检索结果-内蒙古大学图书馆

第十二届全国体育科学大会

作者：王峰郑国华上海体育学院

研究目的:为进一步弘扬中国传统文化,有效推动太极拳的发展,本文依据网络提供的海量数据,从网民关注的共时性和历时性的视角出发,演绎太极拳的境内、外的关注热度,以期进一步优化太极拳传播路径,弘扬太极文化,宣扬中国价值理念。研究方... 详细信息

研究目的:为进一步弘扬中国传统文化,有效推动太极拳的发展,本文依据网络提供的海量数据,从网民关注的共时性和历时性的视角出发,演绎太极拳的境内、外的关注热度,以期进一步优化太极拳传播路径,弘扬太极文化,宣扬中国价值理念。研究方法:随着数据密集型科学发现即第四范式的到来,大数据科学逐渐成为科学研究的重要手段。因数据海量、易采集、多维度等优点,引起不少学者的关注和探索。谷歌和百度作为全球和国内最大的搜索引擎,他们根据网民的注册信息与关注行为分别构建了谷歌指数和百度指数,近年来,关于谷歌指数和百度指数研究成果多见于城市文化演绎、新闻舆论动向、旅游热点追踪、公共治理和体育赛事等方面,主要体现网民对事件、事物和事态的关注度,因此,借助网络大数据的观察,能为政策制定、行为导引和产品投放等提供更为精准地行动策略。因此,通过地理信息技术、信息编程技术等方法,对百度指数和谷歌指数中太极拳的关注指数进行了分析。研究结果:在全球范围上,表现以中国大陆为核心向周边地区、国家辐射,越来越多的国家和地区现象开始关注太极拳;在演进路径上,关注指数呈下降趋势;在搜索主题上,表现为以"Tai Chi"为中心,呈现出多样态特征;在相关关键词上,表现为"tai chi"占绝对优势,同时,得到了多国语言的关注。在国内,表现为空间地理上,搜索指数呈非均衡化的特征,低层级省市的占比较多;从性别与年龄结构上,表现无性别差异,但以老年人为主;从关注内容上,关注者主要是了解简单太极拳教程和好处,表现为太极文化发展产业的初级阶段;在媒体指数上,2017年是媒体报道的分水岭。基于关注指数对太极拳发展态势的现实表征为,虽然关注太极拳的国家和地区频仍,但网民对太极拳持续关注的热情却在下降;虽然国内外网民对太极拳检索的关键词无差别,但在关注的内容存在一定差别;虽然整体趋势呈下滑状态,但热点事件和跨界融合是太极拳关注指数上升的关键因素;虽然经济、政策的因素能形成对太极拳发展的外在推动力,但起决定性因素的依旧是文化因素;虽然太极拳产业化促进了太极拳的发展,但产业主导的盈利模式却挫伤了"太极人"的感情;虽然太极拳已走进校园,但依旧难以撕下运动项目属于老年人的标签。研究建议:基于上述分析提出了从以下六个方面推动太极拳高质量发展:(一)以文化互鉴为原则,以关注指数高的国家或地区为重点,积极推进太极拳的交流。(二)以跨界融合为理念,新媒体新技术为手段,打造太极拳传播的新视界。(三)以把关理论为支撑,媒介素养为重点,弘扬太极拳的正能量以科学发展观为导向,体医融合为目标,构建太极拳运动处方的新体系。(四)以学校体育为平台,课程体系为支撑,激发太极拳学习的新动力。(五)以文化传承为己任,文化自觉为基础,引领太极拳文化的新高地。研究不足与展望:百度和谷歌作为国内外最大的搜索引擎通过自身的算法分别构建了百度指数和谷歌趋势,虽然不尽完善,但在一定程度上为体现了网民的需求动态和状态,透视网络大数据能为太极拳的推广捕捉到相关信息,从而更好地推动太极拳的发展。基于大数据的分析,一方面彰显我国在太极拳传播中的全球主导地位,但另一方面传递出近年来太极拳发展无论是国内还是国外都呈现出式微的态势,造成这种现象的原因,在国内表现为地方政策、经济和文化等多因素的叠加所致;在国际上表现为文化霸权主义的横掠,东西方文化交流的不对称性所致。不过归根结底是太极拳"形"得太快而"神"未至,强调表面化、产业化的发展,忽略太极文化的培育,结果导致太极拳的关注者、学习者无法领略太极拳的真谛,从而难以保持长久的关注度。国内操行化、产业化的发展看似促进了太极拳跨越式发展,其最终是动摇了太极拳的文化根基,而缺失太极文化滋养的国外太极拳的推广更似无根浮萍难以生根,因此,以文化发展为内核是推动太极拳发展的根本动力。

