【目的】通過分析美國一流大學(xué)圖書館網(wǎng)站導(dǎo)航文本的特點(diǎn),為國內(nèi)大學(xué)圖書館導(dǎo)航建設(shè)提供建議�！痉椒ā拷Y(jié)合一流大學(xué)應(yīng)具有一流學(xué)科、一流教師和一流學(xué)生的思路選取選取15所美國一流大學(xué)圖書館,基于標(biāo)簽云和文本挖掘模型VSM,分析導(dǎo)航文本詞維度上的共性和特異性,并結(jié)合《2016年美國圖書館狀況報(bào)告》進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證�！窘Y(jié)果】與人工調(diào)研相比,基于VSM模型的統(tǒng)計(jì)方法可以更直觀、快速地給出基礎(chǔ)調(diào)研結(jié)果,調(diào)研結(jié)果可供進(jìn)一步深度文本分析參考�！揪窒蕖績H選取一級導(dǎo)航、二級導(dǎo)航和首頁標(biāo)題板塊概況導(dǎo)航文本�！窘Y(jié)論】基于文本數(shù)據(jù)挖掘模型的統(tǒng)計(jì)方法可以更直觀、快速地給出基礎(chǔ)調(diào)研結(jié)果,為高校圖書館網(wǎng)站導(dǎo)航建設(shè)提供參考。

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【部分圖文】：

圖1美國15所一流大學(xué)圖書館一級導(dǎo)航標(biāo)簽云同樣,利用首頁板塊標(biāo)題文字生成首頁板塊標(biāo)題

92數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)研究論文2.3結(jié)果分析首先利用標(biāo)簽云分別直觀展示一級導(dǎo)航文字共性和首頁板塊標(biāo)題的共性。之后,為進(jìn)一步探索具體導(dǎo)航文本之間的相似性,利用VSM對每個(gè)網(wǎng)站的導(dǎo)航文字,包括一級導(dǎo)航文字、二級導(dǎo)航文字、首頁板塊標(biāo)題文字,進(jìn)行語義相似度分析,并打印出各個(gè)大學(xué)圖書館導(dǎo)航....

圖2美國15所一流大學(xué)圖書館首頁板塊標(biāo)題標(biāo)簽云

分析在對導(dǎo)航詞進(jìn)行預(yù)處理之后,對15所一流大學(xué)圖書館的一級導(dǎo)航文字進(jìn)行匯總,導(dǎo)入開源標(biāo)簽云生成器TAGUL[9]中,生成一級導(dǎo)航標(biāo)簽云,如圖1所示�？梢�,美國一流大學(xué)網(wǎng)站中,關(guān)于我們(aboutus)、研究支持(researchsupport)、服務(wù)(services)、幫助(g....

圖3與哈佛大學(xué)圖書館具有弱相關(guān)性的6所大學(xué)圖書館及相似度

ts)模塊是比較通用的模塊。圖2美國15所一流大學(xué)圖書館首頁板塊標(biāo)題標(biāo)簽云(2)基于VSM的導(dǎo)航共性分析基于VSM的網(wǎng)站余弦相似度計(jì)算結(jié)果表明,各個(gè)網(wǎng)站之間的相似度偏低(均低于0.30)。說明各個(gè)大學(xué)圖書館在建設(shè)網(wǎng)站導(dǎo)航時(shí),并不存在過度借鑒現(xiàn)象,這與實(shí)際情況相符合,也說明了本文選....

圖1美國15所一流大學(xué)圖書館一級導(dǎo)航標(biāo)簽云同樣,利用首頁板塊標(biāo)題文字生成首頁板塊標(biāo)題

92數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)研究論文2.3結(jié)果分析首先利用標(biāo)簽云分別直觀展示一級導(dǎo)航文字共性和首頁板塊標(biāo)題的共性。之后,為進(jìn)一步探索具體導(dǎo)航文本之間的相似性,利用VSM對每個(gè)網(wǎng)站的導(dǎo)航文字,包括一級導(dǎo)航文字、二級導(dǎo)航文字、首頁板塊標(biāo)題文字,進(jìn)行語義相似度分析,并打印出各個(gè)大學(xué)圖書館導(dǎo)航....

本文編號：3947106