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砷在氮化-碳化法制备超细碳化钨粉过程中的细化机理

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第3期34卷 966-976页

作者：易志强谭敦强南昌大学物理与材料学院南昌330031 南昌大学国际材料创新研究院南昌330031

为了简化工艺制备超细WC粉末,在伸钨酸铵前驱体中添加一定量的As元素,采用氮化-碳化法系统研究As在超细WC粉制备过程中的作用机理。结果表明,当碳化温度均为1400℃,氮化温度从500℃升高到600℃,As含量从0增加到0.3%(质量分数)时,所制备... 详细信息

为了简化工艺制备超细WC粉末,在伸钨酸铵前驱体中添加一定量的As元素,采用氮化-碳化法系统研究As在超细WC粉制备过程中的作用机理。结果表明,当碳化温度均为1400℃,氮化温度从500℃升高到600℃,As含量从0增加到0.3%(质量分数)时,所制备的WC粉平均粒径从2.23μm减小到0.22μm,颗粒均匀性显著提高。As元素在氮化产物中以W_(2)O_(3)(AsO_(4))_(2)的形式存在,且容易在氮化产物(NH_(4))_(0.42)WC_(3)和WN表面富集或分布于两相之间,阻碍碳化过程中WC晶粒的长大,从而制备超细WC粉。

关键词：砷超细WC粉均匀性细化机理氮化碳化

考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 80-89页

作者：刘瑞陈烨华中师范大学信息管理学院武汉430079 南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间... 详细信息

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间窗口与遗忘曲线函数获取时间权重,结合短期兴趣值与时间权重拟合短期兴趣的演化规律;最后,将电影评分与长短期兴趣值相融合,构建用户-项目评分矩阵,预测目标用户评分。【结果】以豆瓣网数据集为例,所提方法的评分预测误差与其他推荐方法相比整体偏小,在评估指标MAE(1.0031)和RMSE(1.2160)上表现最优,达到MAE和RMSE最优值时所需邻居数(20)最少。【局限】由于要结合显式反馈信息与隐式反馈信息共同计算长短期兴趣值,因此所提方法的计算复杂度较高。【结论】所提方法能够准确捕捉用户兴趣的动态变化,有效降低评分预测误差,提高推荐准确度。

关键词：电影推荐兴趣漂移长短期兴趣动态推荐

循证图书馆信息实践(EBLIP):图书馆实践走向专业化的有效途径

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图书馆工作与研究 2024年第5期 5-6页

作者：王翩然北京大学信息管理系

循证图书馆信息实践(Evidence Based Library and Information Practice, EBLIP)运动始于图书馆和信息领域理论研究与实践发展相脱离的背景，因其能够在实践中为专业决策提供有力支撑，近年得到国际同行的广泛接纳。该运动的核心在于，...

循证图书馆信息实践(Evidence Based Library and Information Practice, EBLIP)运动始于图书馆和信息领域理论研究与实践发展相脱离的背景，因其能够在实践中为专业决策提供有力支撑，近年得到国际同行的广泛接纳。该运动的核心在于，强调图书馆工作的问题解决方案应建立在对证据的收集、评估和整合基础上，

关键词：

国际化、国产化与市场化:17-18世纪药材流通与东亚经济体系

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中国经济史研究 2024年第4期 59-70页

作者：王梓南昌大学历史系南昌330047

16-19世纪是前近代东亚区域市场形成和变革的重要时期。药材贸易作为东亚商品流通的重要组成部分,在16-17世纪伴随白银流通而逐渐发展,并促成联通东亚三国国际、国内市场的贸易网络和专业药材市场。17-18世纪的药材生产及其贸易出现了... 详细信息

16-19世纪是前近代东亚区域市场形成和变革的重要时期。药材贸易作为东亚商品流通的重要组成部分,在16-17世纪伴随白银流通而逐渐发展,并促成联通东亚三国国际、国内市场的贸易网络和专业药材市场。17-18世纪的药材生产及其贸易出现了“国产化”与“国际化”并存的局面,且药材的国际流通在白银、丝绸等传统贸易衰退和大多数药材国产化之后依然繁荣,甚至得到进一步发展。18世纪东亚各国药材生产都出现了不同于以往且面向市场的专业化特性,其消费也与生产、贸易互动,呈现出明显的市场化特征。前近代东亚药材贸易构建了较前代更为紧密的生产、流通、消费网络和社会经济体系。

关键词：药材贸易东亚国际市场

西方图书馆服务中立性原则的渊源、发展与反思

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图书馆建设 2024年

作者：张龙飞刘倩雯南开大学商学院信息管理系

服务中立性原则是西方图书馆员重要的职业价值观，也是维护智识自由的重要保障性原则。作为西方图书馆信息学（LIS）领域持续关注的议题，服务中立性原则被西方图书馆行业普遍遵守，然而从20世纪开始就有学者不断质疑中立性原则的合理... 详细信息

