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一点资讯大数据库

发布时间:2022-01-21 15:13:33

Ⅰ 国内五大论文数据库

国内主要有5大期刊数据库
一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》
也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。
二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)
由数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。
三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)
由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。并具有成果查新功能医学全在线
四、万方数据资源系统(China Info)
由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。很多作者因此误以为这就是核心期刊。
五、维普数据库
也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。
一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。期刊据数据库[3]不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。
1、万方数据
万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。
2、全国报刊索引
收录全国包括港台地区的期刊8000种左右,月报道量在1.8万条以上,年报道量在44万条左右,书本式用户有3500多家,现又出版光盘数据库。反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息。
该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具
正文采用分类编排,先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》,1980年起,仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排,1992年全面改用《中国图书资料分类法》(第三版)编排,2000年开始用《中国图书馆分类法》(第四版)标引,计算机编排。
在著录上,《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录,包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。同时,“哲社版”采用电脑编排,增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”,方便了读者的使用。
3、超星数字图书馆
为目前世界最大的中文在线数字图书馆,提供大量的电子图书资源提供阅读,其中包括文学、经济、计算机等五十余大类,数十万册电子图书,300 万篇论文,全文总量 4亿余页,数据总量30000GB,大量免费电子图书,并且每天仍在不断的增加与更新。
覆盖范围:涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。本馆已订购67万余册。
收录年限:1977年至今。
4、维普资讯
维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。目前已经成为中国最大的综合文献数据库。从1989年开始,一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。
5、中宏数据库
中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。是由18类大库、74类中库组成,涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容,是目前国内门类最全,分类最细,容量最大的经济类数据库。

Ⅱ 谁有《大型共享数据库数据的关系模型》

实在是太长了,我先给你发点,如果你需要加我QQ:153087406

一个大型共享数据关系模型数据库

摘要
Future users of large data banks must be protected from having to know how the data is organized in the machine (the internal representation).今后大型数据库用户必须要知道如何保护组织的数据机(国内代表). A prompting service which supplies such information is not a satisfactory solution.一个提示服务用品等资料并非圆满解决. Activities of users at terminals and most application programs should remain unaffected when the internal representation of data is changed and even when some aspects of the external representation are changed.活动用户终端和应用程序应不受影响,当大部分国内代表性数据的变化,即使在某些方面有代表性的外部变化. Changes in data representation will often be needed as' a result of changes in query, update, and report traffic and natural growth in the types of stored information.数据变化往往需要任职的变化导致查询、更新、公共交通和自然增长率类型储存的信息.

Existing non inferential, formatted data systems provide users with tree-structured files or slightly more general network models of the data.现有不推理,为用户提供数据系统格式化树型档案或稍多一般网络模型数据. In Section 1 , inadequacies of these models are discussed.第一节,这些模式的不足讨论. A model based on n -ary relations, a normal form for data base relations, and the concept of a universal data sub language are introced.基于示范n元关系,数据库为常态关系观念和语言介绍了通用数据分. In Section 2, certain operations on relations (other than logical inference) are discussed and applied to the problems of rendancy and consistency in the user's model.在第2、某些业务关系(逻辑推理以外)讨论问题,并应用于冗余和一致性用户的模式.

Key Words and Phrases关键词句
data bank, data base, data structure, data organization;, hierarchies of data, network of data, relations, derivability, rendancy, consistency, composition, join, retrieval language, predicate calculus, security, data integrity资料库、数据库、数据结构、数据组织;,等级数据、网络数据、关系,可导,冗余,一致性,组成参加,检索语言、上游积分、安全、数据完整性

