一、信息服务与知识导航（论文文献综述）
张丽舸,单伟[1]（2021）在《我国高校图书馆专利信息导航服务现状调查与分析》文中研究说明基于图书馆门户网站和文献资料,对60所获批国家知识产权信息服务中心的高校图书馆进行专利导航服务情况调查。调查高校图书馆网站专利导航服务的栏目设置、专利导航支持体系、专利导航工作机制、专利导航项目/成果的展示方式四个方面。通过调查发现高校专利导航服务网站建设需要加快及改进、人才队伍需要充实及扩展、信息资源需要整合及优化、工作机制需要建立及完善、项目/成果发布的位置及内容需要确定。提出建设一站式服务专栏、设置专利导航专员岗位、加强信息资源建设、规范专利导航工作程序、构建高校专利导航备案与成果共享系统相关建议。
程子轩[2]（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》文中认为移动互联网时代,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。
钟欢[3]（2021）在《高校图书馆智慧型学科服务平台设计研究》文中研究说明高等教育高质量发展和图书情报新需求交织在一起,使我们不得不考虑学科服务平台的与时俱进问题:传统型学科服务平台到智慧型学科服务平台的进阶。智慧型学科服务平台作为传统型学科服务平台的2.0模式,对于缓解难以满足用户需求的严峻现状有着重要意义,因此本研究立足学科服务平台发展现状,剖析高校内用户对智慧型学科服务平台的需求,期望通过设计构建契合需求的智慧型学科服务平台和智慧学科服务功能,来探索平台由传统向智慧转型的可行思路。本文按照平台现状、用户需求、核心架构、核心模块的逻辑思路展开研究。首先,通过网络调研发现42所“双一流”高校中图书馆官网已建有学科服务平台的高校有18所,但现有学科服务平台建设尚不成熟,仍存在学科服务平台目标定位和服务体系不清晰、服务内容较为传统、维护更新机制缺位、智慧化程度低等问题。其次,通过访谈和扎根理论研究分析方法总结出用户具有信息查询和预约需求、资源获取需求、反馈管理需求、信息推送需求、虚拟服务需求、指导辅助需求、素养提升和教育需求、社交互动需求、空间服务需求、决策服务需求、针对性需求等11个方面的需求,继而依据KANO模型将各方面需求划分为基本型、期望型、魅力型三个层次。再次,基于前期现状调查和需求调研展开平台设计,构建了包含用户交互层、智慧服务层、信息处理层、技术支持层、数据资源层五个层面的智慧型学科服务平台总体架构,描述了各层设计思路和理念;设计了兼具数据采集系统、需求分析系统、智能标签系统、行为预测系统、服务应用系统、数据交换系统的的业务处理流程结构;提出了以数据感知与监控、数据采集与计算、智能分析与处理、服务智能化为诉求的智慧型学科服务平台关键技术架构。最后,文章设计了用户服务管理、学科资源服务、学科知识服务、学科空间服务、学科产品服务、特色专项服务等六大服务模块,及各个模块下的具体服务功能,以精准对接用户对于平台的多类型需求。面临多重挑战与考验,学科服务平台向智慧型进阶已成必然。本研究设计的智慧型学科服务平台核心架构和服务模块,将有助于丰富当前关于学科服务平台的研究体系,亦为高校图书馆开展智慧服务研究和实践提供新思路。
陈茫[4]（2021）在《面向高校科研创新的图书馆智能服务研究》文中指出在国家创新体系中高校科研创新地位举足轻重,随着互联网的飞速发展,高校科研创新过程变得更具复杂性和时效性,科研人员对于科研所需的知识需求也日益强烈,而从图书馆获取所需的科研知识资源和专业的科研服务支持,是实现科研创新的有效手段与重要途径之一。当前,智能服务的需求和情境正成形成,并将成为未来发展的新方向。面向高校科研创新,目前国内外一些着名的高校图书馆正开展智能服务的理论探索与实践应用;然而,在图书馆智能服务的开展过程中,却存在着服务联系松散、服务推进缓慢、服务效果不佳等诸多问题。那么,面向高校科研创新的图书馆智能服务过程具体是什么,是什么推动着图书馆智能服务的有序推进?有哪些关键影响因素,相关影响因素之间如何相互作用?能否对其过程进行有效的模拟仿真?这些研究问题亟待深入的展开研究。本文围绕图书馆智能服务展开相关理论研究,对于完善图书馆知识服务理论,提升图书馆智能服务效果,促进高校科研创新等具有重要的理论价值与实践意义。首先,运用多案例研究的分析方法,构建了面向高校科研创新图书馆智能服务过程机理模型,从人的智力支持、智能服务技术支持、知识交互等方面,揭示了图书馆智能服务各要素间的作用机理。研究发现:该图书馆智能服务过程可划分为四个阶段,各阶段过程中有其核心的服务需求与服务内容,并构建了该图书馆智能服务过程机理模型;其中,人的智力支持、智能服务技术支持、知识交互等方面各要素间存在紧密的内在关联性和规律性,且彼此关联和相互作用,共同推动着该服务的有序进行。其次,运用扎根理论的质性分析方法,构建了该图书馆智能服务的关键影响因素模型,识别并揭示了该图书馆智能服务的关键因素构成与作用路径。研究发现:通过深度访谈分析共获得27个概念范畴,并汇总形成了知识服务资源、科研服务参与、智能服务感知、科研服务需求、服务应用动机、智能技术体验、服务科研效果等主范畴;其中,智能服务感知和智能技术体验等是新变量。该模型中的关键影响因素识别为后续实证分析奠定理论基础。接下来,运用结构方程的定量分析方法,基于上文识别的关键影响因素,构建了相关的研究假设与结构方程模型,验证并揭示了各关键影响因素对于服务科研效果的作用影响。研究发现:知识服务资源、科研服务参与、智能服务感知、科研服务需求、服务应用动机、智能技术体验等,对服务科研效果存在显着正向影响;而服务应用动机和智能技术体验等是重要的中介变量。该模型的实证分析为揭示关键影响因素的复杂作用关系提供了证据支持。最后,运用系统动力学的模拟仿真方法,构建了面向高校科研创新的图书馆智能服务过程的系统动力学模型,刻画和揭示了该服务系统内部的动态结构、运行趋势与反馈回路等。研究发现:该服务系统有其特有的系统构成、系统特性、建模目的、模型边界和因果反馈回路等;在服务开展初期,服务主体位于较高的知识位势,利用智能服务技术支持提升服务科研效果;而服务主体的知识存量、科研人员的知识存量、智能服务技术支持等是系统运行的关键变量。本论文探究了面向高校科研创新的图书馆智能服务这一具有重要理论与实践价值的新课题。揭示了面向高校科研创新的图书馆智能服务过程机理;构建了面向高校科研创新的图书馆智能服务关键影响因素模型,识别、揭示并验证了各关键影响因素对服务科研效果的作用影响;构建了面向高校科研创新的图书馆智能服务系统动力学模型,模拟了面向高校科研创新的图书馆智能服务过程中知识交互,为图书馆智能服务开展提供了重要的实践借鉴。
