文分词处理,删除停用词后统计词频,生成关键词的词云。最后通过南京市范围内的8 913条公交微博进行实例验证与分析,结果表明,该方法可以从海量的微博数据中提取公交相关数据并进行分析,分析数据量大且有时效性,分析结果可为公交系统管理的优化与改善、公交政策的制定提供数据支撑。 展开更多
关键词 微博 公交系统 数据抓取 中文分词 大数据
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国际大数据研究论文的计量分析 被引量:15
15
作者 薛辰 《现代情报》 CSSCI 2013年第9期129-134,139,共7页
本文利用Web of Science数据库,对国际大数据研究领域的文献进行收集,分别按照论文的年代、著者、国别与机构进行统计分析,并利用SPSS软件对文献的高频关键词进行聚类分析和多维尺度分析,利用Ucinet软件予以可视化呈现,总结了国际大数... 本文利用Web of Science数据库,对国际大数据研究领域的文献进行收集,分别按照论文的年代、著者、国别与机构进行统计分析,并利用SPSS软件对文献的高频关键词进行聚类分析和多维尺度分析,利用Ucinet软件予以可视化呈现,总结了国际大数据研究的现状与热点,以期对国内大数据的研究提供有益的参考和借鉴。 展开更多
关键词 大数据 共词分析法 聚类分析 多维尺度分析 可视化
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国际图情领域大数据研究现状与趋势探析 被引量:11
16
作者 周耀林 柴昊 赵跃 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第12期16-27,44,共13页
本文运用共词分析法和词频分析法对国际图情领域大数据研究主题方向与演化特征、研究热点与前沿进行了剖析。结果显示:当前国际图情领域在大数据研究中已形成商务智能&大数据分析、人工智能&信息科学、社会网络分析&社交媒... 本文运用共词分析法和词频分析法对国际图情领域大数据研究主题方向与演化特征、研究热点与前沿进行了剖析。结果显示:当前国际图情领域在大数据研究中已形成商务智能&大数据分析、人工智能&信息科学、社会网络分析&社交媒体、数据伦理&个人隐私、信息技术&信息管理、图书馆&数据素养6个规模不一的研究方向;大数据、人工智能、数据分析、数据挖掘成为一直以来学界关注的焦点,而社交媒体、机器学习、情感分析等主题则成为2018年新的研究热点;数据管理、信息系统、知识管理、机器学习、物联网等主题成为当前研究中的前沿主题。 展开更多
关键词 大数据 人工智能 图书情报学 共词分析 词频分析
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基于百度大数据的信用舆情指数构建与实证研究 被引量:6
17
作者 毛通 谢朝德 《征信》 北大核心 2020年第1期11-20,共10页
提出基于大数据的信用舆情监测指数,以实现信用舆情的跨领域、跨区域、多维度动态监测。通过改进选词方法和指数合成模型,将695个信用相关百度关键词,按照不同领域、不同维度分类加权合成舆情指数。研究发现,2011年至2018年全社会各领... 提出基于大数据的信用舆情监测指数,以实现信用舆情的跨领域、跨区域、多维度动态监测。通过改进选词方法和指数合成模型,将695个信用相关百度关键词,按照不同领域、不同维度分类加权合成舆情指数。研究发现,2011年至2018年全社会各领域对信用的关注度普遍提高,信用舆情持续升温;不同阶段、不同领域、不同区域、多个维度不同程度呈现结构性信用舆情特征。研究认为,基于百度大数据的信用舆情指数,能够及时捕捉并准确揭示各个领域信用舆情的变化特征,客观反映社会整体信用舆情态势,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 百度大数据 信用舆情 舆情关键词 舆情指数 舆情分析
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2010-2016年大数据与健康相关SCI论文的聚类分析 被引量:4
18
作者 范婷 娄岩 《中国数字医学》 2017年第1期3-5,8,共4页
目的:检索大数据与健康相关的SCI论文,分析当前该领域的研究方向。方法:对Web of Science^(TM)核心合集数据库中该主题的SCI论文进行文献计量学分析,统计频次大于等于28次的高频主题词并生成共现矩阵,使用SPSS软件进行聚类分析,进而获... 目的:检索大数据与健康相关的SCI论文,分析当前该领域的研究方向。方法:对Web of Science^(TM)核心合集数据库中该主题的SCI论文进行文献计量学分析,统计频次大于等于28次的高频主题词并生成共现矩阵,使用SPSS软件进行聚类分析,进而获得该领域的研究热点。结果:经检索得出相关论文979篇,高频主题词14个,获得该领域六个主要研究热点。结论:近年来有关大数据与健康相关的SCI论文主要研究方向包括:人口患病率研究、儿童健康领域研究、卫生保健领域研究、护理质量的效果与控制、健康和风险研究、疾病死亡率研究。 展开更多
关键词 大数据 共现矩阵 聚类分析
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基于大数据技术的微博舆情快速自聚类方法研究 被引量:12
19
作者 陈雪刚 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2017年第5期113-117,共5页
[目的/意义]针对海量的微博舆情信息及微博在网络舆论场中的重要作用,如何快速、准确地获取微博舆情,是提升网络舆情实时监测及分析能力的关键课题之一。目前已能以较高的准确度获取微博舆情,但仍存在舆情获取耗时长问题,为较有效地解... [目的/意义]针对海量的微博舆情信息及微博在网络舆论场中的重要作用,如何快速、准确地获取微博舆情,是提升网络舆情实时监测及分析能力的关键课题之一。目前已能以较高的准确度获取微博舆情,但仍存在舆情获取耗时长问题,为较有效地解决该问题,提出一种基于大数据技术的微博舆情快速自聚类方法。[方法/过程]该方法首先利用大数据技术抓取和处理海量的微博舆情信息,而后根据构建的微博文本相似度速算模型和文本自主聚类模型快速自主聚类微博舆情。文本相似度速算模型通过两文本间同名的特征词数与其特征词数量较小值的比值来度量文本相似度;而文本自主聚类模型以一个主题为聚类起始,自主自适应扩展聚类主题,并将文本相似度大于设定阈值的文本直接聚为一类。[结果/结论]实验结果表明:提出的微博舆情快速自聚类方法能快速、准确地获取微博舆情,且具有较低的舆情误报率和漏报率,可为网络舆情实时监测及分析能力的提升提供一定的方法支持。 展开更多
关键词 微博舆情 大数据技术 文本相似度 快速自聚类 特征词
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基于共现网络的国内外信息行为研究述评 被引量:1
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作者 邵慧丽 张帆 +2 位作者 张军亮 王丽娜 任茹月 《图书馆理论与实践》 CSSCI 北大核心 2016年第5期39-43,共5页
基于共现网络梳理和分析国内外信息行为研究的理论与实践。从基于本体的语义网络构建到用户的行为方式,重点分析对比和评述国内外信息行为研究主题,包括信息行为模式、理论模型、行为主体、发生的情境及影响因素。并总结出今后信息行为... 基于共现网络梳理和分析国内外信息行为研究的理论与实践。从基于本体的语义网络构建到用户的行为方式,重点分析对比和评述国内外信息行为研究主题,包括信息行为模式、理论模型、行为主体、发生的情境及影响因素。并总结出今后信息行为研究主要趋向于协同信息行为、学科融合、技术驱动以及移动化、泛在化环境下信息行为的研究。 展开更多
关键词 信息行为 共词分析 用户认知 泛在环境 移动搜索 信息服务 大数据
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