基于VSM的美国一流大学图书馆网站导航文本调查与分析

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【目的】通过分析美国一流大学图书馆网站导航文本的特点,为国内大学图书馆导航建设提供建议。【方法】结合一流大学应具有一流学科、一流教师和一流学生的思路选取选取15所美国一流大学图书馆,基于标签云和文本挖掘模型VSM,分析导航文本词维度上的共性和特异性,并结合《2016年美国图书馆状况报告》进行数据验证。【结果】与人工调研相比,基于VSM模型的统计方法可以更直观、快速地给出基础调研结果,调研结果可供进一步深度文本分析参考。【局限】仅选取一级导航、二级导航和首页标题板块概况导航文本。【结论】基于文本数据挖掘模型的统计方法可以更直观、快速地给出基础调研结果,为高校图书馆网站导航建设提供参考。 【Objective】 By analyzing the characteristics of navigational texts of the first-rate university libraries in the United States, this paper provides suggestions for the navigation construction of the domestic university libraries. 【Method】 Based on the idea that first-class universities should have first-class disciplines, first-rate teachers and first-class students, fifteen top-level university libraries in the United States were selected. Based on the tag cloud and text mining model VSM, the general and specific features of navigational text word dimensions were analyzed. Combined with the “2016 US Library Status Report” for data validation. 【Result】 Compared with the manual survey, the statistical method based on the VSM model can provide the basic survey results more intuitively and quickly, and the survey results can be used for further in-depth text analysis and reference. [Limitations] Only select the first level navigation, second navigation and the first page of the title block navigation text. 【Conclusion】 The statistical method based on the text data mining model can provide the basic research results more intuitively and quickly and provide a reference for the navigation construction of the university library website.
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