刘军
- 作品数：12 被引量：81H指数：6
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- 发文基金：河南省教育厅人文社会科学研究项目国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于生命周期法的图书馆存储建设过程分析
- 2011年
- 借助结构化生命周期法的思想,将存储建设过程划分为规划阶段、分析阶段、设计与实施阶段、运行与维护阶段四个阶段,以实现各个工作阶段的明确划分和工作任务的明确规定.将图书馆存储数据分为三类(可重获数据,不可重获数据和核心数据),并设计存储需求表,以更为清晰、完整地表达图书馆存储需求.并针对三类数据提出分级备份策略,探寻一条图书馆存储建设的新思路.
- 刘军
- 关键词：生命周期法数字存储图书馆学
- 采用EPUB和OPDS标准的电子图书聚合及在数字图书馆中的应用被引量：1
- 2013年
- 笔者提出一种将众多格式不同、标准各异的电子图书进行聚合的方案。这种被称为电子图书RSS的聚合方式,可以在两个层次上聚合资源,有助于跨越电子图书资源整合的障碍。文章主要采用描述性研究和实证研究的方法,探讨基于EPUB和OPDS标准的电子图书聚合的实现、在数字图书馆中的应用优势和发展展望,并提出建议。
- 刘军
- 关键词：数字图书馆
- 良好信息素质的培养:防止乱架的良策被引量：6
- 2008年
- 乱架现象是随着开架借阅模式的出现而产生的,为了解决乱架问题,图书馆的工作人员采用了色标法和代书板等方法。这些措施虽然收到了明显的效果,但未从根本上、实质上解决乱架的问题。加强读者的信息素质教育,培养读者良好的情报意识,是解决乱架这一问题的良好方法。
- 刘军
- 关键词：乱架素质教育图书馆管理
- 基于知识发现的读者决策采购研究被引量：8
- 2014年
- 将知识发现应用到读者决策采购流程中,能够使读者决策采购过程更加科学合理,贴近读者需求。文章在对读者决策采购一般流程分析的基础上,探讨了基于知识发现的读者决策采购流程,并应用决策树和关联规则发现的数据挖掘技术,进行了实践探索。
- 刘军金淑娜
- 关键词：知识发现数据挖掘读者决策采购
- 国内图书馆战略规划研究的可视化分析被引量：2
- 2015年
- 文章以图书馆战略规划研究为分析对象,借助中国知网文献中心可视化分析工具和Citespace II可视化分析软件,对图书馆战略规划研究中具有较高社会显示度、学界认可度、学术影响力和全面综述性的文献进行了揭示,并对图书馆战略规划研究的分布情况、发展演变过程进行了一定程度地分析。
- 刘军金淑娜
- 关键词：图书馆可视化分析
- 基于RSS订阅中心的高校图书馆网络信息资源聚合研究被引量：9
- 2013年
- 围绕建立RSS订阅中心的主题,探讨高校图书馆网络信息资源聚合和共享。文章首先介绍了RSS应用于高校图书馆的研究现状,然后依据传统RSS服务流程与基于RSS订阅中心的服务流程,剖析两者的区别,指出基于RSS订阅中心的RSS服务相对于传统RSS服务所具有的优势。最后探讨了基于RSS订阅中心的高校图书馆网络信息资源的聚合形式和优势所在。
- 刘军金淑娜
- 关键词：RSS
- 微内容分层聚合及在数字参考咨询中的应用被引量：4
- 2011年
- 针对微内容形式多样、聚合困难的问题,借鉴文献分类的思想,将微内容分成四个层次(零次微内容、一次微内容、二次微内容、三次微内容),基于每个层次探讨微内容的聚合,并采用这种分层聚合的思想探讨微内容聚合应用于数字参考咨询服务的优势和实践,以期提高数字参考咨询服务的质量和效率。
- 刘军
- 关键词：数字参考咨询
- 嵌入知识咨询服务的知识发现应用研究被引量：4
- 2014年
- 图书馆在从参考咨询服务到知识咨询服务的转型中面临着诸多挑战,开展将知识发现嵌入到知识咨询服务中的研究,有助于应对这一挑战。文章面向知识咨询服务流程,以数据库中的知识发现和基于文献的知识发现在知识咨询服务中的应用为脉络,较为全面地探讨了嵌入知识咨询服务流程中的知识发现。
- 刘军
- 关键词：知识发现
- 面向需求的知识服务共时和历时结构研究被引量：9
- 2013年
- 研究知识服务的运行规律和内部结构层次,可以更好地开展知识服务。文章借鉴马斯洛需求层次理论和格拉斯需求生命周期理论,将读者的知识需求分为五个层次和四个生命周期,并据此绘出知识服务的共时、历时结构图,最后基于共时历时结构图探索了信息服务机构的服务策略。
- 刘军
- 关键词：知识服务生命周期
- 数据挖掘在读者阅读需求偏好研究中的应用被引量：17
- 2012年
- 利用数据挖掘技术对图书馆文献管理集成系统数据库进行深度挖掘,研究读者阅读需求偏好特点,是图书馆实现个性化服务的一个重要环节和基础性工作,既拓展了图书馆的服务领域,也是图书馆的发展趋势。在实际挖掘中采用C4.5决策树算法具有更好的算法效率、准确率和鲁棒性。
- 刘军
- 关键词：数据挖掘决策树
