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知识计量研究是一个综合性研究课题.不同的学科和不同的研究者从各自的需要出发,对知识计量问题进行了不同程度的研究,提供了多维研究思路.知识计量研究在对象维度、层次维度、内容维度、学科维度、特征维度、领域维度等方面取得了不同程度的研究进展,为知识计量的深入研究打下坚实的基础. 相似文献
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[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献
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健康传播在国际传播学界及国内,均是传播学关注的焦点,特别是伴随新媒体平台的兴起,公众对于健康知识的认知及需求逐渐加强,健康传播效果产生了新的变化及特点,需要在国内外健康传播研究现状的基础上进行总结归纳,并对健康传播研究的发展提出建议参考。本文利用知识图谱CiteSpace软件梳理比较国内外健康传播领域的研究热点及趋势,解析其跨学科特性,发现国外健康传播研究起步较早,已经成为一个较为系统的研究领域,国内的健康传播学者大多还停留在描述现象、个案讨论和概括此领域宏观特征的初级阶段,缺乏成熟完备的定量分析方法等问题,需要顺应趋势深入挖掘。拟在不同的学科背景支撑下,为国内健康传播研究提供新的思路与发展路径。 相似文献
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在当今大科学时代,为支撑跨学科研究,数字图书馆的知识组织方法需要从基于文献、按学科的知识组织向基于知识内容的跨学科知识组织转变。知识表示作为知识组织的核心与基础,是解决数字图书馆跨学科知识组织的关键。本文首先对馆藏知识资源跨学科的共性与差异特征进行分析,为跨学科的知识表示提供理论支撑;而后,依据知识的抽象程度对馆藏知识进行多粒度划分,识别出知识表示的基本单位;接着,基于对以知识为单元的知识表示方法在跨学科知识表示方面的适用性分析,构建跨学科多粒度知识表示模型,实现馆藏知识资源的跨学科多粒度知识表示;最后,通过案例分析指出该知识表示模型具有多粒度、跨学科、多角度、动态性、语义自然和可扩展等特征,对于支撑数字图书馆跨学科知识组织具有参考价值。图3。表5。参考文献24。 相似文献
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深入分析知识研究的基本知识单元,对知识单元的概念、特性、载体及抽取过程做详细阐述,提出知识计量研究中的知识单元的定义与特性,对知识单元的独立性、组合性、链接性、多维性、外显性、可测性进行详细说明.根据知识单元特性以及中文文献特点,提出一种基于词长和位置考虑的TF/IDF多因素改进算法,以<半导体光电>期刊1999~2006年数据为实例,对比分析了传统TF/IDF特征词抽取方法与改进后特征词抽取算法,分析结果表明,基于词长和位置的TF/IDF多因素改进算法显著提高了知识单元抽取效率和准确性. 相似文献
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基于概率主题模型的文献知识挖掘 总被引：1，自引：0，他引：1
对海量的科技文献资源进行知识挖掘能够发现大量有价值的、潜在的知识,有效地提高文献信息的可用性。作者前期研究验证了使用LDA主题模型进行文献知识挖掘的可行性。本文提出了一种新的概率主题模型:Topic-Author模型,该模型对文献的文本信息和作者信息进行联合建模,在分析文献主题同时,发现相关主题方向的研究者分布。基于Topic-Author模型,提出了多维度文献知识挖掘的方法,包括主题挖掘,专家发现,文献标注,重要文献挖掘,文献相似度分析,研究趋势分析和主题关系挖掘。基于教育技术学文献数据集,进行了实验研究。 相似文献
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目的/意义]针对学科对象研究集中在“共性”（即学科交叉）探讨而忽略了学科自身“特性”研究,本研究提出学科区分能力指标来探测学科的独特性和交叉性。[方法/过程]以我国人文社会学科为研究对象,采用题录数据来对其学科区分能力进行测度分析,并利用学科引用网络及有向C8度指标,分析学科区分能力与知识流动特征的相关性。同时构建基于出C8度的学科核心施引网络来探究核心施引广度、强度对其区分能力的影响。最后对学科个体区分能力在时间维度上的变化轨迹和规律进行分析和探讨。[结果/结论]经管类学科具有较强的区分能力,部分社会类学科呈现出不同程度的交叉特征;学科区分能力与知识流动具有较强的相关性,核心施引广度和强度共同作用于区分能力;学科区分能力在时间维度上呈现出显著的变化规律。实验结果验证了学科区分能力指标的有效性,为学科的独特性和交叉性研究提供一种新的思路和方法。 相似文献
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数智时代,面对大数据、大知识所带来的挑战,如何创新发展信息分析方法,关乎新时代信息分析工作的开展,关乎数据资源的开发利用。本文在梳理现有信息分析方法的基础上,提出数据驱动、知识驱动,以及数据与知识融合驱动的三种数智型方法思路。首先,提出基于文本、网络、音频、图像等的数据驱动以及与之相应的文本挖掘、图挖掘、音频挖掘、图像挖掘等信息分析模式;其次,提出基于专家知识库、通用知识库、领域知识图谱、通用知识图谱等的知识驱动信息分析模式;最后,提出基于特征、模型、决策三种层面的数据与知识融合驱动的信息分析模式。通过以上三种方法,构建能够系统融合大数据、大知识的信息分析方法,实现数智融合型信息分析,促进图书情报学科方法论发展,赋能国家决策和社会治理。图3。表1。参考文献59。 相似文献
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基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。 相似文献
