探索语义网技术在图书馆信息资源整合中的应用。 首先，提出一个本体与关联数据驱动的资源语义整合框架， 实现：①图书馆中不同格式、不同类型文献资源的整合；②不同数据集合中信息资源的语义整合；③图书馆馆藏资源与外界相关资源的链接与集成， 从而构成一个可无限延伸与扩展的开放的资源整合体系。其次，构建一个资源整合演示系统。 最后，将该系统与使用传统资源整合方式的CALIS OPAC系统和CNKI进行实验对比。
对比分析各种类型的风险评估方法，提出数字图书馆信息安全风险评估宜采用定性与定量相结合的半定量分析法。介绍国际标准ISO 27000、中国国家标准GB/T 20984及实际工作中常用的几种不同的评估模型，分析它们的异同与优缺点，讨论它们对数字图书馆信息安全管理的适用性，并通过具体的测评实践及理论分析证明宜采用中国国家标准GB/T 20984中的相乘法作为数字图书馆信息安全风险评估的实践模型。
归纳国内外信息公平问题研究现状，探讨社会信息公平的表现维度，提出包括权利、资源、机会、设备和机构在内的五维度模型，构建信息公平评价指标体系，并在全国范围内邀请15位领域专家对各项指标进行评价，据此计算出指标的权重值。基于该指标体系设计“社会信息公平性评价与公共图书馆利用状况”调查问卷，在全国24个省区展开广泛调查，并针对问卷反馈结果，从不同文化程度、不同年龄、不同职业和不同收入水平方面对民众获取知识和信息的渠道进行统计分析。
在阐述信息公平与公共图书馆公平服务基本概念基础上，构建公共图书馆公平服务评价指标体系，并利用《中国图书馆年鉴2012》和《中国统计年鉴2012》的数据，运用相对差距综合指数法对我国东中西部公共图书馆进行评价，即从“投入—产出—受益”3个方面对我国不同区域公共图书馆的公平服务状况缺少，得出东部地区内部各省份发展不均衡，中部地区在投入最少的情况下产出与受益服务较强，西部地区产出进行分析和受益服务较弱的结论。
就公共图书馆服务的利用情况对全国24个省份的城乡民众进行问卷调查，从不同区域民众利用公共图书馆的比率、对图书馆位置的了解情况、不经常利用图书馆的原因、公共图书馆存在的竞争优势等方面进行统计分析。结果表明，被调查者中经常利用（每月或每周都用）图书馆的人数占18.1%；“知道也去过”图书馆的人数占44.7%；有时间但不经常利用图书馆的3个主要原因为：附近没有、书籍少且更新不及时和缺乏宣传而不了解；认为公共图书馆吸引人的地方是有丰富的信息资源、免费的服务和环境优雅。最后归纳民众针对图书馆建设、馆藏与组织、服务、活动与讲座及宣传方面所提出的宝贵建议。
通过招募42位本科生进行实验研究，探讨数字图书馆环境中用户交互信息搜索行为与交互绩效之间的关系。结果表明，用户与数字图书馆在不同维度的交互会在不同程度上影响交互绩效。其中，技术维度的“界面易用性”、“导航清晰性”和“栏目信息组织合理性”，信息维度的“所获信息充分性”及任务维度的“获得任务所需信息的信心”显著影响且可预测用户与数字图书馆的交互绩效。
以MOA（动机-机会-能力）视角为切入点，分别从动机、机会和能力3个维度阐释影响在线科研社区环境下知识交流与共享行为的主要因素。在此基础上，进一步设计信任机制和激励机制。信任机制包括人际信任和社会信任，激励机制包括虚拟性激励和实质性激励。期望能以此有效地促进在线科研社区中用户持续性的知识交流与共享行为。
基于信息产品供需视角，阐释连片特困区典型代表——武陵山片区信息贫困的表现形式、致贫原因贫，发现武陵山片区的信息贫困表现为无供给、无传播、无利用、不匹配4种类型，致贫原因则为信息产品供给不足、信息基础设施薄弱、信息利用能力低下和信息市场发展滞后，进而提出整合信息产品生产要素、加快信息基础设施建设、推进信息素质培训、完善信息产品供给机制等减贫对策。
介绍社交媒体的发展现状和国内外图书馆学科信息服务对社交媒体的应用情况，以高校图书馆的实际应用为例，论述如何利用多种社交网络平台上的空间、日志、微博、动态、好友圈、群组、图片、视频等功能模块对图书馆信息知识资源进行推广展示、存储记录、广泛交流和共同分享，通过交互信息阅读、挖掘有价值的网络性知识，使读者利用学科社交网络平台得到即时、方便、高效、快捷的受助、自助及互助式信息服务和知识获取，从而实现基于社交媒体的学科信息交互阅读和知识推广服务。
使用可视化的方法，从词汇的粒度去发现和描述主题，指出属于同一个主题的词汇之间存在集聚特性，使用转置向量空间中的邻近关系表示这种集聚特性，进而使用多维尺度分析的方法将词汇之间的邻近关系投影到低维的MDS空间图中，以使有集聚关系、从属于同一个主题的词汇在空间图中聚类成主题。最后，将该方法成功应用于计算机应用服务业上市公司的风险分析，揭示该行业市场风险的具体表现和语义内容。
提出将关联规则方法应用到微群核心用户挖掘中，选取新浪微群作为具体实验对象，分别利用关联规则方法、主流的社交网络方法和常用的评价指标体系方法对采集到的真实微群数据集进行对比分析，验证模型的有效性。同时发现常用的评价指标体系方法需要根据微群的具体问题进行调整，而关联规则方法可自动处理，说明关联规则方法具有普适性。
总结缩略语的3个特点，即全称多样性、来源多样性、形式多样性，并对《英文超级科技词表》中同义术语归并时缩略语的处理方法进行研究，归纳出直接同全称对应归并处理、添加全称限制、添加范畴限制、基于词频大小选择性归并等4种处理方法；讨论叙词表中缩略语作为优选词和非优选词的原则、缩略语对检全率和检准率的影响以及缩略语范畴号重复性等问题。
指出文本内容主题的挖掘和演化研究对于文本建模和分类及推荐效果提升具有重要作用。从分析基于LDA主题模型的文本内容主题挖掘原理入手，针对当前网络环境下的文本内容特点，构建适用于动态文内容本主题挖掘的LDA模型，并通过改进的Gibbs抽样估计提高主题挖掘的准确性，进而从主题相似度和强度两个方面研究内容主题随时间的演化问题。实验表明，所提方法可行且有效，对后续有关文本语义建模和分类研究等具有重要的实践意义。
