大数据环境下典型文献资源发现系统评测与建议
文献类型: 中文期刊
第一作者: 李雪原
作者: 李雪原;张洁
作者机构:
关键词: 资源发现系统;知识发现系统;Primo;Summon;EDS;百度学术;超星发现系统
期刊名称: 农业大数据学报
ISSN: 2096-6369
年卷期: 2023 年 5 卷 003 期
页码: 83-92
摘要: 以Primo、Summon、EDS、百度学术、超星发现5种较为常用的发现系统为样本,梳理归纳发现系统的功能特点,研发、测试文献资源发现系统的评测指标体系并进行具体评测,调研分析用户在使用发现系统中获取信息的影响因素、系统易用性的影响因素、以及用户忠诚度的影响因素,同时结合大数据的发展与影响,提出6点发展建议:加强元数据的规范建设、提升文献信息的揭示度与获取途径、优化相关性排序、提升个性化服务、利用衍生数据推动精准服务、加强顶层规划,建立协同合作机制.
分类号: G253`TP311.13
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