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关键词： 医院计算机网络   信息资源管理   现状   优化策略  

摘要： 在信息技术发展的背景下,自动化办公成为趋势,在日常网络信息管理工作中,信息资源在不同领域融合和交叉,医院同样如此,随着信息技术的发展逐渐进入信息化时代,在医院计算机网络信息资源管理中,医学、管理和计算机信息等多个学科交叉,需要注重信息技术的应用,科学规范地开展管理工作,保证医院运营工作质量和效率.本文分析医院计算机网络网络信息资源管理中的问题,并就此提出几点有效的优化策略.

关键词： 搜索引擎平台   支配地位认定   搜索中立   关键设施  

摘要： 搜索引擎平台作为代表性多边平台对传统反垄断法中相关市场认定等问题提出了新的挑战。各方在探索规制互联网主体滥用市场支配地位等相关问题中提出了搜索中立与搜索偏向原则，也有人提出将搜索引擎平台作为关键设施公开其算法。本文主要讨论搜索中立原则适用于搜索引擎平台的可行性以及关键设施理论在搜索引擎平台规制监管中的作用。最后，本文从中国搜索引擎企业的实践以及相关法律法规的监管出发，提出一些具体的建议。

关键词： 法律规制   搜索引擎竞价排名   互联网广告   魏则西事件  

摘要： 在广袤的互联网信息中,“搜索引擎竞价排名”发挥信息检索的重要作用,推动互联网搜索引擎行业的迅猛发展。它不仅促进各中小企业的良性竞争,催生“搜索引擎竞价排名”的商业模式,而且也促使各企业获取高额利润。但是,“搜索引擎竞价排名”的发展模式存在着一系列问题,损害部分消费者以及企业经营者的合法权益,造成财产损失甚至是人身危害。“魏则西事件”引发全社会广泛关注,公众对“搜索引擎竞价排名”议论纷纷。魏则西之死与“搜索引擎竞价排名”关系密切。本文从“魏则西事件”出发,探索“搜索引擎竞价排名”的定义、工作原理、属性研究,引出法律规制的概念、相关学术观点以及意义。在研究过程中,结合法律规制深入分析“搜索引擎竞价排名”的问题,借鉴国外“搜索引擎竞价排名”相关规定,针对性地获取我国“搜索引擎竞价排名”的发展价值。通过加强立法,加大行政部门监督管理力度等方式完善“搜索引擎竞价排名”的法律规制,深入保障公众权益,实现法治国家下的互联网服务健康稳定发展。本文共分为四个方面:第一方面,“搜索引擎竞价排名”的法律规制相关概述。明确“搜索引擎竞价排名”的定义,介绍、分析、验证了相关的工作原理,对法律规制进行一定阐释,将“搜索引擎竞价排名”的法律属性进行明确,并分析了“搜索引擎竞价排名”的法律规制研究意义。第二方面,我国“搜索引擎竞价排名”的法律规制目前存在的问题。主要体现为:立法上,“搜索引擎竞价排名”受《中华人民共和国广告法》(以下称《广告法》)约束不强,其他相关法律法规的制定不够完善;执法上,相关行政主体对于互联网企业的审查监管职责亟待完善,在对消费者权益的保护以及医疗行业安全质量的把关上没有落实到位,网络信息服务建设有待完善;广告自律组织建设亟待加强。第三方面,“搜索引擎竞价排名”的国外相关规定及可借鉴之处。该部分介绍美国与韩国的“搜索引擎竞价排名”的相关规定,并将其与我国“搜索引擎竞价排名”的部分现状进行对比,从中学习与借鉴:一方面我国的“搜索引擎竞价排名”算法技术可以借鉴美国的相关经验,综合广告的语法结构与关键词的相关性等因素,另一方面应当以明显的方式区分“搜索引擎竞价排名”的自然搜索结果。第四方面,“搜索引擎竞价排名”法律规制的完善。具体展开为以下几点:第一,加强对“搜索引擎竞价排名中”的立法。统一《广告法》与《互联网广告管理暂行办法》对于“搜索引擎竞价排名”的定性,通过试点地方立法加快制定《互联网广告法》,通过在《侵权责任法》中授予消费者对互联网广告的举报权等方式完善立法。二是行政主体应加大对“搜索引擎竞价排名”的监督规制。严格审查互联网企业广告的经营管理活动,加强对消费者权益的保护,严格把关医疗行业服务质量,推动网络信息平台建设。三是加强行业自律组织自律规制,建立具有中国特色的互联网广告行业自律制度体系。