关键词：太极拳百度指数谷歌趋势关注度

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决战夏日!400亿市场引关注

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纺织服装周刊 2024年第25期 20-20页

作者：董笑妍不详

泳装,这个超400亿的市场正在伴随夏季一起升温。根据谷歌趋势显示,“泳装”这一搜索关键词的热度自三四月起便逐渐攀升,至六月时达到峰值。当前的泳装市场不仅汇聚了几大泳装集群坚守阵地,更有不少时尚品牌跨界涉足,不断以新鲜卖点切入... 详细信息

泳装,这个超400亿的市场正在伴随夏季一起升温。根据谷歌趋势显示,“泳装”这一搜索关键词的热度自三四月起便逐渐攀升,至六月时达到峰值。当前的泳装市场不仅汇聚了几大泳装集群坚守阵地,更有不少时尚品牌跨界涉足,不断以新鲜卖点切入市场,以不同产品理念博取消费者关注。那么,让我们一起来探索当下国内乃至全球泳装市场的最新发展动向。

关键词：泳装产品理念搜索关键词发展动向谷歌趋势时尚消费者

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基于风险感知理论与Google Trends数据评估新冠疫情以来海外公众对中医药的兴趣变化

基于风险感知理论与Google Trends数据评估新冠疫情以来海外公众...

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2021中国新闻史学会健康传播专业委员会年会暨第四届“医疗、人文与媒介:健康中国与健康传播研究”国际学术研讨会

作者：邵景院

海外中医药传播是中国文化"走出去"的重要组成部分。理解与认识新冠疫情之下海外公众对中医药兴趣的状况及变化有助于更好地探索中医药海外推广的模式。本研究基于风险感知理论、以Google Trends作为调查海外公众对中医药兴... 详细信息

海外中医药传播是中国文化"走出去"的重要组成部分。理解与认识新冠疫情之下海外公众对中医药兴趣的状况及变化有助于更好地探索中医药海外推广的模式。本研究基于风险感知理论、以Google Trends作为调查海外公众对中医药兴趣程度数据来源,旨在分析海外互联网搜索中与中医药相关的谷歌趋势信息,并探索其与新冠病毒死亡"风险感知"的关系。通过分析新冠病毒大流行前后Google趋势查询的搜索词对相关问题进行回答。分析表明,疫情以来海外公众对中医药的兴趣是变化状况较为复杂;海外各国对中医药具体项目类别的兴趣有增有减;不同国家公众对具体中医药项目(中医、刮痧、中药、针灸)的兴趣存在差异;俄罗斯、德国的公众在感知到新冠死亡健康风险时增加了对中医的兴趣,巴西公众对中药的兴趣也有增加;在感知到疫情健康风险的情况之下,多国公众并没有显著提升其对于中医药的兴趣。

关键词：中医药谷歌趋势风险感知海外兴趣

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“一带一路”的沿线国家和地区关注度——基于互联网大数据的时空分析和影响机制探讨

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社会学刊 2020年第1期 154-177+200页

作者：张柏杨贺光烨陈云松南京大学社会学院南京大学-约翰斯·霍普金斯大学中美文化研究中心

本文基于全球事件、语言和语调数据库以及谷歌搜索数据，运用词频分析、语义情感分析和计量方法，对“一带一路”的沿线国家和地区关注度与影响机制进行探讨。研究发现：“一带一路”的关注度指数在沿线国家和地区中呈现一定的层次性和... 详细信息

