面向融合出版技术的主题演化研究

掌握融合出版领域前沿技术的应用现状与趋势,为融合出版领域的技术应用提供参考。选择2006—2022年融合出版领域的专利、新闻、公众号、学术论文数据,采用joiNLP算法提取关键短语,利用BERTopic模型进行主题提取,并基于all-MiniLM-L6-v2模型将主题向量化作为余弦相似度计算的依据,以分析2006—2022年融合出版技术主题与应用主题的强度演化与内容演化趋势,最终构建演化主路径。以多源数据为研究对象,揭示融合出版领域热点技术可归纳为区块链、人工智能、虚拟现实、增强现实,并指出未来融合出版将在元宇宙世界具有更广泛的应用空间。使用主题模型从文本语义层面提取技术主题,结果具有高准确性和强可解释性,对探究技术的演化规律与趋势具有创新意义。     

多源数据融合的南海领域主题词表

以南海历史事件、新闻数据及文献资料为语料库,围绕南海领域特征,设计了基于分面分类法的主题词表顶层框架,从主体、物体、行为、资源、主题以及空间六个维度对南海领域主题词表进行概念描述;随后,通过候选词抽取、分类、筛选和主题词确定及词间关系识别,构建了南海领域主题词表。该词表梳理了领域内核心概念间的内在逻辑与知识脉络,为南海文献资源的语义分析提供组织工具与关联基础。图6。表10。参考文献43。     

基于多源数据融合的新冠肺炎病例活动知识图谱构建与知识发现研究

[目的/意义]面对复杂多变的疫情状况,为利用好多源异构的互联网数据资源,保证政府精准施策,保障人民生命安全。[方法/过程]本文利用Neo4j图形数据库针对疫情期间病例活动轨迹数据实现了相关的知识图谱的构建与应用,通过louvain算法实现对确诊病例的社区划分,分析各个社区内部关系,深入挖掘时空关系,融合政策文本知识图谱用于辅助决策,再融合零散的医疗机构相关信息,生成XY市医疗机构知识图谱。[结果/结论]本文借助知识图谱解决与疫情相关的多源异构数据融合问题,通过构建COVID-19病例活动知识图谱分析疫情形势及传播特点,并结合政策文本知识图谱实现了政府辅助决策服务,设计一种快速发现病例的方法。     

基于多源数据的领域主题演化路径分析

[目的/意义]为全面、客观、高效、直观地掌握科技领域主题的发展规律和演变趋势,提出一种基于多源数据的领域主题演化路径识别和分析框架。[方法/过程]获取不同来源的科技文献数据,利用多维样本有序聚类方法辅助时间切片,基于改进的词袋构建方法,提升LDA模型主题识别效果,借助Louvain社区发现算法在主题层进行多源数据的融合,分析领域主题演化路径。[结果/结论]利用美国太赫兹研究领域基金项目、论文和专利3种来源的数据进行实证研究,结果表明,3种数据源能够清晰划分出4个时间窗口,改进的词袋构建方法能够表征更准确的领域信息内涵,主题社区有助于从多源数据复杂的演化网络中厘清主题演化脉络。     

基于主题关联的知识演化路径识别研究——以3D打印领域为例

[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。     

多源数据融合的南海领域主题词表北大核心CSSCI

以南海历史事件、新闻数据及文献资料为语料库,围绕南海领域特征,设计了基于分面分类法的主题词表顶层框架,从主体、物体、行为、资源、主题以及空间六个维度对南海领域主题词表进行概念描述;随后,通过候选词抽取、分类、筛选和主题词确定及词间关系识别,构建了南海领域主题词表。该词表梳理了领域内核心概念间的内在逻辑与知识脉络,为南海文献资源的语义分析提供组织工具与关联基础。     

