简介:然后利用HTMLParser编写包装器进行基于WEB页面结构分析的课程元数据信息抽取,学校-学院-教师-课程,由于本文利用HTMLParser进行基于WEB页面结构的课程元数据信息抽取
简介:[目的/意义]为相关社交媒体平台搜索系统的开发和设计提供借鉴。[方法/过程]以新浪微博(移动客户端)平台的搜索系统为研究对象,结合传统启发式评估原则和微博特征构建适合微博搜索的启发式评估原则,并运用启发式评估和用户测试相结合的方法对微博搜索系统可用性进行研究。[结果/结论]发现新浪微博搜索在搜索入口、进度条、搜索结果排序、显示结果相关性、已阅读与未阅读信息的区分、微博的社交性方面还存在有待改进的空间,并从调整界面布局、使用户具有更好的搜索体验,减少冗余信息、使用户能迅速找到所需内容,增强社交属性、使用户更信赖微博关系三个方面提出相应的改进意见。
简介:摘要目的探讨癌症患者移动健康信息搜索行为现状并分析其影响因素,为明确患者医疗健康信息支持提供依据。方法在2017年9月~12月对浙江某肿瘤专科医院的535例癌症患者进行横断面调查,使用一般资料问卷、移动健康信息搜索行为问卷、移动健康信息搜索环境问卷、癌症需求简明问卷和电子健康素养量表进行调查。应用SPSS 26.0进行描述性统计分析、t检验或单因素方差分析、Pearson相关分析、多元逐步线性回归分析。结果癌症患者移动健康信息搜索行为得分为(60.84±9.60)分,有66.5%的患者"从没有"或"偶尔"搜索移动健康信息。癌症患者信息需求得分为(80.99±27.86)分,电子健康素养得分为(26.54±7.85)分,移动健康信息搜索环境得分为(8.00±2.86)分。癌症患者移动健康信息搜索行为与信息需求(r=0.251,P<0.01)、电子健康素养(r=0.538,P<0.01)、移动健康信息搜索环境(r=0.267,P<0.01)呈正相关。多元逐步线性回归分析结果表明,居住地、工作状态、收入水平、电子健康素养、移动健康信息搜索环境、信息需求是癌症患者移动健康信息搜索行为的影响因素,共同解释移动健康信息搜索行为总变异的39.3%(F=12.151,P<0.01)。相比中心城市,中小城市(β=0.092,P=0.031)癌症患者其搜索行为得分更高;相比正常工作的癌症患者,有病假(β=0.156,P=0.017)和减少工作时间(β=0.138,P=0.002)癌症患者其搜索行为得分更高;相比1 000~3 000元/月(β=-0.194,P=0.002)的癌症患者,小于1000元/月的癌症患者其搜索行为得分更高。电子健康素养(β=0.425,P=0.000)、移动健康信息搜索环境(β=0.179,P=0.000)和信息需求(β=0.091,P=0.027)为移动健康信息搜索行为的正向影响因素。结论癌症患者移动健康信息搜索行为较少,居住地、工作状态、收入水平、电子健康素养、移动健康信息搜索环境、信息需求是癌症患者移动健康信息搜索行为的影响因素。
简介:摘要:机器视觉技术是建立在图像识别相关技术的基础上的,将通过摄像设备获取的图像,或是已经存在的电子图片信息进行扫描,然后提取扫描后的图像特征,这些特征信息存储在计算机库当中,后期对拥有相似特征的网络数据进行匹配,从而得到相关的信息资料。使用传统人工输入、关键词识别、匹配方法进行信息搜索,很容易造成由于不理解相关信息,使得关键词描述不清、词不达意,最终搜索匹配结果不尽如人意的情况,对此,本文设计基于机器视觉的电子信息智能搜索方法。使用机器视觉技术进行信息搜索,将会对人们的日常生活带来很大的便捷,用户仅需手机拍图,或是设备端线上即时扫描图像,就可以省去文字搜索的步骤,做到精准识别,这种搜索方式没有时间、地点甚至是表达方式的限制,仅需图像的智能搜索就可以获得任何互联网数据库可得的相关信息。