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《Information Access on the Social Web》报告听后感

已有 3895 次阅读 2013-7-14 21:09 |个人分类:讲座心得|系统分类:科研笔记| Information, access, 信息检索, Social, 何大庆教授

6月28日在南京理工大学我们听取了何教授有关social information access的报告。何教授提出随着互联网的发展,产生了大量的用户生成内容(UGC),其可以分为两类,一类是显性的UGC包括社会化标签、评论、排序,一类是隐性的UGC包括用户查询式、点击浏览情况,这些信息就给我们提供了大量可供我们研究用户的数据,通过研究这些数据可以帮助用户更好的获取社会信息。接着何教授给我们报告了他的研究组4个相关项目,第一个是开发的一个协同检索系统,以2个人共同参与检索一个话题为基础,通过提供实时沟通以及检索结果的存储实现协同,何教授提出现在的协同检索主要集中在两个人的协同,而对于3个人及其以上的协同情况比较复杂,是以后需要进一步研究的方向。第二个是一个找专家的系统,通过收集文献信息,利用文献作者之间的关系,利用pagerank等算法找出各个领域的专家,用户可以在系统中设置自己需要查找的专家权威度的大小。第三个是一个结合图片标签和subject headings的检索系统,比较利用标签和subject headings进行检索的异同。第四个是分析比较图书馆的虚拟参考咨询和问答系统,如百度知道,soso问问等,对用户提问回答情况进行对比,发现其异同。




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