本文基于全球事件、语言和语调数据库以及谷歌搜索数据，运用词频分析、语义情感分析和计量方法，对“一带一路”的沿线国家和地区关注度与影响机制进行探讨。研究发现：“一带一路”的关注度指数在沿线国家和地区中呈现一定的层次性和差异性。从空间维度来看，关注度分布存在地缘集聚效应，且符合地缘临近优势假说；从时间维度来看，关注度趋势曲线表现出不同的变化模式。在“一带一路”关注度的影响因素方面，新闻媒体报道、文化因素与关注度均呈现显著正相关，而对华贸易和关注度之间关系并不显著。本文利用大数据方法实现了对沿线国家和地区民众的“一带一路”关注度的科学测量、可视化、比较分析和计量分析。

关键词： “一带一路” 关注度大数据谷歌趋势 GDELT

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大数据背景下预测研究及实例分析

大数据背景下预测研究及实例分析

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作者：王恺祺北京化工大学

学位级别：硕士

在大数据时代,各种因素（尤其是气象因素）已被应用到PM2.5浓度预测中,并揭示了时间尺度上的明显差异。为了捕捉与PM2.5相关因素复杂的多尺度关系,提出了一种新的多因子多尺度预测方法。采取了三个主要步骤:（1）多因素分析,通过统计检... 详细信息

在大数据时代,各种因素（尤其是气象因素）已被应用到PM2.5浓度预测中,并揭示了时间尺度上的明显差异。为了捕捉与PM2.5相关因素复杂的多尺度关系,提出了一种新的多因子多尺度预测方法。采取了三个主要步骤:（1）多因素分析,通过统计检验选择预测因素;（2）多尺度分析,通过多元经验模态分解提取尺度对齐分量;（3）PM2.5预测,包括每个时间尺度的个体预测和跨不同时间尺度的整体预测。实证一研究的重点是沧州的PM2.5,沧州是中国空气污染最严重的城市之一,并表明拟议的多因素和多尺度学习范式在统计上优于其相应的原始技术（无多因素和多尺度分析）,半改进变体（具有多因素分析或多尺度分析）以及相似的对应模型（具有其他多尺度分析）。实证二研究的重点是印度首都新德里的PM2.5,详尽的介绍了所构建的考虑了谷歌趋势的多因子多尺度模型。同时,将模型与其他基准模型,即原始型（无多因素和多尺度分析）、无谷歌趋势的半改进变体（具有多因素分析或多尺度分析）、考虑谷歌趋势的半改进变体（具有多因素分析或多尺度分析）和无谷歌趋势的多因素多尺度模型做了系统性的比较分析,实证结果表明:使用本文提出的考虑了谷歌趋势的多因子多尺度模型再PM2.5预测方面取得不错的结果。

关键词：空气质量预测多尺度分析气象因素谷歌趋势多元经验模态分解

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基于Google Trends的中国白酒国际关注度研究

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酿酒科技 2020年第5期 105-109页

作者：薛广召唐勇依来阿支成都理工大学旅游与城乡规划学院四川成都610059

基于谷歌趋势工具,以“搜索热度”作为中国白酒国际关注度的衡量指标,对中国白酒等不同酒类进行关键词搜索。结果表明,2004—2019年间,中国白酒相关的4个英文关键词总体关注度不高,其中“Chinese Spirit”搜索热度高于其他3个;中国白酒... 详细信息

基于谷歌趋势工具,以“搜索热度”作为中国白酒国际关注度的衡量指标,对中国白酒等不同酒类进行关键词搜索。结果表明,2004—2019年间,中国白酒相关的4个英文关键词总体关注度不高,其中“Chinese Spirit”搜索热度高于其他3个;中国白酒关注度远小于波尔多葡萄酒和苏格兰威士忌,稍低于日本清酒,且不同酒类的关注区域存在显著差异。研究结论揭示了中国白酒国际关注度的对比性特征,有望为中国白酒文化的国际传播提供参考。