1. Relational Model and Normal Form关联模型与范式

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1.1 Introction1月1日实施
This paper is concerned with the application of elementary relation theory to systems which provide shared access to large banks of formatted data.本文是有关应用基础理论与系统提供共享进入大银行的数据格式. Except for a paper by Childs [1] , the principal application of relations to data systems has been to dective question - answering systems.除了一张纸的疾病治疗[1]主要应用系统的数据关系一直演绎答疑系统. Levein and Maron [2] provide numerous references to work in this area.levein并提供众多个体[2]述这方面的工作.
In contrast, the problems treated here are those of data independence - the independence of application programs and terminal activities from growth in data types and changes in data representation Ñ and certain kinds of data inconsistency which are expected to become troublesome even in nondective systems.相比之下,这里是那些问题的处理数据的独立性--独立的应用程序和终端活动从增长数据类型和变化,某些类型的数据表达410-97数据不一致所预期的麻烦甚至成为nondective系统.

The relational view (or model) of data described in Section 1 appears to be superior in several respects to the graph or network model [ 3 , 4 ] presently in vogue for non-inferential systems.鉴于相关数据(或模型)第一节叙述似乎是在几个方面的优势还是网络模型图[3,4〕目前盛行的非推理系统. It provides a means of describing data with its natural structure only -- that is, without superimposing any additional structure for machine representation poses.它提供的数据描述手段自然只有结构--即无任何附加结构叠加构成机器代表性. Accordingly, it provides a basis for a high level data language which will yield maximal independence between programs on the one hand and machine representation and organization of data on the other.据此,它提供了一个高层次的基础数据的语言发展将产生极大的独立节目之间,一方面组织代表和数据机等.

A further advantage of the relational view is that it forms a sound basis for treating derivability, rendancy, and consistency of relations - these are discussed in Section 2.再利用关系的看法是,它的健全基础治疗可导,裁员,关性和一致性,这些讨论在第2. The network model, on the other hand, has spawned a number of confusions, not the least of which is mistaking the derivation of connections for the derivation of relations (see remarks in Section 2 on the "connection trap" ).网络模型,在另一方面,也引起了一些混乱,最重要的当然是没有错的推导推导关系的联系(见第2话的"陷阱连接").

Finally, the relational view permits a clearer evaluation of the scope and logical limitations of present formatted data systems, and also the relative merits (from a logical standpoint) of competing representations of data within a single system.最后,关联观点明确许可范围和评价本格式化数据系统逻辑局限性,也是相对优点(从逻辑上来看)竞合交涉单独一个数据系统. Examples of this clearer perspective are cited in various parts of this paper.这一观点是清楚的例子多处引用本文. Implementations of systems to support the relational model are not discussed.施系统支持关系模型不讨论.

2月1日本系统数据依赖
The provision of data description tables in recently developed information systems represents a major advance toward the goal of data independence [ 5 , 6 , 7 ].提供数据描述统计表最近开发信息系统的一大目标前进数据独立性〔5,6,7〕. Such tables facilitate changing certain characteristics of the data representation stored in a data bank.这种改变某些特征表方便数据储存在数据库代表性. However, the variety of data representation characteristics which can be changed without logically impairing some application programs is still quite limited.但是各种数据所代表的特色是可以改变一些不损害逻辑应用程序还是相当有限. Further, the model of data with which users interact is still cluttered with representational properties, particularly in regard to the representation of collections of data (as opposed to indivial items ).此外,数据模型与用户的互动仍杂乱与代表性物业尤其是在任职搜集(相对于个别项目). Three of the principal kinds of data dependencies which still need to be removed are: ordering dependence, indexing dependence, and access path dependence.3种主要的数据仍需要删除属地:订购依赖性,依赖度,准入和路径依赖. In some systems these dependencies are not clearly separable from one another.这些系统在一些属地划分不明确,互相离不开.

