发现趋势

发现趋势（精选三篇）

发现趋势 篇1

具体到我国市场, 股指期货上市三年来沪深300指数下跌近千点, 振幅高达43%。从局部看, 指数下跌的过程中伴随着国内货币和财政政策的刺激, 市场也多次出现过中短期的牛市行情。考虑到我国证券市场存在的政策决定趋势的特殊性, 不同市场行情下期货与现货价格可能存在发现机制不明确的现象。为了更全面地研究沪深300股指期货的价格发现功能, 拟将近三年以来市场趋势划分为牛、熊和震荡市, 采用近年来出现的I-S和P-T模型分别研究股指期货的价格发现贡献度。

一、研究综述

股指期货与现货价格的形成取决于各自市场对新信息的吸收及处理能力, 但由于两市场围绕相同基础资产展开交易, 因此从经济学的角度来说, 两者至少应由一个共同的随机因子 (又称为隐含有效价格) 驱动。期货与现货市场对价格发现贡献度的研究以Engle和Granger (1987) 提出向量误差模型为基础, 基于共同因素 (Common Factor) 模型展开。该模型认为价格发现效率最终表现为不同市场对共同因素的贡献。在价格发现机制的研究领域中, 有两类模型较为典型:第一个是Hasbrouck[2]在1995年提出的信息份额模型 (Information Share, IS) , 将价格发现定义为信息冲击对公共因子产生的方差, 期、现市场的价格发现效率则通过各自价格波动对上述方差的贡献来衡量, 关注不同资产对同样宏观信息的反应。第二种是Gonzalo和Garnger[3]提出的长期-短时模型 (Permanent Transitory, PT) , 侧重于研究共同因素的组成和误差修正过程, 用每个市场对共同因子的贡献度 (即该市场误差修正系数的函数) 衡量该市场的价格发现效率。

基于价格发现贡献度的理论和实证模型, Tse[4]分析1997—1998年道琼斯指数1分钟收益率, 发现期货对价格发现的贡献度为88%, 而现货仅为12%。Tse[4]等研究1993年1月29日至12月31日S&P 500指数现货、期货及存托凭证市场 (SPDRs) 的数据, 通过向量误差修正模型 (VECM) 及共同因子分解模型的应用发现, 在共同因子贡献排序上, 由高到低依次为期货、SPDRs及现货。Hasbrouck[5]利用信息含量模型考察S&P 500指数和NASDAQ 100指数, 认为小型期货合约 (E-Minis) 的价格发现能力最强。杨朝峰[6]采用两种共同因子模型检验香港恒生指数期、现市场价格发现效率, 认为虽然两市场都是由同一因子驱动的, 但期货市场的信息含量高于现货市场。陈昭和韩士专[7]应用信息模型考察沪深300股指期货合约2010年4月19日至2010年12月6日的日收盘价, 发现期货价格信息含量高于现货价格, 在价格发现中处于主导地位。蔡向辉[8]选取同样标的, 对2010年4月16日至5月26日不同时间频率 (1分钟、5分钟、每日收盘价) 及不同阶段的样本数据进行价格发现贡献度研究, 认为当数据频率降低及合约临近到期日时, 股指期货市场价格发现贡献度逐步减弱。

二、价格发现贡献度研究模型

(一) 信息份额 (I-S) 模型

如果股指期货价格与股票现货价格之间存在协整关系, 表明存在共同的驱动因子使得F与P长期来看趋于一致, 可以基于股指期货价格F和股票现货价格P建立向量误差修正模型 (VECM) 。

其中, Zt-1为误差修正项, 代表长期趋势。α1和α2是误差修正项系数, 代表对长期修正的偏离的方向与强度。当α1和α2大于0时, 代表一种正向的调整, 而且数值越大代表修正的力度越大;相反, 当α1和α2小于0时, 代表一种负向的调整, 数值越小代表负向调整的力度越大。价格发现贡献度研究中另外两种常用的模型是IS模型和PT模型, 它们都是基于VECM模型提出的, 区别在于对贡献度的描述不同[10]。

