一、90年代《图书情报工作》论文及作者统计分析（论文文献综述）
王芳[1]（2021）在《我国图书情报领域可视化研究的文献计量分析》文中提出在图书情报领域,可视化方法越来越受到研究人员的重视,可以说,可视化是图书情报领域中一个新的研究方法与方向。随着我国图书情报领域关于可视化研究的发展,产生了一大批有重要作用的研究成果。目前,对可视化发展的整体研究还比较少,这不利于研究人员了解可视化技术与方法在我国图书情报领域的应用现状与演化特征。因此,本文通过文献计量学相关方法对我国图书情报领域中与可视化相关的研究成果文献进行梳理分析,并据此提出相应的建议。本文以中国知网作为数据来源,通过限定学科类别为“图书情报与数字图书馆”和“档案及博物馆”确保研究对象是图书情报领域的研究文献,以“可视化”为主要检索词进行主题、篇名、关键词的检索,并结合人工筛选,获得本论文的1784篇研究文献。提取1784篇文献的分析单元,例如发文年份、作者、机构、关键词等,并对相关单元进行清洗、整理以及合并同义词,综合运用数理统计法、高频词分析法、共现分析法以及知识图谱分析法等文献计量学相关方法对我国图书情报领域中可视化相关成果文献的时空分布、主体以及内容进行多方面的分析,借助Citespace和Ucinet软件将研究结果进行知识图谱呈现并对图谱进行详细分析。经研究发现,我国图书情报领域中可视化的发展体现出如下特点:1.自可视化相关研究诞生以来发文量一直处于增长状态,目前仍处于快速增长阶段。2.文献主要刊载于本领域专业期刊上,《情报科学》、《现代情报》发文量最多;武汉大学、中国科学院大学以及南京大学是该领域的代表性研究机构。3.武汉大学的赵蓉英和邱均平教授是该领域的代表性人物。4.作者、机构之间合作受到地域因素的影响。5.研究热点主要集中于可视化方法与可视化工具的应用、可视化技术的实现、利用可视化方法对热点主题的研究等方面,有以图书情报领域自身的研究为重点,向计算机技术化发展转变的态势。根据研究结果,本文最后提出了相应的对策建议,希望为图书情报的研究人员在之后的研究中提供参考,使可视化技术在以后的研究中发挥更重要的作用,从而促进我国图书情报学的发展。
李楠[2]（2021）在《知识进化视角的技术预见方法研究》文中进行了进一步梳理技术预见在支撑国家或行业优化资源配置、干预调整发展规划等方面具有重要作用。科技创新过程存在不同的模式,不同的创新模式其特征和演化规律不同,针对学科领域而言,仅在一种模式下进行技术预见分析可能无法较为全面地识别相应的技术主题,那么基于该主题的技术预见也就存在局限性。对此,本论文解决的主要问题:如何识别知识创新模式,如何对不同创新模式的特征进行测度,如何根据不同创新模式进行技术主题识别及预测。本研究聚焦两种创新模式各自的表征特征及其在单独一种创新模式下,识别特定主题其演化路径中的关键主题,暂不考虑两种创新模式转化的过程针对以上问题,开展的主要工作如下:（1）梳理了技术预见的基本概念、不同维度的实践活动、技术预见的基本流程,分析了各流程的主要功能。总结了技术预见的主要分析方法,包括“定性分析方法”和“定量分析方法”,对其应用过程中的优势和局限性进行了评述,为本研究的方法构建奠定了方法基础。（2）提出并构建了知识进化视角的技术预见模型。基于知识进化理论提出两种知识创新模式——“渐进性知识创新模式”和“突破性知识创新模式”。以知识创新特征为核心构建了技术预见模型,该模型的主要功能包括需求分析、知识创新特征分析、知识创新模式识别和关键主题识别与预测。本研究聚焦两种创新模式各自典型特征及其在单独一种创新模式下识别关键主题,暂不考虑两种创新模式相互转化的情况。（3）提出并构建了用以识别创新模式的创新特征集成测度方法。基于两类知识创新特征分析模型,构建了创新特征及其影响因素的测度指标,以文献计量方法对指标集成测度。（4）实证分析。以植物学领域中“分子育种”子领域验证所构建的技术预见模型的有效性。主要实证研究结果显示,在渐进性创新模式下识别到的关键主题为“基因表达与调控”,该主题将持续处于稳定发展趋势;在突破性创新模式下识别到的关键主题包括:全基因组选择分析、全基因组关联分析、基因编辑技术等表征通用技术的主题,其趋势将处于快速发展阶段。在本研究所设定的预测期内,两种创新模式下的主题聚类结果及关键特征均与基期提出的关键主题趋势基本相符合,表明所构建的技术预见模型的有效性。本论文的创新点:提出了用以识别知识创新模式的创新特征集成测度方法,构建了知识进化视角的技术预见模型。（1）从知识进化视角提出了技术预见模型。利用知识创新特征识别两种创新模式——渐进性创新模式和突破性创新模式;对符合渐进性或突破性创新模式的主题,识别其演化路径中的主题,结合在创新模式识别中标记的关键特征,共同用于关键主题识别。（2）构建了知识创新特征集成测度方法。对两种创新模式的创新特征及其影响因素构建测度指标,通过集成多个测度指标进行集成测度。（3）通过实证分析验证了本研究构建的模型具有可行性。
曹越[3]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中进行了进一步梳理数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
李茵[4]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中提出信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
罗艺[5]（2021）在《大学生信息素养及其教育支持研究》文中研究表明人工智能、5G等信息技术的快速发展,助力社会知识体系的不断解构与重塑。作为高等教育体系的重要组成部分,大学生这一群体的素养需求与结构面临新的变革契机。信息素养成为技术变革背景下大学生社会化发展的重要衡量指标。《布拉格宣言》、《亚历山大宣言》等国际性纲要文件彰显着信息素养的时代意义,并将信息素养纳入系统的教育计划之中,无容置疑凸显了信息素养在教育人才培养中的重要战略地位。目前,我国大学生网络话语失范、信息安全意识薄弱等现象频现,其在应对技术变革层面胜任力明显不足。为此,本研究尝试在信息时代背景下探究大学生信息素养的相关议题。参照美国、欧盟等陆续推出的高等教育信息素养标准,本研究较为认同信息素养即能力这一概念,并将大学生信息素养界定为大学生发展中所应该具备的信息理解、选择、运用、评价、反思、创造能力。基于对境脉理论和学习者特征理论的大学生信息素养教育理论视角,本文从个人因素和外部环境两个教育支持维度来分析大学生信息素养的实际状况、困境表征及教育支持路径。首先,综合运用了文献研究、问卷调查、访谈调研、教育比较、案例研究等研究方法,设计和验证了大学生信息素养测量指标体系,对我国东、中、西部地区六个省份12所大学近2400名大学生进行问卷调查,并进而对60余名大学教师、辅导员、管理人员和大学生进行深度访谈。