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严承希

作品数:11 被引量:91H指数:5
供职机构:北京大学信息管理系更多>>
发文基金: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经济管理更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 10篇文化科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇网络
  • 2篇知识
  • 2篇图书
  • 2篇图书馆
  • 2篇图书馆联盟
  • 2篇网络行为
  • 2篇可视化
  • 2篇一带一路
  • 1篇大学生
  • 1篇多粒度
  • 1篇性行为
  • 1篇用户
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇语义
  • 1篇元数据
  • 1篇知识融合
  • 1篇知识图
  • 1篇知识图谱
  • 1篇知识推荐
  • 1篇中国大学生

机构

  • 11篇北京大学
  • 3篇北京联合大学
  • 1篇对外经济贸易...
  • 1篇中国电信股份...

作者

  • 11篇严承希
  • 4篇王军
  • 3篇房小可
  • 1篇李晓杰
  • 1篇叶莎莎

传媒

  • 2篇中国图书馆学...
  • 2篇图书情报工作
  • 1篇情报科学
  • 1篇图书情报知识
  • 1篇图书馆
  • 1篇图书馆论坛
  • 1篇情报学报
  • 1篇情报理论与实...
  • 1篇财会月刊

年份

  • 2篇2020
  • 3篇2019
  • 4篇2018
  • 2篇2017
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
中国大学生的网络使用:基于大规模日志分析的模式识别新方法被引量:1
2019年
[目的/意义]深入挖掘和准确理解中国大学生日常网络行为模式,不仅对促进用户行为和检索领域的发展具有巨大的理论意义,而且在提升面向大学生用户的企业个性化服务与信息推荐能力方面也具有潜在的社会价值和实践意义。[方法/过程]提出一种基于大规模日志分析的大学生用户行为模式识别新方法,该方法包括一种基于深度学习和文本分析技术的半监督学习算法"MaxMatching"以及混合两种特征熵(香农熵与真实熵)的聚类模型。[结果/结论]实证结果表明本方法不仅在算法和结果解释上具有一定的优势,而且能从网络使用能力、访问时序性和主题倾向性三方面归纳与呈现中国大学生网络行为全方位模式。该方法和结论有效地拓展了信息检索领域查询项的语义化理解方面的方法体系,也为企业提升面向大学生用户的个性化信息推荐服务提供一定的参考和可行性意见。
严承希王军王珂
关键词:中国大学生网络行为模式识别
业财融合领域多粒度知识热点分析被引量:6
2020年
通过对CNKI 2012~2019年引文数据集的发表年、关键词和机构等元数据进行文本处理与分析,结合内容分析法、共词分析法及主题聚类建模等量化分析手段,从宏观与微观两个层面对我国业财融合策略在不同经济行业和领域机构所呈现的热点方向和主题分布特征进行深入挖掘和分析。研究发现:业财融合在不同领域行业的侧重点以及理论与实务研究方面既有一定的联系,也存在一定的差异。
李承犁严承希徐思昊
关键词:财务管理管理会计财务共享财务转型
融合情境语义的虚拟学术社区知识推荐模型研究被引量:5
2019年
[目的/意义]为弥补虚拟学术社区知识服务的不足,研究面向知识服务的知识推荐。[方法/过程]以虚拟学术社区这一重要交流平台为研究对象,将网络用户学术交流中的情境语义关系融入到知识推荐中。首先构建情境因素的语义层次模型,其次将情境语义融入到虚拟学术社区知识表示中,最后增加语义层次树中的属性因素,改进节点间的语义相似度计算,以实现融合情境的语义协同推荐。[局限]文中的实验只选取了科学网作为实验数据,并未将所有学术社区均进行实验层面的验证,扩大数据集将作为后续的研究目标之一。
房小可叶莎莎严承希
关键词:情境语义知识推荐
基于优化随机游走模型的文本热点主题探测研究被引量:1
2018年
【目的/意义】结合随机游走算法Page Rank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法C_BI-Page Rank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对Page Rank算法进行理论回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-Page Rank算法模型,然后采用4种不同因素组合的Page Rank算法对Web of Science系统2006-2016的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间的相关性问题。【结果/结论】实证表明C_BI-Page Rank不仅在运行效率上收敛快、运行时间少且质量评估优势明显。该方法引入不同文本主题因素,一定程度解决传统词频分析和机器学习的不足,为热点主题探测方法提供了新思路。
严承希王军李晓杰
关键词:随机游走PAGERANK
开放世界视角:面向多源词表的知识融合框架MtFFO研究被引量:3
2017年
