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[目的/意义]在提倡“文理交叉”的新文科建设背景下,识别跨学科潜在知识组合,并分析其合作方案的可行性,对于把握跨学科创新方向、推动学科转型与交叉融合具有重要意义。[方法/过程]基于多路径分析和全文知识提取,构建跨学科潜在知识组合合作潜力识别模型,从路径连通性、平衡性、有效潜在路径数三方面反映两知识的合作潜力,并以图书情报学“引文分析”领域为例,全文提取2016—2020年研究文献及其跨学科参考文献关键词进行实证分析。[结果/结论]实证表明,该模型能够通过多组已形成知识路径识别平衡性较好的跨学科潜在知识组合,并发现“引文网络—技术跨越”“相似度分析—激活函数”“聚类分析—扩散曲线”等识别结果具有理论合作可行性和实际应用价值。 相似文献
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[研究目的]为实现网络热点话题的在线检测,提升增量式聚类算法的聚类效果,提出了基于组合相似度的动态聚类算法,同时通过计算词熵实现主题词提取和演化跟踪。[研究方法]通过CIFG-BiLSTM-CRF模型实现文本的命名实体识别,计算文本与话题的实体相似度,再取文本词向量与话题中心余弦相似度的最大值作为词向量相似度,二者结合判断文本所属话题。在聚类过程中利用时间窗口策略实现话题中心和成员文本的动态更新。同时,计算文本词熵,生成话题的词熵和列表,实现话题主题词提取和演化跟踪。实验以新冠疫情新闻为数据实现话题在线检测,并展示了话题主题词的演化和跟踪过程。[研究结论]实验表明,与传统相似度计算方法相比,组合相似度能够获得更好的聚类效果,聚类过程中提取出的话题主题词也正确地反映了原始数据的热点话题内容。 相似文献
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[目的/意义]基于引文网络识别跨学科交流中承担中间人角色的跨学科知识,一方面有利于了解跨学科交流现状,另一方面为后续基于中间人识别跨学科相关知识、促进跨学科合作研究奠定基础。[方法/过程]基于中间人角色分类理论,提出跨学科知识交流的中间人角色分类;构建模型,识别目标学科在当前跨学科交流中各类当采跨学科中间人。[结果/结论]选择图书情报学领域影响力较大、跨学科程度较高的6种期刊数据为样本,研究发现：当采跨学科输入守门型中间人有语义相似度、条件随机场、国家安全、智库等;当采跨学科输出代理型中间人有KANO模型、特征分析、智慧图书馆、研究热点等;当采跨学科输入输出沟通型中间人有政策分析、区块链、信息安全、网络舆情等。 相似文献
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[目的/意义]探究跨学科引用对知识生长的刺激作用,识别跨学科引用有效促进知识生长的研究主题,对把握跨学科研究规律和方向具有重要意义。[方法/过程]文章从跨学科引用率、跨学科引用多样性、跨学科引用集中度3个方面构建跨学科引用度模型反映跨学科引用程度,构建主题研究热度模型反映知识生长,用相关性分析方法测度跨学科引用刺激知识生长的作用与程度,并以2001—2020年图书情报学前沿和稳定型热点研究主题为例进行实证分析。[结果/结论]跨学科引用对知识生长具有积极作用,并根据跨学科引用与主题研究热度相关性大小将研究主题分为有效、能够、不易促进知识生长3类,提出并验证一种估算刺激程度的方法。[局限]仅以图书情报学为例对模型进行检验,是否适用于其他学科尚待进一步验证。 相似文献
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[目的/意义]精准把握用户需求以引导企业高效开展产品创新,对企业实现可持续发展至关重要。对此,开展了用户需求导向下基于三级技术功效矩阵的产品创新机会识别路径研究。[方法/过程]首先,针对目标产品领域进行用户评论数据与专利数据的收集及预处理;其次,利用LDA主题模型对评论数据进行主题聚类以挖掘重点用户需求;再次,运用Stanford Parser自然语言处理技术从专利数据中提取SAO结构,从中识别技术词与功效词并分别进行主题聚类,以构建技术功效视角下的三级语义知识库;最后,以重点用户需求导航,并以三级语义知识库为数据源,构建三级技术功效矩阵,识别具有较高创新价值的产品创新机会。[结果/结论]结果表明,构建的产品创新机会识别路径能够为企业精准高效开展产品创新提供科学的决策参考依据。 相似文献
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[目的/意义]探索论文被引次数是否和论文内容即概念组合方式有关。[方法/过程]选取WoS数据库中的免疫学科,抽取其中高、中、低被引频次三种论文集合的主题词,分析各集合主题词频次分布的集中离散趋势。分别构建主题词共现网络,通过网络拓扑属性的分析,了解三种论文集合在概念组合方式上的异同,衡量非典型组合与新颖性的关系。[结果/结论](1)不同被引频次的文献集合在主题类型的分布和主题词分散程度上有较大差异。(2)高被引和中被引论文集的主题词共现网络具有小世界性,低被引论文集的主题词网络不具有小世界性。(3)高被引论文集的主题词共现网络比较紧密,且主题词非典型组合的比例要高于其他两种论文集。低被引论文集的主题词网络比较松散。论文的被引次数与其主题热度、主题之间联系密切程度以及主题之间组合方式相关。 相似文献
