Index of Information is a method of mea surement put forward by the Japanese scholars in the later 1970s,which is used t o analyze the social information level in a country or in a region.This paper ma kes a statistic...Index of Information is a method of mea surement put forward by the Japanese scholars in the later 1970s,which is used t o analyze the social information level in a country or in a region.This paper ma kes a statistical analysis of the articles involved with the use of Index of Inf ormation in the Chinese journals over the past 10 years.Problems exposed by this method are pointed out.Suggestions as to how to perfect this method are made.展开更多
信息的概念繁杂多样,对其认识和研究也是仁者见仁,智者见智。从哲学意义上讲,信息应该是反映出来的事物的属性。信息的内容与传输过程是结合在一起的。伴随着物质形态的发展,信息形态也有无机信息、生物信息和人类社会信息三种发展形态...信息的概念繁杂多样,对其认识和研究也是仁者见仁,智者见智。从哲学意义上讲,信息应该是反映出来的事物的属性。信息的内容与传输过程是结合在一起的。伴随着物质形态的发展,信息形态也有无机信息、生物信息和人类社会信息三种发展形态。本文指出情报科学是 information science 的狭义范畴,以社会信息形态为研究对象。最后讨论了情报科学的研究领域问题。展开更多
兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入PO...兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。展开更多
文摘Index of Information is a method of mea surement put forward by the Japanese scholars in the later 1970s,which is used t o analyze the social information level in a country or in a region.This paper ma kes a statistical analysis of the articles involved with the use of Index of Inf ormation in the Chinese journals over the past 10 years.Problems exposed by this method are pointed out.Suggestions as to how to perfect this method are made.
文摘信息的概念繁杂多样,对其认识和研究也是仁者见仁,智者见智。从哲学意义上讲,信息应该是反映出来的事物的属性。信息的内容与传输过程是结合在一起的。伴随着物质形态的发展,信息形态也有无机信息、生物信息和人类社会信息三种发展形态。本文指出情报科学是 information science 的狭义范畴,以社会信息形态为研究对象。最后讨论了情报科学的研究领域问题。
文摘兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。
