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传统的专家识别系统大多采用一组带权重的关键词来表征专家的专长,然而这种基于关键词的专长描述不足以概括专家的研究主题。提出基于领域本体概念的专长表示方法,通过构建相应的领域本体来描述领域核心概念和概念间关系,利用谷歌距离来计算关键词到本体概念的语义相似度,完成关键词到概念的映射,从而得到基于本体概念的专长表示。 相似文献
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[目的/意义]国家政府、大中型企业以及研究机构面对技术难题,如何找到合适的专家是迫切需要解决的问题。面对需要运用多学科知识来解决的综合性复杂难题,寻找到多专长专家显得尤为重要,寻找合适的方法识别出多专长专家是本研究的目的。[方法/过程]利用专家所发表的学术论文数据,通过抽取专家有代表性的研究专长特征,基于TFIDF加权的重叠K-means聚类算法对专家进行重叠聚类划分,挖掘出专家的多个研究专长,进而识别出多专长专家。[结果/结论]研究结果表明TFIDF加权的重叠K-means聚类算法在查准率、召回率和F值上有良好的表现,可以识别多专长专家。 相似文献
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[目的/意义]基于学术授信思想提出一种能够衡量图书学术影响力的指标--图书Z指数。[方法/过程]根据图情领域高影响力（h指数≥5）学者名单,从CSSCI采集这些学者的图书被引信息,利用批量统计法计算全部相关图书的Z指数,并从作者、出版社、机构等视角进行实证研究,证明图书Z指数的有效性与应用价值。[结果/结论]将Z指数应用于图书评价,可以描述高影响力施引者的数量和学术地位,为评估不同图书的学术影响力提供较为精细的测度工具,在学者、机构影响力评价方面也有一定的应用价值。 相似文献
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[目的/意义]传统的关键词自动抽取将摘要看成一个整体,常以候选词的出现频次等非语义信息构建特征,并未考虑学术文献摘要中目的、方法、结论等各个结构功能语义蕴含的差异性。本文以中文文献为研究对象,探讨候选词所在的结构功能域对关键词抽取的影响和作用。[方法/过程]本文将文献标题和摘要文本共分为4个结构功能域,在传统的词频、词长、词跨度等基准特征上,融合了基于BERT的语义特征和结构功能特征,并以不同的特征组合方式,使用图书情报领域的中文学术文献,基于分类模型进行关键词自动抽取实验。[结果/结论]实验结果表明,融合结构功能特征后,关键词抽取效果整体提升了6.82%,证明了学术文献摘要结构功能的识别形成的结构功能特征对关键词抽取效果的提升有良好作用。 相似文献
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国内图情学者历时h指数研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]针对h指数难以反映学者动态学术影响力问题,为描绘学者不同时段学术影响力动态变化提出附加时间限制的改进指标——历时h指数（TDh指数）。[方法/过程]采集国内图情领域期刊的CSSCI被引数据,采用批量统计法计算全部学者多个时段的TDh指数,以实例论证TDh指数的合理性及应用价值。[结果/结论]TDh指数可描绘学者在学术生涯不同时段的影响力波动情况,研究者可根据不同学术群体的影响力升降情况发现领域新秀及热门研究,并从宏观上观察领域研究主题的兴衰及热点变迁。 相似文献
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[目的/意义] 针对本文作者为了对敦煌壁画图像蕴含的信息进行语义描述、揭示与标注而提出的层次性图像语义描述框架(SDFDI),采用内容分析法验证其合理性。[方法/过程] 以中国知网、维普数据库和万方数据库中的237篇敦煌壁画图像研究文献为样本,借助人工编码,统计非语义A类信息、基本语义B类和C类信息、复杂语义D类信息的分布情况以及其与SDFDI框架的匹配率。[结果/结论] 统计结果显示,在敦煌壁画研究文献中,这4类信息呈现正态分布,匹配率也说明SDFDI框架可以作为图像深度语义标注的参照基准。 相似文献