关键词： 搜索引擎   查询扩展   语义表示   生成对抗网络  

摘要： 随着互联网的发展，网页的数目以惊人的速度在增长，搜索引擎已经成为用户获取互联网信息的重要工具。人们在进行搜索的过程中，往往会出现“词语失配”问题，即用户输入的查询词所代表的概念，在文档中用的是另外一个词。词语失配问题使得相关文档不一定能被返回，而查询扩展就是通过对查询进行修正来解决这个问题的技术。具体地，查询扩展以用户的初始查询为起点，通过一定策略，对初始查询进行修正后再进行检索，期望在新的查询上能够得到更好的查询结果。　　现有的查询扩展方法虽然能够有效地对查询进行扩展，但是存在几个问题:(1)语义表示:词向量表示如Word2Vec，虽然能够进行查询和文档中每个词的语义表示，但是无法对同一个词在不同上下文中的语义进行动态调整，导致找到某些错误的扩展词;(2)词级别扩展:目前有两类扩展方法——在查询中增加扩展词和重构查询。增加扩展词的方法比较简单但是对查询的操作仅限于加词减词，重构查询的方法直接对查询向量进行修改，提高了对查询操作的能力，但是在由新向量推断为具体的词时会产生一定的误差;(3)扩展过程和检索过程的分离:扩展模型的训练独立于检索模型，但两者在测试时联合参与预测，导致训练和测试的流程不一样，易产生级联误差，而且目前大部分方法的检索模型不进行训练，导致其无法根据数据集进行微调。　　本文的主要研究内容及取得的成果如下:　　语义表示:本文提出一种基于预训练语言模型的语义表示模型，借鉴了BERT的模型框架，将查询和文档以BERT指定的形式进行处理，并设计不同的输入向量、分隔向量和位置向量，并将三种向量结合后输入到Transformer层进行特征的抽取，最终得到包含丰富语义的查询和文档的表示，有效应对了同一个词在不同语境中的语义调整的难点。在得到语义表示后，结合伪相关反馈进行实验。实验结果表明此方法对查询扩展的结果有一定提升。　　隐式扩展:与以往的词级别扩展不同，本文提出一种利用特征进行隐式扩展的方法。本方法对文档进行特征抽取，将抽取出来的特征与查询结合，利用神经网络生成扩展后的查询的表示。本文将此方法与语义表示以及扩展过程和检索过程联合训练进行结合，进行消融实验，实验结果表明此方法对查询扩展的结果有一定提升。　　扩展模型与检索模型联合学习:本文提出一种扩展与检索联合训练的模型。本方法借鉴了生成对抗网络的思想，将扩展模型作为生成器，检索模型作为判别器，生成器生成的扩展后的查询和文档的配对，在采样后和真实查询与文档的配对同时输给判别器。判别器将判别结果反馈给生成器，实现两者的联合训练。本文将此方法与语义表示以及隐式扩展进行结合，进行消融实验，实验结果表明此方法对查询扩展的结果有一定提升。　　本文将语义表示、隐式扩展和扩展与检索联合训练这三个模块结合到一起，形成完整的查询扩展框架。为了验证其是否能解决语义鸿沟的问题，本文将此框架在代码检索任务上也做了实验，实验结果表明，我们的整体框架相比于基线模型，在检索结果的各项指标上均有提升。

关键词： 数字图书馆   数字技术处理   时间   空间   超大规模  

摘要： 数字图书馆是一种虚拟的,没有实体存在的图书馆。是以网络为基础,多人共同分享的知识网络系统。数字图书馆是用数字技术处理和存储各种图文并茂文献的图书馆,实质上是一种多媒体制作的分布式信息系统。它没有时间和空间的限制,可以随时随地使用。数字图书馆的特点是具有超大规模。它可以实现快速资源检索宽度和广度都不可比拟。将来是世界的知识信息宝库。数字图书馆的信息资源建设是一大重点,只有具备完善的信息资源,数字图书馆才能更好地发展。

关键词： 科技情报   三跑并存时代   区块链   开放科研   科技信息全面保存   图书馆学教育   后现代档案学   智库研究  

摘要： 立足图书情报领域理论和实践的新发展,探讨图书情报领域出现的新问题,涉及三跑并存时代的科技情报工作、区块链情报学、开放科研生态环境下的科技信息全面保存、图书馆学教育的困顿与使命、后现代档案学的理论发展、智库研究与图情档的融合等,体现图书情报领域守正与拓新的研究精神.