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[目的/意义]大科学时代,跨学科合作日趋普遍,准确把握跨学科相关知识配对成为跨学科合作研究的前提。基于学术社交媒体弱关系结构识别跨学科相关知识组合,一方面有利于科研人员选择跨学科研究方向;另一方面也是对科学文献数据识别结果的补充。[方法/过程]以科学网为样本来源,以图书情报学科为例进行实证研究。首先,通过用户好友链接关系,构建目标学科用户—跨学科好友用户关系网络;其次,基于学者博文筛选能够代表学者主要研究对象、问题或方法的研究主题作为知识节点,基于好友关系构建目标学科知识节点—跨学科相关知识弱关系网络;最后,构建合作潜力模型,识别最佳跨学科相关知识配对。[结果/结论]识别发现“高被引论文—生态学理论”“科研合作—波士顿矩阵”等是图书情报学跨学科合作知识组合,并分析它们的合作可能性与合作方向,验证模型的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]准确发现技术机会,对于企业抢占市场先机、降低研发投资风险、获取竞争优势具有积极的意义。[方法/过程]首先,从多源Web产品评论数据入手,在功能、情感分类的基础上,抽取产品功能关键词并创建需求度指标,融合专利数据构建产品功能—技术主题映射关系,确定技术创新领域;其次,将IPC大组作为基础知识单元,构建技术创新领域的知识网络,并引入Dijkstra最短路径算法挖掘潜在知识组合,创建集成多维指标的技术机会指数评价知识组合的可行性,进而发现技术机会;最后,以智能手机领域为例进行实证。[结果/结论]融合市场需求和知识组合可行性的技术机会发现方法能够在保障技术具有实际应用价值的同时提高准确性,为企业技术研发提供决策支持。 相似文献
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[目的/意义] 从关键词语义类型和学术文献老化两个维度出发挖掘学术论文价值,为学者推荐符合其研究需求并在时间维度上具有较大参考意义的学术论文。[方法/过程] 首先,将学术论文关键词按语义类型进行划分|随后,基于共现关系计算同类型关键词间相似度,基于关键词相似度得到论文在语义类型上的相似度|然后,借用文献老化思想,计算不同类型论文的时间价值|最后,结合论文在语义类型上的相似度及时间价值,生成论文推荐列表从而进行推荐工作。[结果/结论] 实证结果表明,使用该方法推荐的论文,一方面与学者研究方向相符|另一方面在时间维度上也具有较大价值,推荐的论文质量较高。 相似文献
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[目的/意义]知识通过跨学科引用输入目标学科,与目标学科知识合作产生跨学科知识生长点,刺激知识创新与生长。衡量跨学科知识生长点成长态势,有利于分析学科知识的交叉与融合、继承与创新,把握学科发展方向与进展。[方法/过程]文章基于动能理论与引文分析方法,提出输入推动力概念,从生长质量和传播速度两个方面构建跨学科知识生长点动能模型,测度跨学科知识生长点成长态势,并以图书情报领域为例进行实证分析。[结果/结论]研究发现,热点知识更容易受输入知识刺激生成跨学科知识生长点,并根据生长质量、传播速度和动能将跨学科知识生长点划分为成熟型、传播型和生长型三类。 相似文献
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[目的/意义]随着跨学科研究不断深入,识别并分析跨学科知识生长点的生命周期,对于把握学科发展现状、未来趋势和跨学科规律具有重要意义。[方法/过程]改变以往以文献作者标注关键词、题名摘要抽取关键词为研究对象的方式,通过对目标学科文献与跨学科参考文献进行全文分词,构建跨学科知识生长点识别模型,全面分析知识节点的影响力与共现强度,识别并分析跨学科知识生长点所处生命周期的不同阶段,并以图书情报学“引文分析”领域为例,全文提取2016—2020年研究文献及其跨学科参考文献关键词进行实证分析。[结果/结论]引文分析领域不同生命周期的跨学科知识生长点具有不同特点：形成期不稳定生长;成长期创新发展能力较强,且外来知识主要来源于计算机科学;成熟期合作紧密,其中“社会网络分析”是最稳定的外来知识。 相似文献
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[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅游信息细粒度推荐具有指导意义与实践意义。 相似文献
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[目的/意义]专利引文分析是专利分析研究的重要内容。传统专利引文分析仅分析专利文献中明确标示的物理引用专利数据,不能够准确真实反映专利之间的引用关系,难以准确揭示专利之间的技术相似度。专利语义引用识别有利于准确真实揭示专利间的潜在语义联系,为专利的继承与创新评价提供参考,有助于专利授权前的专利审核和专利授权后的专利评价。[方法/过程]首先,基于规则和句法分析抽取了专利的特征知识元;其次,利用Sentence-BERT和Word2Vec对专利特征知识元及专利标题摘要文本进行向量化表示;再次,根据余弦相似度计算专利的特征相似度和整体相似度,结合专利申请日期的先后顺序得到专利的语义引用专利集;最后,采用量子计算领域专利数据进行了实验研究。[结果/结论]该专利语义引用识别方法能够实现语义引用专利的有效识别,有利于评价专利的技术新颖性、创造性和实用性,为专利审核和专利价值评估工作提供支持。 相似文献