关键词：中国白酒谷歌趋势关注度

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分析网络搜索数据可以帮助预测和响应新冠疫情

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数据分析与知识发现 2020年第10期4卷 69-69页

作者：本刊讯不详

近日,发表在Mayo Clinic Proceedings上的一项研究表明,在谷歌趋势上的关键词搜索与美国部分地区的新冠疫情爆发之间发现了强烈的相关性。而且,某些地区在首次报告病例之前的16天研究人员就观察到了这些相关性。“我们的研究表明,谷歌... 详细信息

近日,发表在Mayo Clinic Proceedings上的一项研究表明,在谷歌趋势上的关键词搜索与美国部分地区的新冠疫情爆发之间发现了强烈的相关性。而且,某些地区在首次报告病例之前的16天研究人员就观察到了这些相关性。“我们的研究表明,谷歌趋势中有疫情爆发之前的大量数据,并且,通过预测和分析,这些数据可用于更好地分配检测、个人防护设备、药物等资源,”研究人员表示。前人的研究已经指出,互联网数据分析在诸如H1N1和中东呼吸综合征等先前疫情的早期预测中能起到一定的作用。与传统方法相比,使用互联网数据分析方法有很多好处,此外,本项研究表明,两种方法的组合可能更有效。

关键词：关键词搜索数据分析方法早期预测个人防护设备网络搜索数据 H1N1 谷歌趋势疫情爆发

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俄罗斯与中国口蹄疫疫情的综合监测与预警

俄罗斯与中国口蹄疫疫情的综合监测与预警

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作者：王剑英上海大学

学位级别：硕士

口蹄疫（Foot-and-mouth disease,FMD）是一种高度传染的牲畜疾病,自然发病率和死亡率都很高,曾多次在世界范围内爆发流行,严重危害动物健康和农牧业生产。口蹄疫的已有报道多集中于病毒结构和检测方法,而疫情的爆发预测与风险评估常被... 详细信息

