学科交叉视域下国际舆论场突发公共卫生事件网络舆情传播研究综述

[目的/意义]新冠肺炎持续蔓延的国际舆论场波谲云诡，如何把握舆情传播规律进而提升国际传播力与话语权，是新时代情报学理论研究与实践探索面临的重大问题。[方法/过程]以Web of Science和CNKI数据库为来源，辅以文献分析方法进行主题挖掘和观点提炼后，遵循“行为特征层—传播机理层—实践应用层”逻辑思路，述评国际舆论场突发公共卫生事件网络舆情传播研究主题并提出未来展望。[结果/结论](1)该研究涉及情报科学、信息科学、系统科学、传播学等多个学科，是一项学科交叉融合、支撑共建的系统性工程；(2)现有文献主要聚焦传播群体行为、舆情传播机制、国际传播力提升3个主题进行研究；(3)未来可尝试不同学科之间跨界组合，围绕舆情画像塑造、传播规律探析、传播策略应用等视角展开探索。     

融合NER和Apriori算法的游记文本关联知识挖掘及推荐服务研究

[目的/意义]为挖掘旅游平台游记文本蕴含知识，协助旅游者高效获取符合需求的信息和知识，为制定旅游计划提供科学决策的信息支持。[方法/过程]首先面向用户需求提出基于布尔矩阵和集合逻辑改进Apriori算法的思路；然后融合命名实体识别实现了游记文本关联知识挖掘及聚合，构建了基于关联知识挖掘的个性化推荐服务模式，并以携程网中杭州相关的游记文本进行了实证研究。[结果/结论]研究发现，融合命名实体识别和改进的Apriori算法，能够有效挖掘游记文本蕴含知识，实验结果验证了在算法性能及结果上要优于传统Apriori算法，并能够根据挖掘结果向用户提供个性化推荐服务，协助旅行者科学、高效地制定旅游计划。研究结论丰富了游记文本挖掘的方法论，为旅游平台服务推荐优化提供了新的思路。     

基于隐含空间模型降维和LDA模型的学科主题识别研究

[目的/意义]现有学科研究主题的梳理多为领域专家的定性分析和学科学者的文献梳理,一定程度会由于研究思维的局限性和获取知识的片面性造成学科研究主题误判,为有效避免漏判误判现象的发生,提出识别模型。[方法/过程]首先,运用传统LDA模型分析主题特征词;其次,结合上下文语义信息进行中文分词,形成学科主题词库;最后,结合隐含位置聚类算法发现潜在社区,提高主题识别效果。[结果/结论]提出的方法一定程度上优化了主题挖掘算法在识别短文本主题的效果,消除主观意愿。由计算机自行分类并实现科学研究前沿主题的预测,揭示前沿领域的研究热点,为致力于研究前沿学科的新兴学者提供参考价值。     

基于多源数据知识融合方法的研究前沿识别

[目的/意义]面对科技创新演变的加剧和交叉融合加速的大环境，利用情报研究方法及其他学科方法准确识别科技前沿成为获取科技战略情报的重要任务。研究前沿不仅提供了对当前重点和未来趋势的预见，而且为政府决策提供了关键指标。[方法/过程]通过内容分析对当前研究前沿的识别框架、方法以及多元关系、深入内容层面分析方法的应用等现状进行总结，发现目前在研究前沿识别模型和方法中仍存在不足。[结果/结论]针对不足，结合多源数据进行知识融合初步设计了综合宏观和微观的前沿识别模型，将多实体和多关系融合应用到主题关联，利用图模型的社团结构识别和Clique所含信息进行主题表示；划分研究前沿类型并构建前瞻性指标体系，完成科技前沿的识别，以期更准确、高效、全面地识别科技前沿。     