1.2.1. Ordering Dependence订购依赖性
Elements of data in a data bank may be stored in a variety of ways, some involving no concern for ordering, some permitting each element to participate in one ordering only, others permitting each element to participate in several orderings.数据资料库的内容可以储存多种方式,有些涉及不关心订购,有的允许每个元素只参加一个订货、允许他人参与每个元素序数. Let us consider those existing systems which either require or permit data elements to be stored in at least one total ordering which is closely associated with the hardwired-determined ordering of addresses.让我们看看那些现有制度要求或允许数据元素被储存在其中至少有一个共订购是与硬定订购地址. For example, the records of a file concerning parts might be stored in ascending order by part serial number.例如,关于部分档案记录可以储存部分序号排列. Such systems normally permit application pro- grams to assume that the order of presentation of records from such a file is identical to (or is a subordering of) the stored ordering.这种系统通常申请许可证亲克假定顺序介绍从这个档案记录相同(或者是subordering条)储存订购. Those application programs which take advantage of the stored ordering of a file are likely to fail to operate correctly if for some reason it becomes necessary to replace that ordering by a different one.这些应用程序所利用的档案存放有序运作,可能不正确,如果因为某些原因,所以才需要更换一个不同的排序. Similar remarks hold for a stored ordering implemented by means of pointers.类似的言论进行了实施存储订购方式指点.
It is unnecessary to single out any system as an example, because all the well-known information systems that are marketed today fail to make a clear distinction between order of presentation on the one hand and stored ordering on the other.这是不需要任何挑出制度为例因为所有著名的行销资讯系统今天无法划清顺序介绍,一方面对其他储存订购. Significant implementation problems must be solved to provide this kind of independence.执行必须解决的重大问题提供这种独立.

1.2.2. Indexing Dependence索引依赖性
In the context of formatted data, an index is usually thought of as a purely performance-oriented component of the data representation.在对格式化数据索引通常视之为纯粹表演为主组成的数据表达. It tends to improve response to queries and updates and, at the same time, slow down response to insertions and deletions.它趋于改善和更新,并回答问题,同时,放慢响应插入和缺失. From an informational standpoint, an index is a rendant component of the data representation.从信息角度来看,是多余的指标组成的数据表达. If a system uses indices at all and if it is to perform well in an environment with changing patterns of activity on the data bank, an ability to create and destroy indices from time to time will probably be necessary.如果各指标体系和用途,如果它要在一个环境良好的活动模式的改变与数据库、创造和毁灭能力指标不时可能需要. The question then arises: Can application programs and terminal activities remain invariant as indices come and go?于是衍生问题:终端和应用程序可以保持不变,作为活动指数出没?
Present formatted data systems take widely different approaches to indexing.格式化数据系统目前普遍采取不同方法索引. TDMS [7] unconditionally provides indexing on all attributes.tdms[7]无条件提供所有索引属性. The presently released version of IMS [5] provides the user with a choice for each file: a choice between no indexing at all (the hierarchic sequential organization) or indexing on the primary key only (the hierarchic indexed sequential organization).目前公布的版本管理系统[5]提供档案为每个用户提供一个选择:没有任何抉择索引(层次顺序组织)或索引的主要关键只(索引顺序组织的层次). In neither case is the user's application logic dependent on the existence of the unconditionally provided indices.在两宗个案是用户的应用逻辑依赖无条件提供的指标存在. IDS [8] , however, permits the file designers to select attributes to be indexed and to incorporate indices into the file structure by means of additional chains.[8]身份证,但设计师挑选许可证档案索引和属性将被纳入指数的结构方式附加档案链. Application programs taking advantage of the performance benefit of these indexing chains must refer to those chains by name.应用程序利用这些有利的表现一定是指那些索引链链的名字. Such programs do not operate correctly if these chains are later removed.这类节目并不正确,如果这些连锁店经营是后来拆除.

