数字图书馆知识发现的数据驱动机制及绩效优化研究
Research on Data Driven Mechanism and Performance Optimization of Knowledge Discovery in Digital Library
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作者:
李洁
1
毕强
1
许鹏程
1
牟冬梅
2
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作者单位:
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提交时间:2023-07-26 17:46:45
摘要: [目的/意义]数据驱动环境下,探讨数字图书馆知识发现平台的数据驱动机制和优化方案有利于从方法论认识层面为其供给侧改革提供理论支持。[方法/过程]借助系统动力学方法,通过仿真呈现数字图书馆知识发现的数据驱动的动力形成机制;从绩效优化视角,运用粒计算方法为其驱动优化提供可行方案。[结果/结论]影响数字图书馆知识发现的数据驱动因素主要包括数据维度、语义关联维度、可视化维度和价值维度,从维度的形成和绩效作用关系看,数字图书馆知识发现的数据驱动是一个螺旋式发展的动态系统,其绩效优化的关键点就在于数据的知识价值开发程度,经实证研究,将知识粒度作为实现其优化的切入点能较好地提升数字图书馆知识发现的数据驱动效果。
版本历史
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2023-07-26 17:46:45 |
ChinaXiv:202307.00615V1
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