I-S模型原理是将信息冲击产生的方差波动分解到各个市场上去, 以此衡量每个市场对公共驱动因子方差的贡献。Hasbrouck (1995) 以移动平均 (MA) 的形式对向量误差修正模型进行重写, 如 (3) 式所示。

其中, L是滞后算子, Ψ (L) 是矩阵多项式。单整形式中, Ψ (1) 是影响矩阵。如果令Ψ= (Ψ1, Ψ2) 代表的行, l= (l, l) ’。单整形式可继续转化为 (4) 式。

Hasbrouck (1995) 将Ψ (L) et定义为期货和股市价格的公共因子, 其方差为var (Ψet) =ΨΩΨ′。当Ω为对称矩阵时, 第j个市场的信息份额, 即价格发现贡献度为:

但是当Ω为非对称矩阵时, 需采用Cholesky分解方法对方差进行分解, 第j个市场的信息份额如式 (6) 式所示, 其中[ΨM]i是行向量ΨM的第j个元素。

由于Cholesky分解与变量在误差修正模型中的排序有关, 如果信息之间存在正相关, 则Cholesky分解对第一个价格变量分配较大的信息份额。当期货价格变量F处于第一个变量时, 计算所得为股指期货市场信息份额的上限, 即为价格发现贡献度的上限;反之, 当股指期货价格F处于最后一个变量时, 计算得到的将是信息份额的下限, 即为价格发现贡献度的下限。Baillie等[9]进一步明确了期货市场信息份额的上、下限计算形式, 如式 (7) 、 (8) 所示。实证研究中, 为了便于比较, 往往计算信息份额上下限的均值作为市场价格发现的贡献度。

(二) 永久/短暂模型

永久/短暂模型 (P-T模型) , 其思想是将股指期货市场与股票现货市场中的公共因子分解为两个市场价格的线性组合, Ft=η*Yt。其中η= (η1, η2) ′被称为公共因子系数向量, 且η1+η2=1。ηi代表市场i对价格发现的贡献度。研究表明, 向量η与误差向量修正模型中的修正系数向量正交, 则公共因子的系数向量为:

三、趋势划分与协整检验

(一) 数据来源、频率及区间

本文数据取自天软科技金融工程平台Tiny Soft.net, 股票现货价格P使用沪深300指数1分钟收盘价, 股指期货价格F使用当月连续合约1分钟收盘价。研究的样本区间为2010年4月16日至2013年4月16日, 共727个交易日, 其中股指期货价格F共获得196 290个样本数据, 沪深300指数共174 480个样本数据。由于股指期货比股票早开盘15分钟, 又晚收盘15分钟, 处于数据对齐需要, 删除股指期货价格F多余的样本数据。在本部分实证研究中总共有174 480对样本数据, 使用Eviews6.0进行分析。

(二) 市场趋势划分

根据chow断点检验结果, 依据中短期涨跌趋势将样本区间划分为12个阶段, 如图1所示。其中牛市5个阶段, 熊市6个阶段, 震荡市1个阶段。实证研究中将相同趋势的数据按顺序组合, 形成牛市、熊市和震荡市样本数据。

(三) 序列平稳性检验

检验股指期货F与现货价格P序列稳定性时, 观察到序列均不包含趋势, 进行ADF检验时方程设定仅包含截距项。检验结果如表1、2所示, 股指期货价格F和现货价格P原序列检验时, 5%显著性水平下t统计量均不显著, 因此应该接受原假设, 认为存在单位根, F和P为非平稳序列。原序列进行一阶差分后△F和△P后检验结果表明, t统计量通过了显著性检验, 拒绝原假设, 认为差分后序列不存在单位根, 是平稳序列。据此判断, F和P均为一阶单整序列, 可以进行协整检验。

