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[期刊] 图书馆建设
[作者]
钱明辉 樊安懿 田甜
以问卷调查为主要方法的公共图书馆满意度评价方式存在成本高、数据连续性差、覆盖范围有限等问题。为此，本文提出了一种以在线评论为数据源、运用深度学习方法测算多维度公共图书馆满意度得分的模型。该模型结合了Word2Vec在上下文间语义关联的优势和长短期记忆人工神经网络（LSTM）在长期依赖问题上的优势，通过构建在线评论-用户满意度得分数据集，训练模型得到多维满意度测评结果。经检验，该模型计算准确率较高，且与通过问卷调查方式得出的满意度评分具有较高的一致性。本研究提出的多维公共图书馆满意度量化模型能够在成本、效率、时空范围等方面能够较好地弥补问卷调查方法的短板。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 谢凡 涂世文
图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。
关键词：
Word2vec 图书馆推荐系统 多样性
[期刊] 情报学报
[作者]
席笑文 郭颖 宋欣娜 王瑾
技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成"词粒度"层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD (nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
唐琼 张新鹤
提出基于用户满意度的图书馆电子资源质量评价模型,并利用该模型设计问卷对中山大学图书馆用户进行了满意度调查;在运用相关分析与回归分析方法研究模型中4个自变量与用户价值感和用户满意度之间的相关性及影响程度的基础上,对模型进行了修正,并运用象限分析法,为中山大学图书馆改进电子资源建设提供了参考性建议。
关键词：
电子资源 质量评价 用户满意度
[期刊] 图书情报知识
[作者]
雷顺利
运用上海师范大学图书馆馆藏资源用户调查结果,对前期构建的高校图书馆馆藏资源用户满意度评价量表进行了信效度检验,继而确定了量表维度和条目的评价权重。在此基础上,通过对用户使用图书馆频率在馆藏资源满意度差异的方差分析,探讨了用户满意度与用户行为的关联。结果表明:(1)量表具有较好的信度和效度;(2)权重反映了量表各维度的相对重要性;(3)用户满意度与其行为之间存在相关。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈少华 梅佳 伍华健
利用云模型建立图书馆用户信用评价模型,在理论上利用三个数字特征,通过特定的算法来实现定性概念和定量表示的转换,转换十分清晰,具有很强的可操作性。以往公共图书馆对用户的信用评价存在一定模糊性和随机性,利用云模型评价方法能大大减少人为判断的主观性,既具有客观性又达到标准化。
关键词：
云模型 图书馆 用户 信用评价
[期刊] 图书馆
[作者]
关磊
本文基于图书馆用户满意度模型和技术接受模型,建立了高校图书馆持续使用的概念模型,并采用结构方程模型方法对概念模型进行验证,探究了不同因素对高校图书馆持续使用的影响。结果表明:馆藏资源、馆员服务、环境氛围、硬件设施、教育培训、日常管理均正向影响用户满意度;用户满意度、感知有用性和社会影响均正向影响持续使用意愿;持续使用意愿正向影响持续使用行为。本文据此提供了若干促进高校图书馆持续使用的启示和建议。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡庆平 马海群
[目的/意义]构建一种基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型。[方法/过程]首先使用Word2Vec从产品评论中构建产品特征词列表和噪声词表,其次借助噪声词表来进行产品评论特征词的提取,然后采用CNN对产品评论进行产品特征层面的细粒度情感分类,最后实现基于产品特征的产品评论聚类。[结果/结论]通过爬取京东商城华为手机评论对该模型进行训练和测试,结果表明,该模型能够有效实现产品评论的细粒度情感分析,可以有效地发现用户对产品特征的关注度和满意度。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
梁敬东 崔丙剑 姜海燕 沈毅 谢元澄
[目的]水稻FAQ(frequently asked question,常问问题集)问答系统对农户在水稻种植过程中遇到的问题进行解答,问句相似度计算是其核心,用来匹配用户问题和FAQ中的问题。针对传统句子相似度算法准确率普遍较低的问题,本研究旨在用深度学习计算问句相似度,以提高系统回答的准确性。[方法]构建一个基于word2vec和LSTM(long-short term memory,长短期记忆)神经网络,包括输入层、嵌入层、LSTM层、全连接层和输出层的句子相似度模型。对水稻FAQ中的3 007个问题进行归类和组合得到32 072个问题对,并标注其相似性作为训练和测试数据。使用基于农业领域语料库训练得到的word2vec模型对训练数据向量化后作为输入,训练句子相似度模型。[结果]在测试集上对模型进行验证,并与基于How Net、基于词向量的余弦距离以及基于word2vec和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的3种句子相似度算法进行对比。对句子相似度的计算结果进行抽样检查,该模型的计算结果更符合人的直观印象。从准确率和ROC(receiver operating characteristic curve)曲线进行分析,该模型也明显优于其他3种方法,准确率达到了93.1%。[结论]本研究构建的模型显著提升了句子相似度计算的准确率,基于该模型开发的水稻FAQ问答系统,能够准确匹配用户问题和水稻FAQ中的问题,帮助农户更好地解决水稻生产中遇到的问题。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