许多原有系统为用户提供数据格式树型档案或稍多一般网络模型数据. Application programs developed to work with these systems tend to be logically impaired if the trees or networks are changed in structure.应用软件系统开发工作,也往往是逻辑上的树木受损,如果有任何变化或网络结构. A simple example follows.一个简单的例子如下.
Suppose the data bank contains information about parts and projects.假设数据库载有零部件项目. For each part, the part number, part name, part description, quantity-on-hand, and quantity-on-order are recorded.每一部分的若干部分,第一部分的名字,说明部分,数量手头、数量按命令记录. For each project, the project number, project name, project description are recorded.每个投资项目数、项目名称、项目说明录音. Whenever a project makes use of a certain part, the quantity of that part committed to the given project is also recorded.每当一个项目借助于某一部分,数量承诺的那部分工程也给予记录. Suppose that the system requires the user or file designer to declare or define the data in terms of tree structures.假设用户的系统需要设计师或档案资料申报或确定在树结构. Then, any one of the hierarchical structures may be adopted for the information mentioned above (see Structures 1-5 ).届时,任何一个层次的结构,可通过上述资料(见结构1-5).

Now, consider the problem of printing out the part number, part name, and quantity committed for every part used in the project whose project name is "alpha."现在考虑的问题打印出若干部分,第一部分的名字,和数量承诺的一部分用于项目的每个项目的名字是"阿尔法" The following observations may be made regardless of which available tree-oriented information system is selected to tackle this problem.以下意见可不管是哪可树为本的信息系统是选择来解决这个问题. If a program P is developed for this problem assuming one of the five structures aboveÑthat is, P makes no test to determine which structure is in effect - then P will fail on at least three of the remaining structures.如果P是一个发达的计划之一,对于这个问题,假设五是搭建aboveñthat,磷没有测试,以确定它的结构实际上是那么至少会失败磷其余三人结构. More specifically, if P succeeds with structure 5 , it will fail with all the others; if P succeeds with structure 3 or 4 , it will fail with at least 1 , 2 , and 5 ; if P succeeds with 1 or 2 , it will fail with at least 3 , 4 , and 5 .具体来说,若P与结构5成,将无法与他人所有;如果成功,与磷结构3或4,它将无法提供最少1,2、5条;若P1或与成功2,它会失败至少3,4、5. The reason is simple in each case.原因很简单,在每一个个案. In the absence of a test to determine which structure is in effect, P fails because an attempt is made to execute a reference to a nonexistent file (available systems treat this as an error) or no attempt is made to execute a reference to a file containing needed information.在没有确定哪些结构是一个考验,实际上,磷因为是企图未能执行参考珠档案(可视之为一种系统误差)或没有试图做出执行档案载述所需资料. The reader who is not convinced should develop sample programs for this simple problem.读者应该发展谁不相信这个简单的抽样方案问题.

Since, in general, it is not practical to develop application programs which test for all tree structuring permitted by the system, these programs fail when a change in structure becomes necessary.因为,一般而言,这不是开发应用程序的实际测试树结构允许的所有系统这些方案未能在必要时改变结构.

Systems which provide users with a network model of the data run into similar difficulties.它为用户提供网络系统的数据模型碰到类似的困难. In both the tree and network cases, the user (or his program) is required to exploit a collection of user access paths to the data.在树上、网络案件用户(或其纲领)是利用收集用户所需的数据获取途径. It does not matter whether these paths are in close correspondence with pointer - (defined paths in the stored representation - in IDS the correspondence is extremely simple, in TDMS it is just the opposite. The consequence, regardless of the stored representation, is that terminal activities and programs become dependent on the continued existence of the user access paths.不管这些路径密切配合指针(在界定存放路径代表性--在IDS书信十分简单,在tdms是适得其反.后果,不管其存放代表性就是靠终端活动和节目成为用户接入的继续存在路径.

One solution to this is to adopt the policy that once a user access path is defined it will not be made obsolete until all application programs using that path have become obsolete.这是一个解决办法,采取的政策是,一旦用户访问路径确定它不会使用过时的应用程序,直至所有路径已经过时. Such a policy is not practical, because the number of access paths in the total model for the community of users of a data bank would eventually become excessively large.这种政策不符合实际,由于进出道路的总人数为示范社区用户资料库最终成为过大.