(四) 协整关系检验

针对未区分趋势序列、牛市、熊市和震荡市等4个样本, EG两步法检验结果 (见表3) 显示, 在1%显著性水平下, 4个样本均显示协整关系。Johansen协整关系检验结果与EG两步法完全一致 (见表4) 。

综合EG两步法和Johansen方法检验结果发现, 股指期货价格F与现货价格P存在一个协整关系, 即两者之间存在着长期均衡、相互吸引而靠拢的关系。

四、实证研究结论

(一) 牛市中的价格发现贡献度

股指期货与股票现货存在协整关系, 建立向量误差修正模型 (VECM) , 综合AIC和SC准则, 选择滞后期为16。结果如表5所示, 系数向量在5%显著性水平下基本上都能通过显著性检验。

在估计出VECM的基础上, 按照信息份额模型 (I-S) 和短暂/永久模型 (P-T) 分别计算股市和股指期货市场的信息份额以及公共因子。如表6所示, 股指期货市场的信息份额上界和下界均高于股票市场的上界和下界, 均值为54.59%, 高于股票市场的信息份额均值45.41%, 说明股指期货在价格发现过程中占据了主导地位。短暂/永久模型中, 期货市场公共因子为77.35%, 大于股票市场的公共因子22.65%, 同样说明股指期货市场在价格发现中处于主导地位。

(二) 熊市中的价格发现贡献度

熊市样本区间建立向量误差修正模型 (VECM) , 根据综合考虑AIC和SC准则, 选择滞后期为8期。如表7所示, 在5%显著性水平下, 协整向量以及误差修正项系数向量均通过显著性检验。

单位:%

分别计算熊市中股市和股指期货市场的信息份额以及公共因子。如表8所示, 期指市场信息份额的上界和下界均高于股票市场的上界和下界, 均值为63.39%, 高于股票市场的信息份额均值36.61%, 说明期指在价格发现过程中占据主导地位。短暂/永久模型中, 期货市场公共因子为65.86%, 大于股票市场的34.14%, 说明股指期货市场在价格发现中处于主导地位。

单位:%

(三) 震荡市中的价格发现贡献度

震荡市样本区间建立向量误差修正模型 (VECM) , 根据综合考虑AIC和SC准则, 选择滞后期为7期。表9结果显示, 在5%显著性水平下, 协整向量以及误差修正项系数向量基本上都能通过显著性检验。

分别计算震荡市中股市和股指期货市场的信息份额以及公共因子, 表10显示, 股指期货市场的信息份额上界和下界均高于股票市场的上界和下界, 均值为75.34%, 高于股票市场的信息份额均值, 说明股指期货在价格发现过程中占据了主导地位。短暂/永久模型中, 期货市场公共因子为90.97%, 大于股票市场的公共因子9.03%, 说明股指期货市场在价格发现中处于主导地位。

综合实证数据来看, 可以得出两点结论:第一, 从整体上看, 无论是牛市、熊市和震荡市, 信息份额模型表明, 股指期货对信息的反应敏感度远高于股票的反应敏感度, 股指期货在价格发现过程中处于主导地位。永久/短暂模型则表明, 股指期货的价格发现贡献度远大于股票的价格发现贡献度。第二, 从结构上看, 三种市场趋势下股指期货价格发现功能仍存在细微差异。具体来说, 股指期货价格在震荡市中对信息的灵敏度远高于牛市和熊市中的灵敏度, 股指期货价格在震荡市中对公共因子的贡献度也远高于牛市和熊市中的贡献度。这表明市场处于震荡调整状态时, 股指期货价格发现功能更显著, 对股票价格的引导作用明显。

单位:%

摘要：沪深300股指期货上市后, 股市经历了多轮的涨跌, 市场趋势的差异可能影响其价格发现功能。将近三年的市场趋势划分为牛市、熊市和震荡市, 基于I-S和P-T模型分别对股指期货价格发现功能进行分析发现, 不同市场趋势下股指期货对价格发现的贡献度始终处于主导地位;三种市场趋势下股指期货价格发现功能存在细微差异, 股指期货价格在震荡市中对信息的灵敏度、对公共因子的贡献度远高于牛市和熊市。

关键词：股指期货,价格发现,贡献度

参考文献

[1]祝合良.中国期货市场价格发现功能实证研究[J].首都经济贸易大学学报, 2007, (2) :9-21.