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[目的/意义]挖掘高强度关联学科，揭示多学科知识融合规律，有助于更好地把握和推动多学科知识融合。[方法/过程]从Web of Science核心集获取新冠肺炎主题论文，采用Apriori算法挖掘参考文献所属学科的频繁项集和强关联规则，揭示知识融合特征。以一项强关联规则为例，结合关键词聚类分析，识别该学科组合在知识融合后形成的热门主题。[结果/结论]新冠肺炎研究的知识来源非常广泛，跨学科知识融合十分普遍，关联规则挖掘提供了一种识别和预测强关联学科组合及其知识融合趋势的新方案。 相似文献
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[目的/意义]旨在为跨语言文本聚类研究提供参考。[方法/过程]首先,通过分句及计算每个句子的语义特征值确定文档的特征句集并进行文档向量表示;其次,将词旋转距离(Word Rotator’s Distance,WRD)的思路引入相似度计算步骤中,提出语义特征句向量距离(Semantic Feature Sentence Vectors’ Distance, SFSVD)相似度计算方法,获得不同文档间的相似度;最后,利用HAC聚类算法获得文本聚类的结果。[结果/结论]提出的汉语-俄语跨语言文本聚类方法对比现有方法,其Purity值和NMI值显著提升且表现稳定。基于语义特征句和SFSVD相似度计算方法能够较准确地表示文本信息,从而进一步提升汉语-俄语跨语言文本聚类的性能。 相似文献
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[目的/意义]学术名词是专业知识的基础,通过对学术名词跨学科迁移与发展进行揭示,有助于深入探究学科间的知识共享与交流。[方法/过程]文章构建了学术名词跨学科迁移与发展模型,以14本CSSCI图书情报类核心期刊为研究对象,从文献引用角度测量学科间的知识流动,对跨学科学术名词进行抽取,识别不同迁移类型的学术名词,并判断其发展趋势;最后根据实证结果总结出学术名词迁移与发展特征。[结果/结论]文章直观全面地展示了不同的跨学科迁移类型与发展情况,旨在为探寻科学发展规律提供有益参考。 相似文献
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[目的/意义]21世纪互联网技术的发展为学术研究提供了开放的交流平台，科研信息资源由此呈指数增长，学者难以从繁杂的信息中快捷获取所需信息，从而导致学术资源利用率低下。学术资源精准化、个性化推荐，成为了提高学术信息流转效率和实现价值增值的有效途径。[方法/过程]本文利用文献发表时间因子与文献语义相似度对异质信息网络进行加权，并基于此加权网络采用Node2vec进行有偏随机游走生成图节点序列，然后利用Skip-gram语言模型进行序列学习，最终计算节点向量的相似度以实现学术信息推荐。[结果/结论]以CNKI中的数据集为例对本文所提出的模型进行验证，实证结果表明，使用该模型推荐的论文与学者，一方面与目标学者的研究方向相符合；另一方面在时间维度上也较为精准，能够有效满足学者信息需求。 相似文献
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[目的/意义]引入IMRD架构对论文的关键词进行细分与归类,有利于挖掘各类关键词的潜藏信息,丰富论文创新性评价指标的层次结构和内容,从而提升评价指标的精确性、科学性。[方法/过程]应用文本处理技术和LDA主题模型提取论文的关键词,根据IMRD架构将论文的关键词分为Topic关键词和Method关键词,结合两类关键词的相似度和相似论文数量等因素计算论文相似值,继而根据关键词的类别特征分别构建Topic关键词学科热度值、学术潜力值及Method关键词创新性的数学模型。最后,整合论文创新性的各种影响因素,构建一个多维度、多层次的论文创新性评价指标。[结果/结论]以CNKI数据库中“篇关摘”含有“自然语言处理”的中文期刊论文为实证对象,结果表明本文构建的创新性评价指标能有效区分具有不同创新水平的论文。 相似文献
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【目的/意义】如何将网络文物信息资源中不同的知识提炼后推荐给有关用户,是文物信息资源开发与利用
过程中的关键问题。【方法/过程】通过主题-知识关联模型构建文物知识网络并识别网络中文物信息资源文本中的
主题词,而后根据知识及主题词的重要性对耦合后的知识进行重要性排序,按照知识与主题的关联程度实现文物
信息资源的知识推荐。【结果/结论】在实验中实现了不同网络文物信息资源的知识推荐,对比了不同数量主题词下
知识发现的效果,发现该方法在学术型文物信息资源的知识发现与推荐中效果较好。【创新/局限】利用知识库与信
息资源内容构建知识网络,通过计算网络节点的重要性进行知识推荐,为文物信息资源的利用提供了新的方法。
但受制于知识库知识储备的影响,可能无法挖掘信息资源的知识全貌。 相似文献