Ⅲ 帮我看一下做资讯类网站需要多大的空间和数据库!

刚做一般不需要很大的 比如数据库在100MB就完全够了 空间容量你自己看其实搞一个1G也没多少钱啊 我自己都搞一个用的非常好非常稳定 是中兴互联全能主机好像200左右,你可以自己去了解下。

Ⅳ 万方、维普和知网三大数据库的区别是什么

1、收录情况

维普收录最久,万方收录时间最短,但是现刊万方收录最好,维普最近两年的很多期刊都没有了,特别是医学类的。

2、文档的清晰度

万方最高,维普最差,知网的清晰度一般。

3、文献方面

知网的文献基本都是有版权的,国内的核心期刊基本覆盖。万方和维普版权不那么合规,维普有一些内刊(无刊号,不能正式出版)。从文献量比较,知网最全,版权最合法。


(4)一点资讯大数据库扩展阅读

中国知网的服务内容:

1、中国知识资源总库

提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。

2、数字出版平台

数字出版平台是国家“十一五”重点出版工程。数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。

3、文献数据评价

2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上,研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系,并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准----《<中国学术期刊影响因子年报>数据统计规范》。

Ⅳ 一点资讯与今日头条的区别在哪里各自有什么优缺点

优点:

一点资讯:独创兴趣引擎智能分析用户爱好,呈现真正感兴趣的内容。

今日头条:根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析,5秒钟计算出用户兴趣;通过用户行为分析,用户每次动作后,10秒内更新用户模型。

缺点:

一点资讯:内容质量差。

今日头条:内容质量参差不齐。

区别:

一、开发公司不同

1、一点资讯:一点资讯是由北京一点网聚科技有限公司推出的内容分发平台。

2、今日头条:今日头条是由北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,为用户推荐信息、提供连接人与信息的服务的产品。

二、创办人不同

1、一点资讯:一点资讯由前网络公司副总裁任旭阳、前雅虎中国区研究院院长郑朝晖博士等人创办,于2013年7月左右上线苹果安卓应用商店。

2、今日头条:今日头条由张一鸣于2012年3月创建,2012年8月发布第一个版本。



三、荣誉奖项不同

1、一点资讯:

2019年10月21日,胡润研究院发布《2019胡润全球独角兽榜》,一点资讯排名第264位。

2019年11月15日,胡润研究院发布《世茂海峡·2019三季度胡润大中华区独角兽指数》,一点资讯以100亿人民币估值上榜。

2、今日头条:2017年10月28日,今日头条荣获“2017中国应用新闻传播十大创新案例”。2019年12月12日,《汇桔网·2019胡润品牌榜》第53位;“2019胡润最具价值民营品牌”第25位。

Ⅵ 一点资讯上做推广找谁

一点资讯是源自、yahoo的创始人团队,将智能推荐技术与搜索引擎技术整合,打造出的资讯类应用。是小米、凤凰网资讯合作软件,从凤凰网导入原创优质内容。一点资讯用户规模6.85亿,占咨询类用户59.5%。
一点资讯广告形式:
1、启动首页广告
全平台覆盖面曝光品牌,动静结合,个性化广告画面自由设计,有效曝光时间长达5秒;
开屏广告有四种模式:静态可点击、静态不可点击、动态可点击、动态不可点击;
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2、信息流广告
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3、文章页banner广告
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Ⅶ 大数据和数据库有什么不同