知识演化分析的技术方法研究综述

[目的 /意义]随着前沿科学的快速发展,如何把握相关知识的演化过程成为一项重要且有挑战性的工作。本文旨在梳理知识演化分析的各种技术方法,探析现有技术路线的问题及面临的挑战,为进一步开展相关研究提供思路。[方法 /过程]明确知识演化分析的内涵和理论基础,借助文献计量和内容分析的方法,通过VOSviewer对国内外相关研究展开主题分析,在此基础上构建演化分析技术方法图谱。[结果 /结论 ]从知识结构的角度划分出引文网络主路径法、引文网络聚类法、共词网络路径挖掘法、共词网络聚类法、演化机制模型法、主题模型法、深度学习法等技术方法,并归纳出不同技术方法的特点和不足。融合细粒度知识、丰富的知识关联和语义分析技术,提出一种大数据驱动的基于研究设计指纹的知识演化分析框架。     

基于领域知识关联的集成服务系统研究——以植物学领域为例

在对知识关联的概念和常见应用形式概述的基础上,探索科学数据系统引入知识关联需要解决的两个关 键性问题,即如何集成实体对象的知识节点和如何确定实体对象的关联标识。然后以植物学领域为切入点,分析知识 关联模型在植物数据整合和增值服务方面发挥的作用,构建植物学知识关联的集成服务实验系统,从而为知识关联技 术在实现异构数据库系统互操作方面做出了有益探索。     

融合新兴领域知识融合过程研究——以生物信息领域为例

[目的/意义]技术融合是新兴产业形成和发展的驱动力，而知识融合是技术融合的前提，对知识融合过程进行研究，对于引导新兴产业形成和发展具有重要意义。[方法/过程]首先根据现有的研究构建一个采用论文引用网络表征知识融合过程的理论模型，其次根据知识融合过程每个阶段论文引用网络的特征设计验证方法，最后以融合新兴生物信息领域为例进行实证分析。[结果/结论]生物信息领域的实证分析结果表明理论模型的有效性，可为研究知识融合过程提供一种新的方法。     

多源期刊元数据汇聚研究——以世界卫生组织西太平洋地区医学索引为例

基于世界卫生组织西太平洋地区医学索引(WPRIM)开发建设过程中数据资源的现状和期刊元数据汇聚面临的问题,从期刊文献数据源遴选、元数据标签映射、内容著录规范化、非结构化数据转换4个维度设计多源数据汇聚方案。结果表明,面向WPRIM的多源期刊元数据汇聚框架能够较好地解决多源期刊数据汇聚问题,可为类似场景提供方案参考。     

基于知识的技术演化内部影响因素研究——以kene为视角

详细介绍kene概念的来源,对国外学者关于kene的研究进行梳理,在此基础上,提出kene对基于知识的技术演化具有显著正向影响的假设,运用339份调查问卷进行结构方程的实证研究。实证分析结果表明假设成立,kene是技术演化中的重要知识结构,是技术演化的关键内部要素。     

基于多源数据融合的高校图书馆知识服务模式

对多源数据融合的高校图书馆知识服务模式进行了研究,介绍了多源数据融合的内涵与实践意义,对多源数据融合理论在高校中的应用进行了详细阐述。从数据融合目标、系统及数据资源共享共建角度分析了多源数据融合的高校图书馆知识服务模式,最后着重提出高校图书馆实现多源数据融合的知识服务模式创新路径。     

多因素驱动下的领域知识网络演化模型:跟风、守旧与创新

当前几种经典的复杂网络模型尚不能有效拟合领域知识网络现实情况,表现为:①以边连线为增长单元难以有效拟合知识网络模块化增长的高聚集效应;②知识增长中除马太效应外,有其他重要因素(如守旧、创新)与之抗衡。因此,有必要根据领域知识自身增长特点探寻一种新的演化模型,以有效实现领域知识的量化分析和预测。本文以典型的领域共词网络为例,从微观的增长视角解析其生成过程、增长方式和多种影响因素,以前人研究结论为证据,提出一种由模块化增长单元组成,并融合跟风、守旧与创新三种影响因素的领域知识网络演化模型;随后,通过实验仿真证明了该模型能更好地拟合现实领域知识网络的整体和微观结构;最后,以此模型为基础,通过进一步的仿真实验揭示了相关因素在领域新知识增长、知识聚集中的影响力度和相互作用。本研究为领域知识增长规律和共现型知识网络结构规律的探索提供了更直接可靠的量化分析基础。     