[2]Hasbrouck J.One Security, Many Markets:Determining the Contributions to Price Discovery[J].Journal of Finance.1995, 50 (3) :1175-1199.

[3]Gonzalo J, Granger C W J.Estimation of Common LongMemory Components in Cointegrated Systems[J].Journal of Business&Economic Statistics.1995, 13 (2) :27-35.

[4]Tse Y.Price Discovery and Volatility Spillovers in the DJIA Index and Futures Markets[J].Journal of Futures.1999, (8) :911-930.

[5]Hasbrouck J.Intraday Price Formation in U.S.Equity Index Markets[J].Journal of Finance, 2003, 58 (3) :2375-2400.

[6]杨朝峰.股指期货价格形成机制研究[D].上海:同济大学, 2005.

[7]陈昭, 韩士专.沪深300股指期货价格发现贡献度研究[J].财会月刊, 2011, (3) :64-66.

[8]蔡向辉.沪深300股指期货价格发现功能研究[J].金融发展研究, 2011, (3) :29-34.

[9]Baillie R T, Booth G G, Tse Y, Zaboutina T.Price discovery and common factor models[J].Journal of Financial Markets, 2002, (5) :309-321.

发现趋势 篇2

白色的“花瓣”，木制的“花托”，半透明的“叶片”，两两相伴，高低错的的依偎在一起，勾勒出一个漂亮的花朵。就是这样一个处处透露出自然的气息的画面，毫不张扬，静静地坐落在北京顺义的龙湾别墅区的大公园内。

以树皮覆盖的树池在有效地起到遮蔽裸露土质的作用的同时，不一样的

色彩，不一样的材质，也带给了每一个走过他旁边的人不一样的感受。减少了工业化的产品带给人得冰冷的感觉。无论是在你的视线停留的瞬间，还是孩子调皮的玩味在鼓掌之中，那种自然地舒适感，无时无刻都在让你体会着犹如抚摸自然般的亲切。深褐色的色彩与周边的红色软质地面相互映衬，相得益彰。

小小的过街亭在树木的掩映下若隐若现，随着观者角度的变化也展现着不同的姿态。淡淡的金色木制的瓦面轻盈的展开，犹如一条美丽的丝带，漂浮缠绕在树木之间与树木自然地融为一体，深褐色的金属支柱以干练的姿态起到了良好的支撑作用，随着柱子高度的提升，逐渐发散出四肢拱形的支撑，犹如一朵盛开的花瓣轻盈的托起了整个顶面。在每两个钢构件之间，铁艺的卷草纹在起到了有效地弱化柱子与屋顶之间较大体量的材质直接交接的同时也丰富了游园者的视域。使观者在亭内休憩的时候也能感受到细节美。在弧形亭子的怀抱中一片由自然景石围合的一片小水面也为这篇景色增添了一丝灵气。亭子，景石，草皮，小灌木，犹如一幅自然地山水画卷缓缓地铺展在你的眼前。