李坤寰[5]（2020）在《高校图书馆知识产权信息服务现状调查分析》文中认为近年来,国家逐渐意识到知识产权工作的重要性,大力推进知识产权信息建设,并将发展知识产权相关工作上升到新的战略高度。为了加快建设知识产权强国,全国各地众多相关单位积极推进知识产权相关工作,处于服务转型期的部分高校图书馆也紧紧抓住此次机遇,积极尝试开展知识产权信息服务,拓展本馆服务内容,加快本馆服务转型步伐。因此,调查并分析我国高校图书馆开展的知识产权信息服务现状,对知识产权强国的建设以及高校图书馆服务转型都有着重要意义。本文通过对2003年以来教育部发展的7批科技查新站,共计102所高校图书馆开展的知识产权信息服务现状进行调查和分析,根据调查结果提出针对性的提升策略,具有一定的现实意义。本文主要分为以下六个部分:第一部分为绪论部分;第二部分为相关概念部分,对知识产权、知识产权服务以及知识产权信息服务的概念等相关概念做了介绍,并对高校图书馆开展知识产权信息服务的必要性进行分析;第三部分为现状调查部分,该部分主要包括调查设计、调查结果与分析两个部分,重点对本文102个调查对象所开展的知识产权信息服务进行详细调查;第四部分在前一部分现状调查分析的基础上,发现当前我国高校图书馆在开展该项服务时存在一些较为明显且亟需解决的问题;第五部分为对策建议部分,该部分基于前两部分的内容,针对性地提出了完善高校图书馆知识产权信息服务发展的对策与建议;第六部分为结语部分,一方面对本文研究做出总结,另一方面指出研究中存在的不足,并提出后续的研究展望。
杨雪[6]（2019）在《基于用户行为分析的互联网金融知识服务研究》文中提出随着计算机技术和互联网技术的飞速发展,人们已经渐渐习惯利用网络来获得自己需要的知识,知识服务型企业便由此诞生。互联网金融公司作为在互联网背景下发展起来的新型知识服务型企业,其提供的互联网金融知识服务还处于发展阶段。互联网金融知识服务的最终目的是满足互联网金融用户的需求。但是,目前的互联网金融知识服务行业缺乏对用户行为的分析,并不能满足用户多元化的知识需求,无法为用户提供个性化互联网金融知识服务。基于用户行为的互联网金融知识服务为此带来了契机,通过对用户行为的分析,可以明确获取用户的金融知识需求,并以此提供相应的互联网金融知识服务。论文采用文献调研法、文献计量法、网络调研法、案例分析法等研究方法,在国内外研究现状的基础上,网络调研了目前互联网金融知识服务平台的服务现状,提出了基于用户行为的互联网金融知识服务,接着对互联网用户的行为和互联网金融知识服务的的特点以及影响因素进行了讨论,探讨了用户行为分析对互联网金融知识服务的价值;然后,构建了基于用户行为的互联网知识服务模式总体框架,并提出了基于用户不同的行为的可以提供不同的互联网金融知识服务模式;最后,从实际案例出发,以中金在线公司为例,分别对用户购买行为、用户浏览行为等进行了统计,验证了基于用户行为的互联网金融知识服务模式的科学性,并提出了基于用户行为的金融知识服务的完善建议。
郭顺利[7]（2018）在《社会化问答社区用户生成答案知识聚合及服务研究》文中研究说明随着大数据和移动互联网时代到来,传统基于关键词检索的搜索引擎搜寻和获取知识的方式已不能很好地满足人们需求。互联网快速发展带来的信息膨胀化、碎片化、冗余化等问题加速了用户对于垂直化、精准化信息的追求,用户越来越倾向于付出较少的时间和精力成本获取更加专业、权威的信息与知识,迫切需要一种新型的搜寻和获取知识方式。正是在这种大环境背景下社会化问答社区应运而生。社会化问答社区将社交和问答结合起来,引入社交网络来生产、传播和共享知识,满足用户精准化、垂直化以及个性化知识需求,帮助用户高效获取和利用知识,促进知识的流动和交互,迅速发展成为网络用户获取知识的重要渠道。然而,随着社会化问答社区知识资源呈现急剧式增长,出现了“知识过载,用户知识迷航”的现象。用户在搜寻、筛选和利用知识等方面付出了大量的时间和精力成本,使得现有的社会化问答社区知识服务内容和方式难以有效满足用户知识需求。同时也出现了答案质量参差不齐、大量有用知识无人问津,难以被发现和使用等问题。因此,如何实现用户生成答案有效的管理组织和挖掘,优化和创新知识服务模式,为用户提供更好的知识服务成为社会化问答社区发展面临重要问题。鉴于此,本文将知识聚合理论和方法引入到社会化问答社区知识服务,从面向用户知识需求视角出发,分析了社会化问答社区知识流动和用户知识需求,提出了基于知识聚合的社会化问答社区知识服务体系,探讨了用户生成答案质量评价问题,分别从知识单元、知识单元关联关系、句子3个关联维度设计用户生成答案知识聚合方法及相应的知识服务模式,最终提出促进社会化问答社区用户生成答案知识聚合及服务能力的策略。本文主要工作及结论如下:第一,探究了社会化问答社区的知识流动和用户知识需求。首先,分析了社会化问答社区知识流动特征、方式和过程。然后,分析了社会化问答社区用户知识需求的形成原因、层级和特征,借鉴科亨和泰勒的需求层次理论分为客观状态知识需求、意识层次知识需求、表达出来的知识需求、折衷知识需求、个性化知识需求5个层级,认为其具有多样和综合化、随机性和情景化、集成性和精准化、动态连续性等特点。最后,分析了用户知识需求动态演化的原因和方向,运用集合论思想分析了互动交流和浏览推荐2种情境下用户动态演化过程。第二,构建了基于知识聚合的社会化问答社区知识服务体系框架。首先,分析当前社会化问答社区现状及发展趋势,概述了用户生成答案知识聚合的目标和原则,将知识聚合理论引入到社会化问答社区知识服务。然后,分析了基于知识聚合的社会化问答社区知识服务要素、动力和过程,以及相应的知识服务模式。最后,构建了基于知识聚合的社会化问答社区知识服务体系框架,分为资源层、处理层、聚合层、服务层和服务接口层5层结构,其中知识聚合层是最为关键层,并分析了各个层的功能和作用。第三,提出了社会化问答社区用户生成答案质量评价方法。首先,通过文献综述和实证分析方法构建了包含答案文本特征、回答者特征、时效性、用户特征、社会情感5个维度16个指标的答案质量评价指标体系。然后,将用户生成答案质量评价问题认为是典型的机器学习分类问题,提出了基于GA-BP神经网络的评价方法。最后,采集知乎网站数据验证了方法的有效性和可行性。第四,基于标签聚类的社会化问答社区用户生成答案知识聚合及导航服务研究。为协助用户高效的从答案中查找和获取知识,提高知识搜寻和获取的效率,为用户提供知识导航和知识发现服务。首先,采用短语匹配模式提取答案中的关键短语,运用Text Rank算法抽取排名靠前的答案文本中关键短语生成标签。然后,认为答案标签能够代表答案的关键知识内容和思想,运用DPCA算法进行答案标签聚类分析,实现用户生成答案知识聚合。最后,构建了基于答案标签聚类的社会化问答社区知识导航服务模式,采集携程网问答数据进行应用研究。第五,基于改进关联规则的社会化问答社区用户生成答案知识聚合及推荐服务研究。为解决社会化问答社区用户生成答案知识过载,挖掘内含知识单元之间的关联,实现用户生成答案的关联知识聚合,为用户提供个性化的知识推荐服务。通过优化和改进了Apriori算法,设计了基于改进Apriori算法的用户生成答案关联知识聚合方法。构建了基于答案关联知识聚合的社会化问答社区知识推荐服务模式,采集知乎网站数据进行应用研究,验证了答案关联知识聚合及服务的有效性和可行性。第六,基于答案摘要生成的社会化问答社区用户生成答案知识聚合及融合服务。为了满足移动互联网环境下用户对于社会化问答社区答案知识总结需求,减少答案查阅和搜寻成本,提高答案知识获取的效率和用户体验。首先,提出了融合word2vec和多特征的句子相似度计算方法,实现短文本句子相似度计算。