党永杰 郑世珏 明均仁
为了更好地提高移动图书馆个性化信息服务的质量和效率，根据移动图书馆用户需求过程中的情境感知、认知心理、服务质量３方面因素，提出一种基于层次向量空间模型的移动图书馆用户偏好模型，并根据用户行为记录和质量反馈信息更新用户偏好模型，实现了对个性化用户偏好需求的即时动态追踪，为推进移动图书馆个性化服务提供了理论参考。
[期刊] 情报科学
[作者]
金小璞 毕新
【目的/意义】移动图书馆服务质量与效率的提升是近年来研究的热点问题,本研究旨在探究移动图书馆用户体验满意度的影响因素,为移动图书馆服务质量的提升提供实证支持。【方法/过程】在问卷调查有效数据的基础上,采用结构方程模型方法检验理论模型与研究假设。【结果/结论】研究发现:系统功能对系统可用性具有显著的正向相关关系,系统可用性对用户体验满意度具有显著的正向相关关系,,信息内容对系统界面和系统功能都具有显著的正向相关关系。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王仁武 宋家怡 陈川宝
[目的/意义]通过基于Word2vec的文本情感分析技术对某显示器品牌的产品与服务的在线评论进行分析,研究消费者的品牌认知和品牌口碑,为管理者建立更科学的品牌管理体系提供有针对性的建议。[方法/过程]首先利用自然语言处理技术,对评论语料库进行预处理,结合深度学习的Word2vec词向量技术构建产品特征词和情感词词库,进一步构造情感概念对进行情感评分,并将其用于分析品牌产品特定特征的用户情感。[结果/结论]通过Word2vec构建的情感词典相较于传统方法(例如一般的情绪词表)进行情感分析,在情感分析的准确率
[期刊] 情报科学
[作者]
李端明 韦 炼
【目的/意义】利用海量的非结构化资源,结合结构化资源,构建更加完善的领域本体。【方法/过程】首先运用Word2vec工具发现异构资源中的相关概念,然后进行形式化背景表示以及概念格构建,最后构建领域本体概念模型,并以protégé工具进行可视化表示。【结果/结论】实验结果表明,本文的研究方法能够从大量的异构资源中,获取丰富的领域概念和关系,构建的领域本体语义也更加丰富,能够更好地反映领域的知识结构。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
施春林 冯继强
[目的/意义]目前公共图书馆缺乏用户满意度的深入研究成果,开展测评工具在这个领域的适用性研究显得尤为重要,对通用满意度测评工具在公共图书馆的适用性进行调整,并探索测评工具适用性调整的可行性思路。[方法/过程]采用体验式验证方法,从测评工具的逻辑结构、测评量表等级以及样本采集范围入手进行调整。[结果/结论]用户满意度是服务质量测评的一个重要维度,测评模型与方法直接影响测评结果。测评指标的设置要有针对性,不要刻意地做特殊化设计;调查问卷的难度要适中,测评量表等级以5级为宜;应当减少抽样调查的随机性,适当控制向未成年人发放问卷的数量。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 赵冬雪 周云成 冯帅 王郝日钦
为了提高水稻病虫害问答的准确性、快捷性和智能性,构建一种基于word2vec和注意力机制(Attention)优化的Seq2Seq问答模型。采用爬虫技术获取网络问答数据2万余条,经Jieba分词对数据进行分词处理,去除停用词无用符号等。同时,为提高模型的准确率,采用word2vec中的Skip-Gram模型将句子中的词语进行转换,得到具有语义等信息的词向量,并将经word2vec训练得到的词向量与加入了Attention(注意力机制)的Seq2Seq(Sequence to Sequence,序列到序列)模型进行问答模型训练。试验选取20000条水稻病虫害问答数据,按照随机选取方式,将数据按7/1/2进行训练、验证与测试。将本研究的问答模型与Seq2Seq模型和仅加入Attention机制的Seq2Seq模型进行对比分析,以BLEU评分标准与问答正确率为判断依据。试验结果表明:采用加入了word2vec与Attention机制的Seq2Seq问答模型相比其他两种模型,其模型的测试结果更为准确。该模型在BLEU评分和问答准确率上均高于其他两种模型,BLEU评分与问答正确率分别为33.58%和71%。比其他两种问答模型分别提高22.34%、9.51%和28%、14%。本研究构建的问答模型显著地提高了问答的准确率,能较好地解决农户在水稻种植生产过程中遇到的难题。
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