摘要： 1.学院特色与有些高校信息管理学院源自图书馆(档案学系)不同,北京信息科技大学信息管理学院源自原北京信息工程学院计算机科学系,计算机信息技术一直是其突出的优势。将IT技术与管理科学相结合,服务于各类行政机关与企事业单位,培养"新工科"背景下技管双强的信息技术类交叉复合型人才。学院设有信息管理与信息系统、信息安全、电子商务、审计学(计算机审计)和大数据管理与应用5个本科专业。其中,信息管理与信息系统、信息安全、计算机审计三个专业在北京市及京外29个省市实行一批次招生。学院拥有"网络空间安全""管理科学与工程""物流工程"3个硕士学位授予点,开展研究生教育与培养。目前共有在校本科生和研究生1 400余人。

关键词： Cloud computing   library   information resources   sharing   relevance  

摘要： The traditional information resource sharing model of coastal city library has slow response time in resource sharing, so an information resource sharing model of coastal city library based on cloud computing is designed. By making the matching rules of association data, the close correlation degree of heterogeneous digital resources are calculated. Considering the data density, the information resources of coastal city library are collected. On this basis, the data is integrated and collected and the information of coastal city library is managed, such us the operations of resource downloading and uploading, so as to complete the information resource sharing of coastal city library based on cloud computing. The experiment shows that, in the case of less and more shared resources, the sharing time of the information resource sharing model of the coastal city library based on cloud computing is less than that of the traditional model, which can meet the needs of information resource sharing.

关键词： 查询推荐   信息检索   用户偏好   相似度计算   搜索引擎  

摘要： 搜索引擎的查询推荐技术可以帮助用户快速获得与其搜索需求相关的信息，提升用户的搜索体验。作为新一代搜索引擎的增长点和核心技术之一，推荐词生成技术一直是搜索领域中的重要研究内容。因其自身的复杂性，涉及多种技术，所以目前基于搜索引擎的查询推荐的质量和效果仍然有待进一步的提升。为了改善传统的基于搜索日志的查询推荐方法无法有效地处理稀疏数据的弊端以及无法抓住用户的兴趣特点等缺点，本文在原有的查询日志数据的基础上进一步爬取和挖掘，扩充了推荐词的数据集。与此同时，从搜索用户角度出发，分别对基于查询点击图的推荐算法和基于协同评分的推荐算法进行了改进，并且将改进后的两个算法进行了融合，提出了一种新的推荐词生成方法。本文主要工作如下:　　查询推荐所需数据集的扩充:在数据处理上，本文基于自然语言处理技术对SougouLab提供的搜索日志数据进行过滤、分词并去除长尾词、敏感词等预处理操作。在数据采集上，本文设计了分布式主从爬虫架构，高效稳定地爬取日志中用户点击的URL网页上的主要内容，爬取回来的文本经过处理后可以作为原查询词的同义词扩充，为生成候选推荐词提供了丰富的语料库，改进了因数据稀疏导致推荐不准确的弊端。通过实验证实，扩充后的数据集在一定程度上提升了查询推荐的准确率。　　查询推荐算法的改进与融合:本文分别对基于查询点击图的推荐算法和基于协同评分的查询推荐算法进行了改进，并且结合两种推荐算法的特点和优势，从搜索用户角度出发，提出了一种新的基于用户的推荐词生成算法。首先通过点击图表示出查询词、URL与用户之间的关系，从用户维度深入挖掘查询日志中的信息，最终结合用户评分的相似性与历史查询的相似性生成最终的候选推荐词，提高了查询推荐的准确性。　　为了能够把查询推荐研究的成果直观展示，本文基于Elasticsearch的聚合查询功能，构建了实时的查询推荐系统，验证了本文方法的可靠性和准确性。