服务中立性原则是西方图书馆员重要的职业价值观，也是维护智识自由的重要保障性原则。作为西方图书馆信息学（LIS）领域持续关注的议题，服务中立性原则被西方图书馆行业普遍遵守，然而从20世纪开始就有学者不断质疑中立性原则的合理性，围绕中立性原则的争论持续至今，在长达一个世纪的时间里，西方对图书馆服务中立性原则内涵的补充、重新解释，是造成这一理解混乱的主要原因。利用历史研究法，尝试厘清中立性原则的渊源、发展和反思，梳理出LIS领域对中立性原则的不断变化的认识，为图书馆信息服务提供理论和实践指导。

关键词：图书馆中立服务中立性原则反思中立性 “知识—权力”理论

为高质量发展而谋划：公共图书馆“十五五”战略转移

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图书馆杂志 2024年

作者：柯平南开大学商学院信息管理系

在现代公共文化服务体系建设的推动下，我国各级各类公共图书馆取得了可喜的成就和长足的进步。进入高质量发展阶段，公共图书馆强化了高质量发展意识和新理念，开始了以质量为导向的图书馆高质量服务。在新的环境下，图书馆面临新的机... 详细信息

在现代公共文化服务体系建设的推动下，我国各级各类公共图书馆取得了可喜的成就和长足的进步。进入高质量发展阶段，公共图书馆强化了高质量发展意识和新理念，开始了以质量为导向的图书馆高质量服务。在新的环境下，图书馆面临新的机遇与挑战，制订“十五五”规划就是为公共图书馆高质量发展而谋划，重点实现四个战略转移，即面向成效的战略转移，面向基层的战略转移，面向共享的战略转移和面向智慧的战略转移。

关键词：公共图书馆图书馆事业高质量发展 “十五五”规划图书馆战略

科学数据集学术影响力归因研究—基于回归分析与可解释机器学习的双重证据

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科学学研究 2024年

作者：刘智锋吴亚平王继民北京大学信息管理系北京大学图书馆

随着数据密集型研究范式的不断兴起，科学数据集已成为重要的科研基础性战略资源，对其影响力进行分析和归因研究有助于科学数据开放共享和高效利用。本文从数据复用的视角来定义科学数据集的影响力，从数据集自身属性特征、数据集共现... 详细信息

随着数据密集型研究范式的不断兴起，科学数据集已成为重要的科研基础性战略资源，对其影响力进行分析和归因研究有助于科学数据开放共享和高效利用。本文从数据复用的视角来定义科学数据集的影响力，从数据集自身属性特征、数据集共现网络特征和提出数据集的论文特征三个方面，构建了包含十个因素的指标体系，综合采用传统回归分析和可解释机器学习方法对科学数据集影响力的影响因素进行研究。结果显示，数据集影响力主要受到数据集发布时间、共现网络特征和变种数等因素的影响，而数据集类型、关联论文的任务数等因素则影响较小；数据集变种数、加载器数量、关联任务数、PageRank值、论文发表时长以及论文作者数与科学数据集的影响力总体上呈正相关；此外，进一步揭示了各个变量对科学数据集影响力的作用曲线。本研究提供了科学数据集影响力背后决定因素的新认识，可为科研机构和人员数据管理实践提供参考。

关键词：科学数据集影响力分析可解释机器学习回归分析

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人工智能技术赋能情报工作的历程与当前思考

信息资源管理学报 2024年第2期14卷 4-20页

作者：李广建潘佳立北京大学信息管理系北京100871

本文系统探讨了人工智能技术的演进及其在情报工作中的应用,揭示了人工智能赋能情报工作在思想、特征、技术方法和场景应用上的新变化。从基于规则的范式到基于基础模型的阶段,人工智能技术为情报工作的智能化提供了新机遇,但同时也引... 详细信息

本文系统探讨了人工智能技术的演进及其在情报工作中的应用,揭示了人工智能赋能情报工作在思想、特征、技术方法和场景应用上的新变化。从基于规则的范式到基于基础模型的阶段,人工智能技术为情报工作的智能化提供了新机遇,但同时也引发了伦理、法律、隐私等新挑战。本文指出了情报领域在新时期应该关注的问题和挑战,并提出了针对这些问题和挑战的对策,以期为情报领域的稳定发展提供有益的建议。

关键词：人工智能技术基础模型数智赋能情报工作应用挑战

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基于Stacking集成学习的用户付费转化意向预测方法研究--以免费增值游戏为例

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 143-154页

作者：李美玉刘洋王艺璇朱庆华南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越... 详细信息

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越性,并进行可移植性验证。【结果】本文模型预测准确率达90.88%,F1值90.71%,AUC值0.9602,相对于对比模型中表现最差的Bayesian模型在三种指标上分别提升4.15个百分点、4.50个百分点和0.1062。【局限】无法预测玩家是否会产生非理性消费行为。【结论】本研究验证了游戏付费情境下Stacking集成学习方法的适用性,多模型的融合可以获得稳定、准确的付费意向预测结果,并证明了模型在预测不同领域用户付费意向上具备可移植性。

关键词： Stacking集成学习模型融合免费增值模式付费意向可移植性