基于可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱构建——以纳米科技领域为例

[目的/意义]基于文献计量学和文本挖掘方法探索与某领域相关的学科交叉知识图谱的新思路。[方法/过程]提出可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱研究框架，基于Science Overlay Map和嵌入领域本体的LDAvis进行领域学科交叉知识图谱的构建，并以纳米科技领域为例，验证学科交叉知识图谱研究框架的有效性和适用性。[结果/结论]基于Science Overlay Map的领域学科交叉科学地图，从全学科的角度展示纳米科技领域与其他学科的交叉情况，基于LDAvis结合领域本体的学科交叉主题交互图则聚焦具体的学科交叉主题和主题之间的相互关系，二者的结合可以从宏观和微观上更清晰地把握纳米科技领域与其他学科的交叉情况。本研究可以弥补学科交叉主题识别结果不容易被解释的局限性，为领域学科交叉知识图谱研究提供了一种解决方案的新视角。     

基于数据计量和社交网络的图书情报学科发展探究

[目的/意义]旨在为图书情报学科发展的有效探究提供参考。[方法/过程]结合CSSCI核心期刊论文、国家社会科学基金(NSSFC)和国家自然科学基金(NSFC)多项数据作为数据源,从宏观层面对图书情报领域近十年成果进行统计分析,归纳其研究发展过程和变化趋势,从微观层面对对图书情报领域成果进行文本挖掘,发掘出近十年研究热点。[结果/结论]图书情报领域热点主题以“图书馆”“情报”为侧重点,呈交叠式融合、各热点之间互相交错关联的社交网络图。这从侧面也证明了图书情报是一门交叉学科,其主题具有多学科、综合性强的特点。     

一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法研究

[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。     

新冠肺炎科学数据集的元数据框架构建及可视化研究——以Re3data.org为例

【目的/意义】在新冠肺炎疫情中，科学数据为疫情分析、管控和治理提供了重要的依据和支撑，为实现新冠肺炎科学数据的价值最大化，有必要构建新冠肺炎科学数据集元数据框架。【方法/过程】文章以Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集为例，在对科学数据集元数据进行收集整理后，构建新冠肺炎科学数据集元数据框架，利用Protégé软件实现科学数据集本体构建，并借助图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行存储。【结果/结论】结果表明，对Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集元数据进行关联融合，将元数据转化为多元化的数据存储及展示形式。【创新/局限】实现了新冠肺炎科学数据集知识图谱的构建，并且在图谱之中进行实体及其关系的查询检索和推理，细粒度地创建了科学数据集本体中各个部分属性、实体之间的关联，未来还应侧重跨平台科学数据集元数据的关联与融合。     

基于时空大数据演化的新冠肺炎疫情政策主题挖掘及层级扩散特征分析

[目的/意义]文章旨在揭示不同层级政府针对新冠肺炎疫情的应急模式,纵向探究新冠肺炎疫情治理体系,对政府应急管理超前布局具有一定借鉴意义。[方法/过程]基于时空大数据演化技术,结合政策内部特征和外部特征视角揭示不同层级政府政策扩散特征,并通过可视化方法展示。在内部特征方面,通过主题挖掘分析政策时间维度和层级维度主题演变;在外部特征方面,从发文时间、发文部门、发文数量维度上构建政策扩散特征指标,实验以中央、湖北省、北京市政策文本为数据源开展。[结果/结论]研究发现,首先,不同阶段主题存在差异性,但在疫情防控、企业扶持主题上存在延续性;其次,中央政策具有指导性、宏观把控性,湖北省整体注重疫情防控、医疗救治和复工复产,北京市侧重企业扶持、疫情防控、政务服务;最后,同层级政府的政策扩散特征表现不同。     

基于频繁语义模式的主题标注——以肿瘤靶向治疗技术为例

[目的/意义]为提高主题建模结果的可读性,解决主题标注过程中主观性强、可解释性弱的问题,引入本体和关联规则构建频繁语义模式。[方法/过程]以肿瘤靶向治疗专利数据为研究对象,首先构建LDA2vec模型挖掘主题;然后考虑主题词的语义与共现,将UMLS本体与FP-growth关联规则相结合,得到频繁语义模式的主题标注;最后将结果与Canopy方法对比评估。[结果/结论]实证结果显示,基于频繁语义模式的标注能够从统计和语义的角度概括主题含义,在主题标注工作中效果更佳。     