然后,针对概念类问题提出了基于改进Text Rank和MMR算法的答案摘要生成方法;针对意见咨询类问题提出了基于主题聚类的答案摘要生成方法;针对观点评价类问题提出了融合句子情感极性的答案摘要生成方法。最后,构建了基于答案摘要生成的社会化问答社区知识融合服务模式,选取知乎网站数据进行应用分析。本文从理论层面,将知识聚合理论和理念引入到社会化问答社区知识服务领域,为社会化问答社区知识服务的服务理念、服务模式、方法、价值目标等基础理论赋予了新的内涵特征,丰富了社会化问答社区知识管理与服务的理论体系,扩展了知识聚合理论的应用领域和范围。同时,也为用户生成答案知识聚合提供了更多的方法和技术支持,丰富了知识聚合的方法理论体系和社会化问答社区的知识挖掘和组织方法理论体系。在实践层面,为社会化问答社区优化和创新知识服务模式,基于知识聚合开展知识服务提供参考依据,为用户生成答案知识整合组织和管理提供了技术和方法支持,能够有效的应用于指导用户生成答案知识整合组织和管理工作,提高社会化问答社区知识服务的能力和质量,具有较强的解决社会化问答社区知识服务实际问题的应用价值。
胡媛,陈琳,艾文华[8]（2017）在《基于知识聚合的数字图书馆社区集成推送服务组织》文中研究指明数字图书馆社区的推送服务组织需要多个层面的协同运作,在知识聚合的基础上进行服务集成推送,不仅能提高图书馆的服务质量,还能有效提升用户体验。文章在数字图书馆服务实践发展的基础上,从知识导航服务、语义个性化检索和信息集成推送3个层面探讨数字图书馆社区集成推送服务组织,并进行相应的服务架构与模型构建。在此基础上进行相应服务的组织与推进,为数字图书馆社区服务模式的创新提供思考和新的思路。
李宗富[9]（2017）在《信息生态视角下政务微信信息服务模式与服务质量评价研究》文中指出随着微信的快速发展和广泛应用,国内越来越多的党团组织和政府部门开通了微信公众号,积极地利用政务微信发布信息、提供服务、沟通交流、引导舆论等。政务微信已经成为公众喜闻乐见的网络问政新平台,对政府信息服务产生了重要影响,成为推动政务改革的重要力量。如何合理地利用政务微信等政务新媒体的优势,打造以用户需求为中心,以公众参与、双向互动为平台,以优化政府服务流程、改善部门间的信息共享为途径,真正实现服务型政府的建设目标,从而为公众提供更加公正、便捷、高效的公共服务,是当前各个政府部门共同面临的重要课题。信息生态学是研究人、信息、技术和社会环境协调发展的理论,可以为信息环境下的组织、信息技术和信息对象之间的复杂关系提供新的解释框架。因此,本文以政务微信公众号为研究对象,结合信息生态学理论,深入研究政务微信公众号的信息服务模式和服务质量评价问题。在综合评述国内外学者关于政务微信研究成果的基础上,利用文献调研、案例分析和实证研究等方法,基于信息生态视角对政务微信信息服务的过程、模式、运行机制和信息服务质量的影响因素、评价体系等进行深入分析,为提升政务微信公众号的信息服务能力和质量提供指导,以实现新媒体环境下政务微信信息服务过程中的人、信息、技术和环境之间的和谐发展。首先,分析了政务微信服务过程中的信息流转情况,研究了政务微信公众号信息服务的动力和过程。在对政务微信信息服务信息生态系统的四个构成要素政务微信信息人、政务微信信息资源、微信技术和政务微信信息服务环境以及它们之间相互关系深入分析的基础上,构建了政务微信信息服务信息生态系统模型,并分析了它的功能。然后分析了政务微信信息生态链的概念和构成要素,探究了政务微信信息生态链的形成机理、结构和类型。其次,分析了政务微信信息服务运行机制。在对政务微信信息服务运行机制内涵与概念模型分析的基础上,重点研究了政务微信信息服务的动力机制、协同机制、共享机制、评估机制和反馈机制,深入地分析了各个运行机制的内涵、内容与特征,并构建了每种机制的模型;最后基于五种机制的内在逻辑构建出了政务微信信息服务运行机制的总体关系图。第三,政务微信信息服务模式分析。从信息生态要素出发,基于用户个性化需求、政务信息资源共建共享要求、信息智能技术发展和政务信息生态环境协同发展视角,将政务微信信息服务模式划分为定制式、一站式、智慧型和协同式四种类型,分别介绍了四种模式的概念与内涵,分析了各个模式的内容和特征,并构建了每种模式的模型与框架等。分别选取了“广东天气”、“广东发布”、“乐行南昌”、“广州公安”四个政务微信公众号作为实例进行分析研究,对四种信息服务模式进行深入分析。最后,对比分析了四种模式的相同点和不同点。第四,政务微信信息服务质量影响因素研究。以服务质量差距理论为基础,从信息生态因子视角构建了政务微信信息服务质量影响因素模型,将影响因素分为政务微信信息资源、政务微信信息主体、微信技术和政务微信平台环境四个维度,解释不同因子对政务微信信息服务质量的影响。以收集的713份有效调查问卷为样本进行实证分析,采用验证性因子分析检验数据的信度和效度,用结构方程模型检验所提出的理论假设。研究结果表明所提出的大多数假设都得到了数据支持,并对一个不支持的研究假设进行了原因分析。第五,政务微信信息服务质量评价研究。通过文献调研、专家访谈和调查问卷方法,选取并确定了7个一级指标、48个二级指标,结合信息生态学理论将政务微信信息服务质量评价指标划分为政务微信信息资源、政务微信信息人、信息技术和政务微信平台环境四个维度,构建了评价指标体系。利用模糊层次分析法确定了各个指标的权重。最后以“上海发布”微信公众号为研究对象,对其信息服务质量进行评价,分析检验该评价指标体系的科学性与合理性。最后,针对当前政务微信信息服务的现状,分析了提升政务微信信息服务质量面临的困境,提出了策略设计思想,分别从政务微信信息资源、政务微信信息主体、微信技术和政务微信服务环境四个方面提出了提升政务微信信息服务质量的建议和对策,以期为提升政务微信信息服务质量和效果提供借鉴与参考。从信息生态视角探讨政务微信公众号的信息服务模式并对其信息服务质量进行科学评价研究,拓展了信息生态学在政务新媒体领域的研究应用,丰富了电子政务和信息生态学的理论研究,为政府部门借助政务微信更好地开展公共服务提供了理论基础和参考建议。在实践上,本研究有助于提高政务微信信息服务的质量和水平,对于新媒体环境下政府职能转变和公共服务能力提升等都具有较强的现实应用和指导意义。
董玮,詹庆东[10]（2016）在《图书馆知识服务模式辨析》文中研究指明从知识服务的概念、知识服务与相关概念辨析入手,通过分析纽约公共图书馆、哈佛大学图书馆、上海图书馆和武汉大学图书馆的知识服务案例,归纳出三种知识服务模式:聚合性知识服务模式、决策支持型知识服务模式和问答式知识服务模式,并比较各个模式的优缺点,最后探讨图书馆开展知识服务的必要性、发展前景和注意事项。
二、信息服务与知识导航（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、信息服务与知识导航（论文提纲范文）
（1）我国高校图书馆专利信息导航服务现状调查与分析（论文提纲范文）
| 1 高校专利导航服务研究情况 |
| 2 高校图书馆专利导航服务现状调查 |
| 2.1 高校专利导航服务在图书馆网站的栏目设置情况 |
| 2.2 高校图书馆专利导航服务支持体系 |
| 2.2.1 人才队伍构成 |
| 2.2.2 信息资源支持 |
