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2014 , Vol. 58 >Issue 15: 22 - 27

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2014.15.003

专题：基于生态化程度测评的网络信息生态系统研究

面向知识服务平台的知识关联测度研究

  • 王硕 ,
  • 徐恺英 ,
  • 陈宇碟
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  • 1. 吉林大学管理学院;
    2. 吉林工程技术师范学院
王硕，吉林大学管理学院博士研究生，吉林工程技术师范学院讲师，E-mail：15876031@QQ.com；徐恺英，吉林大学管理学院教授，博士生导师；陈宇碟，吉林大学管理学院硕士研究生。

收稿日期: 2014-06-09

  修回日期: 2014-07-21

  网络出版日期: 2014-08-05

基金资助

本文系国家社会科学基金项目“基于生态化程度测评的网络信息生态系统研究”（项目编号：13BTQ007）研究成果之一。

收起

Research of Knowledge Connection Measurement for Knowledge Service Platforms

  • Wang Shuo ,
  • Xu Kaiying ,
  • Chen Yudie
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  • 1. School of Management, Jilin University, Changchun 130022;
    2. Vocational Education School of Jilin Teachers' Institute of Engineering & Technology, Changchun 130052

Received date: 2014-06-09

  Revised date: 2014-07-21

  Online published: 2014-08-05

Fold

摘要

以知识服务平台为研究范围提出一种知识关联强度测算的可操作性方法。通过计算知识关联的种类、数量与价值而定义一个知识内容的知识关联强度指数p，计算整个知识服务平台的全部内容页面p的平均值以评价该知识服务平台的知识关联程度。分别以数学权值法和主成分分析法对知识关联强度指数进行测定，并以两个较为成熟的知识服务平台作为实证研究对像，对两个知识服务平台知识关联程度进行测算和比较，对知识关联程度较弱的知识服务平台提出优化建议。

关键词： 知识关联测度; 知识服务平台; 主成分分析法

本文引用格式

王硕 , 徐恺英 , 陈宇碟 . 面向知识服务平台的知识关联测度研究[J]. 图书情报工作, 2014 , 58(15) : 22 -27 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2014.15.003

Abstract

Knowledge service platforms are taken as the scope of research in order to propose an operable approach to measure knowledge connection degree. An index p could be defined by calculating the species, numbers and values of the knowledge connection. The average value of p, which is the whole page content of the knowledge service platform, could be used to evaluate the knowledge connection degree of the knowledge service platform. This paper adopts mathematical weight method and principal component analysis to measure the degree index of knowledge connection. Two comparatively mature knowledge service platforms are used as a case study to measure and compare the degree of knowledge service platform and offer optimization suggestions for the weaker relations service platform.

Key words： knowledge connection measure; knowledge service platform; principal component analysis

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