为了解决多源词表的异构性和知识扩展的局限性问题,本文基于知识论中波普尔世界理论论证和辨析知识融合范式的概念及其有效性,并基于开放世界假设提出了面向多源词表融合的框架体系"MtFFO",重点对外部环境信息输入框架——不同数据单元的多级化调整和交换系统,内部核心系统的知识模式匹配方式、冲突冗余识别方式,知识映射与合并策略,质量控制和知识扩展方法等逐步进行阐述和分析。MtFFO框架不仅是对知识融合方法体系的合理补充,而且为开放环境中多源词表构建和融合提供了一定的理论基础和技术参考。
严承希房小可
关键词:词表元数据知识融合
情报学领域人工智能相关研究的文献计量分析及探析被引量:7
2020年
[目的/意义]作为一门与信息技术密切关联的学科,近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景,强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用,能为情报学相关研究的发展提供一定的参考与启示。[研究设计/方法]聚焦情报学领域人工智能相关研究,从高被引论文、文献共引、主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。[结论/发现]归纳了人工智能研究对情报学的影响,主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面,并从理论创新、研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。[创新/价值]通过对情报学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究,探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规律,为相关领域学者提供一定借鉴与启发。
王林旭严承希
关键词:人工智能情报学CITESPACE
融合情境关系的社会化媒体用户兴趣推荐被引量:6
2017年
[目的 /意义]用户兴趣推荐是信息服务中的重要内容,针对目前融合情境信息推荐的研究更多是直接将情境作为单因素而缺乏考虑情境关联的思想,本文以情境关系为切入点实现社会化媒体用户的兴趣推荐。[方法/过程]以具有相似情境用户可能具有相似兴趣为假设,来改进用户原始兴趣网络从而实现推荐。通过社会网络和资源相似性计算构建原始兴趣网络中显性网络和隐性网络;借鉴共现原理和情境本身相似性构建情境网络;通过兴趣传递关系计算直接兴趣度与间接兴趣度;最后借鉴协同过滤的思想实现推荐。[结果 /结论]与以往的只考虑单一情境因素的推荐方法相比,基于本方法的实验表明,将情境关系融入到推荐过程中不仅可以扩展用户的社会关系,而且可以得到更好的推荐效果。
房小可严承希
关键词:社会化媒体
数字人文视角:基于符号分析法的宋代政治网络可视化研究被引量:44
2018年
数字人文的兴起引发了社会人文历史领域的广泛关注,海量的数据资源与新兴的数据分析技术为更高效和宏观地解决人文研究中长期存疑和讨论的主题提供了全新的思维范式。尽管有关数字人文的合理性仍存在诸多争议,但是数据驱动下的跨领域人文计算在人文主义重构活动深度与广度上所展现出的高效性已经被大量项目与实践所证明。本文以宋代政治为例,从数字人文视角出发,借助符号分析方法对哈佛大学"中国历代人物资料库"进行实证探索与可视化分析,结合已有的史学问题和相关观点,从宋代政治整体网络分布特征、核心人物的地位与结构拓扑以及不同时期宋代政治网络的时序政治关系演化模式三个层次,进行逐一分析与讨论,为研究宋代党争政治格局提供了一种新的思考方式,同时也展现了数字人文技术在人文历史领域研究中的可行性与巨大潜能。
严承希王军
关键词:宋代政治可视化
面向“一带一路”战略的新型图书馆联盟体系ROST-U构建被引量:5
2018年
随着"一带一路"战略推进,建立面向"一带一路"合作各国图书馆联盟新体系成为推动"一带一路"各国文化交流及图书馆发展的契机。文章从知识图谱视角出发,分析近70年来图书馆联盟研究的引文量、引文关系及期刊和学科分布,提出面向"一带一路"战略的新型图书馆联盟ROST-U体系。ROST-U体系以用户为主体,主要定义四个维度元素:资源、组织、服务和技术,细化各元素下各级指标及内容范围,为"一带一路"战略合作国家提供图书馆协作、信息交流的途径和方法,也为构建图书馆联盟新体系提供参考。
张皓珏严承希
关键词:知识图谱图书馆联盟一带一路
高校学生网络行为时序特征的可视化分析被引量:11
2018年
在信息环境下,关于网络信息行为的研究是一个有着普遍需求和意义的重要课题。高校大学生群体是中国网民群体中重要的核心力量和生力军,探索与把握当前中国大学生用户网络行为和兴趣需求特征具有丰富的现实意义与社会价值。可视化分析可以直观地呈现用户行为的整体分布特征,为进一步的深入分析奠定基础。本文以中国大学生的纵向网络访问日志为分析对象,通过实证分析揭示了大学生网络行为在学期、周、小时等多重时间粒度下的分布特征。同时,基于马尔可夫链、Gini指数、h指数等指标,本文进一步讨论了不同小时时段下大学生用户群体的行为时序性行为特征和兴趣需求分布,为大数据环境下理解大学生的网络生活规律和支持企业个性化推荐服务提供了科学参考。特别地,本文创新地将h指数应用于用户兴趣网站排名算法中,展现了经典信息计量学分析方法在网络用户行为分析过程与应用中的价值,促进了应用情报学不同方法之间融合。
严承希王军
关键词:可视化分析H指数
共2页<12>
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