当你走近别墅时，一种不同的景致展现在你的面前，精致，精巧，典雅的氛围就渐渐的把你包裹在其中。饱满的灌木种植，丰富的层次变化，不同植物的色彩搭配，充满着张力，优美造型的小型乔木舒展的挺立在院落的不同位置。为小的环境增添了一份美的气息。精致的木质铺地，使每一个走在上面的人都能感受到那份舒适自在的亲切感。靠近墙边的一排密密种植的竹子为整个院落划分出一个绿色的底景，植物配置结合现状，因地制宜，适地适树，以自然种植为主，采用树型优美，叶色各异的各种落叶乔木，常绿乔木、灌木及花灌木等力求达到质朴、自然、亲切。在植物造景上注重整体的景观效果，在几处节点位置放置了几棵较大的乔木，以打破单调的直行道路过程；距离较窄的地方，通过切分种植和自然种植的矮灌木，转移游人视线，形成对景。植物搭配多样化，乔木、灌木、花灌木有机结合配置，并注重各种形式的搭配以突出层次感。

采用乔木、灌木及花色，叶色不同的地被植物组景，形成错落有致，层次分明的植物景观，配合植物季相、色相的变化，提高植物的观赏性。绿化设计中，采用多种地被植物相搭配的处理方式，营造出典雅、自然的环境氛围，并满足四季观赏的需要，整个绿化配置做到点、线、面、立体相结合，弧植和群植相呼应。结合不同区域景观特点，充分利用空间的切分变化，运用高低不同，形态各异，颜色丰富的植物种类进行植物造景，在风格设计上，力求使每处绿绿都体现出主调树种，突出四季变化，再配合各层次的植物，使绿地植物配置方式富于变化，达到步移景异的效果。在角落处，一个古香古色的小水缸，一个造型韵味的小摆件使整个小院落透露出了一丝淡淡的文化的元素及韵味。所营造出的唯美景观都是自然而然地从心底深处真实地流露出的美感，

在别墅的外墙都覆上了不同面积的绿色的植物。植物覆盖建筑外墙不但充分体现植物的了降低了室内的温度，节省了能源损耗，减少了对环境的污染。同时人居住在建筑里，外墙居住着多样的植物群落和微生物，动物群落，体现出设计师对人与其他生物，人与自然和谐共生的理念。

发现趋势 篇3

关键词：资源发现,资源获取,现代图书馆,发展

在用户需求不断增长以及图书馆发展的推动下, 资源发现系统逐渐被引入到图书馆服务机制中, 并且形成一定的发展规模。传统的资源获取形式已经很难满足用户的需求, 随着Web3.0环境不断深入开发, 各种商业网站的影响逐渐加深, 资源获取更加简单便捷, 创新学习理念的发展, 使得图书馆业务核心的资源获取已经难以满足用户需求, 因此图书馆亟需开发可以替代资源获取的新的资源服务入口。

一、现代图书馆资源获取向资源发现的转变分析

1. 资源获取方式分析。

在现代图书馆发展中, 馆藏资源发生了很大的结构性变化, 特别是电子资源的数量与质量都发生了很大的改变, 占据现代图书馆资源比重的半壁江山, 其资源获取主要通过两个途径:

第一是直接购买资源, 图书馆资源主要从购买、资源自建和共享、网络资源等途径获取, 网上传统的文献资源包括图书、期刊、技术报告、专利、会议文献、学位论文、标准文献。网上图书资源则主要包括网上中文数字图书和网上外文数字图书, 网上期刊资源包括中文期刊数据库和外文期刊, 外文期刊又包括综合性与专业性两种。图书馆通过搜索引擎、网络资源导航、机构网站或资源网站和专业数据库等方式获得信息, 鉴于网络资源具有共享、广泛的特点, 图书馆直接购买书籍、网络资源达到共享目的。

第二是利用网络引擎充分发挥各大网络引擎的作用, 为现代图书馆资源的获取开拓了新的方法。利用网络引擎首先是通过搜索引擎获取信息, 包括综合搜索引擎与专用搜索引擎, 综合搜索引擎如百度、谷歌、雅虎等, 而专用搜索引擎主要用于学术资源、电子邮件、图像信息、服务器等, 例如中文学术网、化学之门等;其次是通过网络资源导航获取信息, 例如中科院国家科学数字图书馆、上海交通大学图书馆、国家科技图书文献中心等;再次是利用机构网站和专业网站搜索专业信息, 例如中国知识产权局网站、美国科学信息门户、中国标准服务网等;最后是利用专业检索工具, 包括国际联机检索系统、大型数据库。各大网络搜索引擎的发展为图书馆资源的获取提供了最佳途径和有利条件。