| 2.3 高校专利导航工作机制 |
| (1)政策法规。 |
| (2)业务流程。 |
| (3)收费标准。 |
| 2.4 高校专利导航服务项目/成果的展示方式 |
| 3 高校专利导航服务存在的问题 |
| 3.1 网站建设需要加快及改进 |
| 3.2 人才队伍需要充实及扩展 |
| 3.3 信息资源需要整合及优化 |
| 3.4 工作机制需要创建及完善 |
| 3.5 项目/成果发布位置及内容需要确定 |
| 4 完善高校图书馆专利导航服务的建议 |
| 4.1 建设一站式服务专栏 |
| 4.2 设置专利导航专员岗位 |
| 4.3 加快整合及优化信息资源 |
| 4.4 规范专利导航工作程序 |
| 4.5 构建高校专利导航备案与成果共享系统 |
（2）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 |
（3）高校图书馆智慧型学科服务平台设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 学科服务 |
| 2.1.2 学科服务平台 |
| 2.1.3 智慧型学科服务平台 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 需求驱动理论 |
| 2.2.2 协同理论 |
| 第3章 高校图书馆学科服务平台建设现状调查与分析 |
| 3.1 调查设计与实施 |
| 3.1.1 调查对象 |
| 3.1.2 调查方法 |
| 3.1.3 调查结果 |
| 3.2 高校图书馆学科服务平台建设现状分析 |
| 第4章 高校图书馆智慧型学科服务平台系统分析 |
| 4.1 高校图书馆智慧型学科服务平台开发的意义 |
| 4.1.1 智慧型学科服务平台是高水平学科建设的重要支撑 |
| 4.1.2 智慧型学科服务平台建设是创新和完善学科服务体系的可行之路 |
| 4.1.3 智慧型学科服务平台是智能时代技术发展的必然产物 |
| 4.2 高校图书馆智慧型学科服务平台的用户需求分析 |
| 4.2.1 用户需求获取 |
| 4.2.2 用户需求结果与分析 |
| 4.3 高校图书馆智慧型学科服务平台开发的总体原则 |
| 4.3.1 自由开放、科学规范 |
| 4.3.2 交互泛在、运作智能 |
| 4.3.3 内容精准、服务赋能 |
| 4.3.4 集成生态、持续发展 |
| 第5章 高校图书馆智慧型学科服务平台的架构设计 |
| 5.1 智慧型学科服务平台总体架构设计 |
| 5.1.1 数据资源层 |
| 5.1.2 技术支持层 |
| 5.1.3 信息处理层 |
| 5.1.4 智慧服务层 |
| 5.1.5 用户交互层 |
| 5.2 智慧型学科服务平台业务处理流程结构设计 |
| 5.2.1 数据采集模块 |
| 5.2.2 需求分析模块 |
| 5.2.3 智能标签模块 |
| 5.2.4 行为预测模块 |
| 5.2.5 服务应用模块 |
| 5.2.6 数据交换模块 |
| 5.3 智慧型学科服务平台关键技术架构设计 |
| 第6章 高校图书馆智慧型学科服务平台的核心服务模块设计 |
| 6.1 用户服务管理 |
| 6.1.1 资源监控与管理 |
| 6.1.2 服务发现与管理 |
| 6.1.3 平台伦理规约 |
| 6.2 学科资源服务 |
| 6.2.1 资源智能检索 |
| 6.2.2 资源智能推送 |
| 6.2.3 资源共享进化 |
| 6.3 学科知识服务 |
| 6.3.1 指导与辅助 |
| 6.3.2 伙伴精准匹配 |
| 6.3.3 智慧素养教育 |
| 6.4 学科空间服务 |
| 6.4.1 学科研讨空间 |
| 6.4.2 教育虚拟空间 |
| 6.4.3 虚拟仿真空间 |
| 6.5 学科产品服务 |
| 6.5.1 咨询类决策产品 |
| 6.5.2 情报类发展产品 |
| 6.5.3 工具类应用产品 |
| 6.6 特色专项服务 |
| 6.6.1 智慧发现 |
| 6.6.2 智慧获取 |
| 6.6.3 智慧共享 |
| 6.6.4 智慧创造 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（4）面向高校科研创新的图书馆智能服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 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 国内外研究现状与评述 |
| 1.3.1 基于知识图谱的研究现状分析 |
| 1.3.2 高校科研创新的研究综述 |
| 1.3.3 图书馆智能服务的研究综述 |
| 1.3.4 面向科研创新的图书馆服务研究综述 |
| 1.3.5 国内外相关研究的现状评述 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 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 |
| 第2章 相关理论基础与概念界定 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 知识服务理论 |
| 2.1.2 复杂系统理论 |
| 2.1.3 系统动力学理论 |
| 2.2 高校科研创新概念及内涵 |
| 2.3 智能服务情境概念及内涵 |
| 2.4 图书馆智能服务概念及内涵 |
| 2.5 本文研究的整体逻辑与框架 |
| 2.5.1 研究的整体框架 |
| 2.5.2 研究的子框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 面向高校科研创新的图书馆智能服务过程及机理分析 |
| 3.1 智能服务过程的分析框架 |
| 3.2 智能服务的过程阶段分析 |
| 3.2.1 智能服务创建阶段 |
| 3.2.2 智能服务实施阶段 |
| 3.2.3 智能服务收尾阶段 |
| 3.2.4 智能服务归档阶段 |
| 3.3 智能服务过程机理的多案例研究 |
| 3.3.1 机理分析步骤 |
| 3.3.2 案例研究设计 |
| 3.3.3 案例简要介绍 |
| 3.3.4 过程机理分析 |
| 3.3.5 案例研究结论 |
| 3.4 管理启示 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向高校科研创新的图书馆智能服务关键因素识别 |
| 4.1 扎根理论方法及流程 |
| 4.1.1 扎根理论方法 |
| 4.1.2 具体操作流程 |
| 4.2 访谈设计与资料收集 |
| 4.2.1 样本对象的选择 |
| 4.2.2 研究问题的设计 |
| 4.2.3 访谈资料的处理 |
| 4.3 扎根编码与范畴提炼 |
| 4.3.1 编码有效性 |
| 4.3.2 开放式编码 |
| 4.3.3 主轴编码 |
| 4.3.4 选择性编码 |
| 4.3.5 理论饱和度检验 |