其次,结合大学生信息素养构成和教育支持的相关维度,构建信息素养与教育支持间的结构方程模型,在此基础上提出大学生信息素养教育支持体系的实施构想,注重将质性研究和量化研究相结合,力求在分析问题时使得两者互为补充、相互验证。研究发现,在信息素养现状方面,我国大学生信息素养还存在较大的提升空间且教育成效不显着,具体存在的六个方面能力不足,主要体现在:大学生受信息影响大但规范意识较弱;大学生信息依赖性强但选择能力较弱;大学生信息获取以网络为主但工具运用能力较弱;大学生接收信息质量参差且评价辨识能力较弱;大学生信息反思意识不强且反思行为较少;大学生信息创造能力不足且缺乏主动性等。在信息素养影响因素方面,研究者进一步分析提出个人特质和外部环境两大教育支持影响因素,个人特质具体是指信息行为极易受到个人特质影响,且不易受大学教育影响而转变;外部环境则囊括大学、网络、社会三方,主要面临以下现实问题:大学对大学生信息素养教育不足;专业师资缺乏;相应教育项目和举措不完善;信息素养教育的重要性未在网络环境中得到充分重视;缺乏系统性成效评估体制机制;社会环境对大学生信息素养教育尚未形成良好的氛围等。基于以上发现,归纳得出大学生信息素养教育的四项实然困境:其一,大学生信息素养教育支持理念滞后;其二,大学生信息素养教育专业化不足;其三,大学生信息素养教育多元主体缺失;其四,大学生信息素养政策大学供给匮乏。立足现状和问题,本研究提出大学生信息素养的教育支持三个原则构想,分别为“教育模式的个性化与精准化原则”、“教育环境的专业化与规范化原则”、“教育环境的系统化与长效性原则”,同时从大学生个体、大学本身、政府和社会等多元主体出发,遵循微观到宏观、外促到到内生、泛化到专业、单主体到全育人的基本思路,提出构建“以内生为核心、大学为重点、网络为依托、全社会共同参与”四位一体的大学生信息素养教育支持体系,并在此基础上构想四条实施路径,以期能为大学生信息素养教育支持的政策制定和管理机制创新提供价值参考。
万里[6]（2021）在《基于科学计量的情报学学科演进研究》文中研究说明在科学学科演进史上,情报学是一门较为活跃的边缘学科,半个世纪以来,取得了快速发展。但同时,理论分歧、学派纷争仿佛又为情报学的发展蒙上了一层“阴影”。本文遵循逻辑主线,以科学计量学理论为研究基础,综合运用了科学知识图谱、社会网络分析和共被引分析等方法,首先对相关概念和研究范式进行了划分和界定;然后运用SPSS软件的因子分析和多维尺度等功能对情报学支持学科作划定,并进一步展示了情报学学科结构以及其与相关学科的互动变化过程;接下来,在“历史主线”的引领下,将1945-2020年的分析数据依据重要的历史节点划分为五个阶段,综合运用科学知识图谱的聚类分析、定性分析等方法,分别绘制其知识图谱,根据提取出的主题词、关键文献来描述各个时期情报学的学科特点。据此,揭示出整个情报学演进规律;最后,运用citespace的引文突变以及对关键作者的分析,来推测情报学未来的演进趋势。在历史长河中,情报学的演进规律主要表现以下5个方面的特征:（1）从期刊的分类研究结果可以看出,中国情报学学科分类和国外情报学界情报学的研究方向基本一致,情报经济学和情报心理学在国外并没有形成研究的主流;（2）通过2016-2020五年间的期刊共被引分析,可以得到,情报学研究领域广泛而又局部居中,情报技术类研究依然是情报学发展最重要的研究支撑,计算机科学、信息科学、社会学、管理科学、通讯学是情报学走交叉研究路线的基础和纽带,应该被广泛引入情报学教育;（3）在情报学相关学科学科演进变化过程中,图书文献学在很长一段时间内一直占据着重要的地位,但近年来其地位下降明显,与情报学研究方向“渐行渐远”,未来“图情档一体化”的言论也将不攻自破。与此同时,管理科学、计算机科学等学科的兴起已经成为情报学重要的相关学科,对情报学未来发展影响最大的学科并不是计算机科学,而是管理科学;（4）通过学科演进的可视化分析以及对情报学专家的定性分析,认为“通才”教育是情报学专业人才培养的方向,交叉学科路线是情报学未来发展的主流。值得关注的是,情报学计量学的研究应该被各部门高度重视,因为现阶段它俨然成为专业仅有的特色和基础,可能影响接下来情报学专业的发展走向;（5）最后,通过引文突变、中心性等理论预测文献计量、替代计量、社会商业、众筹、情报技术类等研究方向将会成为情报学未来若干年的研究热点。经过以上研究,阐明了情报学的来龙去脉和学科发展走向,揭示了情报学的演进规律,这些不仅能帮助我们厘清学科建设的思路、解决学术争端,同时也有助于未来情报学学科的顶层设计、科学规划、国际接轨以及可持续发展。
程子轩[7]（2021）在《面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究》文中指出移动互联网时代,微信公众平台已成为人们交流、休闲、学习、生活的一部分,随着以传播知识为主的微信公众号涌现,微信公众平台也逐渐成为人们获取知识的重要途径。一些综合性或专业领域微信公众号发布各类科普知识和前沿资讯,一些学术类微信公众号专业发布学术领域内相关的学术知识,部分高校学报和高校图书馆微信公众号还专门开设“学术播报”、“学术快讯”等专栏,用于发布学术讲座及学术前沿知识。各类机构或个人通过微信公众平台发布大量科普型知识、专业发展前沿资讯、专业学术知识以及学术专题等,能够满足不同专业和认知层面的用户知识内容的需求。然而,微信公众平台知识内容以用户生成为主,其庞大纷杂的微信公众平台账号主体导致了平台信息和知识质量的参差不齐、出现信息过载和迷航现象,对海量知识资源缺乏科学高效的组织和管理。当前,随着大数据、人工智能等技术的发展,简单提供知识资源内容已经无法满足微信公众平台用户知识服务需求。智能时代,用户对知识质量和知识服务模式提出了更高的要求,促使微信公众平台知识组织和服务转型。如何在海量纷杂的信息中筛选出真正需要和感兴趣的知识资源内容不仅是广大微信用户面临的困扰,更是微信公众平台需要关注并急需解决的问题。鉴于此,本文将知识聚合理论与方法引入到微信公众平台知识资源组织及服务研究中,提出了面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架。首先,构建了微信公众平台用户画像并对用户知识需求进行了分析,从知识单元和句子层面分别提出了基于标签聚类和基于摘要生成的微信知识资源聚合方法,并基于不同知识资源聚合方法设计了微信公众平台知识推荐服务和知识集成服务两种知识服务模式。最后提出了提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文主要开展了以下方面的研究:（1）面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合及服务体系框架构建。