基于演化事件探测的学科领域科研社群演化特征研究——以图书馆学情报学为例

[目的 /意义]科研社群作为当代科学研究中重要知识群体,研究其在学科发展过程中的演化特征对于探索领域发展规律、促进知识创新等方面具有重要意义.[方法/过程]为探究科研社群的动态演化特征,以图书馆学情报学领域为例,从演化事件探测的角度出发,采用Leiden算法对科研社群进行划分,并构建科研社群演化路径与演化树;在此基础上...     

基于知识发酵的政府数据开放核心能力生成演化研究

[研究/目的 ]掌握政府数据开放（Open Government Data,OGD）核心能力的生成演化过程及影响因素,为核心能力构建找到关键点和发力方向。[研究/方法 ]基于知识发酵模型,分析OGD核心能力生成演化过程,围绕OGD知识发酵六要素提炼供需双方在核心能力生成演化中的影响因素,并通过DEMATEL法识别其关键因素。[研究/结论 ]OGD核心能力生成演化中,知识环境、知识酶、知识母体是关键影响因素,并由此提出营造良好知识环境、完善知识酶催化机制、提升参与主体知识水平的具体建议。     

基于主路径的领域知识扩散演变研究--以太阳能领域为例1）

识别领域知识演变转折点对于把握领域知识扩散规律具有重要意义。以主路径为桥梁,阐明领域知识扩散中的知识继承机制和知识改写机制,以及其中的知识演变现象。以直接引用文献间的信息传递关系为基础,利用互信息构建了反映领域知识演变的两个计量指标：RTP 和 RPT 。以 Web of Science 中太阳能领域文献为例,利用 Pajek 识别出该领域主路径;以主路径文献中的关键词为对象,统计全文中关键词出现的频次,计算演变转折指标并识别出了太阳能领域的知识演变转折点,通过文献分析证明了该方法的有效性。     

知识网络中知识转移路径演化机理的研究

分析知识网络中知识转移路径的相关理论研究,按照知识转移存量、传导率和弹性三个维度,将知识转移路径演化分为四个阶段,构建知识转移路径机理演化模型,得出在四个阶段的作用下,知识转移沿着四条非线性路径发生变化的结论。     

多源采访信息融合策略

学术信息交流范围不断扩大,信息采访的多源特征更为明显,通过对多源采访信息融合的研究,应用了多种融合方法,提出了多源采访信息融合目前宜采用分布式融合结构,再逐步向混合式和集中式融合结构过渡。结合学科导航、增强现实与动态馆藏体系,将多源采访信息融合纳入馆藏发展规划,形成信息融合系统,为图书馆的信息采集和利用提供综合性的解决方案。     

维基百科知识分类结构演化规律研究

维基百科分类页面所构成是一种在用户自发的协同编辑行为下建立起来的、具备自组织特性的全新知识分类结构。依据维基百科分类结构特点,将其看成是以分类页面为领域知识节点,以节点间相互包含关系为边的领域知识分类结构。采用自回避随机游走方法(self-avoiding random walks)构建领域知识节点熵测量模型,从而测定领域知识结构中心领域知识和边缘领域知识节点,以研究领域知识节点随时间演化的规律。研究表明,大多数情况下,多样性熵值越大的节点,越趋向于知识结构的中心领域知识,且其创建的时间也越长;处于相同社团结构中的节点间存在关联关系,使得它们的多样性熵值表现出相似的变化趋势。     

基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型研究

文章介绍了多源数据融合技术的概念和功用,分析了数字图书馆构建用户偏好挖掘模型的目的,探讨了用户偏好挖掘模型的设计原则、设计目标、设计框架,提出了基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型的构建策略,以期提升数字图书馆的服务水平,为用户提供优质的信息服务。