大数据是通过将众多数据进行分析,提供服务的一种方式。数据库是一个公司或者是一个企业的数据中心,个人见解,如有不对,欢迎商讨。

Ⅷ 辩题:在自媒体层出不穷,人工智能日新月异的时代,专业的新闻传播人是否会面

摘要 您好亲,在自媒体层出不穷,人工智能日新月异的时代,专业的新闻传播人会面临失业的原因:当前形势下的数据新闻传播存在的问题第一,数据新闻传播主体存在矛盾,导致整体传播水平低。由于网络具有很高的开放性,因此凡是参与数据新闻传播的组织机构或者个人都可以称作数据新闻传播的主体,也就是所谓的新兴媒体。另一个就是传统媒体,如光明日报、人民日报这些中央级媒体及其网络媒体。因其存在结构性矛盾,特别是大多数传统媒体没有完全参与到新闻传播中去,致使新闻传播的水平较低。第二,数据新闻传播意识不强,对数据新闻了解不够深入。通过对数据新闻传播人员的一个问卷调查得知,只有不到10%的人“充分熟知新闻数据传播”,有70%以上的人“不是特别熟知新闻数据传播”。虽然这个调查不具有代表性,但从一定层面上说明了新闻传播人员对数据新闻的了解还停留在表面。第三,数据新闻传播形式不够先进,内容不够丰富,没有吸引力,未能发挥新闻传播的最大价值。第四,相关行业没有给予足够的支持。数据新闻传播的意义就是利用大数据挖掘出数据的价值,体现出数据新闻相比传统新闻所独有的优点和魅力。但是理想与现实存在一定的差距,受意识不强、知识认知有限、技术水平低下等因素的影响,新闻传播人员对数据的挖掘不够深入,仅停留在表层,因而不能很好地引导舆论宣传,新闻的价值较低。二、新闻传播出现问题的原因第一,媒体从业人员专业水平不高。只有高素质的人才才能推动数据新闻传播行业的不断发展,而大多数从业人员对数据新闻传播的了解仍停留在表层,不能深入地分析和拓展传播知识和理念,进而阻碍了数据新闻的发展。第二,我国媒体融合的程度跟不上数据新闻传播的水平。第三,没有合适的传媒战略来引导。第四,创新能力不足。从某种角度来看,很多数据新闻传播中出现的问题都和现行的体制机制有很大的关联,体制机制创新能力的不足严重制约了从业人员素质的提升、新闻传播意识的增强等。因此,能否处理好体制机制问题在很大程度上影响着数据新闻传播的水平。

Ⅸ 数据库和大数据的区别

对于数据库研究人员和从业人员而言,从数据库(DB)到大数据(BD)的转变可以用“池塘捕鱼”到“大海捕鱼”做类比。“池塘捕鱼”代表着传统数据库时代的数据管理方式,而 “大海捕鱼”则是大数据时代的数据管理方式。这些差异主要体现在如下几个方面:

1、数据规模

数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小,即便是先前认为比较大的数据库,比如 VLDB(Very Large Database),和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。

数据库的处理对象一般以 MB 为基本单位,而大数据则是GB、TB、PB 为基本处理单位。

Ⅹ 浅谈万方,维普和知网三大数据库的区别

一、指代不同

1、知网:以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起。

2、维普:全球著名的中文专业信息服务网站,以及中国最大的综合性文献服务网站。

3、万方:由万方数据公司开发的,涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库。


二、特点不同

1、知网:大规模集成整合知识信息资源,整体提高资源的综合和增值利用价值;建设知识资源互联网传播扩散与增值服务平台,为全社会提供资源共享、数字化学习、知识创新信息化条件。

2、维普:遥遥领先数字出版行业发展水平,数次名列中国出版业网站百强,并在中国图书馆业、情报业网站排名中名列前茅。

3、万方:集纳了理、工、农、医、人文五大类70多个类目共7600种科技类期刊全文。

三、影响不同

1、知网:凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务,中国知网在业界享有极高的声誉。

2、维普:陆续建立了与谷歌学术搜索频道、网络文库、网络的战略合作关系。

3、万方:是国内唯一的学术会议文献全文数据库,主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文,数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域,是了解国内学术动态必不可少的帮手。


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