通过辨析知识聚合服务与用户知识需求之间的关系,明确了微信公众平台面向用户需求开展知识聚合的必要性和可行性。阐述了微信公众平台知识聚合概念、目标与原则以及聚合服务要素,认为微信公众平台知识聚合是为了满足用户个性化知识需求,通过计量分析、数理统计、数据挖掘、人工智能等方法分析挖掘知识单元的内在联系,将微信公众平台复杂多样化、数量庞大、无序碎片的领域知识资源重新组织和序化,形成结构完善的知识体系,为后续微信公众平台知识聚合服务提供资源保障。通过分析面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务组成要素、动因及过程,提出了面向用户需求的微信公众平台知识聚合服务体系架构,将其划分为数据资源层、用户需求挖掘层、知识资源聚合层、服务提供层4个主要模块。（2）微信公众平台用户画像构建与需求分析。基于VALS2模型从宏观层面对微信公众平台使用者构建群体用户画像,将用户划分为初期引入参与型、成长型和成熟型用户3类,并绘制各类用户特征的标签词云。分析不同类型的用户知识需求形成的过程,并建立微信公众平台用户知识需求层次模型。综合用户画像和用户知识需求层次构建了微信公众平台用户知识服务需求模型,凸显微信公众平台知识服务现状与用户知识需求的巨大差距。（3）基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法。提出融合Word2vec模型和TextRank算法的微信公众平台知识资源标签抽取方法,将关键词作为标签表达文本知识资源内容的主题思想及关键内容。提出基于改进BIRCH聚类算法的微信公众平台文本标签聚类方法,在原算法执行过程中融合K-means算法初选聚类中心,并综合考虑用户需求因素。最后以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现本文提出的基于改进Birch算法的聚类结果主题分布较为合理,各个类之间的区分度较为明显,类簇大小的差距较小,其效果要优于基于K-means算法、基于Spectral Clustering算法和基于Birch算法的聚合效果。（4）基于摘要生成的微信公众平台知识聚合方法。提出基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法,分别设计了单文本摘要生成和单领域多文本的知识摘要生成方法。在单文本摘要生成方面,通过综合考虑用户需求、句子位置、标题相似度等因素提高摘要生成效果。在单领域多文本摘要生成方面,采用Doc2vec模型进行文本向量化,对文档集中的句子进行主题细分,并运用MMR算法进行句子冗余处理,提高生成结果的准确性。以微信公众平台发布的“认知计算”领域文章为例进行实证研究,研究发现运用本文方法生成的文本摘要能够较好的匹配用户需求,能够实现面向用户需求的个性化抽取和生成,准确率明显优于其他算法。且本文算法生成的摘要,具有较好的语意连贯性,便于读者的理解和进一步掌握文章主旨大意。（5）基于知识聚合的微信公众平台创新知识服务模式。以微信公众平台知识聚合及服务体系框架为基础,针对不同层面的知识聚合,构建了基于知识标签聚类的微信公众平台知识推荐服务和基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务两种服务模式。分别阐述了两种知识服务的概念、知识服务要素和知识服务过程。（6）微信公众平台知识聚合及服务能力提升对策。分别从用户知识需求外化表达及挖掘、新技术应用和融合改进和微信公众平台创新服务理念及加强运营管理三个方面提出提升微信公众平台知识聚合及服务能力的对策建议。本文从理论层面将知识聚合理论和方法引入到微信公众平台,解决其知识组织和服务问题,扩展了知识聚合相关研究的领域和视角。同时,本文对微信公众号发布的知识内容进行知识主题聚类和自动化摘要生成,并建立了相应的知识聚合服务体系,丰富了社交媒体平台创新知识服务理论体系,为新媒体知识服务提供理论和技术支持。在实践层面,本文面向微信公众平台中不同微信公众号发布资源内容的知识聚合,分别进行了知识主题发现和自动生成摘要知识聚合技术实证,为微信公众平台知识资源组织管理提供了技术方法和手段。同时,提出的对策建议和服务模式也为微信公众平台开展创新型知识服务提供参考依据和建议。
徐梦影[8]（2020）在《我国图书情报硕士专业学位论文科学研究方法调查研究》文中进行了进一步梳理图书情报学科的研究方法对学科发展起促进作用,合理使用研究方法能够进一步推动图书情报学科的发展,同时,在学科研究过程中扮演着重要角色。本论文对我国图书情报硕士学位论文中研究方法的使用情况进行调查研究,运用文献研究法、定性与定量研究法、问卷调查法以及内容分析法对南京大学、黑龙江大学、湘潭大学的图书情报硕士学位论文（2012-2019）中研究方法的使用情况进行分析研究。本文调查了我国图书情报硕士培养教育概况,分析了我国图书情报硕士学位论文研究方法应用的现状与特征。揭示了我国图书情报硕士学位论文研究方法应用的现状及存在的问题,由此提出三点可供参考的建议:加强方法论素养、规范研究方法的使用、重视研究方法课程的建设。
代艳[9]（2020）在《我国中学化学教育研究的文献计量与可视化分析（2010-2019年） ——基于CNKI收录的四本期刊》文中指出随着新课程改革的不断深入,越来越多的教师和研究者加入中学化学教育的研究之列,与之相关的文献和专着数量如雨后春笋般呈现爆发式增长。与此同时,随着科学网络技术及文献电子化的日新月异,诸多数据库涌现并收集了大量的科学文献信息,为中学化学教育领域的研究人员提供了可供参考的数量庞大、内容繁多、互为补充的文献,但也增加了研究者在浩瀚的科学文献海洋中把握领域整体状况、研究热点和研究趋势的难度。近年来,以文献计量学为理论基础的文献计量研究方法,由于能客观、有效地分析和把握某领域的研究前沿、现状及热点,被广泛应用于情报管理学、医学、农业学、心理学、教育学等多个领域,并发挥了重要的作用。在本研究中,笔者以中国知网（CNKI）作为数据源,以中等教育化学类总被引频次较高的《化学教育》、《化学教学》、《中学化学教学参考》、《化学教与学》四本期刊为期刊源,以其刊载的中学化学教育相关的16701篇文献作为研究对象,将收集、整理好的文献按刊载时间分为2010-2014年、2015-2019年两个时间段,以文献计量学中的书目分析法、词频统计分析法、共词分析法、聚类分析法及突现分析法为主要研究方法,运用Bicomb文献计量软件和CiteSpace科学图谱软件对文献的数量、年代分布、来源期刊、科研机构发文及合作情况、作者发文及合着情况、关键词进行统计及可视化分析,以理清当下国内中学化学教研领域的发展脉络,探讨作者队伍的身份特征和群体特征,揭示我国中学化学教育的研究热点和研究前沿,总结出中学化学教育研究的未来发展趋势和动态,以期为化学教学研究者寻找新的视角和思路提供一定的参考和依据,为指导和改进化学教育研究的实践方向、提高化学教学研究水平贡献绵薄之力。