2. 建立资源发现系统的必要性和困难分析。

现代图书馆所拥有的大量资源都是通过各自的服务系统来对读者进行服务, 其整合资源和资源搜索的功能虽然不断增强, 但是在一定程度上仍然无法形成完整的体系, 对于用户的需求、利用以及图书馆的管理都是发展的瓶颈。用户需求亟需建立起一个能够有效消除资源之间隔阂的资源发现系统。现代图书馆的一大发展趋势正在于可以为建立起集中索引仓储, 通过更加简单的搜索框架实现资源查找, 为读者提供更加合适的信息资源。

目前图书馆主要采用联邦搜索、统一认证以及链接解析系统等方式来改善这一情况, 但是对于资源的发现仍然存在很大的阻碍, 我国资源发现系统的研发仍处于初步探索阶段, 没有形成系统的服务体系, 如有些搜索引擎不提供浏览功能, 对于虚拟与实体资源之间不能实现统一整合。由于图书馆服务系统的开发商与图书馆之间存在稳定密切的联系, 因此在合作开发过程中, 对于用户的需求以及图书馆的发展趋势有着直接影响, 开发资源发现系统将能够有效地与现代图书馆的发展趋势相结合。

3. 资源发现系统概述。

国外现代图书馆已经推出了不少资源发现系统, 但是我国图书馆对于资源发现方面的开发研究仍然存在一定的滞后性, 大规模集中索引是判断资源发现系统发展的一个重要因素, 特别是对于联邦搜索技术的升级问题, 有着紧密的联系。资源发现系统需要具有一定的资质, 包括海量的元数据和先进的搜索技术, 目前主要存在资源发现系统, 其一是由数据库生产商推出的系统, 其二是由图书馆集成系统开发商推出的。前者拥有大量的数据资源, 对于文摘、索引和全文数据库都有着较为广泛的影响力, 而后者一般不具有自己的数据资源, 但是对于开放标准更加积极地采用, 重视资源的开放和包容, 在内容上保持中立, 并且其优势体现在资源搜索技术上, 特别是大型集中索引[1]。

二、现代图书馆资源获取到资源发现的发展趋势分析

1. 获取不同格式资源的改变。

从资源获取到资源发现的过程中, 电子期刊、图书等纸质形式的基础资源作用逐渐弱化, 而音频、视频和图像等多媒体资源不断兴起, 对于这些资源进行合理利用, 采用更加丰富生动的形式为用户提供信息和知识, 通过更加灵活的表达方式, 逐渐提高用户的满意度。对于目前图书馆中仍大量存在的文本类资源, 需要通过多媒体资源进行开发, 实行多媒体资源的集成, 使得各种格式的资源得到公平的对待与揭示[2]。

2. 内容索引的深层次发展。

资源发现不能局限于元数据集中索引, 而应该更加重视相关度排序上。特别是对于全文的深层次检索应该逐渐加大重视程度, 许多服务提供商在全文检索上设置访问权限, 通过预处理可以有效地建立集中索引, 对于全文文献进行深层次的索引, 有效地提高准确度。用户在使用过程中, 应该将文献中每一个词或词组都当成检索点, 突破关键词、题目等有限的检索点, 提供全文索引或检索。

3. 移动服务的不断完善。

如何在现代网络环境中将资源与服务面向用户是现代图书馆发展的重要趋势, 对于资源发现系统来说, 推出移动服务是非常关键的, 目前在这一方面的服务仍然存在许多不足, 并且功能不齐全, 在往后的发展中应该对其进一步完善, 使得用户能够通过移动设备访问图书馆资源与服务, 有效的提高用户的满意度, 将资源发现作为图书馆的重点工作之一。

