基于共词分析的高校图书馆应用社交网络现状研究

发布时间：2020-03-21 20:13

【摘要】：社交网络的诞生与发展，为图书馆事业的发展带来了前所未有的机遇和挑战，特别是其以覆盖广、传播快、参与度高、粘性大等特点，在广大高校学生间大受追捧与使用，社交网络变成了大学生高校生活必不可少的一部分。可以说社交网络的广泛使用为高校图书馆提供了一个机会，一个平台，使得高校图书馆能紧密结合在线读者，与读者沟通，并与用户建立更深的关系，，积极地为高校教育教学和科研提供服务，发挥出其教育职能和信息传递的职能。本文在国内外已有研究的基础上，力求理性的提出高校图书馆应该如何充分挖掘自己的角色，利用好社交网络这一平台，来为变化环境中的用户提供服务的建议，并且能够与其他网站调研有所区别，深入探究文献内容中隐含的潜在信息。因此，在借鉴其他学者的研究经验的基础上，通过研究稀疏主成分分析方法和基于惩罚性矩阵分解的共词分析方法，抽取出有关高校图书馆使用社交网络的特征词，并进行聚类分析，从而揭示高校图书馆使用社交网络的研究热点，为今后社交网络在高校图书馆的应用提供一定的参考意见。本文通过以下章节，探讨了这些问题：第一章，通过论述本文研究的背景与意义，对国内外社交网络在高校图书馆应用的现状进行回顾和总结，提出本文的研究内容、方法及过程。第二章，对社交网络的相关概念进行介绍，同时举例描述了国内外高校图书馆使用社交网络的现实情况。第三章，总结分析了共词分析的理论及一般步骤，并指出目前共词分析中存在的一些缺点，进而提出改进方法。第四章，通过对高校图书馆使用社交网络方面的文献进行调研查询，统计出能够表达该领域文献的特征词，并构建出所有特征词的共词矩阵。利用稀疏主成分分析方法，对构建的共词矩阵进行稀疏分析，提取出了该研究范围的主要特征词，足以揭示高校图书馆使用社交网络的研究热点。第五章，提出了一种利用惩罚性矩阵分解(PMD)来提取文本核心特征词的方法，并选取主题为高校图书馆使用社交网络的文献进行实验，用MATLABR2012a对构建的共词矩阵进行PMD分解降维，将实验结果与主成分分析提取的特征词结果进行对比，继而进行聚类分析。第六章，针对高校图书馆使用社交网络的研究现状提出建议，希望高校图书馆可以借助于社交网络实现图书馆资源利用的最大化。第七章，对本文进行了总结和展望，总结了优化后的共词分析方法，并提出一些不足，对高校图书使用社交网络的未来进行展望。
【图文】：

K=8时的聚类结果
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：G258.6;G252

【参考文献】