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[目的/意义]提出一种基于专家个体多维特征刻画的电子政务项目评审专家组推荐方法,提升专家组间项目评审的一致性水平。[方法/过程]以专家个体的长期评审意见为数据源,利用意见挖掘技术实现知识元识别与情感极性获取;构造专家的领域知识结构并动态迭代更新;利用统计分析刻画专家知识水平、评审深刻性、情感风格、领域专长特征,实现基于科学计量的专家特征刻画并以此为基础进行专家组合的推荐。[结果/结论]本文的方法注重专家组的多维特征均衡,对电子政务项目评审具有很好的问题针对性,并在实践中取得了良好的应用效果。 相似文献
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[目的/意义]在海量网络新闻和微博等新媒体文本中自动识别网络热点话题并抽取有意义词串来描述热点事件,对自动识别和描述网络舆情具有重要的研究意义。[方法/过程]在现有热点描述词抽取方法中,利用关联规则或多元词组合方法在抽取过程中存在噪音词较多和特征词语义被放大或转移等问题。本文提出一种基于复合词生成的描述词抽取方法,在所提取的语义更为精确的描述词集合上使用一趟聚类算法对新闻文本进行聚类,自动识别网络热点话题并对热点话题进行排名。[结果/结论]对腾讯新闻事件文本数据集所做的实验结果表明,本文所提出的方法较传统的词特征抽取方法在聚类结果上具有更好的话题簇识别能力和簇描述能力。 相似文献
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[目的/意义] 由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法/过程] 提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果/结论] 通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。 相似文献
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[目的/意义]分析学术文本可读性特征对Altmetrics分数的影响,为推动学术思想的交流、传播提供实践参考。[方法/过程]以WebofScience数据平台上中国学者2019年发表的126304篇学术论文摘要文本为研究对象,采用三种可读性公式及五种语言复杂度指标对其可读性特征进行衡量,并进一步通过OLS回归分析验证不同可读性特征对Altmetrics分数的影响。[结果/结论]研究结果发现,中国学者发表的学术论文摘要文本整体可读性较低,不同学科之间存在明显差异。与此同时,不同的可读性特征也会在一定程度上影响学术论文的Altmetrics分数,即影响学术成果在社交媒体平台上所能获得的公众关注度。研究结论有助于指导中国学者利用不同的语言特征提升其英文学术写作的可读性,并为推动中国学术思想在国际领域的传播提供实践依据。 相似文献
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[目的/意义] 针对笔者此前提出的标签相关性判断策略进行优化,以提升策略的召回率,从而更好地支持标签应用研究与实践。[方法/过程] 为提升策略的召回率,以标签与认知的基本关系为基础,提出一种基于相对频次的改进策略,并以社会化标注社区"豆瓣电影"的675 351位用户的标签数据为例进行实验,以验证策略的效果。[结果/结论] 结果显示,该策略使得标签相关性判断的效果得到了显著改善。其中,对于频次不小于5的标签,策略的召回率大幅提升,由79.63%升至89.36%;准确率虽有略微下滑,由93.33%降至92.02%,但仍保持在较高水平。 相似文献
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[目的/意义]提出一种基于开放同行评议的学者影响力评价方法,即通过归纳收敛开放同行评议内容,形成能够表征学者不同层面影响力的多个标签簇,从而从质量层面多角度探索学者影响力,并验证所提方法的有效性。[方法/过程]调研分析国内外现有学者影响力评价方法,在此基础上,设计构建基于开放同行评议的学者影响力评价方法,并以开放同行评议平台F1000为例,进行实证研究和对比分析。[结果/结论]基于开放同行评议的学者评价方法是一种新的评价角度,实现了对学者的多角度评价,增加了学者影响力的饱满度和辨识度。分析表明,该方法与文献计量评价方法不具有显著相关性,可以作为对传统评价方法的一种补充。传统的定量分析与开放同行评议方法的结合将是未来学术评价的发展趋势。 相似文献
