非相关文献知识发现方法

本文对非相关文献知识发现方法从产生背景、基本概念、研究历程、知识发现过程进行了简要概述,并着重对非相关文献知识发现方法的研究进展进行了总结,分别对该研究领域的杰出研究人员如Swanson、Z.Chen、Gordon、Lindsay、Cort、Weeber、Padmini Srinivasan、Wren等人的研究成果进行了概述,最后从情报学的学科建设、情报学的应用以及情报工作人员的角度探讨了非相关文献知识发现方法的研究意义。     

非相关文献知识发现的算法模型与探讨

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。     

非相关文献知识发现初始集过滤方法的试验研究

在对现有非相关文献知识发现的初始集过滤方法进行分析的基础上,提出基于副主题词和基于共现语义群两种过滤方法。以Swanon的早期发现之一为对照进行试验,考察经两种方法过滤后中间集B的范围以及目标关联词和目标关联对的出现情况,以此作为评价其对B影响的依据。结果表明两种过滤方法均可提高B的质量,从而提高发现效率。     

基于非相关文献的知识发现原理研究

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。     

基于非相关文献的三阶知识发现方法探讨

在目前非相关文献知识发现的开放式发现模式的基础上作进一步的共现发现,即通过三个文献集的分析能够推导出一种潜在的新关系,这种新关系是通过单独分析一个或两个文献集所无法获得的。通过在激光显示领域的实证研究,发现了一条“从实际需求出发—实现这一应用的技术系统—提高这一系统性能的方法—为该方法提供理论支撑的理论”的潜在关联链条,验证了基于非相关文献的三阶知识发现方法可以以研究目标和具体问题为导向,为研究活动提供服务。图4。表4。参考文献9。     

非相关文献知识发现研究进展

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。     

闭合式非相关文献知识发现方法在中文文献中的验证

在基于Swanson的闭合式与开放式知识发现法具体算法过程的基础上,以中国期刊网医药卫生大类的数据为测试集,采用的闭合式和知识发现方法,在中文科技文献中重现了"雷诺氏病和鱼油"、"偏头痛"和"镁缺乏"两对概念的知识发现过程,验证了Swanson的基于非相关文献的知识方法中的闭合式方法在中文文献中同样可行。     

非相关文献知识发现的关键技术研究

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.     

非相关文献知识发现的理论基础研究

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.     

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

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.     

对非相关文献知识发现中初始文本集结构的试验研究

本文尝试分析在非相关文献知识发现中,标题对文摘的替代效果,标题和MeSH提供的信息内容与文摘提供的信息内容的近似度,标题与文摘提供的信息内容与MeSH字段提供的信息内容的近似度.通过统计各字段所有词的词频,从高频词的数量、分布及变化趋势等定量的方面,以及具体高频词和语义类型等定性方面对各字段进行对比分析.结果表明标题对文摘有很好的替代效果,标题与MeSH结合对文摘的替代效果较标题与文摘结合对MeSH的替代效果要好.     

医学文献主题语义相似度计算方法研究

[目的/意义]针对目前医学领域基于主题的语义相似度计算研究较少,尚不足以揭示主题间在语义层面的关系,提出一套用于主题间语义相似度计算的方法,进而从语义角度判断主题间关系,为主题新颖性判断、主题关联研究等提供参考。[方法/过程]以MeSH词表为语义计算的基础,剖析词表结构与现有研究成果,从入口词、语义距离、注释3个维度综合测度主题间的语义相似度,利用PubMed中2011-2014年干细胞领域的文献进行实证研究。[结果/结论]利用通用验证主题词对,验证了本文所提3个测度维度的有效性。通过主题间语义相似度的计算,发现干细胞领域2011-2014年较为新颖的主题为未成年人干细胞研究。后续研究中还需融入基于统计的主题相似度,从而更加全面地揭示主题间的关系,发现语义层面领域的新颖性研究主题。     

医学知识发现中的医学概念及语义关系特征研究

为了研究医学知识创新对知识组织系统的需求特点,本文收集了医学科研课题中具有一定创新意义的内容,并基于MeSH词表和UMLS,探索了医学知识创新在概念及其语义关系层面的表达特征,分析了医学知识组织工具在医学知识创新的概念表达及语义表述中的作用,从医学知识发现与创新的角度,探讨了知识组织工具的发展方向.本文发现,医学研究中常见的语义关系是有限的,UMLS的54种语义关系的研究价值各有不同.而现有的知识组织工具不能完全适应医学知识创新对概念及其关系描述的需求.     

基于书目关联数据的文献版本关系发现研究

[目的/意义]利用关联数据名称唯一性特点,对书目数据进行语义化关联组织,使不同图书馆资源通过文献版本关系发现实现语义聚集。[方法/过程]分析书目关系类型及文献不同版本的特点,提出文献不同版本类型对应的版本关系,然后采用属性值顺序匹配方法,经过同种文献确定、版本关系发现两个步骤发现文献之间的版本关系,并利用美国国会图书馆、德国国家图书馆相关数据以及维基关联数据进行实证研究。[结果/结论]构建基于关联数据、书目数据的文献版本关系发现方法,实现同种文献不同版本的语义关联,发现实证数据间的版本关系,并指出其应用方向。通过该方法可以提供基于关联数据的知识检索服务,满足用户阅读、科研需求。     

Choosing Discovery: A Literature Review on the Selection and Evaluation of Discovery Layers

Within the next few years, traditional online public access catalogs will be replaced by more robust and interconnected discovery layers that can serve as primary public interfaces to simultaneously search many separate collections of resources. Librarians have envisioned this type of discovery tool since the 1980s, and research shows that discovery layer functionality and features have already resolved, or will soon remedy, many of the known issues with the traditional online public access catalog. The authors of this article review the literature on discovery, focusing on the evolution from the traditional online public access catalog to newer discovery interfaces, and summarize what has been published regarding the selection and evaluation of these new tools. Based on this review, emerging trends in the acquisition of discovery layers are described, including: the amount of time libraries devote to selection and evaluation, the staff involved and their areas of expertise, which discovery tools were selected to review, the evaluation methods used, and the features and functionality evaluated. The authors conclude with a discussion of the opportunities and concerns for libraries and their patrons related to discovery efforts, and provide direction for future research. While discovery layers are still developing, they show great promise in increasing the use and usability of library resources.     

MeSH词表的语义相似度计算研究*

 借鉴Rodriguez和Egenhofer提出的语义相似度计算模型,结合医学领域主题词表MeSH的特点,提出MeSH主题词表中的语义相似度计算方法,实验结果证明该方法是有效的。