口蹄疫（Foot-and-mouth disease,FMD）是一种高度传染的牲畜疾病,自然发病率和死亡率都很高,曾多次在世界范围内爆发流行,严重危害动物健康和农牧业生产。口蹄疫的已有报道多集中于病毒结构和检测方法,而疫情的爆发预测与风险评估常被忽略。鉴于此,本论文通过机器学习和风险评估法构建了俄罗斯口蹄疫的风险预警模型,从而预测俄罗斯口蹄疫的爆发并量化口蹄疫的风险;使用空间自相关、标准差椭圆等方法分析了俄罗斯、蒙古、中国口蹄疫爆发的聚集情况和传播特点,从而研究俄罗斯与其农畜产品贸易国之间口蹄疫爆发的相互影响。在此基础上,通过分析中国口蹄疫爆发分布的特点进一步研究俄罗斯口蹄疫疫情对中国疫情的影响。此外,以口蹄疫病毒VP1基因保守区序列为模板设计探针序列,构建了荧光探针-氧化石墨烯（Graphene Oxide,GO）检测法以加强海关口岸对于口蹄疫的早期检测,减少经济损失。本论文主要的研究内容及结论如下:1 俄罗斯口蹄疫疫情的爆发预测与风险评估根据2005～2014年俄罗斯口蹄疫实际爆发数和口蹄疫关键词谷歌趋势数的Pearson和Spearman相关性系数,采用Ranker变量筛选法结合62种分类器构建了俄罗斯口蹄疫的定性预测模型。结果显示变量数目为8和15构建的分类模型灵敏度、特异性和准确性都达到了60%以上。其中以Complement NaiveBayes为分类器构建的模型效果优于其他分类器,其灵敏度、特异性和准确率分别达到60.00%、72.00%和70.00%,表明该分类器构建的定性预测模型具有较好的预测能力,可应用于实际口蹄疫爆发的监测。在俄罗斯口蹄疫爆发定性预测模型的基础上,以俄罗斯监测区的活体牛为研究对象,通过五层风险路径（情景树）构建了口蹄疫疫情定量风险评估模型;以俄罗斯监测区口蹄疫防控措施为研究对象,通过疫病防御措施评分表构建了口蹄疫防控措施的半定量风险评估模型。经过10,000次蒙特卡罗模拟抽样后,定量风险评估模型输出结果显示俄罗斯监测区牛感染口蹄疫的概率为7.22×10-7（p）。从俄罗斯监测区出口牛中至少一例感染口蹄疫概率为0.0316（q）。俄罗斯每年出口的39530～50576头牛中预计感染口蹄疫的数量为0.0325头（e）,表明俄监测区出口的牛依然存在携带口蹄疫的风险。半定量模型计算结果显示,俄罗斯口蹄疫防御系统存在一定风险,风险概率为1.84×10-5。基于联合国粮食及农业组织官网提供的2010～2018年中国、蒙古和俄罗斯口蹄疫的爆发数、爆发病例数以及爆发地理坐标,通过疫病流行性分析、空间自相关分析、热点分析以及标准差椭圆分析对中、蒙、俄三国口蹄疫的爆发进行时、空聚类分析以及传播特点的研究。结果显示9月为中、蒙、俄三国共同的口蹄疫爆发高峰月;三个国家口蹄疫爆发在空间上的聚集年份不一致,且热点分散,三国边境未出现显著的热点;此外,三国口蹄疫的传播方向为西北—东南传播,口蹄疫爆发的平均中心多位于中国,表明三个国家口蹄疫爆发虽然存在时间和空间上的集群模式,但相互之间并无显著的相关性且中国是三个国家中的口蹄疫爆发重疫区。2 中国口蹄疫疫情聚类分析与口蹄疫病毒的早期检测使用季节流行性分析,空间自相关分析等对2010～2018年中国口蹄疫的爆发进行了较为全面的时间、空间聚类分析并利用爆发区的标准差椭圆和平均中心移动轨迹判断疫病的整体传播趋势。结果显示中国口蹄疫疫情主要集中在每年的上半年,3月与5月是口蹄疫的高频爆发月;中国口蹄疫疫情在空间上存在显著的聚集分布,且西藏、宁夏等地是口蹄疫集中爆发的热点区域,中国边界线上基本不存在大范围的爆发热点,表明中国口蹄疫的爆发受本国内部如气候、温度等因素影响较多,受外部因素影响较少。此外,以口蹄疫病毒VP1基因保守区序列为靶标设计了探针序列,将靶标DNA修饰荧光基团后作为能量供体,氧化石墨烯作为能量受体,建立了口蹄疫的荧光探针-GO检测法。并将其与传统口蹄疫检测法SYBR Green Real-Time PCR进行比较以确定该方法的可行性。实验结果表明,与SYBR Green Real-Time PCR相比,荧光探针-GO检测法灵敏度更强（50 nM）,步骤更简单,基本不存在假阳性,更适用于口岸口蹄疫病毒的快速检测。

关键词：口蹄疫时空聚类分析蒙特卡罗模拟谷歌趋势机器学习荧光探针-GO

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使用Google趋势预测旅游需求

使用Google趋势预测旅游需求

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作者： CLAUDE UWIMANA 北京交通大学

学位级别：硕士

通过网络爬虫获取网络空间数据以分析和预测物理世界的宏观事件是近年来十分重要的研究方向。本论文面向旅游业需求研究了如何利用谷歌趋势统计的网络搜索信息来预测物理世界的真实游客数量。世界各地的旅游业在迅猛发展中:荷兰的旅游... 详细信息

