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Don R.Swanson的情报学学术成就的方法论意义与启示 总被引：30，自引：7，他引：23
随着科学技术的飞速发展 ,专业分工越来越细 ,跨专业的沟通变得更加困难 ,而一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的 ,一定存在着某种隐含的有价值的关联 ,而以常规的方式是检索不到这种关联的。美国芝加哥大学情报学教授Don .RSwanson创立了一种情报学方法———基于非相关文献的知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith ,很好地解决了这个问题。本文详尽地介绍了Swanson的情报学方法的产生背景、概念及应用情况和美国情报学界及作者对Swanson的情报学方法的评价 ;最后从三个方面探讨了Swanson的情报学学术成就的方法论意义以及带给我们的四点启示 ,认为Swanson创立的基于非相关文献的知识发现方法为情报学指明了新的研究方向 ,对情报学的学科建设具有重大意义 相似文献
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非相关文献知识发现研究进展 总被引：12，自引：3，他引：12
随着科学技术的高度发展,学科的分化越来越细,学科间交流越来越困难,知识总量与人类吸收能力之间矛盾日益突出。美国芝加哥大学情报学教授Don.R.Swanson创立的情报学知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith,是揭示非相关文献及学科间隐藏联系的强有力的工具。本文介绍了Swanson的情报学思想的产生背景、内涵及其开放式和闭合式的知识发现过程,分析了国内外对该方法的研究和发展,指出Swanson方法的实践所面临的困难及挑战。Swanson知识发现方法强大的情报功能和对医学实践的指导意义,使其在未来的科学发展中具有广阔的推广前景。 相似文献
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介绍了Swanson基于非相关文献知识发现的原理及国内外学者在此基础上进行的研究与进展情况,重点阐述了多种非相关文献知识发现过程的算法模型,提出了把该原理应用与汉语文献进行非相关文献知识发现的设想,并对算法模型进行了初步探讨。 相似文献
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基于非相关文献的知识发现原理研究 总被引：10，自引：7，他引：10
从Swanson最早提出非相关文献的知识发现方法开始到现在,很多研究人员都投入到这个新兴的领域中去,概括起来分为以下几种方法:基于单词的词频统计方法、基于短语的词频统计方法、基于概念的知识发现方法、基于概念的词频统计方法,本文详细介绍了这些方法基本原理,并对其进行了简单的比较分析。 相似文献
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“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
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研究发现,非相关文献知识发现有三个理论基础:检索理论、文献计量学理论和逻辑学理论.其中目标性检索策略、共现理论与三段论的逻辑推理是非相关文献知识发现的实际应用理论.目标性检索策略总的原则是缩小范围,提高主题关联度与准确性,这决定了非相关文献知识发现过程中过滤和排序方法的改进方向;而基于三段论逻辑推理的非完全形式化,非相关文献知识发现应改变目前的以完全自动化为目标的研究方向,实现高阶共现框架下的非相关文献知识发现的过滤和排序方法的优化,从而形成人工辅助下的更具实际应用价值的知识发现系统. 相似文献
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以来自中文社会科学引文索引数据库的8290篇中国情报学文献为研究对象,利用信息可视化工具GiteSpaceⅡ软件对相关引文数据和主题词数据进行分析和处理,以绘制知识图谱的方式分析了中国情报学的研究主体、知识基础、研究热点与研究前沿.研究结论:首先,分析得出中国情报学领域内的26位高发文作者、26位高被引作者以及主要研究机构;其次,研究发现中国情报学研究的知识基础集合由7篇对中国情报学有重大影响的早期奠基性文献、18篇高频被引文献、10篇文献中心性大于或等于0.1的高中心性关键文献三个层面组成;再次,从高频关键词来看,中国情报学有竞争情报、信息检索等研究热点,从关键词节点中心性大于或等于0.1的高中心性关键词来看,有用户模型、个性化服务等研究热点及相关前沿领域. 相似文献
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文献综合集成模式下领域知识发现流程研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 面向多学科开展领域知识发现流程的研究,在丰富领域数据知识发现方面具有探索和开创性意义--不仅将促进学科间的融合,拓宽图书馆学与情报学的学科视野,同时对推动学科研究方法的创新,解决不同学科信息服务的实际问题将提供新思路。[方法/过程] 通过对现有基于文献的知识发现相关研究的评述,基于Meta分析法,构建异质领域异构信息源本体模式,结合领域数字资源的实际状况,提出一种基于文献综合集成的领域知识发现方法,并将其命名为异构信息源文献综合集成模式,分析该模式的流程及其特色。[结果/结论] 进一步探索领域知识发现的途径和方法,促进领域知识服务,设计完善的领域知识发现流程是拓展图书情报领域传统文献处理方式,推进图书情报工作演化的重要环节。面向知识服务的文献综合集成具有一定的应用前景,通过探索领域知识发现流程,进一步拓展图书情报领域传统文献处理、推进图书情报演化。 相似文献