研究显示:（1）在2010-2019年间,我国中学化学教育研究领域的文献数量总体呈上升趋势,在2014年达到峰值,2013年达到谷值。前五年（2010-2014年）发文量呈“下降-上升-下降-上升”锯齿状走向,年均发文量为1570篇;后五年（2015-2019年）发文量呈直线下降走向,年均发文量为1771篇,说明后五年我国中学化学教育研究领域已经进入减速发展的中后期。（2）本文选取的我国中学化学教育研究领域的四本期刊中,刊载中学化学教育相关文献数量最多的是陕西师范大学主办的《中学化学教学参考》,其作用和地位突出;数量最少的是北京师范大学主办的《化学教育》,原因是该期刊刊载的大学化学专业与非化学专业的化学教育研究、职业教育和研究生培养中的化学教育研究等与中学化学教育研究领域无关的文章较多。（3）在2010-2019年间,发文量较多的机构主要集中在高等院校。其中,在高等院校及研究机构中,陕西师范大学化学化工学院、华中师范大学化学教育研究所、北京师范大学化学学院的发文量遥遥领先,处于此领域的核心地位;在中等学校中,重庆巴蜀中学、浙江省德清高级中学、浙江省越州中学的发文量远超过其他学校,地位突出。（4）从2010-2014年间到2015-2019年间,核心作者发文基础量由6篇上升至8篇,核心作者主要集中在高等院校。2010-2019年间,在高等院校及研究机构中,华中师范大学的王后雄、韩山师范学院的衷明华、上海师范大学的吴俊明等人发文量靠前,表现突出,影响力较大;在中等学校中,浙江省越州中学的吴文中、浙江省德清高级中学的陆燕海、重庆巴蜀中学的刘怀乐发文量较多,地位突出。（5）2010-2014年间,科研机构及作者的合作网络密度分别为0.0028、0.0021;2015-2019年间,科研机构及作者的合作网络密度分别为0.0046、0.0026,虽然有上升的走向,但合作关系仍不显着,推测地域可能是一个重要的影响因素。（6）2010-2014年、2015-2019年两个时间段,我国中学化学教育研究领域形成了不同的研究热点和研究主题。其中“实验及实验教学”、“教学设计”、“课堂教学”、“化学观念”和“具体知识点教学”五个研究主题在两个时间段都集中出现,“考试及试题”的相关发文数量减少;“教学方法和模式”和“课程改革”两个研究主题越来越受到重视。（7）研究热点预测。接下来,我国中学化学教育研究领域可能的热点包括:一是实验创新研究领域,将紧密结合课程标准的理念要求,以真实问题情境为背景,深入探索化学实验教学,以微型化、一体化、数字化等角度进行的实验创新,培养学生的创新精神和实践能力,促进化学学科核心素养的形成和发展;二是化学教学模式、教学策略的研究将继续深入、精准,如项目式学习的探索与应用等;三是化学学习方法、思维过程可视化方面的研究。如眼动追踪、思维导图等在化学教学中的应用;四是密切关注新课程改革中出现的新变化,如化学反应的方向与限度、同分异构体等核心概念的教学研究;五是优秀课例等化学课程资源的开发及线上线下学习方式有机结合的实践研究。
李洁[10]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中研究指明我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
二、90年代《图书情报工作》论文及作者统计分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、90年代《图书情报工作》论文及作者统计分析（论文提纲范文）
（1）我国图书情报领域可视化研究的文献计量分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可视化的研究现状 |
| 1.2.2 图书情报领域可视化的研究现状 |
| 1.2.3 文献计量分析研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究的创新点 |
| 1.4 研究方法与研究框架 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 第2章 相关概念和理论概述 |
| 2.1 可视化 |
| 2.1.1 可视化的含义 |
| 2.1.2 可视化的发展阶段 |
| 2.1.3 图书情报领域中可视化研究的内涵 |
| 2.2 共词分析方法理论 |
| 2.2.1 共词分析的基本原理 |
| 2.2.2 共词分析的基本方法 |
| 2.3 知识图谱理论 |
| 2.3.1 知识图谱的概念 |
| 2.3.2 知识图谱的作用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数据选取与研究工具 |
| 3.1 数据选取 |
| 3.1.1 来源数据库的选取 |
| 3.1.2 数据的选取标准 |
| 3.2 主要研究工具 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 图书情报领域可视化研究的时空分布分析 |
| 4.1 图书情报领域可视化研究的时间分布 |
| 4.2 图书情报领域可视化研究的空间分布 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 图书情报领域可视化研究的主体分析 |
| 5.1 文献作者及作者合着情况分析 |
| 5.2 文献发文机构及合作网络分析 |
| 5.3 高被引文献分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国图书情报领域可视化研究的内容分析 |
| 6.1 图书情报领域可视化研究的关键词分析 |
| 6.2 图书情报领域可视化研究内容的聚类分析 |
| 6.2.1 聚类1:图书情报领域可视化的研究方法 |
| 6.2.2 聚类2:图书情报领域可视化的研究工具 |
| 6.2.3 聚类3:可视化技术实现 |
| 6.2.4 聚类4:可视化应用的主题热点 |
| 6.3 图书情报领域可视化研究的演进趋势分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 建议 |
| 第8章 结语 |
| 8.1 本文工作总结 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）知识进化视角的技术预见方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 科技创新的发展需求 |