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当前的期刊评价研究主要集中在影响力、声誉、质量等方面,针对期刊内容差异性的定量研究相对较少。本文从差异性视角来对期刊进行评价分析,提出期刊区分度指标来对期刊内容的差异程度进行度量。以LIS (library and information science)等5个学科的各20种核心期刊为研究对象,首先对LIS期刊的内容差异性进行定量分析与评价,然后从时间维度对LIS学科期刊区分度的变化规律进行了探测,最后从学科维度对不同学科期刊个体和总体区分度的特征进行了分析和探讨。实验结果表明,利用该指标能够很好地度量期刊研究内容差异性,期刊区分度在时间维度上呈现出明显的变化规律,不同学科期刊个体和总体的区分度均具有显著的学科特征。 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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知识图谱（Knowledge Graph,简称KG）的表示学习方法旨在将知识图谱的实体和关系表示为稠密低维实值向量, 进而在低维向量空间中高效计算实体、关系及其之间的复杂语义关联, 在知识图谱的构建、推理、融合、挖掘以及应用中具有重要作用。已有的知识图谱表示方法仅仅考虑了知识图谱中的直接事实,忽略了知识图谱中一些隐藏的语义信息,这些语义信息对于知识图谱关系和实体的嵌入表示有着重要的影响。本文提出了一种规则增强的知识图谱表示学习方法,该方法首先通过知识图谱规则挖掘的方法提取一组可代表知识图谱语义信息的Horn 逻辑规则,随后通过基于规则的物化推理方法将相应的隐藏语义信息注入到知识图谱表示学习模型中。实验结果表明,基于规则增强的方法可以显著提升已有知识图谱表示学习模型在链接预测和定理预测上的效果和性能。 相似文献
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图书馆、情报和档案学大学科数字信息群的知识共享是学科各领域协调发展和跨领域知识集成的重要基础。实现学科数字信息群的知识共享集成和挖掘,需要创新研究相关关键技术。目前国际上的研究处于起步阶段。提出我国对数字信息群知识集成研究的方法和基本路向。参考文献13。 相似文献
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[目的/意义] 为投稿论文遴选出合适的审稿专家是论文发表过程中关键的一环。随着投稿论文和候选评审专家数量的持续增长,人工指定评审专家的方法在准确性和公平性上的弊端日益显露出来。因此,为进一步提高专家评审的客观性和准确性,笔者从专家知识与专家权威度两个维度对专家建模,并以此为依据为不同主题的投稿论文遴选推荐评审专家。[方法/过程] 首先分析专家知识以及投稿论文的研究内容,并提取两者涉及的多个子研究主题;然后,计算专家知识对投稿论文子主题的覆盖度,并提出融合主题特征与时间特征的权威度算法TTAM来分析专家权威度;最后,提出融合主题覆盖度和专家权威度的专家推荐框架CAUFER,综合考虑覆盖度和权威度两个因素为投稿论文推荐合适的评审专家。[结果/结论] 实验结果表明,与经典的基于向量空间模型、语言模型和作者主题模型3种专家推荐算法相比,笔者提出的算法能够较好地提高专家与投稿论文的匹配度,并可据此追踪专家权威度的变化,刻画专家在特定主题下的权威度,进一步提高专家推荐的准确性和科学性。 相似文献
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知识单元的演变及其评价研究 总被引：1，自引：1，他引：1
知识单元的发展经历了从文献单元到信息单元既而到知识单元的演变过程。文献单元、信息单元和知识单元既有区别又有联系，在知识管理中起着重要作用。对知识单元的管理是知识管理的发展趋势，知识单元是在知识管理中可以对知识进行独立、自由、有效识别、处理与组合的基本知识单位，即知识元。但直接利用知识单元对知识本身进行管理还有很大的困难，需要进一步研究文献单元、信息单元和知识单元之间的关系，并借助知识管理技术推进知识单元研究。 相似文献
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面向学科的高校图书馆知识服务研究 总被引：29，自引：1，他引：28
本文探讨了面向学科的高校图书馆知识服务组织机制与服务内涵,提出支持学科知识服务的一种组织形式,即以“学科知识服务”为中心,以学科馆员为主体,将实体部门与虚拟组织相结合的团队式柔性组织模式;并明确高校图书馆学科知识服务的主要内容：学科导航服务、定题知识服务、知识挖掘服务。 相似文献
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人类社会的知识活动根据其特征可以分为知识创造活动、知识管理活动和知识利用活动三类。知识计量贯穿知识活动全过程,但知识创造、知识管理和知识利用过程中对知识进行计量采用的知识单元不同。知识单元的构建是突破知识计量研究瓶颈的关键。参考文献16。 相似文献
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联规则挖掘是数据挖掘和知识发现领域的重要课题,但就判定关联规则是否成立的依据,即兴趣度的度量方法问题,学术界没有一致的标准.既有的兴趣度度量方法包括支持度-置信度方法,提升度方法,卡方分析方法等.这些传统的兴趣度度量方法存在各自的局限,表现为缺乏客观标准,缺少统计依据,只能度量正向关系等方面.为了克服这些问题,本文提出了一种基于统计推断的新的兴趣度度量方法,并对该方法与传统的方法进行了比较,证明了该度量公式的渐进分布形式,指出了新方法的优点,实证了新方法的特征属性.该方法用于关联规则挖掘,在判断规则成立的标准上是客观的,可以判定正负关联两种类型,在实际应用上是方便的,具有可操作性,较之原有方法有一定的优势. 相似文献