专利技术融合驱动的技术机会识别研究——以人工智能图像处理技术为例

[目的/意义]技术融合是技术创新的重要手段，通过融合不同领域的技术可以突破技术瓶颈，形成技术机会。[方法/过程]本文提出了一种融合驱动的技术机会识别方法，将定量分析与专家经验相结合，用文本挖掘技术对F-term专家分类系统进行多层主题筛选，以技术相似性和技术生命周期为标准，对筛选出的参照技术与目标技术进行融合研究，最后根据专利组合评估得出最优融合结果，对图像处理技术进行技术机会识别。[结果/结论]研究结果显示，本文预测的技术机会前景广阔，这表明本文的研究方法为技术机会研究提供了新的解决方案。     

基于关联规则的中医药知识发现——以肺病医案为例

[目的/意义]中医医案作为重要的医疗资源含有大量的数据与信息,深度挖掘中医医案,围绕医案内容进行知识发现,有利于隐性知识的发掘,提高中医临床诊疗的效率与医疗服务的精准性。[方法/过程]以实地肺病医案为数据源,基于统计分析与关联规则的方法对中医医案内容进行挖掘,以咳嗽为主证为出发点,挖掘相关中医用药规律与临床症状以及症—药规律,探究关联规则分析在中医药知识发现方面的创新应用。[结果/结论]本地治疗咳嗽的高频药物包括炙甘草、杏仁、半夏、川贝母、茯苓、陈皮等,舌诊症状以苔薄白、苔薄黄、舌红、舌暗红、有齿印等为常见。基于Apriori算法的关联规则分析显示常见的药物配伍为丹参,桔梗—炙甘草、柴胡,桔梗—炙甘草、前胡,枳壳—桔梗等;舌诊症状以薄淡黄—舌暗红、有齿印—舌暗红、苔薄腻淡黄—有齿印等组合为强关联组合,苔薄淡黄—舌暗红症状组合的强关联药物有桔梗、炙甘草、丹参、白前等。咳嗽患者的类型有外感咳嗽与内伤咳嗽,涉及风热证、痰湿证、阴虚证、肺气虚证、痰热壅肺证等证型。     

我国“五计学”知识融合的思考

[目的/意义]在当今数字网络、知识经济和大数据背景下，"五计学"学科群表现出一些新的发展特征和发展趋势，"五计学"领域出现了新现象和新问题，需要采用新思维和新方法来研究和解决"五计学"研究成果，整合"五计学"研究方法，为"五计学"的融合发展指明方向。[方法/过程]本文运用内容分析法与归纳演绎法对相关研究进行分析。[结果/结论]尝试性地提出了6种"五计学"知识融合实现模式：基于语义规则的知识融合，基于贝叶斯网络的知识融合，基于D-S理论的知识融合，基于知识挖掘的知识融合，面向网格环境的知识融合以及面向近似知识的知识融合；提出了2种"五计学"知识融合过程控制手段分别是知识融合评价和知识融合系统。     

基于知识关联度的科学论文扩散效果预测研究——早期施引文献的作用

[目的/意义]基于早期施引文献与科学论文的知识关联对科学论文扩散效果进行预测，有助于从价值反馈角度前瞻性识别高影响力学术论文，为科研人员建立科学研究成果早期学术影响力评估体系提供参考。[方法/过程]测度早期施引文献与目标科学论文在主题、期刊和作者3个层面的关联程度，采用线性回归与负二项回归模型，挖掘3种类型的知识关联度与目标科学论文扩散效果(即扩散速度、广度和强度)的内在关联机制；在此基础上引入机器学习算法对科学论文的扩散效果进行预测，剖析3类知识关联特征在预测任务中的重要性排序。[结果/结论]神经科学领域的实证分析显示，主题关联与目标科学论文的扩散速度呈正相关关系，与扩散广度和扩散强度呈倒U型关系；期刊关联会抑制目标科学论文的扩散速度，但能够正向影响其扩散强度与扩散广度；作者关联仅对扩散强度有稳定的正向影响；基于主题关联与期刊关联可以实现对科学论文扩散速度的有效预测，但难以预测扩散广度和扩散强度。随机森林模型在扩散速度预测中性能最佳，主题关联特征的重要性高于期刊关联。     