| 1.1.2 技术预见的优势 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 主要研究意义 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 理论基础与方法研究进展 |
| 2.1 技术预见相关研究进展 |
| 2.1.1 技术预见相关概念 |
| 2.1.2 技术预见实践进展 |
| 2.1.3 主要分析流程及其功能 |
| 2.1.4 定性分析方法及其主要功能 |
| 2.1.5 定量分析方法及其主要功能 |
| 2.2 技术预见分析方法评述 |
| 2.2.1 对于定性方法的评述 |
| 2.2.2 对定量分析方法的评述 |
| 2.3 本研究所应用的理论基础 |
| 2.3.1 TRIZ技术进化理论 |
| 2.3.2 系统论 |
| 2.3.3 综合集成理论 |
| 2.3.4 知识进化理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 知识进化视角的技术预见模型 |
| 3.1 本章整体思路 |
| 3.2 基于知识进化理论提出知识创新模式 |
| 3.2.1 相关概念界定 |
| 3.2.2 知识创新模式 |
| 3.3 构建知识进化视角的技术预见模型 |
| 3.3.1 需求分析 |
| 3.3.2 知识创新特征分析 |
| 3.3.3 知识创新模式识别 |
| 3.3.4 关键主题识别与预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 表征知识创新模式的创新特征测度方法 |
| 4.1 本章主要研究思路 |
| 4.2 表征渐进性知识创新模式的创新特征测度方法 |
| 4.2.1 测度指标 |
| 4.2.2 测度方法 |
| 4.2.3 渐进性知识创新模式符合性判定方法 |
| 4.3 表征突破性知识创新模式的创新特征测度方法 |
| 4.3.1 测度指标 |
| 4.3.2 测度方法 |
| 4.3.3 突破性知识创新模式符合性判定方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实证分析 |
| 5.1 领域选择及数据集构建 |
| 5.1.1 领域背景 |
| 5.1.2 数据集的构建 |
| 5.2 需求分析结果 |
| 5.2.1 不同需求要素分析结果 |
| 5.2.2 需求要素集成分析结果 |
| 5.3 创新模式识别 |
| 5.3.1 渐进性知识创新模式符合性判断 |
| 5.3.2 突破性知识创新模式符合性判断 |
| 5.4 关键主题识别与预测 |
| 5.4.1 渐进性关键主题识别与预测 |
| 5.4.2 突破性关键主题识别与预测 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究内容总结 |
| 6.2 相关问题展望 |
| 6.3 研究局限性 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（5）大学生信息素养及其教育支持研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 问题的缘起 |
| 一、大学生网络话语失范现象频现 |
| 二、大学生网络信息安全意识薄弱 |
| 三、大学生信息素养教育支持缺乏 |
| 第二节 研究价值与意义 |
| 一、理论意义 |
| 二、实践价值 |
| 第三节 核心概念界定 |
| 一、信息 |
| 二、素养与素质 |
| 三、大学生信息素养 |
| 四、教育支持 |
| 第二章 研究综述 |
| 第一节 信息素养的内涵发展 |
| 一、媒介素养 |
| 二、数据素养 |
| 三、网络素养 |
| 四、信息素养 |
| 五、小结与讨论 |
| 第二节 大学生信息素养的政策文本研究 |
| 一、时代性标杆:《布拉格宣言》和《亚历山大宣言》 |
| 二、高等教育信息素养标准研究 |
| 三、高等教育信息素养政策研究 |
| 四、小结与讨论 |
| 第三节 大学生信息素养教育支持的理论研究 |
| 一、基于境脉理论视角的研究 |
| 二、基于学习者特征理论视角的研究 |
| 三、小结与讨论 |
| 第四节 文献述评与研究框架 |
| 一、国内外已有研究的启示 |
| 二、已有研究的不足 |
| 三、本研究的分析框架 |
| 第三章 研究设计与方法 |
| 第一节 研究思路与设计 |
| 一、研究问题 |
| 二、研究对象 |
| 三、研究方法 |
| 四、研究思路 |
| 五、研究路线 |
| 第二节 测量工具编制 |
| 一、问卷编制的步骤 |
| 二、大学生信息素养的评价指标 |
| 三、大学生信息素养教育支持的评价指标 |
| 第三节 调查数据搜集 |
| 一、问卷预测与检验 |
| 二、正式问卷的施测 |
| 三、调查对象概况 |
| 第四章 大学生信息素养的总体特征分析 |
| 第一节 大学生信息素养的构成表现 |
| 一、大学生信息理解能力 |
| 二、大学生信息选择能力 |
| 三、大学生信息运用能力 |
| 四、大学生信息评价能力 |
| 五、大学生信息反思能力 |
| 六、大学生信息创造能力 |
| 第二节 小结与讨论 |
| 一、大学生受信息影响大但规范意识较弱 |
| 二、大学生信息依赖性强但选择能力较弱 |
| 三、大学生信息获取以网络为主但工具运用能力较弱 |
| 四、大学生接收信息质量参差且评价辨识能力较弱 |
| 五、大学生信息反思意识不强且反思行为较少 |
| 六、大学生信息创造能力不足且缺乏主动性 |
| 第五章 大学生信息素养的教育支持分析 |
| 第一节 大学生信息素养教育支持的影响因素 |
| 一、个人特质与信息素养教育 |
| 二、外部环境与信息素养教育 |
| 三、讨论:大学生信息素养教育支持维度影响情况 |
| 第二节 大学生信息素养教育支持的困境 |
| 一、信息素养教育支持重视不够 |
| 二、信息素养教育专业化不足 |
| 三、信息素养教育教育支持体制机制不完善 |
| 四、信息素养教育政策大学供给不充分 |
| 第三节 大学生信息素养与教育支持的关系 |
| 一、大学生信息素养与教育支持的互动模型 |
| 二、分析与讨论 |
| 第六章 大学生信息素养教育支持体系的建构 |
| 第一节 大学生信息素养教育支持的基本思路 |
| 一、教育模式从外促到内生 |
| 二、教育环境从泛化到专业 |
| 三、教育主体从单主体到全维度 |
| 第二节 大学生信息素养教育支持的原则构想 |
| 一、教育模式的个性化、精准化原则 |
| 二、教育环境的专业化、规范化原则 |
| 三、教育体系的系统化、长效性原则 |
| 第三节 大学生信息素养教育支持的实施路径构想 |
| 一、以内生为核心,实现大学生信息素养提升的自我支持 |