| 4.4 模型阐释与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 面向高校科研创新的图书馆智能服务影响因素实证 |
| 5.1 研究假设与实证模型 |
| 5.1.1 知识服务资源的影响 |
| 5.1.2 科研服务参与的影响 |
| 5.1.3 智能服务感知的影响 |
| 5.1.4 科研服务需求的影响 |
| 5.1.5 服务应用动机的影响 |
| 5.1.6 智能技术体验的影响 |
| 5.1.7 研究假设与概念模型 |
| 5.2 调查问卷与实证方法 |
| 5.2.1 调研目的与调查对象 |
| 5.2.2 问卷设计与数据收集 |
| 5.2.3 调查问卷的变量测量 |
| 5.2.4 结构方程模型及流程 |
| 5.3 实证研究的数据分析 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 量表的信度 |
| 5.3.3 量表的效度 |
| 5.4 假设验证与模型拟合 |
| 5.4.1 研究假设检验验证 |
| 5.4.2 结构方程模型拟合 |
| 5.4.3 研究结果实证分析 |
| 5.5 管理启示 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 面向高校科研创新的图书馆智能服务系统动力学仿真 |
| 6.1 系统动力学模型的原理及应用 |
| 6.1.1 模型应用原理 |
| 6.1.2 模型构建步骤 |
| 6.1.3 模型应用意义 |
| 6.2 系统分析 |
| 6.2.1 系统分析与构成 |
| 6.2.2 系统建模的目的 |
| 6.2.3 系统模型的边界 |
| 6.3 系统建模 |
| 6.3.1 系统边界的限定 |
| 6.3.2 因果关系与反馈 |
| 6.3.3 模型的系统流图 |
| 6.3.4 系统动力学方程 |
| 6.3.5 初始参数的设置 |
| 6.3.6 模型有效性检验 |
| 6.4 系统模型仿真与结果应用讨论 |
| 6.4.1 运行趋势及应用 |
| 6.4.2 关键变量及应用 |
| 6.4.3 主导回路及应用 |
| 6.5 管理启示 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 面向高校科研创新的图书馆智能服务调查问卷 |
| 附录2 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（5）高校图书馆知识产权信息服务现状调查分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 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 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 高校图书馆知识产权信息服务概述 |
| 2.1 知识产权信息服务相关概念 |
| 2.1.1 知识产权概述 |
| 2.1.2 知识产权信息与知识产权服务概述 |
| 2.1.3 知识产权信息服务概述 |
| 2.2 高校图书馆开展知识产权信息服务的必要性与可行性分析 |
| 3 高校图书馆知识产权信息服务现状调查 |
| 3.1 调查设计 |
| 3.1.1 调查范围与调查对象的界定 |
| 3.1.2 调查的主要内容 |
| 3.1.3 调查的主要方法和步骤 |
| 3.2 调查结果与分析 |
| 3.2.1 区域分布情况 |
| 3.2.2 服务内容与服务对象分析 |
| 3.2.3 资源保障情况 |
| 3.2.4 依托团队情况 |
| 3.2.5 管理政策与规章制度分析 |
| 3.2.6 机构设置与联盟合作分析 |
| 4 高校图书馆知识产权信息服务存在的问题 |
| 4.1 区域发展不均衡 |
| 4.2 服务内容具有局限性 |
| 4.3 优质资源及专业工具不足 |
| 4.4 缺乏复合型人才 |
| 4.5 规章制度不健全 |
| 4.6 协同合作较少 |
| 5 完善高校图书馆知识产权信息服务发展的对策与建议 |
| 5.1 加强区域合作 |
| 5.2 丰富服务内容 |
| 5.3 加强优质资源及专业工具建设 |
| 5.4 引进复合型人才并加强人才培训 |
| 5.5 完善规章制度 |
| 5.6 开展校内外协同合作 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要工作 |
| 6.2 论文的不足之处 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（6）基于用户行为分析的互联网金融知识服务研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关概念 |
| 1.2.1 互联网金融知识服务 |
| 1.2.2 互联网用户行为 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 相关研究述评 |
| 2.1 用户行为分析研究现状 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.2 行业知识服务研究现状 |
| 2.2.1 国外研究现状 |
| 2.2.2 国内研究现状 |
| 2.3 个性化互联网金融知识服务研究现状 |
| 2.3.1 国外研究现状 |
| 2.3.2 国内研究现状 |
| 2.4 相关研究述评 |
| 第3章 基于用户行为的互联网金融知识服务分析 |
| 3.1 基于用户行为的互联网金融知识服务必要性 |
| 3.1.1 互联网金融知识服务平台的服务现状及不足 |
| 3.1.2 基于用户行为的互联网金融知识服务的提出 |
| 3.2 互联网用户行为及互联网金融用户知识服务需求分析 |
| 3.2.1 互联网金融用户行为分析 |
| 3.2.2 互联网金融用户知识服务需求分析 |
| 第4章 基于用户行为的互联网金融知识服务模式分析 |
| 4.1 基于用户行为的互联网金融知识服务模式构建的要素与原则 |
| 4.1.1 模式构建的要素 |
| 4.1.2 模式构建的原则 |
| 4.2 基于用户行为的互联网金融知识服务模式总体分析框架 |
| 4.2.1 模式的总体框架构建 |
| 4.2.2 模式的总体框架模块分析 |
| 4.3 基于用户行为的互联网金融知识服务具体模式分析 |
| 4.3.1 基于用户查询行为的互联网金融知识服务模式分析 |
| 4.3.2 基于用户利用行为的互联网金融知识服务模式分析 |
| 第5章 基于用户行为的互联网金融知识服务的模式运用及完善 |
| 5.1 基于用户行为的互联网金融知识服务模式的应用 |
| 5.1.1 案例公司(中金在线公司)概况 |
| 5.1.2 基于用户查询行为的中金在线公司金融知识服务 |
| 5.1.3 基于用户利用行为的中金在线公司金融知识服务 |
| 5.2 基于用户行为的互联网金融知识服务的完善策略 |
| 5.2.1 丰富信息资源建设,满足用户需求 |
