简介:一、《中小学图书馆(室)规程》为促进图书馆(室)的建设起到了重要作用宪法是国家的根本大法,它是由全国人民代表大会制定颁布的,法律是由全国人民代表大会或地方人民代表大会及其常务委员会依据国家宪法制定颁布的,行政法规(条例)是国务院或地方政府依据宪法、法律制定颁布的。规章制度(如行为规范、规程等)等是行政部门内部管理的法规。多年来,教育部发布过很多有关基础教育方面工作的规章和规程性文件,如《中小学德育工作规程》、《幼儿园管理规程》、《小学管理规程》、《特殊教育管理规程》、《中小学图书馆(室)规程》等。
简介:[目的/意义]为相关社交媒体平台搜索系统的开发和设计提供借鉴。[方法/过程]以新浪微博(移动客户端)平台的搜索系统为研究对象,结合传统启发式评估原则和微博特征构建适合微博搜索的启发式评估原则,并运用启发式评估和用户测试相结合的方法对微博搜索系统可用性进行研究。[结果/结论]发现新浪微博搜索在搜索入口、进度条、搜索结果排序、显示结果相关性、已阅读与未阅读信息的区分、微博的社交性方面还存在有待改进的空间,并从调整界面布局、使用户具有更好的搜索体验,减少冗余信息、使用户能迅速找到所需内容,增强社交属性、使用户更信赖微博关系三个方面提出相应的改进意见。
简介:总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.
简介:由于《中国图书馆分类法》的类目数目庞大和文献在各类目上分布的不均衡,导致基于机器统计学习的自动分类技术在此类多层分类上的力不从心。基于人工标引经验的自动分类试图通过情报检索语言兼容互换的原理解决这一问题,然而直接应用标引词串对分类进行匹配在实际应用中产生了一系列的问题。本文试图通过两种分类技术相结合的方法对信息资源进行分类,提出了用相关度度量来测定关键词和类目概念之间的关联,构建关键词、分类号、归属度三元组矩阵的方法进行分类匹配,并在小规模的测试集上得到了较好的效果。本文详细讨论此种分类器的构建原理、构建方法以及分类流程,并对该方法存在的不足进行了分析。
简介:首先,梳理美国读书会的几个发展时期并分析其特点:女性读书会时期,发展初期阻力较大,阅读内容多种多样,一度引发阅读热潮,以中产阶级的女性为主,发展后期更加关注公共事务;经典阅读时期,发端于大学的经典阅读课程,采取群体研讨的模式,由大学推广到社会公众,成为人们生活的重要组成部分;多元化时期,参与人群多元,经典读物与大众读物并重,实体读书会与网络读书会并行,深度融入生活。其次,分析美国读书会发展的推动因素:女性在美国读书会发展上占有举足轻重的地位,电视、网络和社交媒体成为图书推广的重要模式,公共图书馆在读书会发展的各个方面都发挥着不可忽视的重要作用,政府的支持为读书会的顺利开展奠定了坚实的基础、促进了读书会的流行。最后,简单介绍美国学术界关于读书会的研究情况。