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[目的/意义]探讨学者关联数据集的定位及其构建方法,以期为学科发展、学者评价与信息共享利用提供便利。[方法/过程]在阐释现有机构知识库内涵基础上,分析学者关联数据集之功能特点,并以我国图书情报领域为例,通过开源软件D2R发布该领域学者的关联数据集。[结果/结论]学者关联数据集不同于机构知识库,它以所属学科领域的学者为数据起点,以网罗一切相关信息资源,并以完全开放、关联与共享的方式提供知识。在学者关联数据集的构建与发布过程中,重点需克服实体URI定义、作者重名、专著与网络学术记录难以采全等问题。 相似文献
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[目的/意义]学术评价对整个学术生态系统的发展具有重要意义。以影响因子和谷歌学术指标为视角,跟踪国内外学术评价指标发展的新动态,思考和探索学术评价指标优化发展的可能方向。[方法/过程]分别选取h5指数排名前50的中英文出版物并查询对应影响因子,分析并检验h5指数与影响因子的关系;对比中英文出版物在学科分布、时间范围、"被引"统计标准等方面的异同和优缺点,总结学术评价指标应考虑的诸多因素。从评价主体、评价对象等维度对网络环境下新的学术评价方式进行探索,对Altmetrics、RCR、PubPeer的创新性学术评价实践进行案例分析。[结果/结论]学术评价体系系统而复杂,与学术出版、交流与传播、保存利用等各环节密切关联,科学合理的评价体系应平衡数量与质量、保持客观中立、兼顾内容与形式,应分层次、多维度、全方位进行学术评价。 相似文献
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[目的/意义] 为提高标签质量，优化社会标注系统的信息服务提供依据，从用户在社会标注系统中与其他用户交互的视角，探讨不同交互特征用户的标注行为差异。[方法/过程] 以豆瓣读书作为社会标注系统研究样本，从标签数量、标签结构、标签语义、标注动机和活跃度五个角度研究豆瓣用户标注行为的分布特征；使用用户的关注人数、被关注人数和使用年限表征其在社会标注系统中与其他用户的关联和交互程度，通过差异性分析探讨不同交互特征用户标注行为的差异，并通过多元回归分析研究交互特征对这种差异影响的程度。[结果/结论] 实证研究表明，不同交互特征的用户间的社会标注行为存在显著差异：与其他用户交互比较强的用户标签数据集包含更多的标签，关注其他用户越多的用户和被越多用户关注的用户所使用的标签数量越多；使用豆瓣读书年限越长的用户，其平均标签长度和标签重用率越大，而其与其他用户的关注关系对其标签平均长度和标签重用率的影响不大；用户的特殊语种标签比受用户的使用年限影响很大，但一个用户被多少人关注不会显著的影响其特殊语种标签比；关注其他用户越多的用户在标注系统中越活跃。由此可见，社会标注系统可以采取措施加强系统中用户间的交互，通过用户间的相互作用规范用户的社会标注行为，从而提高标签质量。 相似文献
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[目的/意义]本文通过对2019年国际数字图书馆联合会议(Joint Conference on Digital Library,JCDL)的录用论文进行整体回顾,梳理了本届年会的最新研究成果与学科发展动态,以助国内图情领域学者更好地了解本届年会成果,把握国际数字图书馆领域研究的前沿热点问题。[研究设计/方法]采用文献综述的方法进行研究。[结论/发现]本届年会更加关注数字图书馆如何通过多源数据的融合、数字人文馆藏资源的利用等实现信息服务深度融合;数字图书馆如何通过海量大数据挖掘与利用、用户行为分析提升其服务水平;如何通过对学术文本资源深入挖掘,实现信息计量学在学术评审、学术评价等方面的创新应用。[创新/价值]本文揭示了国际数字图书馆领域的最新发展态势,展望了未来数字图书馆领域的学术前沿方向。 相似文献
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[目的/意义] 在社会化标注系统中，标签质量往往关乎用户对网络资源的分类、查询、浏览、获取等使用体验，确定影响标签质量的关键因素有助于进一步优化社会化标注系统的资源组织核心功能。[方法/过程] 以社会化标注系统的标签为研究对象，从标注主体、标注客体、标注环境、标注动机、标注方式、标注产物等维度入手重构标签质量影响因素模型，尝试探究影响社会化标签质量的关键因素，并运用问卷调查方法收集数据，结合有监督学习的随机森林算法，建立标签质量影响因素的决策树模型。[结果/结论] 结果显示，标注主体是影响标签质量的首要关键维度，主体的知识结构和认知水平、标注频度及其感知有用性对标签质量的影响突出；标注方式是影响标签质量的次要关键维度，标签推荐和规范标签提示是影响标签质量的重要因素。 相似文献
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