| 二、以大学为重点,提升大学生信息素养教育专业化水平 |
| 三、以网络为依托,优化大学生信息素养教育支持体制机制 |
| 四、全社会共同参与,构建大学生信息素养教育治理生态圈 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究创新与价值 |
| 第三节 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士期间所取得的科研成果 |
| 后记 |
（6）基于科学计量的情报学学科演进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.3 本文的数据来源和研究方法 |
| 1.3.1 数据来源 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新 |
| 1.5 论文的基本框架 |
| 第2章 概念解析和研究范式 |
| 2.1 情报学若干概念解析 |
| 2.1.1 情报、情报学和情报科学 |
| 2.1.2 计算机科学和信息科学、信息学 |
| 2.1.3 图书情报学的概念 |
| 2.2 情报学学科演进的研究范式 |
| 2.2.1 范式的定义 |
| 2.2.2 情报学研究范式的演进 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 期刊选择与学科分类 |
| 3.1 期刊选择 |
| 3.2 学科分类 |
| 3.2.1 所选期刊的初步分类 |
| 3.2.2 中国情报学的学科设置 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 情报学学科结构 |
| 4.1 情报学学科结构分析的计量方法 |
| 4.2 共被引矩阵的建立 |
| 4.3 相似性矩阵的建立 |
| 4.4 情报学的学科结构分析 |
| 4.4.1 因子分析 |
| 4.4.2 多维尺度分析 |
| 4.5 情报学的学科结构深挖 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 情报学相关学科的确认及其互动关系 |
| 5.1 相关学科的确认 |
| 5.1.1 情报学的相关学科 |
| 5.1.2 情报学相关学科期刊源的选择 |
| 5.2 情报学与相关学科互动关系的变化 |
| 5.2.1 时间阈的选择 |
| 5.2.2 知识流量的统计和数值转换 |
| 5.2.3 知识流量图的构建和分析 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 情报学学科演进的可视化 |
| 6.1 各阶段的可视化分析 |
| 6.1.1 可视化方法介绍 |
| 6.1.2 第一阶段(1945-1960)聚类分析 |
| 6.1.3 第二阶段(1961-1980)聚类分析 |
| 6.1.4 第三阶段(1981-1990)聚类分析 |
| 6.1.5 第四阶段(1991-2010)聚类分析 |
| 6.1.6 第五阶段(2011至2020)聚类分析 |
| 6.2 聚类主题词汇总分析 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 情报学未来演进趋势的研究 |
| 7.1 突变强度分析 |
| 7.2 突变持续性的统计分析 |
| 7.3 主题词的时间序列图分析 |
| 7.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 1、研究结论 |
| 2、展望 |
| 附录 |
| 附录1 普赖斯奖得主统计表 |
| 附录2 期刊共被引频次矩阵表 |
| 附录3 期刊共被引频次相关矩阵 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（7）面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 微信公众平台成为用户获取知识的重要途径 |
| 1.1.2 微信公众平台知识资源海量庞杂且质量参差不齐 |
| 1.1.3 用户日趋追求精准和智能化的知识服务 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络知识资源聚合的国内外研究现状 |
| 1.3.1.1 网络知识资源聚合的国内研究现状 |
| 1.3.1.2 网络知识资源聚合的国外研究现状 |
| 1.3.2 微信公众平台知识组织与服务的国内外研究现状 |
| 1.3.2.1 微信公众平台知识组织与服务的国内研究现状 |
| 1.3.2.2 微信公众平台知识组织与服务的国外研究现状 |
| 1.3.3 研究评述 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究方法 |
| 1.4.2 研究技术路线及思路 |
| 1.5 研究主要内容 |
| 1.6 研究的创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 微信公众平台 |
| 2.1.1 微信公众平台概念 |
| 2.1.2 微信公众号的类型 |
| 2.1.3 微信公众平台知识资源 |
| 2.2 知识聚合理论与方法 |
| 2.2.1 知识聚合概念 |
| 2.2.2 常用的知识聚合方法 |
| 2.3 文本挖掘与分析 |
| 2.3.1 文本挖掘概述 |
| 2.3.2 文本挖掘流程 |
| 2.4 知识服务 |
| 2.4.1 知识服务概述 |
| 2.4.2 常见的知识服务模式 |
| 2.4.2.1 知识检索服务 |
| 2.4.2.2 知识导航服务 |
| 2.4.2.3 知识推荐服务 |
| 2.4.2.4 知识集成服务 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.1 微信公众平台知识聚合服务面向用户知识需求的必要性 |
| 3.2 微信公众平台知识聚合及服务概述 |
| 3.2.1 微信公众平台知识聚合概念 |
| 3.2.2 微信公众平台知识聚合服务要素分析 |
| 3.2.3 微信公众平台知识聚合服务目标与原则 |
| 3.2.3.1 微信公众平台知识聚合服务目标 |
| 3.2.3.2 微信公众平台知识聚合服务原则 |
| 3.3 基于知识聚合的微信公众平台知识服务动因分析 |
| 3.4 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架 |
| 3.4.1 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务过程 |