通过网络爬虫获取网络空间数据以分析和预测物理世界的宏观事件是近年来十分重要的研究方向。本论文面向旅游业需求研究了如何利用谷歌趋势统计的网络搜索信息来预测物理世界的真实游客数量。世界各地的旅游业在迅猛发展中:荷兰的旅游业占国民生产总值的9%,其首都阿姆斯特丹是一个非常美丽的城市,有着郁金香、沟渠、游艇和各种展览馆。有许多著名的画家都生活在阿姆斯特丹,游客可以在这里的画廊里发现许多备受赞誉的杰作。阿姆斯特丹的旅游业对整个荷兰的经济发展贡献很大。因此,准确预测阿姆斯特丹的游客数量具有重要的实际意义。本文的研究思路是利用谷歌趋势信息来预测阿姆斯特丹的旅游业需求。具体的,我们利用Touristjourney对搜索查询词进行拓展和筛选,然后通过GoogleSearch Query利用谷歌趋势Google Trends返回的与查询词相关的搜索统计信息分析真实游客数量的相关性并训练得到隐马尔科夫模型;在测试阶段,将搜索参数归集到Google Trends中,获得查询词列表和对应的Google Trends信息,进而通过训练的隐马尔科夫模型进行游客数量预测。这项研究发现,谷歌趋势提供的信息对于确定阿姆斯特丹的旅行者数量是有价值的,通过使用合适的关键词和对应的谷歌趋势信息,本文所训练的隐马尔可夫模型可以较好地预测CBS Statline(2018)中的旅游者数量。在使用本文所提出的模型时,研究人员需要利用与阿姆斯特丹旅游业相关的搜索查询(关键词),利用谷歌趋势编程接口(API)提取相应搜索统计信息,进而应用我们提出的隐马尔可夫模型,预测阿姆斯特丹旅行者未来一个月的数量。以下个月到达阿姆斯特丹的游客为目标,通过google趋势信息索引中的日期、游客数量、区域三个数据参数进行预测,得出的结果为阿姆斯特丹游客数量。从2016年5月29日到2018年12月31日,共有来自五个国家(英国、德国、法国、比利时、瑞典)的265307名搜索者,使用了六个预测性搜索查询(分别为:“阿姆斯特丹、阿姆斯特丹酒店、访问阿姆斯特丹、旅行阿姆斯特丹、城市之旅阿姆斯特丹、假日阿姆斯特丹”)。利用隐马尔可夫模型对阿姆斯特丹的旅游人数进行了训练和测试。由于HMM的性能可以通过覆盖范围的参数来调整,因此我们在1.0和0.1之间设置了3个值来评估HMM,较小的CB值意味着HMM对预测输出的限制更大,从而导致较小的错误率。与现有的两种方法,即向量自回归(VAR)和人工神经网络(ANN)相比,我们所提出的HMM方法获得了最佳结果。使用谷歌查询趋势实时预测旅游数据的优势在于:首先,查询趋势可以使用最新信息,直到预测计算的前一天,在这种情况下,相对于官方统计发布的滞后数据,具有很高的实时性;其次,查询趋势信息覆盖面更完整,相比传统统计信息聚焦某个局部,查询趋势信息可以从多个角度进行辅助分析。我们对CBS上阿姆斯特丹游客的真实数据进行的实验表明,本文所提出的基于谷歌查询趋势的隐马尔科夫HMM方法不仅优于传统方法,而且为旅游预测提供了更多的可控性。

关键词：社交媒体文本挖掘谷歌趋势旅游预测隐马尔可夫模型

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基于网络大数据分析工具的数字图书馆主题研究

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图书馆论坛 2018年第2期38卷 103-110页

作者：赵嘉文杨九龙西北大学公共管理学院

文章利用百度指数、谷歌趋势等网络大数据分析工具,以及基于bootstrap的改良灰均值生成方法,以"数字图书馆"为主题,对2011-2017年相关大数据进行调查分析,并选取"电子图书馆"为关键词进行对比研究。研究建议:应利... 详细信息

文章利用百度指数、谷歌趋势等网络大数据分析工具,以及基于bootstrap的改良灰均值生成方法,以"数字图书馆"为主题,对2011-2017年相关大数据进行调查分析,并选取"电子图书馆"为关键词进行对比研究。研究建议:应利用移动平台延伸数字图书馆服务,加强对数字图书馆的宣传报道,改变公众对数字图书馆的刻板印象。

关键词：数字图书馆大数据百度指数谷歌趋势

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