| 5.2.2 建立知识服务体系,实现知识服务创新 |
| 5.2.3 完善知识服务策略,保障知识服务开展 |
| 第6章 研究结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）社会化问答社区用户生成答案知识聚合及服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 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 社会化问答社区用户生成内容的国内外研究现状 |
| 1.3.2 社会化媒体知识聚合及服务的国内外研究现状 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 拟解决的关键问题与主要研究内容 |
| 1.4.1 拟解决的关键问题 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.6 本文主要创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 社会化问答社区概述 |
| 2.1.1 社会化问答社区的兴起 |
| 2.1.2 社会化问答社区的概念界定 |
| 2.1.3 社会化问答社区的特征 |
| 2.2 知识聚合的理论及方法 |
| 2.2.1 知识聚合的概念 |
| 2.2.2 知识聚合方法 |
| 2.3 知识服务理论 |
| 2.3.1 知识服务的概念及特点 |
| 2.3.2 知识服务的流程 |
| 2.3.3 知识服务模式 |
| 2.3.4 社会化问答社区知识服务现状及发展趋势 |
| 2.4 信息质量相关理论 |
| 2.4.1 信息质量的概念及维度 |
| 2.4.2 信息质量评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 社会化问答社区的知识流动及用户知识需求分析 |
| 3.1 社会化问答社区用户及用户生成答案概念界定 |
| 3.1.1 社会化问答社区用户类型 |
| 3.1.2 用户生成答案的概念及特征 |
| 3.2 社会化问答社区的知识流动 |
| 3.2.1 社会化问答社区的知识 |
| 3.2.2 社会化问答社区知识流动内涵及特征 |
| 3.2.3 社会化问答社区知识流动方式 |
| 3.2.4 社会化问答社区知识流动过程 |
| 3.3 社会化问答社区用户知识需求层次及特征 |
| 3.3.1 社会化问答社区用户知识需求形成 |
| 3.3.2 社会化问答社区用户知识需求层次 |
| 3.3.3 社会化问答社区用户知识需求特征 |
| 3.4 社会化问答社区用户知识需求的动态演化 |
| 3.4.1 动态演化的成因及方向 |
| 3.4.2 用户知识需求动态演化的过程模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 社会化问答社区用户生成答案知识聚合及其服务体系构建 |
| 4.1 用户生成答案知识聚合的概念界定 |
| 4.2 社会化问答社区用户生成答案知识聚合的目标及原则 |
| 4.2.1 用户生成答案知识聚合的目标 |
| 4.2.2 用户生成答案知识聚合的原则 |
| 4.3 基于知识聚合的社会化问答社区知识服务体系框架构建 |
| 4.3.1 基于知识聚合的社会化问答社区知识服务要素分析 |
| 4.3.2 基于知识聚合的社会化问答社区知识服务过程 |
| 4.3.3 基于知识聚合的社会化问答社区知识服务体系架构 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向用户需求的社会化问答社区用户生成答案质量评价 |
| 5.1 社会化问答社区用户生成答案质量评价目标和原则 |
| 5.2 用户生成答案质量评价指标体系构建 |
| 5.2.1 评价指标的初步选取 |
| 5.2.2 用户生成答案质量评价指标体系实证分析 |
| 5.2.3 评价指标的修正和确立 |
| 5.3 评价指标的获取方式和量化 |
| 5.3.1 文本特征维度指标获取方式和量化 |
| 5.3.2 回答者特征维度指标获取方式和量化 |
| 5.3.3 时效性维度指标获取方式和量化 |
| 5.3.4 用户维度指标获取方式和量化 |
| 5.3.5 社会情感维度指标获取方式和量化 |
| 5.4 基于GA-BP神经网络的用户生成答案质量评价方法 |
| 5.4.1 GA-BP神经网络方法介绍 |
| 5.4.2 用户生成答案质量评价的过程 |
| 5.5 应用研究——以“知乎”网站为例 |
| 5.5.1 数据采集和预处理 |
| 5.5.2 答案质量评价方法应用分析 |
| 5.5.3 结果讨论与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于标签聚类的社会化问答社区知识聚合及导航服务 |
| 6.1 答案标签自动化生成 |
| 6.1.1 答案标签自动化生成目的 |
| 6.1.2 答案标签自动化生成步骤 |
| 6.2 基于DPCA算法的用户生成答案知识聚合 |
| 6.3 基于答案标签聚类的社会化问答社区知识导航服务 |
| 6.3.1 社会化问答社区知识导航服务概念及作用 |
| 6.3.2 基于答案标签聚类的社会化问答社区知识导航服务模式 |
| 6.4 应用研究——以“携程问答”为例 |
| 6.4.1 答案标签自动化生成方法应用研究 |
| 6.4.2 基于DPCA算法的用户生成答案知识聚合应用研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于改进关联规则的社会化问答社区知识聚合及推荐服务 |
| 7.1 用户生成答案关联知识聚合的概念及作用 |
| 7.1.1 用户生成答案关联知识聚合的概念 |
| 7.1.2 用户生成答案关联知识聚合的作用 |
| 7.2 基于改进Apriori算法的用户生成答案关联知识聚合方法 |
| 7.2.1 改进Apriori算法的思路和方法 |
| 7.2.2 用户生成答案关联知识聚合流程及算法描述 |
| 7.3 基于答案关联知识聚合的社会化问答社区知识推荐服务 |
| 7.3.1 社会化问答社区知识推荐服务的概念及作用 |
| 7.3.2 基于答案关联知识聚合的社会化问答社区知识推荐服务模式 |
| 7.4 应用研究—以“知乎”网站为例 |
| 7.4.1 数据采集和预处理 |
| 7.4.2 数据处理过程及结果展示 |
| 7.4.3 实验结果讨论与分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 基于答案摘要生成的社会化问答社区知识聚合及融合服务 |
| 8.1 用户生成答案摘要生成的概念及作用 |
| 8.1.1 用户生成答案摘要生成的概念 |
| 8.1.2 用户生成答案摘要生成的作用 |
| 8.2 融合word2vec和多特征的句子相似度计算 |
| 8.3 用户生成答案摘要生成方法 |