| 3.4.2 面向用户知识需求的微信公众平台知识聚合服务体系框架构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 微信公众平台用户画像构建及需求分析 |
| 4.1 微信公众平台用户画像概述 |
| 4.1.1 微信公众平台用户画像内涵 |
| 4.1.2 微信公众平台用户画像构建原则 |
| 4.2 微信公众平台用户画像构建 |
| 4.2.1 VALS2模型概述 |
| 4.2.2 基于VALS2的用户标签体系设计 |
| 4.2.3 用户画像标签权重设计 |
| 4.2.4 实证研究—以“学术类微信公众号用户”为例 |
| 4.2.4.1 样本特征统计分析 |
| 4.2.4.2 因子分析及分类标签抽取 |
| 4.2.4.3 用户画像聚类分析及可视化 |
| 4.3 基于用户画像的微信公众平台用户分类与知识需求分析 |
| 4.3.1 初期引入参与型用户 |
| 4.3.2 成长型用户 |
| 4.3.3 成熟型用户 |
| 4.4 微信公众平台用户知识需求层次分析 |
| 4.4.1 微信公众平台用户知识需求形成 |
| 4.4.2 微信公众平台用户知识需求层次划分 |
| 4.5 微信公众平台用户知识需求模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合及推荐服务 |
| 5.1 微信公众平台文本标签聚类的内涵及作用 |
| 5.1.1 微信公众平台文本标签聚类内涵 |
| 5.1.2 微信公众平台文本标签聚类作用 |
| 5.2 基于标签聚类的微信公众平台知识聚合方法 |
| 5.2.1 微信公众平台文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.1 基于TextRank算法的文本标签抽取方法 |
| 5.2.1.2 Word2vec词向量模型 |
| 5.2.1.3 融合Word2vec和TextRank的文本标签抽取方法 |
| 5.2.2 BIRCH聚类算法及优化 |
| 5.2.3 基于改进BIRCH算法的微信公众平台知识资源聚合过程 |
| 5.3 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 5.3.1 文本知识资源标签抽取 |
| 5.3.2 基于标签聚类的微信公众号知识资源聚合 |
| 5.4 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式 |
| 5.4.1 微信公众平台知识推荐服务概述 |
| 5.4.2 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务要素分析 |
| 5.4.3 基于标签聚类的微信公众平台知识推荐服务模式构建 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于摘要生成的微信公众平台知识聚合及集成服务 |
| 6.1 微信公众平台文本知识摘要生成的内涵及作用 |
| 6.1.1 微信公众平台文本知识摘要内涵 |
| 6.1.2 微信公众平台文本知识摘要作用 |
| 6.2 基于TextRank算法的文本摘要生成过程及改进思路 |
| 6.2.1 基于TextRank算法的文本摘要生成方法及过程 |
| 6.2.2 基于TextRank算法的文本摘要生成方法改进思路 |
| 6.3 基于改进TextRank算法的微信公众平台知识摘要生成方法 |
| 6.3.1 基于TextTank算法的文本摘要生成方法改进 |
| 6.3.1.1 句子语义相似度计算 |
| 6.3.1.2 句子位置特征及标题相似度特征计算 |
| 6.3.1.3 基于MMR算法的句子冗余处理 |
| 6.3.2 融合用户需求与图模型的单文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3 融合主题与图模型的单领域多文本知识摘要生成方法 |
| 6.3.3.1 Doc2vec段落向量模型 |
| 6.3.3.2 微信公众平台单领域多文本知识摘要生成流程 |
| 6.4 实证研究—以“认知计算”领域为例 |
| 6.4.1 基于单文本知识摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.4.2 基于单领域多文本摘要生成的微信公众平台知识聚合 |
| 6.5 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式 |
| 6.5.1 微信公众平台知识集成服务概述 |
| 6.5.2 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务要素分析 |
| 6.5.3 基于摘要生成的微信公众平台知识集成服务模式构建 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 微信公众平台知识资源聚合及服务能力提升策略 |
| 7.1 用户知识需求外化表达及挖掘 |
| 7.1.1 提升用户知识需求外化表达能力 |
| 7.1.2 深入挖掘用户多层次知识需求 |
| 7.1.3 培养用户知识服务评价和反馈意识 |
| 7.2 加大新技术应用和融合改进 |
| 7.2.1 引入新技术,优化和改进知识聚合方法 |
| 7.2.2 知识聚合服务系统搭建和开发设计 |
| 7.2.3 应用可视化技术加强用户服务体验 |
| 7.3 微信公众平台创新服务理念及加强运营管理 |
| 7.3.1 加强主动知识服务意识,创新知识服务理念 |
| 7.3.2 构建和开展多元化平台知识服务模式 |
| 7.3.3 加强专业知识服务人才队伍建设 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 微信公众平台用户知识服务需求调查问卷 |
| 附录2 单领域多文本知识摘要生成示例 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）我国图书情报硕士专业学位论文科学研究方法调查研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究目的与意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 国内外相关研究现状 |
| 一、国内相关研究现状 |
| 二、国外相关研究现状 |
| 三、国内外相关研究现状述评 |
| 第四节 研究内容和方法 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 第五节 创新点 |
