27、什么是成功的数字图书馆?

什么是成功的数字图书馆?

引言

自20世纪90年代初以来,数亿美元已投入到与数字图书馆(DL)相关的研发中。若要充分发挥DL的巨大潜力,全球范围内还需进一步的研发。因此,确定DL成功的关键特征至关重要。

当分析什么样的DL才算成功时,会引出更多问题,比如:DL的目标用户是谁?用户使用DL的目标是什么?各个组织希望从其DL中获得什么?

多年来,不同学科的研究人员从不同视角研究了DL的成功,并产生了许多有趣但往往孤立的发现。例如Gonçalves开发的DL质量模型,为最小DL的每个关键概念列出了多个质量维度和相应的数值测量方法。虽然很多人认为DL是一种信息系统(IS),但人们常常忘记IS研究中评估通用IS成功的悠久传统。主要有两个研究方向,即用户满意度文献和技术接受文献(如技术接受模型TAM)。用户满意度基于用户对系统的态度,我们将满意度定义为用户对整个DL的情感反应,以及用户在各个信息检索阶段体验的结果。此外,信息检索行为也已被研究了数十年,产生了许多模型。

一个系统若能让其目标用户按需频繁使用,那它就是成功的。用户满意度会促使他们接受系统,从而提高系统使用率,因为态度会转化为行动。因此,DL用户满意度可带来DL的成功。

前期研究

图书馆和信息科学研究人员对DL的评估进行了研究,但对于DL评估的标准、测量方法和方法论,尚未达成明确共识。不同类型的用户使这一挑战更加复杂。Fuhr等人曾基于四个维度提出了DL的描述方案,但对DL可用性的关注不足,尤其是DL文献中与非用户导向的技术主题相关的内容。

关于DL、IS成功与采用以及信息检索行为的理论并行发展,它们为回答“什么是成功的DL”这一问题提供了可整合的

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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