4. FRBR化显示的创新。

FRBR化显示是指在传统书目记录的扁平机构基础上, 进一步发展为清晰的结构化框架。由于现有的资源发现结构不利于解释各种资源条目之间的复杂关系, 而在将来的发展中应该更多的借鉴FRBR的原理, 有利于作品的表达、载体的体现以及各个单件的关系说明, 可以有效提高用户资源利用效果。

5. 云计算平台的应用。

作为一种新型的计算机和网络技术, 云计算可以将计算应用与新型资源整合成为一个具有强大计算能力的系统, 利用云计算, 资源发现系统可以为用户提供更加优质的服务, 不仅可以扩大资源发现的范围, 并且对于图书馆所欠缺的资源可以有效地实现共享。将图书馆与云计算平台相连接, 不仅可以实现软硬件的更新换代, 并且有效地节约了资源成本, 更加注重用户需求与图书馆的管理, 在此过程中可以有效地减少资源浪费, 人力物力和财力的投入也可以得到有效的控制。目前存在多种基于云计算来提供服务的方式, 云计算向图书馆用户提供服务是现代图书馆发展的一个重要趋势[3]。

三、现代图书馆资源发现的技术分析

1. 资源发现的逻辑结构。

作为用户交互的前端, 资源发现系统是用户检索和获取资源的单一入口, 资源发现应该是分布式的、海量的信息结构, 并且不断从异构到有序发展。资源发现的基础是数据集合层, 从分布、异构的系统中获取海量数据, 集合后作为系统的最底层。以商业协议为基础, 通过一定的方式收集海量数据, 并且将各种类型的数据汇聚在一起, 实现多样化格式的内容丰富的基础系统。对于搜集的海量异构数据要进行预处理, 包括数据格式的规范化、合并、去重等, 对于系统中多种来源的数据进行对比分析, 有效地丰富各种数据内容, 通过搜索引擎来对有序化的数据层进行预索引。对于数据层进行有序化后, 应该进行有序展示, 包括两方面内容, 其一是建立与搜索引擎相一致的分面展示, 对于海量搜索结果进行梳理, 其二是对于Web2.0或2.3的技术的友好展示, 为用户提供更加灵活和便捷的服务。特别是可视化技术在有序展示层的应用具有更大的优势, 更加直观、形象地引入新技术, 有效地实现资源发现系统与用户之间的视图互动。

2. 资源发现的核心模块。

资源发现的核心模块主要包括四大内容。首先是读者界面, 这是与用户进行直接交互的模块, 是用户对话的窗口。对于资源发现系统的读者界面要坚持以下三个原则, 贯穿简单的检索理念, 提供单一的检索框;对于处理结果要进行灵活的处理和展示;最后, 必须与时俱进, 与Web2.0及Web2.3技术相结合, 创建丰富的交互性体验。搜索引擎主要由爬行器、索引生成器以及查询检索器, 搜索引擎对于快速索引提供更加丰富的数据仓储, 能够有效地支撑分面查询。发布平台是对于多种数据来源的一种处理模块, 对于多元数据商的协议数据进行支持、上传、转换和同步。发布模块对于图书馆的开放程度由于系统的不同而有着显著区别, 有的完全透明, 有的由于数据规模存在差异而有着一定的区别。

资源发现系统对于现代图书馆用户来说重要性越来越强, 但是资源发现的减少仍然处于初期阶段, 仍然存在着价格、技术等方面问题, 如何解决这些问题, 制定符合现代图书馆发展趋势的资源发现策略, 是现代图书馆的重要任务之一。

参考文献

[1]黄丽娟.探析读者阅读行为提高期刊服务水平[J].江西图书馆学刊, 2006 (36) .

[2]张静.高校图书馆的用户需求与垂直信息服务[J].情报探索, 2006 (1) .