基于多路径分析的跨学科潜在知识组合识别——以引文分析领域为例

[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。     

引用动能视角下跨学科知识来源识别——以图书情报学为例

[目的/意义]识别跨学科引用的主要学科,有助于促进学科之间的知识交流,探析学科间的联系,推动学科创新发展。[方法/过程]引入物理学动能定理,从引用质量和引用转化率两方面构建引用动能模型,计算目标学科引用其他学科文献而具有的动能,根据动能的大小,识别该学科引用知识的主要来源学科,挖掘学科间的联系。[结果/结论]以图书情报学为例进行实证研究,发现管理学是与图书情报学知识交流最密切的学科,其次为计算机科学与经济学。探析图书情报学与被引学科之间的联系,促进跨学科知识交流,进而有助于研究学科之间的交叉融合现象,发掘学科生长点,培育新兴交叉学科,构建协调可持续发展的学科体系。     

关联规则挖掘在DM研究热点演化分析中的应用

数据挖掘是基于数据库、统计学、机器学习、人工智能等多学科交叉的新兴学科领域.为系统分析和评价该学科过去和现在的研究热点及其内在结构,以Web of Science数据库收录的主题为"data mining"的期刊论文为数据源,对关键词进行规范和统计选出热点高频词,然后将期刊论文视为事务,高频词视为项集,采用关联规则分析方法挖掘隐含在1997～2004年、2005～2008年两个时期文献集中的关联词汇,定量描述知识主题之间的逻辑关联和相关影响程度,并借助可视化工具对知识主题关联网络进行直观展示.     

基于Altmetrics的多指标新兴主题探测方法研究——以计量学领域为例

[目的/意义]探索基于Altmetrics的新兴主题探测方法,有利于弥补目前新兴主题识别的不足、推动知识服务与情报学学科发展。[方法/过程]从新兴主题特征出发,基于AAS(Altmetrics Attention Score)聚合分数设计新兴主题探测过程和指标,并结合第三方结果比较和指标验证等对构建方法进行检验和分析。[结果/结论]提出的新兴主题探测方法识别结果有效,并能较好地识别具有发展潜力的新兴主题。     

信息生态视角下新冠肺炎疫情的网络舆情传播与演化分析研究

【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新 冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人 和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医 院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律, 总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻 画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息 生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究 方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。     

突发事件情境下冲突观点与重叠共识研究

[目的/意义]突发事件情境下,过于激烈的网络舆情冲突可能对公众认知造成混淆,干扰事件处置。从网络舆情语料中识别突发事件情境下的网络冲突观点,并提取其中的重叠共识,为网络舆情冲突治理提供方法与借鉴。[方法/过程]结合冲突理论和重叠共识理论,提出一种突发事件情境下冲突观点识别和重叠共识提取的方法,通过文本聚类、主题提取结合情感分析来进行冲突阵营划分,采用语义角色标注结合依存句法分析方法进行SPO三元组抽取,并通过Neo4j构建核心语义知识图谱,进行冲突观点与重叠共识识别与归纳。[结果/结论]以新浪微博为数据来源,对新冠疫情下的“新冠疫苗接种”话题展开实证研究,研究结果表明新冠疫苗接种相关微博主要在预约接种及效果、中国向别国援助新冠疫苗、新冠疫苗预约接种及费用三类话题下产生冲突观点,但各类话题下的冲突阵营双方也具有一定重叠共识。根据研究结果为有关部门提供相关冲突舆情治理的具体建议。