| 8.3.1 概念类问题答案摘要生成方法 |
| 8.3.2 意见咨询类问题答案摘要生成方法 |
| 8.3.3 观点评价类问题答案摘要生成方法 |
| 8.4 基于答案摘要生成的社会化问答社区答案知识融合服务 |
| 8.4.1 社会化问答社区答案知识融合服务概念及作用 |
| 8.4.2 基于答案摘要生成的社会化问答社区答案知识融合服务模式 |
| 8.5 应用研究—以“知乎”网站为例 |
| 8.5.1 答案摘要质量评价方法 |
| 8.5.2 用户生成答案摘要生成方法应用分析 |
| 8.6 本章小结 |
| 第9章 提升社会化问答社区知识聚合及服务能力的策略 |
| 9.1 知识服务主体层面 |
| 9.1.1 树立面向用户需求的知识聚合服务理念 |
| 9.1.2 深入挖掘用户多层次知识服务需求 |
| 9.1.3 优化和创新知识服务模式 |
| 9.1.4 加强知识服务人才队伍建设 |
| 9.2 知识服务对象层面 |
| 9.2.1 提高用户知识服务需求的外化能力 |
| 9.2.2 积极参与知识服务效果评价和反馈 |
| 9.2.3 积极参与平台知识生产和质量监控 |
| 9.3 知识服务技术方面 |
| 9.3.1 优化和改进知识挖掘和聚合组织技术 |
| 9.3.2 搭建基于知识聚合的新型知识服务系统 |
| 9.3.3 加大知识可视化技术应用 |
| 9.4 知识服务环境方面 |
| 9.4.1 优化社会化问答社区内外部知识服务环境氛围 |
| 9.4.2 加大社会化问答社区的推广和宣传力度 |
| 9.5 本章小结 |
| 第10章 研究结论与展望 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于知识聚合的数字图书馆社区集成推送服务组织（论文提纲范文）
| 1 理论基础 |
| 2 数字图书馆社区知识资源聚合化展示 |
| 2.1 基础资源层 |
| 2.2 知识聚合层 |
| 2.3 知识导航层 |
| 2.4 知识服务层 |
| 3 基于语义的个性化知识信息检索 |
| 3.1 数字图书馆社区语义知识检索系统模型 |
| 3.2 数字图书馆社区语义知识检索流程 |
| 3.2.1 本体构建与维护模块 |
| 3.2.2 知识文本语义关联计算模块 |
| 3.2.3 语义知识聚合模块 |
| 3.2.4 语义知识检索模块 |
| 4 面向用户的嵌入式知识信息服务集成推送 |
| 4.1 面向用户的嵌入式知识信息集成推送服务架构 |
| 4.1.1 知识组织空间层 |
| 4.1.2 嵌入式知识服务工具层 |
| 4.1.3 知识聚合层 |
| 4.1.4 服务集成推送层 |
| 4.2 面向用户的嵌入式知识信息服务集成推送实现 |
| 4.2.1 用户知识需求与情境获取 |
| 4.2.2 社区知识聚合与管理 |
| 4.2.3 知识资源服务集成 |
| 5 结语 |
（9）信息生态视角下政务微信信息服务模式与服务质量评价研究（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 国外政务微信研究现状 |
| 1.3.2 国内政务微信研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状评析 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 |
| 1.5 论文创新点 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 政务微信 |
| 2.1.1 政务微信的概念与类型 |
| 2.1.2 政务微信的特征 |
| 2.1.3 政务微信的功能和定位 |
| 2.2 信息生态相关理论 |
| 2.2.1 信息生态系统 |
| 2.2.2 信息生态因子 |
| 2.2.3 信息生态链 |
| 2.2.4 信息生态位 |
| 2.3 新公共服务理论 |
| 2.3.1 新公共服务的内涵 |
| 2.3.2 新公共服务的内容 |
| 2.3.3 我国政府公共服务的内涵与范围 |
| 2.4 电子政务理论 |
| 2.4.1 电子政务的内涵与特征 |
| 2.4.2 电子政务的功能与模式 |
| 2.4.3 电子政务的系统和结构 |
| 2.4.4 电子政务绩效评估 |
| 2.5 信息服务理论 |
| 2.5.1 信息服务的内涵与基本原理 |
| 2.5.2 信息服务的原则、内容与方式 |
| 2.5.3 信息服务的类型与模式 |
| 2.5.4 信息服务质量及其评价 |
| 2.6 本章小结 第3章 政务微信信息服务信息生态系统构建 |
| 3.1 政务微信信息传播过程 |
| 3.2 政务微信信息服务的动力与过程 |
| 3.2.1 政务微信信息服务的内涵 |
| 3.2.2 政务微信信息服务的动力 |
| 3.2.3 政务微信信息服务的内容与过程 |
| 3.3 政务微信信息服务的信息生态系统模型 |
| 3.3.1 政务微信信息服务信息生态系统的概念与特征 |
| 3.3.2 政务微信信息服务信息生态系统的组成要素及相互关系 |
| 3.3.3 政务微信信息服务的信息生态系统模型构建 |
| 3.3.4 政务微信信息服务信息生态系统的功能 |
| 3.4 政务微信信息生态链 |
| 3.4.1 政务微信信息生态链的概念与构成要素 |
| 3.4.2 政务微信信息生态链的形成机理 |
| 3.4.3 政务微信信息生态链的结构 |
| 3.4.4 政务微信信息生态链的类型 |
| 3.5 本章小结 第4章 政务微信信息服务运行机制分析 |
| 4.1 政务微信信息服务运行机制的内涵与概念模型 |
| 4.1.1 政务微信信息服务运行机制的内涵 |
| 4.1.2 政务微信信息服务运行机制的概念模型 |
| 4.2 政务微信信息服务动力机制 |
| 4.2.1 政务微信信息服务动力机制的内涵 |
| 4.2.2 政务微信信息服务动力机制分析 |
| 4.2.3 政务微信信息服务动力机制模型构建 |
| 4.3 政务微信信息服务协同机制 |
| 4.3.1 政务微信信息服务协同机制的内涵 |
| 4.3.2 政务微信信息服务协同机制的目标 |
| 4.3.3 政务微信信息服务协同机制模型构建 |
| 4.4 政务微信信息服务共享机制 |
| 4.4.1 政务微信信息服务共享机制的内涵 |
| 4.4.2 政务微信信息服务共享机制分析 |
| 4.4.3 政务微信信息服务共享机制的构建与优化 |
| 4.5 政务微信信息服务评估机制 |
| 4.5.1 政务微信信息服务评估机制的内涵 |
| 4.5.2 政务微信信息服务评估机制的理论基础与内容 |
| 4.5.3 政务微信信息服务评估机制系统构成及工作流程 |
| 4.6 政务微信信息服务反馈机制 |
| 4.6.1 政务微信信息服务反馈机制的内涵 |
| 4.6.2 政务微信信息服务反馈机制分析 |
| 4.6.3 政务微信信息服务反馈机制的建立与运行 |
| 4.7 政务微信信息服务运行机制总体关系图 |
| 4.8 本章小结 第5章 基于信息生态因子的政务微信信息服务模式分析 |