| 第二章 我国图书情报硕士培养教育概况 |
| 第一节 我国图书情报硕士学位的设置 |
| 一、图书情报硕士专业学位发展概述 |
| 二、招生院校分布情况 |
| 第二节 我国图书情报硕士的培养教育 |
| 一、培养模式 |
| 二、培养规模 |
| 三、就业意向分析 |
| 第三章 我国图书情报硕士专业学位论文研究方法使用情况调查 |
| 第一节 调查方案的设计 |
| 一、调查目的 |
| 二、调查对象范围选择 |
| 三、调查方法手段 |
| 第二节 调查内容与过程 |
| 一、调查内容 |
| 二、调查过程 |
| 第四章 我国图书情报硕士专业学位论文研究方法使用情况的分析 |
| 第一节 南京大学图书情报硕士学位论文研究方法使用情况 |
| 一、研究方法运用频次分析 |
| 二、研究方法运用变化统计分析 |
| 第二节 黑龙江大学图书情报硕士学位论文研究方法使用情况 |
| 一、研究方法运用频次分析 |
| 二、研究方法运用变化统计分析 |
| 第三节 湘潭大学图书情报硕士学位论文研究方法使用情况 |
| 一、研究方法运用频次分析 |
| 二、研究方法运用变化统计分析 |
| 第四节 图书情报硕士专业学位论文研究方法运用特征 |
| 一、传统研究方法占主导地位 |
| 二、研究方法的使用呈现多样性 |
| 三、定性研究与定量研究相互结合趋势明显 |
| 四、基本能正确使用各种研究方法 |
| 五、新的研究方法不断增多 |
| 第五章 我国图书情报硕士专业学位论文研究方法运用中存在的问题及应对策略 |
| 第一节 我国图书情报硕士专业学位论文研究方法运用存在的问题 |
| 一、科学研究的方法论意识不强 |
| 二、对研究方法的认识不够准确 |
| 三、对研究方法的表述不够规范 |
| 四、个别研究方法移植过于牵强 |
| 第二节 我国图书情报硕士专业学位论文研究方法运用存在问题的应对策略 |
| 一、加强图书情报硕士方法论素养 |
| 二、规范研究方法的使用 |
| 三、重视研究方法课程的建设 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（9）我国中学化学教育研究的文献计量与可视化分析（2010-2019年） ——基于CNKI收录的四本期刊（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 研究概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 研究概况 |
| 1.2.2 文献 |
| 1.2.3 文献计量学概述 |
| 1.2.4 文献计量学的研究概述 |
| 1.2.5 科学知识图谱研究概述 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究对象 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 研究应用的软件 |
| 1.4 研究意义 |
| 第2章 2010-2014年我国中学化学教育研究的文献计量及可视化分析 |
| 2.1 研究概述 |
| 2.2 文献数量统计分析 |
| 2.3 文献年代分布统计分析 |
| 2.4 文献来源统计分析 |
| 2.5 科研机构(作者单位)统计分析 |
| 2.5.1 科研机构发文量统计分析 |
| 2.5.2 科研机构合作统计分析 |
| 2.6 文献作者统计分析 |
| 2.6.1 作者发文量统计分析 |
| 2.6.2 核心作者统计分析 |
| 2.6.3 作者合着统计分析 |
| 2.7 关键词统计分析 |
| 2.7.1 关键词词频分析 |
| 2.7.2 关键词共现分析 |
| 2.7.3 关键词聚类分析 |
| 2.7.4 关键词突现分析 |
| 2.8 小结 |
| 第3章 2015-2019年我国中学化学教育研究的文献计量及可视化分析 |
| 3.1 研究概述 |
| 3.2 文献数量统计分析 |
| 3.3 文献年代分布统计分析 |
| 3.4 文献来源统计分析 |
| 3.5 科研机构(作者单位)统计分析 |
| 3.5.1 科研机构发文量统计分析 |
| 3.5.2 科研机构合作统计分析 |
| 3.6 文献作者统计分析 |
| 3.6.1 作者发文量统计分析 |
| 3.6.2 核心作者统计分析 |
| 3.6.3 作者合着统计分析 |
| 3.7 关键词统计分析 |
| 3.7.1 关键词词频分析 |
| 3.7.2 关键词共现分析 |
| 3.7.3 关键词聚类分析 |
| 3.7.4 关键词突现分析 |
| 3.8 小结 |
| 第4章 2010-2019年我国中学化学教育研究热点及趋势 |
| 4.1 研究概述 |
| 4.2 研究主题比较分析 |
| 第5章 研究总结 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究建议 |
| 5.3 研究不足 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 :2010-2014年我国中学化学教育研究领域核心作者 |
| 附录二 :2015-2019年我国中学化学教育研究领域核心作者 |
| 致谢 |
| 科研及获奖情况 |
（10）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
四、90年代《图书情报工作》论文及作者统计分析（论文参考文献）
- [1]我国图书情报领域可视化研究的文献计量分析[D]. 王芳. 山西财经大学, 2021(09)
- [2]知识进化视角的技术预见方法研究[D]. 李楠. 中国农业科学院, 2021(01)
- [3]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [4]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [5]大学生信息素养及其教育支持研究[D]. 罗艺. 华东师范大学, 2021(02)
- [6]基于科学计量的情报学学科演进研究[D]. 万里. 山西财经大学, 2021(09)
- [7]面向用户知识需求的微信公众平台知识资源聚合及服务研究[D]. 程子轩. 吉林大学, 2021(01)
- [8]我国图书情报硕士专业学位论文科学研究方法调查研究[D]. 徐梦影. 黑龙江大学, 2020(05)
- [9]我国中学化学教育研究的文献计量与可视化分析（2010-2019年） ——基于CNKI收录的四本期刊[D]. 代艳. 西南大学, 2020(01)
- [10]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)