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1. chinaXiv:201711.01941 [pdf]

信息生态视域下移动医疗APP用户持续使用意愿分析

张敏; 罗梅芬; 聂瑞; 张艳
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】探究影响移动医疗APP 持续使用意愿的因素及其内在作用机理。【方法】从信息生态的研究视角出发, 分析信息、信息人、信息技术和信息环境4 类影响因素, 并基于期望确认模型提出研究假设构建研究模型。【结果】选取多个移动医疗APP 用户为实验者, 采用“日志追踪实验+调查问卷”的方式收集288 份有效数据并利用SmartPLS2.0 对模型进行检验。结果表明, 期望确认模型中的关系在移动医疗情境下均成立; 信息准确性和一致性、信息人的感知健康威胁、信息技术的易用性和响应性、信息环境的直接和间接网络外部性均会正向促进移动医疗APP 的期望确认和感知有用性; 而信息人的电子健康素养则会正向促进期望确认, 负向抑制感知有用性。【局限】实验样本数量有待扩充, 得出的结论有待进一步推广。【结论】用户的移动医疗APP 持续使用行为是信息、信息人、信息技术和信息环境共同作用的结果。

提交时间: 2017-11-08 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量532下载量327 评论 0

2. chinaXiv:201711.02018 [pdf]

查询专指度对检索效果的影响研究

任珂; 陆伟; 丁恒
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】针对不同查询专指度语句的检索效果进行全面分析, 为改善搜索引擎性能、提高用户检索体验提供借鉴。【方法】基于TREC Web Track 查询语句, 人工构建查询专指度标注集, 选用语言模型狄利克雷平滑、语言模型线性插值平滑和BM25 三种模型, 以常用的信息检索评价指标为基准, 探讨查询专指度强弱对检索效果在不同层次上的影响。【结果】在最靠前的几条检索结果中, 强弱专指度查询语句的检索效果差异最大, 强专指度的检索效果要明显好于弱专指度。【局限】仅在TREC 数据集上进行实验测试, 还需在其他数据集上进一步检验。【结论】搜索引擎在专指度这一维度下, 应重点关注最靠前的几条检索结果的准确性, 以此为切入点改善检索模型。

提交时间: 2017-11-08 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量229下载量143 评论 0

3. chinaXiv:201711.01246 [pdf]

基于《知网》的多种类型文献混合自动分类研究

李湘东; 刘 康; 丁丛; 高凡
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】解决由于不同类型文献而产生的特征不匹配等问题, 提高待分类文本的分类效果。【方法】使用与待分类文本属于不同文献类型的文本作为语料库的训练集, 引入第三方资源《知网》进行语义特征扩展。【结果】利用该方法在网页、图书、非学术性期刊、学术性期刊4 种类型文献上进行分类实验, 与未经过扩展的分类方法相比, 分类准确率提高1.2%至11.0%。【局限】未对每一种文献类型都使用公开语料进行测试, 因此本文方法的通用性和实验结果的客观性有待进一步检验。【结论】实验结果表明, 该方法具有一定的可行性和实用性,在不同程度上可以消除不同类型文献之间的语义差异, 从语料库构建和特征扩展两个途径提高文本自动分类的分类效果。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量146下载量109 评论 0

4. chinaXiv:201711.01264 [pdf]

基于相关性的跨模态信息检索研究

丁恒; 陆 伟
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】梳理基于相关性的跨模态信息检索中的基本策略和核心问题, 从提升检索效果的角度探讨偏最小二乘法用于特征子空间投影的优劣。【方法】在Wikipedia 跨模态信息检索数据集上, 分别采用LDA 和BOW 模型作为文本和图像资源的特征表达方式, 以余弦距离作为相似度度量方法, 利用最小二乘法替代典型相关性分析法学习特征子空间投影函数。【结果】从P@K、MAP 和NDCG 三个检索评价指标上, 对比分析典型相关性分析、偏最小二乘回归、偏最小二乘相关三种特征子空间投影法对跨模态信息检索结果的影响, 结果表明偏最小二乘相关法具有最佳效果。【局限】偏最小二乘法在处理数据时假设数据之间的关系是线性的, 数据基向量之间是正交关系, 因而无法解决非线性、非正交问题。【结论】使用偏最小二乘相关法学习的特征子空间投影与原始空间信息的一致性更强, 跨模态信息检索结果更稳定。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量162下载量117 评论 0

5. chinaXiv:201711.01202 [pdf]

基于多知识库的短文本实体链接方法研究——以Wikipedia 和Freebase 为例

周鹏程; 武川; 陆伟
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学

【目的】基于多知识库进行实体链接, 解决基于单一知识库的实体链接覆盖度低的问题。【方法】首先生成文本的n-gram 并利用词性和多个指称–实体字典获取候选指称, 然后生成指称组合并保留覆盖度最大且不被其他组合包含的指称组合, 接着生成候选实体序列并利用多知识库信息计算实体序列的相关度, 最后选择相关度最大的实体序列为最终结果。【结果】以Wikipedia 和Freebase为例的实验结果表明, 基于Wikipedia+Freebase的实体链接准确率、召回率、F 值分别达到71.81%、76.86%、74.25%。【局限】基于词性过滤n-gram 缺乏理论依据, 数据集FACC1 具有高准确率和低召回率的特点。【结论】利用多个知识库的实体信息, 能够提升实体链接效果。

提交时间: 2017-10-11 来自合作期刊:《数据分析与知识发现》 点击量159下载量112 评论 0

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