基于主题图的电子政务语义集成模型研究

分析了当前电子政务信息服务中存在的问题,针对这种问题,结合当今的主流信息集成方法,以主题图作为集成中间件,提出了基于主题图的电子政务语义集成模型,分析了模型中的关键性技术问题,以期很好的解决上述问题,提高用户满意度,为我国电子政务信息服务的发展提供支持。     

基于主题图的电子政务信息资源整合模型研究

主题图作为一种强大的知识组织工具,在电子政务领域信息资源的语义描述、整合分布式资源、知识管理和用户导航方面体现出了很多优势,它为大量的电子政务异构资源的整合提供了解决方法.提出基于主题图的电子政务信息资源整合模型,并对此模型在Metamorphosis主题图环境中的处理流程和实际的实施进行了初步的探讨.     

基于主题图的中文自动分类原型系统设计与实现

针对目前基于主题图的中文自动分类的空缺,文章在总结Ontopia对英文和挪威文自动分类的技术基础上,结合中文特殊性,构建了一个基于主题图的中文分类原型系统。该系统通过借助POI、PDF、SAX作为文档文本解析器提取文本,采用盘古分词对文本进行分析,以Java为系统实现主要语言,达到了基于主题图的中文自动分类的目的。     

社会标注环境下的数字图书馆知识组织模型研究——基于标签主题图视角

文章在分析标签和主题图技术在知识组织的优势的基础上提出主题图技术应用与标签,并进行了可行性分析。同时以超星数字图书馆中的"我的图书馆"社会化标注系统中的标签样本为例,阐明了标签主题图的构建过程,并利用OKS中的可视化工具对标签主题图进行了可视化,以期为基于社会化标注的个人数字图书馆构建基于社会化标签的知识导航提供思路。     

老年在线社区用户健康信息需求挖掘研究

[目的/意义]研究老年在线社区用户的健康信息需求,为利用互联网开展精准的医学教育和科普服务提供依据,优化在线社区服务,吸引和鼓励更多老年人使用网络分享和获取健康信息。[方法/过程]本文采取网络文本挖掘的方法,选取老年论坛"老年人之家"中5 296条用户发布的健康相关文本作为语料库,利用TextRank和TF-IDF两种关键词抽取算法对每条文本抽取关键词,构造关键词共现网络,进行社会网络分析,识别重要关键词和主题,研究老年在线社区用户的健康信息需求。[结果/结论]老年在线社区用户信息需求主要可划分为中医养生原理与方法、生活方式调整与改变、疾病防治与应对老化、食品营养价值与功效4个类型,且不同需求类型间存在复杂的交错关系;用户表露的健康信息需求停留在生理健康层面,而心理健康和社会适应力是潜在的信息需求。通过网络文本挖掘的方法能有效利用用户生成的文本数据,展现用户健康信息需求并发现其中的问题。     

主题图相关问题探讨

如SGML/XML描述数据结构一样,主题图(Topic Map)描述了语义链接网络结构。运用SGML／XML置标对原始数据进行加工创建信息,运用主题图对信息集合进行加工创建知识结构。本文对主题图基本内容、主题图模板与主题图的自动生成做了简要的介绍。     

基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究

语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。利用语义挖掘对这些非结构化数据和信息进行智能采集、分析和处理,可以帮助企业快速建立起经济有效的竞争情报流程。本文融合语义挖掘的相关技术来探索竞争情报的智能采集与分析原理,构建了一个基于语义数据挖掘的企业智能竞争情报系统。     

社会化标注系统的标签语义检索研究综述

社会化标注系统中标签的语义模糊性和形式不规范使得资源管理与共享越来越困难,为准确定位标签语义,文章从扩展标签语义与涌现标签语义两个方面,对标签语义检索研究现状进行了综述,分析了社会化标注系统中标签语义检索的研究动态和不足,并总结得出可计算性高、可操作性强、能智能获取标签的语义关系是社会化标注系统标签语义检索的未来研究方向。     

基于主题图的邯郸地方文献组织研究

主题图是一种新兴的知识组织技术,它是传统索引技术在网络环境下的发展。本文将主题图技术引入到邯郸地方文献资源组织当中,介绍了主题图(TopicMaps)相关理论,探讨邯郸地方文献的主题及类型、分析邯郸地方文献资源主题关联以及与其他专业文献相比所具有的特点,目的在于为用户提供符合认知特点的知识导航。     

基于主题图的数字图书馆知识组织模型研究

首先介绍主题图的概念及数据模型,并与传统知识组织方法进行了比较分析,然后探讨了主题图应用于数字图书馆知识组织中的可行性,提出了一种新的基于主题图的数字图书馆知识组织模型,最后通过实例分析对模型进行了验证,为我国数字图书馆知识组织建设的具体运用提供有力的支持。

Abstract：

This paper firstly introduces the concept and data model of topic maps,and makes a comparative analysis of the traditional knowledge organization methods. The paper then discusses the feasibility of the application of topic maps in knowledge organization in digital libraries,and proposes a new model of knowledge organization in digital libraries based on topic maps. Finally,the paper validates the model with case analysis,which provides strong support for the specific implementation of knowledge organization in digital libraries in China.     

基于数据挖掘的Web文本语义分析与标注研究

在领域本体已知和文本语义标注主要步骤的基础上,本文用数据挖掘技术实现文本语义信息的获取,提出了文本语义分析与标注的基本思想和处理流程,深入探讨了用聚类分析完成实例分析与标注过程,用关联挖掘和分类方法完成实例间关系的分析与标注过程。     

基于主题语义关联的扩展参照检索

相关概念的关联参照检索是概念检索的重要研究内容。本文提出了一种基于主题的语义关联的参照检索模型，通过融合语义网、本体论的相关知识及信息提取等语言处理技术，提取关于特定主题的文档的主题概念及概念之间的关联构成该主题的语义关联模型，并辅助于参照检索过程。     

语义对等网环境下基于节点知识地图的用户模型构建

利用用户兴趣可以有效地提高语义对等网环境下信息检索的效率,如何准确构建用户兴趣模型是关键。鉴于本地节点的信息资源可以有效反映用户兴趣,文章提出利用组织与管理本地节点资源的知识地图构建节点用户兴趣模型。主要思路是利用本体描述语言OWL描述本地知识实体及其关系,形成反映节点用户全局知识结构的知识地图,依据支持向量机分类原理从知识地图抽取出的兴趣特征训练集挖掘用户兴趣,最终形成用户兴趣模型并以兴趣描述文档的形式保存。     

基于领域本体和语义相似度的数据挖掘模型

数据挖掘已成为情报学的研究热点,而传统的数据挖掘过程是在数据仓库的基础上,面向结构化的数据进行分析,这在很大程度上限制了数据挖掘的作用范围和效果。在充分分析数据挖掘和领域本体等相关理论后,提出了一个面向领域本体,应用语义相似度匹配的数据挖掘模型。该模型在理论上解决了用户的目标发现和挖掘对象选择的问题,同时也在数据挖掘算法上引入了本体概念,使得系统能快速识别用户需求,高效的选择相应算法,在很大程度上提高了数据挖掘处理异构、分布式数据的能力。     

情报研究课题的选择原则

选题是开展情报调研工作的一个重要环节,选题恰当与否,直接影响情报研究的进展和成果的推广应用。本文就选题应遵循的四个原则对情报研究选题的制约关系,进行了分析和探讨。     

基于游记主题挖掘与表达的旅游信息推荐研究

[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。     

网络健康社区中健康信息传播网络及主题特征研究

【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网 络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先, 利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然 后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/ 结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变 更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信 息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理, 研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。