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面向非相关文献的知识关联能够促进新知识的产生，为科学研究寻找新的线索提供了一种便捷、有效的辅助手段。本文首先设计了面向非相关文献的知识关联发现系统，该系统以《中国分类主题词表》为主题词受控词表，通过对文献摘要的中文分词处理，提取主题词并标引，提取文档特征矩阵并利用计量分析技术和聚类技术分析文献间特征的相似、相异水平，从词的粒度层面对非相关文献之间的关系进行挖掘，揭示非相关文献的知识关联。其次，基于该系统为用户精确匹配相关的知识库，采用ＴＯＰ?Ｋ算法反馈与用户相关的文献集，为用户提供满意度更高的知识发现及相关扩展服务。图５。参考文献２９。 相似文献
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汉语社会科学文献非相关文献知识发现的实证研究——以农业经济学文献为例 总被引：3，自引：0，他引：3
将非相关文献知识发现方法应用于汉语社会科学文献,并具体以1989-2008年间国内核心期刊上发表的农业经济学论文为文献源,实施非相关文献知识发现运算,筛选得到"世界贸易组织"与"原教旨主义"、"马尔萨斯"与"生态学"、"区域农业保险费率"与"地理信息系统"等三对有意义的关联概念.验证结果表明,这些概念间的关联是正确的,可作为农业经济领域的新知识.由此证明,在社会科学领域非相关文献知识发现方法可以为寻找研究方向与研究课题提供新思路. 相似文献
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主题词分析法进行非相关文献知识发现的探索(Ⅰ)——模拟Swanson的知识发现过程 总被引：3，自引：0，他引：3
非相关文献知识发现是Swanson教授提出的一种情报学方法,用于挖掘隐藏在文献之间的隐秘联系.其知识发现过程包括两部分开放式知识发现过程和闭合式知识发现过程.开发式知识发现过程是形成假设的过程,可表示为A→B→C;闭合式过程是检验假设的过程,可表示为A→B←C.本文以Medline为数据源,以Mesh字段中的主题词为内容分析单元,进行开放式知识发现的实践.文章共分两部分第一部分模拟Swanson的雷诺病和鱼油、偏头痛和镁缺乏的知识发现的例子,分别以雷诺病(raynaud disease)和偏头痛(migraine)为来源主题词(source subject),寻找目标词鱼油和镁缺乏;第二部分是以2型糖尿病(diabetes mellitus,type 2)为来源主题词,进行主题词分析法的医学实践.研究表明,主题词作为内容分析单元在技术上容易实现,是可行的知识挖掘方法.在实践中还需要探索更好的主题词统计量,进行更精确的类别限定,进一步完善该方法在科研领域的应用. 相似文献
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基于文献的知识发现的应用进展研究 总被引：15，自引：0，他引：15
本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。 相似文献
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在对当前文献传递相关论文研究内容和高校图书馆文献传递馆员培训情况进行调研和综述的前提下,结合当前文献传递实际工作中存在的问题,论述了文献传递知识整合与知识发现的必要性。介绍了进行文献传递知识整合与知识发现的方法:以流程为基础,将文献传递中的流程知识划分为过程、规则和经验,分别以实例进行演示。最后指出可通过建立知识库、有效利用即时通讯软件和建立应用本体等促进上述方法的实现。 相似文献
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本文在数据驱动与知识整合研究视野中,依据Web of Science收录文献的学科分布数据,指出图书情报学尚不是智库和大数据研究的核心学科,进而思考图书情报学跨界拓展的有效方向。以逻辑分析法发现在DIKW概念链上统合数据智能和知识发现作为有效方向的合理性,提出在数据智能和知识发现交互作用下图书情报学跨界拓展三大重点:①面向知识发现的数据智能,②=2\*GB3融通数据智能的知识发现,③=3\*GB3学术评价综合应用。建议发挥图书情报学在“软科学、硬技术”分界中的核心比较优势,以数据智能和知识发现形成图书情报学跨界拓展特色方向,整合为数据—学术—创造（DAC）。图4。表1。参考文献18。 相似文献
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非相关文献知识发现的关键技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上,对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术,即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究,认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题.针对该问题,作者提出以提高B集合的质量为主要目标,从B集合形成的前过程,即初始文本集的质量以及B集合本身的质量,即B词的排序两个方面的改进策略.前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制,后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权.并对部分改进策略进行了试验. 相似文献
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非相关文献知识发现是Swanson教授提出的一种情报学方法,用于挖掘隐藏在文献之间的隐秘联系.其知识发现过程包括两部分开放式知识发现过程和闭合式知识发现过程.开发式知识发现过程是形成假设的过程,可表示为A→B→C;闭合式过程是检验假设的过程,可表示为A→B←C.本文以Medline为数据源,以Mesh字段中的主题词为内容分析单元,进行开放式知识发现的实践.文章共分两部分第一部分模拟Swanson的雷诺氏病和鱼油、偏头痛和镁缺乏的知识发现的例子,分别以雷诺病(raynaud disease)和偏头痛(migraine)为来源主题词(source subject),寻找目标词鱼油和镁缺乏;第二部分是以2型糖尿病(diabetes mellitus,type 2)为来源主题词,进行主题词分析法的医学实践.研究表明,主题词作为内容分析单元在技术上容易实现,是可行的知识挖掘方法.在实践中还需要探索更好的主题词统计量,进行更精确的类别限定,进一步完善该方法在科研领域的应用. 相似文献