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关键词： 高校图书馆   档案信息资源   开发利用   红色文化  

摘要： 高校是高素质人才的重要培养基地,图书馆作为高校图书及信息资源的保存及共享场所,在高校的人才培养工作之中发挥着十分重要的作用,实践之中,高校应提高对于图书馆档案信息资源开发工作的重视力度,力求提升开发利用水平。本文主要以红色文化类档案信息资源为例,对高校图书馆开发利用档案信息资源的意义、高校图书馆档案信息资源开发利用现状进行分析,在此基础上,探讨高校有效开发利用档案信息资源的实践策略,旨在提供具有借鉴意义的参考。

关键词： 大数据时代   信息资源   思想政治教育  

摘要： 随着国家大数据战略的不断推进和发展,大数据技术手段越来越受到人们的重视,大数据战略也逐渐延伸到我国各行各业的发展领域中,其中大数据的挖掘技术和预测技术最受到社会的欢迎,因此高校的思政教育也不断加深对大数据信息资源的利用与研究。在大数据时代背景下利用信息资源展开对大学生思政教育的研究和探索显然是各高校共同研讨的话题。

关键词： 高校图书馆   开发与利用   图书馆信息资源   当代高校   传统馆藏   资源管理   解决策略   互联网  

摘要： 互联网技术的发展,改变了人们长期以来获取信息的方式,其中,高校图书馆依托传统馆藏资源的信息化、数字化,实现了对信息资源的进一步开发与利用。然而,作为当代高校图书馆创新发展的必然选择,信息资源的开发与利用存在着诸多问题,如网络资源共享平台的功能设计与优化、资源管理、人才队伍建设等多个方面,解决以上问题成为影响高校图书馆信息资源开发与利用的关键。《高校图书馆信息资源建设研究》以现阶段高校图书馆信息资源管理体系的建设为切入点,从多个角度对高校图书馆信息资源建设进行了详细介绍,同时也提出了具有针对性的解决策略.

关键词： 城建档案   信息资源   一体化建设  

摘要： 随着社会对档案利用的高效性和便捷性需求的增加,城建档案信息资源一体化建设应运而生,城建档案工作由“收、管、存”的传统管理向更加便于利用的数字化转型,是“档案为人民服务”的直接体现。

关键词： 信息资源   情绪体验   规避策略  

摘要： 满足用户信息需求是图书馆服务的出发点。图书馆用户获取资源的过程中,因种种因素会产生不同的体验,这对用户和图书馆的发展都会产生一定的影响,从图书馆用户资源获取体验的表现入手,分析用户资源获取体验产生的信息传播因素,尝试从丰富馆藏资源、创新服务模式、强化馆员信息素养服务、鼓励用户参与信息检索技能学习、探索从传统信息素养向泛信息素养转变的思路、加强区域高校之间的合作、建立高校信息资源共享平台等方面探索规避不利情绪体验的策略,助力用户提升信息素养技能,增强用户满意度。

关键词： 信息管理   课程思政   案例教学  

摘要： 通过对《信息管理学》课程内容特点的分析,针对该课程教学任务,挖掘课程内容中的思想政治元素,将课程相关信息管理领域热点人物、著名信息服务机构和信息管理热点事件作为教学案例,与课程内容深度融合,发挥案例教学的优势,激发学生学习兴趣,实现课程内容与爱国主义教育、提升专业自信、培养积极进取精神等课程思政内容的有机结合。

关键词： “双一流”高校   信息资源获取   图书馆服务  

摘要： 文章通过网络调研法,对国内42所"双一流"高校图书馆的信息门户设置展开研究。研究发现,高校图书馆在入口设置、资源呈现、用户导向、网络运行等方面存在优点,同时存在一些不足,针对现状,建议高职院校图书馆采用入口清晰可见,主页栏目简单明了,资源类型丰富且有所侧重等进行信息资源建设,以优化图书信息资源的便捷获取。

关键词： 档案数字化   数字档案   档案信息资源   社会共享  

摘要： 开发档案资源、实现档案信息共享,根本在于馆藏档案数字化。当今已进入大数据时代,只有将馆藏档案全部数字化,转化为计算机可以识别处理的档案数据,才能进入网络为更多的用户提供利用,进而为建设数字档案服务体系、实现档案信息资源社会共享打下坚实基础。

关键词： 搜索引擎   互联网   关键词   简单的统计   新闻  

摘要： 我通过搜索引擎作了一个简单的统计:以“互联网+”为关键词的新闻信息约1亿条,以“人才+”为关键词的新闻信息约7450万条。在一些地方,似乎某项工作不“+”一下就算落伍,都不好意思说是创.新;似乎只要“+”一下,工作立马就有量的飞跃甚至质的提升。

关键词： PageRank算法   社交网络   搜索引擎   PR值  

摘要： PageRank算法^([1])是目前被广泛应用的一种重要性的排序方法,它根据节点之间的链接结构来给每个节点打分。本文在分析经典PageRank算法平均分配权值缺点的基础上,为网络中的每个节点设置各自的权威度,并结合用户浏览网页的现实情况,使用户可以根据主观意向选择节点对应的链接,提出Au-2Step-PageRank(Authority-2Step-PageRank)算法。实验表明该算法可以更加准确高效地挖掘有向社交网络中的意见领袖。