| 5.1 政务微信信息服务模式的提出 |
| 5.2 基于政务微信用户个性化需求的定制式信息服务模式 |
| 5.2.1 政务微信用户定制式信息服务模式的内涵 |
| 5.2.2 政务微信用户定制式信息服务的过程与特征 |
| 5.2.3 定制式信息服务的内容与技术基础 |
| 5.2.4“广东天气”定制式信息服务模式分析 |
| 5.3 基于政务信息资源共建共享的一站式信息服务模式 |
| 5.3.1 政务微信一站式信息服务模式的内涵 |
| 5.3.2 政务微信一站式信息服务的内容与特征 |
| 5.3.3 政务微信一站式信息服务模式的基本框架与结构 |
| 5.3.4“广东发布”一站式信息服务模式分析 |
| 5.4 基于信息智能技术的智慧型信息服务模式 |
| 5.4.1 政务微信智慧型信息服务的背景与内涵 |
| 5.4.2 政务微信智慧型信息服务的内容与特征 |
| 5.4.3 政务微信智慧型信息服务的模型与结构 |
| 5.4.4“乐行南昌”智慧型信息服务模式分析 |
| 5.5 基于信息生态环境协调发展的协同式信息服务模式 |
| 5.5.1 政务微信协同式信息服务模式的产生背景与内涵 |
| 5.5.2 政务微信协同式信息服务的体系与特征 |
| 5.5.3 政务微信协同式信息服务模式的实现途径 |
| 5.5.4“广州公安”协同式信息服务模式分析 |
| 5.6 四种模式对比分析 |
| 5.6.1 相同点分析 |
| 5.6.2 不同点分析 |
| 5.7 本章小结 第6章 政务微信信息服务质量影响因素分析 |
| 6.1 政务微信信息服务质量影响因素模型构建 |
| 6.2 政务微信信息服务质量影响因素研究假设 |
| 6.2.1 政务微信信息人因素 |
| 6.2.2 政务微信信息服务与办事服务因素 |
| 6.2.3 政务微信信息技术因素 |
| 6.2.4 政务微信信息环境因素 |
| 6.3 政务微信信息服务质量影响因素实证研究 |
| 6.3.1 问卷设计与数据收集 |
| 6.3.2 信度与效度分析 |
| 6.3.3 结构模型检验 |
| 6.3.4 结果讨论分析 |
| 6.4 本章小结 第7章 政务微信信息服务质量评价 |
| 7.1 政务微信信息服务质量评价概述 |
| 7.1.1 信息服务质量评价概述 |
| 7.1.2 政务微信信息服务质量评价的内涵 |
| 7.2 政务微信信息服务质量评价指标选取原则与构建思路 |
| 7.2.1 政务微信信息服务质量评价指标选取原则 |
| 7.2.2 政务微信信息服务质量评价指标体系构建思路 |
| 7.2.3 政务微信信息服务质量评价指标体系框架设计 |
| 7.3 政务微信信息服务质量评价指标体系构建 |
| 7.3.1 政务微信信息服务质量评价模型构建 |
| 7.3.2 政务微信信息服务质量评价指标权重确定 |
| 7.4“上海发布”微信公众号信息服务质量评价 |
| 7.4.1“上海发布”微信公众号背景介绍 |
| 7.4.2 评价过程及结果 |
| 7.4.3 评价结果讨论分析 |
| 7.5 本章小结 第8章 政务微信信息服务质量提升策略 |
| 8.1 政务微信信息服务质量提升面临的困境与策略设计思想 |
| 8.1.1 政务微信信息服务质量提升面临的困境 |
| 8.1.2 政务微信信息服务质量提升策略的设计思想 |
| 8.2 优化政务微信信息资源 |
| 8.2.1 提高政务信息的内容质量和有用性 |
| 8.2.2 丰富政务信息的类型与形式 |
| 8.2.3 提高办事服务的实用性和个性化水平 |
| 8.2.4 注重信息的整合性与服务的协同性 |
| 8.3 加强政务微信信息主体建设 |
| 8.3.1 提高政务微信运维团队的服务意识和动力 |
| 8.3.2 了解用户的政务信息需求和服务要求 |
| 8.3.3 加强运维服务人才与团队建设 |
| 8.3.4 提高交互和帮助的有效性 |
| 8.4 加强微信技术融合 |
| 8.4.1 提高技术手段应用的多元化 |
| 8.4.2 加强平台之间的协同整合 |
| 8.5 改善政务微信信息服务环境 |
| 8.5.1 创新优化运营服务模式 |
| 8.5.2 建立完善激励考核机制 |
| 8.6 本章小结 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究局限与展望 |
| 9.2.1 研究局限 |
| 9.2.2 未来研究展望 参考文献 附录 作者简介与研究成果 致谢 |
（10）图书馆知识服务模式辨析（论文提纲范文）
| 1 知识服务辨析 |
| 1.1 知识服务概念及其内涵 |
| 1.2 知识服务与相关概念辨析 |
| 1.2.1 知识服务与信息服务 |
| 1.2.2 知识服务与知识咨询 |
| 2 图书馆知识服务模式 |
| 2.1 图书馆知识服务案例 |
| 2.1.1 纽约公共图书馆 |
| 2.1.2 哈佛大学图书馆 |
| 2.1.3 上海图书馆 |
| 2.1.4 武汉大学图书馆 |
| 2.2 图书馆知识服务模式归类 |
| 2.2.1 聚合性知识服务模式 |
| 2.2.2 决策支持型知识服务模式 |
| 2.2.3 问答式知识服务模式 |
| 2.3 图书馆知识服务模式优缺点比较 |
| 2.3.1聚合性知识服务模式的优缺点 |
| (1)优点 |
| (2)缺点 |
| 2.3.2决策支持型知识服务模式的优缺点 |
| (1)优点 |
| (2)缺点 |
| 2.3.3问答式知识服务模式的优缺点 |
| (1)优点 |
| (2)缺点 |
| 3 图书馆知识服务模式未来愿景及注意事项 |
| 3.1 必要性及发展前景 |
| 3.2 注意事项 |
| 4 结语 |
四、信息服务与知识导航（论文参考文献）
- [1]我国高校图书馆专利信息导航服务现状调查与分析[J]. 张丽舸,单伟. 河北科技图苑, 2021(03)
- [2]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)
- [3]高校图书馆智慧型学科服务平台设计研究[D]. 钟欢. 曲阜师范大学, 2021(02)
- [4]面向高校科研创新的图书馆智能服务研究[D]. 陈茫. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [5]高校图书馆知识产权信息服务现状调查分析[D]. 李坤寰. 郑州大学, 2020(06)
- [6]基于用户行为分析的互联网金融知识服务研究[D]. 杨雪. 福建师范大学, 2019(12)
- [7]社会化问答社区用户生成答案知识聚合及服务研究[D]. 郭顺利. 吉林大学, 2018(12)
- [8]基于知识聚合的数字图书馆社区集成推送服务组织[J]. 胡媛,陈琳,艾文华. 图书馆学研究, 2017(19)
- [9]信息生态视角下政务微信信息服务模式与服务质量评价研究[D]. 李宗富. 吉林大学, 2017(09)
- [10]图书馆知识服务模式辨析[J]. 董玮,詹庆东. 图书馆学研究, 2016(03)